Win10深度优化第8页

[默认管线]sss角色渲染shader

代码暂未优化，多光源着色器：Shader"Common/Skin/SSS_Wet"{Properties{_MainTex("主纹理",2D)="white"{}[HDR]_MakeUpCol("妆容颜色

不吃斋的和尚·2025-03-02 17:49

DeepSeek求财、算命、预测国运好用指令及结论

今天和大家一起来使用一下在创投圈炸锅的AI独角兽——DeepSeek深度求索。这家被业内称为"中国最神秘AI公司"的选手，最近刚拿下20亿融资估值飙到220亿。

阿黎逸阳·2025-03-02 17:19

自动驾驶的“大脑”：决策规划篇

3.轨迹规划4.异常处理四、决策规划技术方法1.全局规划(1)基于状态空间的最优控制轨迹规划方法(2)基于参数化曲线的轨迹规划方法(3)基于基于系统特征的轨迹规划方法2.局部规划方法(1)基于滚动时域优化的轨迹规划方法

Yellow ?·2025-03-02 17:18

HarmonyNext应用开发实战：ArkTS实现高性能动画引擎

本文面向具备HarmonyOS基础知识的开发者，通过实现一个复杂动画引擎案例，深入解析HarmonyNext中ArkTS的高级特性与性能优化策略。

·2025-03-02 17:23

Matlab 大量接单

分享一个matlab接私活、兼职的平台1、技术方向满足任一即可2、技术要求3、最后技术方向满足即可MATLAB：熟练掌握MATLAB编程语言，能够使用MATLAB进行数据处理、机器学习和深度学习等相关工作

matlabgoodboy·2025-03-02 17:45

研发项目的标准化管理如何做

其中，实施标准化文档与审查尤为关键，因为它能把项目知识沉淀为可复用资源，并在每次评审中及时发现问题，从而推动质量与效率的不断优化。

·2025-03-02 17:51

深入剖析Java NIO的epoll机制：红黑树、触发模式与CPU缓存优化

深入剖析JavaNIO的epoll机制：红黑树、触发模式与CPU缓存优化编程相关书籍分享：https://blog.csdn.net/weixin_47763579/article/details/145855793DeepSeek

千里码！·2025-03-02 17:43

万能Prompt模板：三步打造高效Deep Research工作流

Goals）——构建任务蓝图****3.通用要求（Requirements）——把控质量标准****二、实战案例：智能手表传感器选型研究****背景设定****研究指令****输出成果****三、模板优化指南

赵孝正·2025-03-02 17:43

【登月计划】DAY 4 中期 --《排产“阿尔法狗”大揭秘！美的如何用APS算法碾压对手》

产能建模引擎（排产的“地基”）模块2：排产算法库（排产的“大脑”）模块3：动态响应模块（排产的“应急部队”）3.家电行业典型排产规则规则1：交货期优先（DueDateFirst）规则2：最小化换型时间（SMED优化

泛泛不谈·2025-03-02 17:42

如何在VSCode中使用OpenAI

如何在VSCode中使用OpenAI：从集成到应用场景详解人工智能（AI）正在改变软件开发的方式，而OpenAI提供的强大模型可以帮助开发者提升编码效率、优化工作流并自动化繁琐任务。

WeiLai1112·2025-03-02 17:42

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN解析

今天探讨它们各自适用的场景，让您知道在何种情况下选择何种模型；同时分析它们的优势与局限，助您全面评估这些模型的性能。一、卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分

大模型_学习路线·2025-03-02 16:04

清华出版 | DeepSeek使用手册（全）

清华大学新闻与传播学院-新媒体研究中心-元宇宙文化实验室团队最近发布了一份详尽的DeepSeek使用手册，该手册长达104页，堪称国产AI工具深度使用的标杆指南。

艾思科蓝 AiScholar·2025-03-02 16:33

边缘渲染架构深度解析：从CDN到边缘计算的性能跃迁

ShopifyOxygen平台基于边缘计算重构商品详情页，LCP中位数从1.8s优化至230ms。

桂月二二·2025-03-02 15:01

数据挖掘实习面经一

京东数据挖掘算法一、介绍贝叶斯优化的原理贝叶斯优化（BayesianOptimization）是一种用于优化黑盒函数的有效方法，特别适用于目标函数评估成本较高、不可导或难以解析表达的

Y1nhl·2025-03-02 15:58

C#实战|人员管理系统[31]:添加修改人员信息右键菜单功能

这里对人员信息的修改触发方式进行优化，即可以不用移动鼠标到【修改】按钮，点击再弹出修改界面。而是在人员信息列表中点击右键，在鼠标指针位置出现菜单，可以直接点击菜单中的【修改】，直接弹出修改界面。

雷工笔记·2025-03-02 15:26

Slurm作业调度系统常见操作（使用超算运行深度学习）

1.传输下载文件sftp远程命令cd,pwd等，本地命令lcd,lpwdget远程地址本地地址put本地地址远程地址上传文件夹1.在远程建立和本地一样名称的文件夹如data/2.put-rdata/2.建立虚拟环境moduleloadpython/3.8#加载modulevirtualenv--no-downloadENV#建立一个叫ENV的虚拟环境激活虚拟环境sourceENV/bin/acti

坐在云朵上的kiwi·2025-03-02 15:55

深度对比Linux软链接和Windows快捷方式

以下从8个维度对Linux软链接和Windows快捷方式进行深度对比：一、核心特性对比特性Linux软链接Windows快捷方式文件类型特殊文件类型（symboliclink）.lnk扩展名文件存储内容纯文本路径二进制结构

秋の水·2025-03-02 15:24

CentOS vs Ubuntu - 常用命令深度对比及最佳实践指南20250302

CentOSvsUbuntu-常用命令深度对比及最佳实践指南引言在Linux服务器操作系统领域，CentOS和Ubuntu是广泛采用的发行版。它们在命令集、默认工具链及生态系统方面各有特点。

Narutolxy·2025-03-02 14:49

Kubernetes 调度器深度优化指南：原理、策略与生产环境实战

本文将深入剖析调度器核心原理，结合大规模集群实战经验，从调度算法优化、性能调优、自定义扩展三个维度，揭秘生产级调度器优化方案与高频问题解决之道。

挣扎与觉醒中的技术人·2025-03-02 14:49

深度学习框架之主流学习框架

深度学习框架是一类专门设计用来简化和加速神经网络模型开发过程的软件工具。它们提供了构建、训练和部署神经网络所需的各种功能和库。

uu1224·2025-03-02 14:17

【量化金融自学笔记】--不同行业典型案例基本面分析

通过三个不同行业的典型案例（贵州茅台、宁德时代、万科A），结合基本面术语进行深度分析，帮助你理解如何运用这些指标。

花花 Show Python·2025-03-02 14:47

Llama 2架构深度解析：Meta开源的70B参数大模型设计哲学

一、架构设计理念Llama2作为Meta开源的商用级大语言模型，其架构设计体现了三大核心原则：效率优先：在7B/13B/70B参数规模下保持线性计算复杂度扩展性强化：通过改进注意力机制支持4k上下文长度安全性内嵌：在预训练阶段融入5%安全语料，降低有害输出概率（较前代下降34%）二、核心模块创新1.改进型Transformer架构标准化方案：采用RMSNorm替代LayerNorm，计算效率提升1

AI时代已来！·2025-03-02 14:46

频域分析：利用傅里叶变换（Fourier Transform）对图像进行深度解析

在图像处理和计算机视觉领域，傅里叶变换（FourierTransform）是一项基础而强大的工具。它将时域信号（如图像）转化为频域信号，为我们提供了图像的频率特性，这对于图像的分析、压缩、去噪和特征提取等任务非常重要。本文将深入探讨傅里叶变换在图像中的应用，并通过实例展示如何利用傅里叶变换对输入图像进行频域分析。1.什么是傅里叶变换？傅里叶变换是一种数学变换，它将信号从时域（或空间域）转换到频域。

那雨倾城·2025-03-02 14:43

2025年网络安全全景解析：十大趋势、攻防演练与未来挑战（附实战资源）

本文从十大技术趋势、国家级攻防演练（HVV）实战策略、AI驱动的威胁与防御体系等维度深度解析当前安全格局，并附赠零基础到精通的网安学习资源。

emmm形成中·2025-03-02 14:13

前端2025

2025前端面试总结：趋势、技巧与准备建议随着前端技术的飞速发展，2025年的前端面试不仅考察技术深度，更注重实践能力和对新技术的掌握。

家里有只小肥猫·2025-03-02 13:39

线性回归s

1api的调用损失函数假设函数优化函数importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptim#损失函数deftest1():#初始化损失函数对象criterion

三排扣·2025-03-02 13:37

财神动销-店铺销量飙升-批量下单-一键改价

智能排序与随机SKU财神动销允许商家根据销量、价格、评价等多个维度对商品列表进行排序，优化商品展示效

fyds0824·2025-03-02 13:05

十一、Spring Boot：使用JWT实现用户认证深度解析

SpringBootJWT（JSONWebToken）：无状态认证在现代Web开发中，无状态认证是一种重要的安全机制，它允许服务器在不存储会话信息的情况下验证用户身份。JSONWebToken（JWT）是一种常用的无状态认证技术，它通过一个紧凑的URL安全令牌来传递用户身份信息。SpringBoot与JWT的结合可以为应用提供强大的安全保护。本文将详细介绍如何在SpringBoot中集成JWT实现

伯牙碎琴·2025-03-02 12:58

Python实现三维空间中的RRT避障路径规划算法

文章目录前言一、算法原理二、代码实现1.定义节点2.碰撞检测3.RRT算法4.完整代码运行结果前言基于快速随机搜索树（Rapidly-exploringRandomTree,RRT）的优化算法，通过对状态空间中的采样点进行碰撞检测

C_mony·2025-03-02 12:26

从基础到实践（七）：二极管选型注意事项

一、应用需求的深度分析电路拓扑与二极管角色整流电路：工频整流（如桥式整流）需关注浪涌电流（如电容输入滤波导致的电流冲击）。

硬件进化论·2025-03-02 11:54

《国密算法开发实战：从合规落地到性能优化》

前言随着信息技术的飞速发展，信息安全已成为全球关注的焦点。在数字化时代，数据的保密性、完整性和可用性直接关系到国家、企业和个人的利益。为了保障信息安全，密码技术作为核心支撑，发挥着至关重要的作用。国密算法，即国家密码算法，是我国自主设计和推广的一系列密码算法，旨在满足国内信息安全需求，提升我国信息安全的自主可控能力。国密算法的背景国密算法的研发与推广是我国信息安全战略的重要组成部分。长期以来，国际

曼岛_·2025-03-02 11:22

stars and seas·2025-03-02 11:50

基数排序详解

基数排序详解一、基数排序的基本概念二、基数排序的特点二、基数排序的工作过程三、基数排序的伪代码四、基数排序的C语言代码示例五、基数排序的稳定性六、基数排序的优化与变体七、基数排序的应用场景八、结论在计算机科学中

醉心编码·2025-03-02 11:19

DeepSeek应用场景及其解决的问题

DeepSeek是一种基于深度学习的智能技术，能够处理复杂的非结构化数据（如文本、图像、语音等），并在企业级应用开发中发挥重要作用。

杏花春雨江南·2025-03-02 11:18

如何用AI写程序

它经过大量的训练和优化，可以准确地理解用户的意图和需求，从大量文本数据中提取有用信息

Honmaple·2025-03-02 11:46

学习笔记分享-进阶数据结构与算法-图-并查集-优化

前言图片上面的personal表示只有图片上面的一行语句是解释图片内容的、local表示这个图片所在标题下的所有语句都是解释图片内容的、global表示有多个标题下的所有语句都是解释图片内容的我是一名大二的学生，学了差不多一年java技术栈了，想记录一下自己对知识点的心得，目前还是个小白，期望大佬们可以指出我笔记中的不足之处、对知识点的认知错误、笔记结构的混乱等这些图片内容都是在观看黑马课程时的视

-暮倦-·2025-03-02 11:45

十、Spring Boot：Spring Security（用户认证与授权深度解析）

SpringSecurity：用户认证与授权深度解析在现代Web应用中，安全性是至关重要的。

伯牙碎琴·2025-03-02 11:45

8. 【.NET 8 实战--孢子记账--从单体到微服务--转向微服务】--微服务基础工具与技术--Ocelot 网关--负载均衡

同时，Ocelot与服务发现工具深度集成，实时感知服务实例的上下线状态，自动剔除故障节点并调整路由策

喵叔哟·2025-03-02 11:15

前端架构设计

所选择的工具、编写的代码、创建的流程，都是为了让开发人员能够构建出最高效的、不出错的、可扩展的和可持续优化的系统。一、HTML1）标签规范化div乱炖是指嵌套多层div元素。

weixin_34266504·2025-03-02 10:42

学习dify第二天-web下篇

学习dify第二天-web下篇引言web目录结构配置入口文件分析下怎么封装的请求最后总结：参考阅读：React基础用next.js写个页面跳转的应用seo搜索引擎优化引言react：ReactFoundations

一直走下去-明·2025-03-02 10:09

模型优化之强化学习（RL）与监督微调（SFT）的区别和联系

强化学习（RL）与监督微调（SFT）是机器学习中两种重要的模型优化方法，它们在目标、数据依赖、应用场景及实现方式上既有联系又有区别。

搏博·2025-03-02 10:08

Office 2013、2016、2019三版本区别

Office2016：界面与2013版相似，但在细节上可能有一些优化和调整，整体更加成熟和稳定，对于常用功能的布局和展示也更加合理。

小魚資源大雜燴·2025-03-02 09:00

mysql通过视图插入数据_数据库视图 sql

也称表为基本表——BaseTable)不同，视图所对应的数据不进行实际存储，数据库中只存储视图的定义，在对视图的数据进行操作时，系统根据视图的定义去操作与视...文章萌萌怪兽2020-02-23113浏览量数据库优化之创建视图视图是保

weixin_39550410·2025-03-02 09:00

Grok 3 vs. DeepSeek vs. ChatGPT：2025终极AI对决

每个模型都有自己独特的优势，无论是在深度思考、速度、编程辅助、创意输出，还是在成本控制方面，都展现出强大的实力。但究竟谁能脱颖而出？没有一个万能的答案。最终的选择取决于你的AI需求和应用场景。

一点一木·2025-03-02 09:28

大模型在白血病诊疗全流程风险预测与方案制定中的应用研究

LCG元·2025-03-02 09:58

第十三届蓝桥杯大赛软件赛决赛C/C++ 大学 B 组

最大数字——DFS】-CSDN博客E【出差——Dijkstra】-CSDN博客F【费用报销——01背包】-CSDN博客G【故障——条件概率】-CSDN博客H【机房——LCA】-CSDN博客I【齿轮——优化

Kent_J_Truman·2025-03-02 09:28

Grok-3和DeepSeek-R1，谁更胜一筹？

关于Grok-3（xAI研发）与DeepSeek-R1（深度求索公司产品）的技术竞合，需从核心定位、场景穿透力和战略生态三重维度展开深度解构。

xiaocang668888·2025-03-02 08:56

完整的 Python 数据分析案例：在线游戏玩家付费预测

模型训练与评估2.5数据可视化3.可能改进的代码3.1数据清洗与特征工程改进3.2模型改进3.3可视化改进1.案例背景在在线游戏行业中，准确预测玩家是否会付费以及付费金额，对于游戏运营商制定营销策略、优化游戏设计和提高盈利能力至关重要

萧十一郎@·2025-03-02 08:56

PyCharm极速安装指南：3分钟掌握Python开发环境

准备工具步骤一：下载安装包⚙️步骤二：安装配置步骤三：首次启动配置步骤四：创建第一个项目效率优化技巧❗常见问题排雷社区版vs专业版为什么选择PyCharm？

三流搬砖艺术家·2025-03-02 08:24

DeepSeek效应初现：Grok-3补刀ChatGPT，OpenAI已在ICU？

深度探讨：ScalingLaw

东方佑·2025-03-02 08:53

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