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【DuodooTEKr】基于Python+OCR+DeepSeek的英国购物小票识别系统开发实战

作者：Odoo技术开发/资深信息化负责人日期：2025年3月11日本方案从甲方信息化负责人视角，分析梳理现状，并给出代码开发案例。

邹工拆解甲方需求·2025-03-15 18:34

flutter 跑马灯+渐变透明度背景

之前也是记录了很多小组件的实现，这次把所有代码都给放到这里吧这是效果：数据（后台数据，不过我这是没的，不要在意这些小细节，忽略吧）Http().post(url,pathParams:params,data

烟花下的孤独·2025-03-15 18:03

OTSU算法（大津算法）理解&代码

OTSU算法：对图像进行二值化的算法介绍OTSU算法是一种自适应的阈值确定的方法，又称大津阈值分割法，是最小二乘法意义下的最优分割。它是按图像的灰度特性，将图像分成背景和前景两部分。

当代女大学生·2025-03-15 18:32

docker-compose配置文件详解

文章目录一、docker-compose配置文件详解1.语法与格式2.版本兼容性3.服务定义4.网络配置数据持久化5.安全相关6.其他注意事项二、调试和测试DockerCompose配置文件1基本检查1.1

东方、宏·2025-03-15 18:32

13、JavaEE核心技术 - Servlet与JSP

1.Servlet的生命周期Servlet的生命周期由以下几个阶段组成：初始化阶段（Initialization）：触发：当Servlet容器（如Tomcat）启动时，或者当第一次请求

跟着汪老师学编程·2025-03-15 18:32

怎样通过企业数据资产管理推动企业数字化转型

企业数据资产管理在推动企业数字化转型中发挥着关键作用，以下是其主要推动方式：1.提升数据质量数据资产管理通过对数据进行清洗、整合和标准化处理，消除数据冗余和错误，提高数据的准确性和一致性。

阿桂天山·2025-03-15 17:30

OTSU算法（大津算法）

Otsu算法（大津算法）是一种经典的图像二值化方法，其核心是通过最大化类间方差自动确定全局阈值。

天行者@·2025-03-15 17:28

OnionArch：构建高效.NET Core应用的洋葱架构模板

洋葱架构是一种分层架构模式，通过将核心业务逻辑与外部依赖（如数据库、UI等）分离，使得应用程序更加模块化、可维护和

樊慈宜Diane·2025-03-15 17:58

K8s 集群监控：从指标采集到可视化展示的完整方案

目录一、引言二、指标采集（一）K8s内置指标（二）Prometheus指标采集三、数据存储（一）Prometheus本地存储（二）远程存储四、可视化展示（一）Grafana基础（二）K8s相关仪表盘模板五

花笺墨韵·2025-03-15 17:27

QT基础 QPropertyAnimation简单学习

目录1.简单介绍2.使用步骤3.部分代码示例4.多项说明5.信号反馈6.自定义属性1.定义自定义属性2.使用QPropertyAnimation动画化自定义属性3.连接信号和槽4.注意事项7.更多高级示例

路奇怪·2025-03-15 17:55

Manus开源平替-开源通用智能体

AgentOWL:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation，现实世界中执行自动化任务的通用多代理辅助优化学习框架项目仓

galileo2016·2025-03-15 17:24

k8s基础架构介绍

k8s的常用工具在kubernetes中，主要有三个日常使用的工具，这些工具使用kube前缀命名，这三个工具如下：kubeadm用来初始化集群的指令，能够创建集群,并且添加新的节点。

忍界英雄·2025-03-15 16:22

先学node.js还是php,vue和node先学哪个？

vue和node应该先学习node，node可以为vue提供包管理工具和模块化管理，可以使vue的开发更加简单快速。所以应该先学习node。vue介绍：Vue.js是web界面的渐进式框架。

朱佳顺·2025-03-15 16:51

【Kubernetes】Kubernetes 容器集群管理系统概述

docker的优势1.2.3K8s功能1.2.4K8s特性1.2.4.1弹性伸缩1.2.4.2自我修复1.2.4.3服务发现和负载均衡1.2.4.4自动发布（默认滚动发布模式）和回滚1.2.4.5集中化配置管

码农鑫哥的日常·2025-03-15 16:50

机器学习中的梯度到底是什么？（chat-gpt问答）

是的，梯度是对损失函数（或目标函数）求导数值化后的结果。梯度告诉我们目标函数在某个点上的方向性和变化率，这些信息是优化算法推进参数评估和更新的重要指标。

湫怿·2025-03-15 16:19

机器学习中的梯度下降是什么意思？

梯度下降（GradientDescent）是机器学习中一种常用的优化算法，用于最小化损失函数（LossFunction）。通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。

yuanpan·2025-03-15 15:45

MainWindow两个同名类实现业务逻辑和界面设计的分离

概述1、在.h文件中定义了一个指向ui中MainWindow类的指针（Ui::MainWindow*ui;）2、然后在.cpp文件里实例化这个指针类（ui(newUi::MainWindow)）3、通过将

不二周！·2025-03-15 15:12

vue-router路由传参的两种方式（params 和 query ）

B、传参方式可划分为params传参和query传参；C、而params传参又可分为在url中显示参数和不显示参数两种方式；D、即vue路由传参的三种方式：query传参（显示参数）、params传参（

喵喵酱仔__·2025-03-15 15:10

C++深入浅出（六）—— 模板初阶

文章目录1.泛型编程2.函数模板概念格式原理实例化隐式实例化显示实例化模板参数的匹配原则原则一原则二原则三3.类模板格式类模板的实例化1.泛型编程还记得在C语言中，如何实现交换两个对象的函数嘛？

Albert Edison·2025-03-15 15:37

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

电池管理技术概述电池的工作原理与关键性能指标电池管理系统的核心功能ØSOC估计ØSOH估计Ø寿命预测Ø故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果(2)全生命周期下的SOC估计方法数据集、估计框架、估计结果基于数

萌萌可爱郭德纲·2025-03-15 15:07

后端Web开发框架（Java）

该框架使用了特定的方式来进行配置，从而使开发人员不再需要定义样板化的配置。讲的通俗一点就是SpringBoot并不是一个新的框架，它只是整合和默认实现了很多框架的配置方式。

测试人子期·2025-03-15 15:06

数字孪生对于新基建的价值浅析，算是抛砖引玉。

一、核心价值：虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体（如工厂、城市、电网）的运行数据，构建高精度虚拟模型，实现**“所见即所控”**的透明化管理。

大牛工控设计师·2025-03-15 14:04

《解锁华为黑科技：MindSpore+鸿蒙深度集成奥秘》

在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，人工智能与操作系统的融合已成为推动科技发展的核心驱动力。华为作为科技领域的先锋，其AI开发框架MindSpore与鸿蒙系统的深度集成备受瞩目，开启了智能生态的新篇章。

程序猿阿伟·2025-03-15 14:33

Win32 SDK Gui编程系列之--Win32 API通用控件

要使用普通控件的话，包含语句#include通过追加和初始化InitCommonControls();是必要的。也可以通过InitCommonControlsEx函数单独注册使用的类。

「已注销」·2025-03-15 14:32

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发引言在金融科技领域，数据可视化是帮助用户快速理解复杂数据的关键工具。

·2025-03-15 14:32

Vuex 进阶：命名空间与状态持久化

随着应用规模的扩大，我们可能会遇到模块化管理和状态持久化的需求。本文将介绍Vuex中的命名空间（namespaced）和状态持久化的实现方法，帮助你更好地组织和管理Vuex代码。

vvilkim·2025-03-15 14:32

《Windows API开发》：（一）Windows编程概述

2.1、第一个实例程序3、WindowsAPI概要3.1、Windows数据类型3.2、WindowsAPI的功能分类4、WindowsAPI核心DLL5、Unicode和多字节5.1、字符串类型与其初始化5.2

下雪就该搓雪球·2025-03-15 14:02

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来!

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来在数字化转型加速的今天，企业新质生产力的核心已从传统资源投入转向技术驱动的效率革命。

·2025-03-15 14:30

maven--依赖的搜索顺序

对应url为：http://repo1.maven.org/maven2/镜像仓库。通过settings.xml中的settings.mirrors.mirror配置全局profile仓库。

IT利刃出鞘·2025-03-15 14:00

fetch java_拦截Java语言中的Fetch（）API响应和请求

例如：在发送请求之前，要拦截请求URL，一旦获得响应，就要拦截响应。以下代码用于拦截所有XMLHTTPRequest的响应。

就大概是这样·2025-03-15 14:28

XMLHttpRequest、Fetch、Axios和AJAX的关系

通过XMLHttpRequest可以在不刷新页面的情况下请求特定URL，获取数据。

冰镇屎壳郎·2025-03-15 14:57

Weblogic XMLDecoder反序列化漏洞复现(CVE-2017-10271)

#WeblogicXMLDecoder反序列化漏洞(CVE-2017-10271)#一、漏洞简介weblogic的WLSSecurity组件对外提供webservice服务，其中使用了XMLDecoder

又菜又爱倒腾·2025-03-15 13:56

Shiro反序列化漏洞原理与复现指南

漏洞背景：Shiro在1.2.5及以下版本中，默认使用硬编码的AES加密密钥（kPH+bIxk5D2deZiIxcaaaA==），攻击者可通过构造恶意RememberMeCookie触发反序列化漏洞，导致远程代码执行

豪门土狗·2025-03-15 13:24

EventStream 处理实时数据流

下面我就以最近的一个功能需求为例，展示一下该如何使用event-stream：streamBack(){consturl="/api/..

小怪兽，让我来保护你·2025-03-15 13:21

前台实时获取数据

第二三四种方式需要服务器端做操作的写计时器进行Ajax轮询//每秒调用一次http请求setInterval(function(){varxhr=newXMLHttpRequest();xhr.open('POST','url

爱吃虾的五花肉·2025-03-15 13:50

【pptx-preview】react+pptx预览

dom)return;pptxPreviewer=init(dom,{width:800});fetch(url).then((response:any)=>respon

起来改bug·2025-03-15 12:49

HarmonyOS NEXT实战开发：页面路由 (@ohos.router)

Router模块通过不同的url地址，可以方便地进行页面路由，轻松地访问不同的页面。本文将从页面跳转、页面返回、页面返回前增加一个询问框和命名路由几个方面介绍Router模块提供的功能。

「已注销」·2025-03-15 12:47

知识点专项整理

中代表handler，但handlerr只是进程内的通信方式：由消息轮询器（Looper）、消息队列（MessageQueue）、消息处理器（Handler）三部分组成，轮询器通过prepare()初始化消息队列

健忘的鱼·2025-03-15 12:47

快速集成1688商品API：10分钟实现跨境选品数据自动化

要快速集成1688商品API以实现跨境选品数据自动化，可参考以下步骤：注册并申请API权限：注册账号创建应用并申请所需的API权限，如商品搜索、筛选、获取详情等相关权限。

API_technology·2025-03-15 12:16

鸿蒙HarmonyOS实战开发：TypeScript-类型推论【基础篇】

这种推断发生在初始化变量和成员，设置默认参数值和决定函数返回值时。大多数情况下，类型推论是直截了当地。后面的小节，我们会浏览类型推论时的细微差别。最佳通用类型当需要从几个表达式中推断类型时候，会

蜀道衫QAQ·2025-03-15 12:45

HarmonyNext深度解析：ArkUI高效渲染与性能优化实战

核心改进包括：原子化渲染管线采用基于Vulkan的跨平台渲染后端，通过原子化渲染指令拆分技术，实现绘制指令的并行执行能力。

披光人·2025-03-15 12:14

【python】flask-Web 应用程序框架

目录简介一、简单示例二、Flask详细使用总结1、HTML转义2、路由2.1、使用route()装饰器将函数绑定到URL。

3L_csdn·2025-03-15 11:08

【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力

根据IDC的统计，2023年全球数据总量已突破120ZB，其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战：语义歧义消除：如何准确理解"A

accurater·2025-03-15 11:37

系统架构设计师【第5章】: 软件工程基础知识 (核心总结)

5.1.2软件过程模型5.1.3敏捷模型5.1.4统一过程模型（RUP）5.1.5软件能力成熟度模型5.2需求工程5.2.1需求获取5.2.2需求变更5.2.3需求追踪5.3系统分析与设计5.3.1结构化方法

数据知道·2025-03-15 11:37

全自动量化交易软件是否真的可靠？使用过程中有哪些潜在风险需要注意

炒股自动化：申请官方API接口，散户也可以python炒股自动化（0），申请券商API接口python炒股自动化（1），量化交易接口区别Python炒股自动化（2）：获取股票实时数据和历史数据Python

财云量化·2025-03-15 10:04

springboot新手入门搭建项目

SpringBoot新手入门指南：从原理到实践一、SpringBoot简介SpringBoot是基于Spring框架的快速开发脚手架，通过约定优于配置的设计理念，简化了Spring应用的初始化搭建和开发过程

stayhungerstayflush·2025-03-15 10:32

【3DMAX插件】3DMAX建筑大师插件MasterBuilder使用方法

3DMAX建筑大师插件是一款专为3DMAX设计的程序化（参数化）建筑建模工具，其最大特点是能够一键生成建筑模型，极大地提升了工作效率。

沐风老师·2025-03-15 10:02

MsSqlServer2022的jdbc的url的连接属性

MsSqlServer2022的jdbc的url的连接属性官方文档LearnSQL连接设置连接属性https://learn.microsoft.com/zh-cn/sql/connect/jdbc/setting-the-connection-properties

kfepiza·2025-03-15 10:32

开源应用驱动企业新质生产力：Websoft9以EPP+AI+知识库助您领跑未来