Unity之优化第7页

计算机视觉总结

以下是针对上述问题的详细解答，并结合代码示例进行说明：1.改进YOLOv5人脸检测模块，复杂光照场景准确率从98.2%提升至99.5%优化具体过程：光照补偿：在数据预处理阶段，采用自适应光照补偿算法，对图像进行实时增强

Trank-Lw·2025-03-23 11:30

Kubernetes配置全解析：从小白到高手的进阶秘籍

无论是搭建集群、部署应用，还是优化资源利用，配置都贯穿始终。然而，K8s配置涉及众多参数与组件，错综复杂，令不少初学者望而却步。

ivwdcwso·2025-03-23 11:27

【C++开源库】tinyxml2解析库使用介绍

高性能：它经过优化，能够快速解析大型XML文件

小庞在加油·2025-03-23 10:57

深度学习 Deep Learning 第8章深度学习优化

深度学习第8章深度学习的优化章节概述本章深入探讨了深度学习中的优化技术，旨在解决模型训练过程中面临的各种挑战。优化是深度学习的核心环节，直接关系到模型的训练效率和最终性能。

odoo中国·2025-03-23 10:26

Go 1.24 新特性一览

Go1.24震撼登场，带来显著性能提升与诸多新功能，如泛型类型别名、优化工具链及标准库增强。

·2025-03-23 10:08

HTML语言的贪心算法

一、贪心算法的基本概念贪心算法是一种求解最优化问题

宇瞳月·2025-03-23 10:22

如何保证 Redis 缓存与数据库双写一致性？

在做系统优化时，想到了将数据进行分级存储的思路。因为在系统中会存在一些数据，有些数据的实时性要求不高，比如一些配置信息。基本上配置了很久才会变一次。而有一些数据实时性要求非常高，比如订单和流水的数据。

凌志学java·2025-03-23 10:52

一文读懂Python之random模块（31）

random模块是Python的内置标准库，用于生成各类随机数，可以用作生成网站初始登录密码和随机验证码。一、random模块简介random模块可以生成随机数，包括随机整数、浮点数、随机元素等。二、random模块相关概念随机数：是指在一定范围内随机产生的数，每个数被选中的概率相等。随机数最重要的特性是其后产生的数与前面的数毫无关系，即随机性、不可预测性和不可重现性。三、random模块常用方法

跟着杰哥学Python·2025-03-23 09:49

应用-构建并优化 Python 的 Rust 扩展

目录构建并优化Python的Rust扩展如果你的Python代码运行速度不够快，你可以选择使用编译语言来编写更快的扩展。

李星星BruceL·2025-03-23 09:47

【QT入门】 Qt槽函数五种常用写法介绍

往期回顾：【QT入门】实现一个简单的图片查看软件-CSDN博客【QT入门】图片查看软件(优化)-CSDN博客【QT入门】lambda表达式(函数)详解-CSDN博客【QT入门】Qt槽函数五种常用写法介绍一

不吃~香菜·2025-03-23 09:46

【教程】MYSQL中my.ini配置文件内容解读

`max_connections`性能优化1.`query_cache_type`2.`thread_cache_size`总结win

陳青雲·2025-03-23 09:16

Matlab实现SSA-HKELM麻雀算法（SSA）优化混合核极限学习机多变量回归预测的详细项目实例

目录Mstlsb实她TTS-HKFLM麻雀算法（TTS）优化混合核极限学习机多变量回归预测她详细项目实例1项目背景介绍...1项目目标她意义...1目标...1意义...2项目挑战及解决方案...2挑战

nantangyuxi·2025-03-23 09:44

群体智能优化算法-爱情进化算法 (Love Evolution Algorithm, LEA，含Matlab源代码）

LEA在高维连续优化与工程应用等场景下可实现对搜索空间的充分探索与精细开发。本文结合算

HR Zhou·2025-03-23 09:12

灰狼优化算法（Grey Wolf Optimization, GWO）及其 Python 代码

灰狼优化算法（GreyWolfOptimization,GWO）是一种基于灰狼社会行为觅食过程而设计的优化算法。其基本原理是模拟灰狼群体中个体的协作和竞争行为，以迭代更新的方式寻找最优解。

追蜻蜓追累了·2025-03-23 08:42

停止过度提示：为什么简短的 AI 提示比长prompt更胜一筹

近年来，“过度提示”现象逐渐引发热议，与之相对的，短提示词的优势开始受到更多关注。本文将深入探讨为何短AI提示词比长提示词更具优势。

大模型之路·2025-03-23 08:10

[前端面试场景题]虚拟列表

根据搜索结果，虚拟列表主要用于优化长列表的渲染性能，特别是在处理大量数据时。用户可能想知道它的核心原理、实现方法以及实际应用场景。

GISer_Jinger·2025-03-23 08:10

奇迹科技：蓝牙网关赋能少儿篮球教育的创新融合案例研究

重点分析其在提升教学效果、保障训练安全、优化个性化教学等方面的实践与成效，为教育机构和从业者提供参考。

Ms_lan·2025-03-23 08:38

人工智能与网络信息技术的深度融合

随着技术的不断迭代，我们迎来了许多创新应用，例如AI在电子信息技术中的应用，通过算法优化与升级，显著提高了处理效率和准确性。网络信息技术同样在飞速发展。

鸭鸭鸭进京赶烤·2025-03-23 08:38

统一的视频动作模型

为了弥补这一差距，引入统一的视频动作模型（UVA），它联合优化视频和动作预

三谷秋水·2025-03-23 08:36

OpenCV 4.2.0与扩展模块安装与应用指南

该版本引入了性能增强、API优化以及对深度学习框架和硬件加速技术的更新支持。扩展模块提供了额外的实验性算法和功能，有助于研究和开发新算法。指南详细介绍了如何安装和配置这些库，并提

土城三富·2025-03-23 08:35

matlab两矩阵相似性,两个矩阵同时相似对角化MATLAB程序.docx

关键词：同时相似对角化；Matlab；程序矩阵对角化是重要的数学方法，但因其计算过程繁琐，人们往往望之生畏，尤其是多个矩阵同时对角化问题，因此本文设计出判断及计算两个复矩阵能否同时相似对角化的Matlab

weixin_39870664·2025-03-23 08:34

【004安卓开发方案调研】之Ionic+Vue+Capacitor开发安卓

基于Ionic+Vue+CapacitorPlugins的国内安卓开发生态和技术现状，结合跨平台框架特性与国内实际环境，以下是综合分析：一、技术成熟度评估1.核心优势跨平台开发效率Ionic提供预制的UI组件库（如卡片、列表、表单），结合Vue的响应式数据绑定，可快速构建80%以上的基础功能界面，开发效率比原生开发提升约40%。典型场景：企业内部工具App、电商商品详情页、新闻资讯类应用。Capa

ThinkPet·2025-03-23 07:29

【001安卓开发方案调研】之Java+Gradle+XML 原生安卓开发

ThinkPet·2025-03-23 07:28

强化学习中策略网络模型设计与优化技巧

本篇博客将深入探讨策略网络的设计原则、优化技巧，并结合具体实例展示其应用。II.策略网络的基本概念A.策略网络的定义策略网络是一种神经网络，它接受当前状态作为

数字扫地僧·2025-03-23 07:57

【MySQL基础-10】MySQL中的LENGTH()函数：用法详解与实例分析

理解并掌握LENGTH()函数的用法，对于处理字符串数据、优化查询以及进行数据验证都非常有帮助。本文将详细介绍LENGTH()函数的用法，并通过实例演示其在实际中的应用。

AllenBright·2025-03-23 07:26

【数学建模】熵权法

熵权法在多目标优化问题中具有广泛的应用。文章目录熵权法介绍1.熵权法的基本原理2.熵权法步骤步骤1：标准化决

烟锁池塘柳0·2025-03-23 06:20

对 Ajax 技术的理解

表单动态验证2.动态内容加载3.实时数据更新四、Ajax与传统同步请求对比五、安全性考量与解决方案1.安全威胁2.防御措施3.跨域解决方案六、现代演进与相关技术1.FetchAPI取代XHR2.异步编程优化

向贤·2025-03-23 06:50

nginx性能优化及使用方面技巧

优化Nginx进程数量配置参数如下：代码语言：javascript复制worker_processes1;#指定Nginx要开启的进程数，结尾的数字就是进程的个数，可以为auto这个参数调整的是Nginx

智慧源点·2025-03-23 05:38

vLLM 部署大模型

UCBerkeley的LMSYS在LLM推理方面的最新工作（没错就是搞出Vicuna的那个group），最大亮点是采用PagedAttention技术，结合ContinuousBatching，极大地优化了

哦豁灬·2025-03-23 05:07

STM32F103C8T6点灯/流水灯（指定IO，正向反向）

此账号仅作为分享本人复习过程中记录使用，如果无法使用，或者或者有优化的地方，欢迎留言，看到后第一时间给予回复。有空会将2023激光打靶代码开源出来。在使用本程序的时候，默认

BDXiaotianYA·2025-03-23 05:05

[AI速读]用持续集成（CI）优化芯片验证环境：Jenkins与EDA工具的实战指南

在芯片验证中，回归测试（RegressionTest）是确保设计稳定性的关键步骤。但随着设计复杂度增加，手动管理海量测试用例、分析日志和覆盖率数据变得异常耗时。本文将介绍如何利用持续集成（CI）工具Jenkins，结合EDA验证环境（如CadencevManager），实现自动化测试与结果分析，大幅提升验证效率。传统验证的痛点在传统流程中，验证工程师通常面临以下挑战：手动操作多：每次代码提交后，需

iccnewer·2025-03-23 04:59

springboot 项目如何提高并发量

提升基于SpringBoot的Web项目并发量需要从应用优化、数据库调优、缓存策略、异步处理、水平扩展等多方面综合改进。

LCY133·2025-03-23 04:58

Unity中基于粒子碰撞的智能腐蚀系统开发指南——从水枪控制到动态物体管理

完整代码：usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;usingUnityEngine.UI;publicclassWaterGunController1

爱吃程序猿的喵·2025-03-23 04:57

企业磁盘管理实战：常见问题与高效解决方案

优化方案为测试环境临时创建Swap分区，平衡内存负载。遵循“内存≤8G时Swap=1-1.5倍内存，内存>8G时Swap≤8G”原则，避免过度依赖Swap影响性能。解决措施#步骤1：

Gold Steps.·2025-03-23 04:54

学习记录之游标翻页实现

游标翻页本方案参考mallchat实现一.深翻页问题普通翻页前端一般会有个分页条。能够指定一页的条数，以及任意选择查看第几页,假设我们想查询第11页的内容传递过来的参数为:pageNo=11，pageSize=10对应的sql查询为:select*fromtablelimit100,10其中100代表需要跳过的条数，10代表跳过指定条数后，往后需要再取的条数。假设翻页到1w条,那我们要先扫描到这1

sjsjsbbsbsn·2025-03-23 04:54

MySQL海量数据深度分页优化——后端开发

在后端开发中，当面对MySQL数据库中包含千万级别的数据，并需要进行深度分页查询时，需要考虑优化的问题。在本文中，我们将探讨如何有效地优化MySQL数据库的深度分页查询，以提高查询性能和响应速度。

技术征途者·2025-03-23 04:22

Ubuntu和Windows系统之Mamba_ssm安装

Mamba的论文：https://arxiv.org/abs/2312.00752Mamba的github：https://github.com/state-spaces/mamba一、Ubuntu安装直接新建一个环境是最好的，不然很容易产生各种冲突#创建环境和相关包condacreate-nmambapython=3.10.13condaactivatemambacondainstallcuda

Netceor·2025-03-23 04:50

分页优化之——游标分页

游标分页（Cursor-basedPagination）是一种高效的分页方式，特别适用于大数据集和无限滚动的场景。与传统的基于页码的分页（如page=1&size=10）不同，游标分页通过一个唯一的游标（通常是时间戳或唯一ID）来标记分页的位置，避免了传统分页在数据变动时的重复或遗漏问题。以下是游标分页在前后端的实现方式：1.游标分页的核心概念游标（Cursor）：游标是一个唯一标识符，通常是数据

PhilipJ0303·2025-03-23 03:18

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略

DS/ML：数据科学技术之数据科学生命周期(四大层次+机器学习六大阶段+数据挖掘【5+6+6+4+4+1】步骤)的全流程最强学习路线讲解之详细攻略导读：本文章是博主在数据科学和机器学习领域，先后实战过几百个应用案例之后的精心总结

一个处女座的程序猿·2025-03-23 03:41

JVM常用概念之编译器黑洞

基础知识优化编译器擅长优化简单的东西。例如，如果存在任何人都无法观察到的计算，则可以将其视为“不会运行的代码”并将其删除。这通常是一件好事，直到你运行基准测试。在那里，你想要计算，但你不需要结果。

剑海风云·2025-03-23 02:10

人工智能 - 通用 AI Agent 之 LangManus、Manus、OpenManus 和 OWL 技术选型

一、核心项目概览1.Manus（闭源通用AIAgent）定位：全球首个全流程自动化通用AIAgent，GAIA基准测试SOTA水平。核心能力：全流程自动化：从任务规划（如撰写报告）到执行（代码生成、表格制作）的端到端处理。智能纠错机制：基于沙箱环境的实时错误反思与调整（类似CodeAct技术）。云端依赖：需联网运行，集成浏览器操作、信息检索等工具。局限性：闭源且采用邀请制，二手市场邀请码溢价至数万

天机️灵韵·2025-03-23 02:38

利用HFSS软件对射频电路电磁兼容性的深入研究

结合实际案例，探讨不同因素对射频电路EMC性能的影响，提出基于HFSS仿真结果的优化设计策略，为提升射频电路电磁兼容

DidYour·2025-03-23 02:38

NLP高频面试题（七）——GPT和Bert的mask有什么区别？

GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 02:35

第三十一篇数据仓库（DW）与商业智能（BI）架构设计与实践指南

）Kimball维度建模架构（2）Inmon企业工厂架构（3）混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南（1）模型选择决策树（2）ETL开发规范2.2实时BI技术栈选型三、全链路实施与优化策略

随缘而动，随遇而安·2025-03-23 02:05

知识图谱中NLP新技术

以下从核心技术突破、应用场景创新及未来趋势三个层面，系统梳理知识图谱中NLP的最新进展：一、核心技术突破基于预训练模型的图谱构建与增强预训练语言模型与知识嵌入融合：以BERT、KEPLER为代表的模型通过联合优化知识嵌入

魔王阿卡纳兹·2025-03-23 02:34

运用IC-CAP软件对射频集成电路的表征与参数分析

探讨如何依据分析结果优化射频集成电路性能，展现软件在助力电路设计、提升产品质量方面的关键作用，为射频集成电路研发工程师提供极具价值的技术参考。关键词IC-CAP软件；射频集成电

Keep-Follow·2025-03-23 02:03

微软 LIDA 库：基于大模型的自动化数据分析与可视化

微软LIDA库：基于大模型的自动化数据分析与可视化一、核心架构与LLM交互流程调用LLM生成数据摘要基于LLM推理分析目标LLM生成可视化代码结合图像生成模型优化原始数据Summarizer模块结构化摘要

窝窝和牛牛·2025-03-23 01:01

负载均衡策略之轮询策略

本文转自:https://mozillazg.com/2019/02/load-balancing-strategy-algorithm-weighted-round-robin.html#hidround-robin,尊重原创前言:本文简单介绍一下轮询(RoundRobin)这个负载均衡策略。轮询选择(RoundRobin):轮询选择指的是从已有的后端节点列表中按顺序依次选择一个节点出来提供服务

Time-Traveler·2025-03-23 01:00

CST Microwave Studio助力射频电路多物理场耦合分析

结合具体案例，深入探讨多物理场耦合对射频电路性能的影响，并依据仿真结果提出有效的优化策略，为提升射频电路在复杂工作环境下的可靠性和稳定性提供理论依据与

FindEveryone·2025-03-23 01:00

Nginx负载均衡策略详解：从轮询到智能分发，打造高可用服务架构

从轮询到智能分发，打造高可用服务架构一、负载均衡的核心价值当单台服务器无法承载高并发流量时，负载均衡通过将请求分发到多台服务器，实现：横向扩展：突破单机性能瓶颈故障隔离：自动剔除异常节点动态调度：根据策略优化资源利用率二

egzosn·2025-03-23 01:29

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