USB速度识别第15页

数据可视化新高度：用seaborn.heatmap为数据加热

热力图正是那神奇的调味料，通过颜色变化帮你识别数据中的热点与

星际编程喵·2025-03-12 15:01

在Vue 3中，如何创建一个异步组件？

这种做法有助于减小初始加载的包大小，从而提升加载速度和响应性

JJCTO袁龙·2025-03-12 15:31

机器学习模型-从线性回归到神经网络

Earth explosion·2025-03-12 15:57

OmniParser omnitool 使用体验和使用中踩过的坑

工具介绍OmniParserOmniParser是一个图像识别工具，主要功能是：自动识别图片

yiheng2000·2025-03-12 14:25

利用 WPF 和阿里云实现图片多区域文字识别并保存至 Excel

一、项目背景本项目旨在通过自定义指定图片的多个识别区域，利用强大的文字识别技术将这些区域内的文字提取出来，并保存到Excel表格中，方便后续的数据处理和分析。

如沐春风菜鸡收割机·2025-03-12 14:54

【图片识别保存表格】图片文档指定多个识别区域，识别固定位置的文字并导出到Excel，Python5分钟搞定，学会不求人

例如，一份扫描的采购订单可能在不同位置有订单编号、供应商信息、采购物品列表等，通过自定义区域识别，可以更精确地提取这些信息并存储到数据库或Excel表格中，方便日后的检索和统计。

如沐春风菜鸡收割机·2025-03-12 14:54

Python自动化识别与删除Excel表格空白行和列

本文将介绍如何利用Python来自动化识别并删除Excel文件中

Eiceblue·2025-03-12 14:53

用物理信息神经网络（PINN）解决实际优化问题：全面解析与实践

实验表明，PINN相比传统数值方法及强化学习（RL）/遗传算法（GA），在收敛速度、解的稳定性及物理保真度上均实现突破性提升。关键词：物理信息神经网络；优化任务；深度学习；强化学习；航天器轨道一、

青橘MATLAB学习·2025-03-12 14:23

如何提升OmniParser V2的小元素识别率——YOLOv8 增加 P2 层的性能变化解析

开发者需根据具体任务需求，在精度与速度之间进行合理权衡，并通过模型轻量化技术优化部署效果。更多技术细节可参考微软等机构的开源实现136。

AI-AIGC-7744423·2025-03-12 14:22

linux下显示进度地复制文件(cp命令的平替)

在Linux中，默认的cp命令不会显示复制进度，但可以通过以下方法实时查看复制进度和速度：方法1：使用rsync（推荐）rsync是cp的增强版，支持显示进度条和传输速度，大多数系统已预装。

Tipriest_·2025-03-12 13:19

Linux学习(十五)(故障排除(ICMP,Ping,Traceroute,网络统计,数据包分析))

这涉及识别和解决Linux系统中的问题。这些问题的范围包括常见的系统错误、硬件或软件问题、网络连接问题以及系统资源的管理。

solomonzw·2025-03-12 13:18

Zotero7最新（2024）安装、配置步骤

Zotero6有关Zotero的其他文章：Zotero7最新（2024）安装、配置步骤-CSDN博客Zotero7最新配置webDAV同步功能（与InfiniCLOUD）-CSDN博客关于Zotero7无法识别拖入的

八年。。·2025-03-12 13:17

vite自动引入api（按需import）

我们可以通过自动引入API省掉在页面中每次手动引入，例如：ref、reactive等等unplugin-auto-import可以自动识别代码中库或者API的调用，自动导入相应的模块，从而减少了手动导入的工作量

·2025-03-12 12:25

当量子计算遇上互联网安全：挑战与革新之路

当量子计算遇上互联网安全：挑战与革新之路量子计算，一个被誉为下一次科技革命的前沿技术，正在以惊人的速度发展。这项技术以其超越经典计算机的计算能力，为科学、医药和物流等领域带来了颠覆性变革。

Echo_Wish·2025-03-12 12:09

3.1 Spring Boot性能优化：从线程池调优到JVM参数配置

img-blog.csdnimg.cn/direct/0a3e3d2e4d4b4f7f9c3d4a5b0e8d4e4c.png)##引言在微服务架构中，SpringBoot作为主流开发框架，其性能直接影响系统的吞吐量和响应速度

Sendingab·2025-03-12 11:07

深度集成DeepSeek与Java开发：智能编码新纪元全攻略 [特殊字符]

调试全靠断点日志智能定位缺陷根源问题排查时间缩短60%↓文档维护耗时费力自动生成更新文档文档编写效率提升5倍↑性能优化依赖经验数据驱动的优化建议系统吞吐量提高30%↑新框架学习曲线陡峭实时生成最佳实践示例上手速度加快

添砖Java中·2025-03-12 09:50

FFmpeg入门：最简单的音频播放器

下面我会重点说一下这个部分SDL音频渲染音频渲染的方式和视频不太一样的，我们对于音频的播放速度其实是根据采样率定义的（音频的采样率==视频的帧率），在初始化的时候SDL播放器就

_多拉不懂A梦·2025-03-12 09:20

按键精灵鹰眼中控：ios多设备管理工具

鹰眼结合了图像识别技术和多设备控制技术，能够同时管理多台设备，实现精准、高效的自动化操作。通过鹰眼群控，您可以轻松完成批量任务、自动化测试和多设备同步操作，大幅提升工作效率。二、鹰眼群控的

ii_best·2025-03-12 09:19

重大安全威胁！全球近5W个访问管理系统存在严重安全漏洞

这些系统本应通过密码、生物识别和多因素认证等身份验证方法控制建筑物访问，然而却因关键配置错误导致敏感数据暴露，使设施面临未经授权进入的风险。

FreeBuf-·2025-03-12 09:47

情感识别（Emotion Recognition）

情感识别（EmotionRecognition）是通过分析人类的多模态数据（如面部表情、语音、文本等）来识别和理解其情感状态的技术。它在人机交互、心理健康、市场分析等领域有广泛应用。

路野yue·2025-03-12 08:10

实施一套先进的智能摄像头服务系统。

二、项目目标提高监控效率：通过智能摄像头，实现实时视频监控，减少人力成本，提高监控响应速度。提升安全性：集成实时报警功能，及时

合方圆～小文·2025-03-12 07:04

简要分析NETLINK_KOBJECT_UEVENT参数

一、核心作用1.传递设备状态变更事件当设备被添加（如USB插入）、移除（如硬盘拔出）、状态变化（如

TJ_Dream·2025-03-12 07:34

系统架构设计师-第6章系统配置与性能评价

6.1性能指标1.计算机的性能指标对计算机评价的主要性能指标有：时钟频率(主频)；运算速度；运算精度；内存的存储容量；存储器的存取周期；数据处理速率(ProcessingDataRate，PDR)；吞吐率

软考诸葛老师·2025-03-12 07:01

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

在本文中，我们提出了一种替代网络，它在Sintel和KITTI基准测试上优于FlowNet2，同时在模型尺寸上要小30倍，在运行速度上要快1.36倍。

农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

机器学习入门指南：从 TensorFlow 到 PyTorch

机器学习入门指南：从TensorFlow到PyTorch机器学习（MachineLearning）是人工智能的核心领域之一，近年来在图像识别、自然语言处理、推荐系统等领域取得了巨大进展。

6v6-博客·2025-03-12 06:23

Faster R-CNN原理详解以及Pytorch实现模型训练与推理

【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识别系统开发】4.【人脸面部活体检测系统开发】5.【图片风格快速迁移软件开发】6.【人脸表表情识别系统】7.

阿_旭·2025-03-12 05:51

LabVIEW闭环控制系统硬件选型与实时性能

需综合考虑数据采集速度（采样率、接口带宽）、计算延迟（算法复杂度、处理器性能）、输出响应时间（执行器延迟、控制周期）及操作系统定时精度等核心要素。

LabVIEW开发·2025-03-12 05:50

【Crypto】CTF 密码学题目解题思路图

│└──1.4其他编码（摩尔斯、URL等）│└──步骤：识别符号（如.-/），使用专用解码器。│├──2.古典密

D-river·2025-03-12 05:19

笔记本电脑外接固态移动硬盘可以用于深度学习吗

虽然外接固态移动硬盘的传输速度和内置固态硬盘相比有一定差距，但在现代技术下，外接固态移动硬盘的传输速度已经非常快，能够满足深度学习的需求。

Vertira·2025-03-12 04:38

如何进行项目风险评估

进行项目风险评估的核心在于全面识别风险、定量评估、动态监控。

·2025-03-12 04:20

DeepSeek该选蒸馏版还是满血版

针对不同版本的DeepSeek，需要从多个维度综合分析：1.模型规模与基础能力671B模型在理论上具备更强的底层推理能力：更大参数量意味着更强的模式识别、逻辑推理和知识储备能力，尤其在跨领域、开放域任务中优势显著

飞翔的FOX·2025-03-12 04:35

Spring Boot 整合 Redis 步骤详解

将Redis与SpringBoot结合使用可以极大提升应用的性能和响应速度。本文将详细介绍如何在SpringBoot应用中整合R

m0_74823094·2025-03-12 03:02

物联网实时数据存储方案选择

存储物联网设备发出的实时数据时，需考虑数据量、速度、类型和访问需求。以下是几种常见的存储方案：1.时序数据库适用场景:适合处理时间序列数据，如传感器数据。

动亦定·2025-03-12 03:28

电脑插上U盘，无线鼠标键盘无法使用问题解决

摘自：电脑插上U盘，无线鼠标无法使用问题解决_电脑插上u盘后无线鼠标失灵-CSDN博客1.按住win+R键，出现的运行框输入devmgmt.msc回车2.打开的设备管理器中展开通用串行总线控制器3.除了USBCompositeDevice

东小黑·2025-03-12 03:58

搜广推校招面经四十四

Y1nhl·2025-03-12 02:24

Flutter中网络图片加载和缓存

源码分析实际问题解决方案代码实现自定义ImageProvider使用写在最后前言应用开发中经常会碰到网络图片的加载，通常我们会对图片进行缓存，以便下次加载同一张图片时不用再重新下载，在包含有大量图片的应用中，会大幅提高图片展现速度

Flutter编程指南·2025-03-12 02:52

如何使用Adobe Acrobat DC删除PDF空白页

识别空白页：浏览缩略图，找到您想要删除的空白页。空白页通常没有任何文本或图像内容。删除空白页：选中空白页的缩略图，然后点击“删

一叶知秋xj·2025-03-12 02:21

【AI深度学习网络】Transformer时代，RNN（循环神经网络）为何仍是时序建模的“秘密武器”？

在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域，数据本质上是序列化的——即当前数据点与前后数据点存在依赖关系。传统的前

arbboter·2025-03-12 02:18

多模态大模型：技术原理与实战模型压缩实战

ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：多模态大模型，技术原理，模型压缩，实战，TensorFlow，PyTorch，模型压缩方法，应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展，多模态大模型在图像识别

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-12 01:16

无人机动态追踪技术难点与距离分析！

一、技术难点概述目标识别与跟踪算法的鲁棒性复杂场景适应性**：在动态背景（如人群、森林）或光照变化（逆光、夜间）下，算法需精准区分目标与干扰物。

云卓SKYDROID·2025-03-12 01:15

FPGA行业三大岗位详细介绍，0基础入门必读

前端设计工程师读文档，写文档：数字前端设计工程师需要阅读大量的协议文档，如PCIe、Ethernet、USB等，文档内容涉及到硬件协议、设计需求等。

博览鸿蒙·2025-03-12 00:10

javase集合框架List篇

ArrayList、LinkedList联系和区别，分别的使用场景ArrayList：底层是数组实现，线程不安全，查询和修改非常快，但是增加和删除慢LinkedList:底层是双向链表，线程不安全，查询和修改速度慢

2301_76231794·2025-03-12 00:37

项目成本风险如何管理

项目成本风险管理的关键在于全面识别风险、科学制定预算、实时监控与动态调整。

·2025-03-12 00:13

基于PyTorch的深度学习——机器学习1

近些年，随着深度学习的发展，分类除传统的二分类、多分类、多标签分类之外，也出现了一些新内容，如目标检测、目标识别、图像分割等监督学习的重要内容半监督学习是监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。

Wis4e·2025-03-12 00:31

管理存储堆栈

物理卷是LVM管理的最小物理存储单元，它被初始化为LVM可以识别的格式，包含了LVM的元数据。物理区块是物理卷中可分配的最小存储单元。在创建卷组时，会指定物理区块的大小。

上邪o_O·2025-03-11 23:24

【花雕动手做】基于ESP32S3和通义千问大模型AI语音聊天机器人

2、技术架构：（1）语音识别：使用语音转文字大模型，将用户的语音输入转换为文本信息。（2）文本理解：将转换后的文本发送到通义千问大模型进行处理，模型会根据文本内容生成相应的回答。

驴友花雕·2025-03-11 22:44

模型优化前沿趋势与行业应用实战

在应用层面，医疗影像识别准确率突破99%的突破性成果，验证了迁移学习在跨领域知识迁移中的巨大潜力

智能计算研究中心·2025-03-11 22:12

H800实战应用深度解析endofsentence

下表展示了H800在不同场景下的性能表现对比：场景类型训练速度提升推理延迟降低能效比提升自然语言处理35%22%40%计算机视觉28%18%33%推荐系统41%29%37%资深系统架构师指出："H800