Windows优化设置第5页

基于深度学习的恶意软件检测系统：设计与实现

本文将详细介绍一个基于深度学习的恶意软件检测系统的开发过程，该系统利用长短期记忆网络（LSTM）对Windows可执行程序的A

机器懒得学习·2025-03-10 11:49

多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中，传统方案面临三大技术瓶颈：1.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用

深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

前端学习——css照片墙

照片墙案例body{background-color:gray;/*背景色*/text-align:center;/*照片居中*/}img{width:12%;/*设置高度*/padding:10px;

野生小米椒·2025-03-10 10:47

Claude更新王炸功能：一键生成、评估、优化提示词！

要想挖掘一座金矿，你得先学会使用铲子。类似地，要想让LLM模型或生成式AI工具更好的为你服务，你得先学会“写提示词”。提示词就是敲开AI大门的那把钥匙，相同的任务目标，不同的提示词得到的结果可能截然不同。好的提示词是高质量输出内容的前提条件。关于提示词的教程，我已经写了很多，感兴趣的小伙伴可以在文末按需学习。当前生成式AI最强大的能力是什么？生成。既然是这样，那么为什么不让AI自己根据我们的任务需

AI信息Gap·2025-03-10 10:46

python学习，Windows图标一键替换工具开发详解

Windows图标一键替换工具开发详解项目概述本项目是一个基于Python开发的Windows图标一键替换工具，提供了简单易用的图形界面，让用户能够轻松地替换Windows系统中的回收站图标、快捷方式图标以及应用程序图标

木木黄木木·2025-03-10 10:14

Redis 的过期策略与内存淘汰机制

一、Redis过期策略1.1过期策略的作用Redis允许为键设置过期时间（TTL，TimeToLive），过期策略用于在键过期后自动删除数据，确保缓存中的数据不会长期存在而过时。

I~Lucky·2025-03-10 10:12

使用Java进行加密狗相关程序优化

个人心得1.加密狗通信优化-减少不必要的交互-分析加密狗操作流程，去除冗余的读取或写入操作。例如，如果在初始化阶段已经获取了某些配置信息且在后续流程中不会改变，就不需要重复读取。

加密狗定制分析赋值·2025-03-10 10:12

电脑问题勘查 —— BIOS

它是一组固化到计算机内主板上一个ROM芯片上的程序，它保存着计算机最重要的基本输入输出的程序、系统设置信息、开机上电自检程序和系统启动自举程序（bootstrap）。

五道口纳什·2025-03-10 10:11

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

AI大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能（AI）和大模型应用的快速发展中，数据中心（DataCenter）成为了一个至关重要的组成部分。

杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

Python中的format格式化、填充与对齐、数字格式化方式

format语法二、format格式化的用法2.1、按照先后顺序替换{}2.2、按照索引进行匹配替换{0}2.3、按关键字索引进行匹配替换2.4、通过列表索引格式化字符串2.5、使用元组2.6、通过字典设置格式化字符串

五月天的尾巴·2025-03-10 09:07

在 CLion 中使用 Boost.Test 进行 C++ 单元测试

獨梟·2025-03-10 09:06

Spring Boot笔记

传统Spring痛点•繁琐的XML配置•需要手动管理依赖版本•部署依赖外部Web服务器（如Tomcat）SpringBoot的答案•约定优于配置：自动配置80%的默认设置•内嵌服务器：直接打包成可执行JAR

@卡卡-罗特·2025-03-10 09:06

AWS AppStream 2.0：开启云端应用交付新范式（实战解决方案剖析）

AWSAppStream2.0作为全托管应用流服务，正为2000+企业破解这一困局——无需代码改造，将Windows应用转化为云服务。一、为什么AppStream2.0成为技术决策者新宠？

AWS官方合作商·2025-03-10 09:06

python关闭一个子进程_python3关闭子进程的两种方式

用scrapy做爬虫的时候需要开多个爬虫子进程，为了定时开启和关闭爬虫子进程，需要对子进程做控制，而关闭进程有两种方法-----要简单高效，直接看方法2吧-----方法1：通过获取全部windows进程

weixin_39646695·2025-03-10 09:03

物联网中如何解决网络复杂性的问题

以下是一些解决物联网网络复杂性问题的策略和方法：1.网络架构优化1.1分层架构采用分层的网络架构可以简化网络设计和管理。常见的分层架构包括：感知层：负责数

小赖同学啊·2025-03-10 09:03

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。

ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

MySQL时间溢出原理、实战影响与全面解决方案

在MySQL5.7环境中，若通过命令date-s"2038-04-0100:00:00"将系统时间设置为2038年4月1日，观察MySQL的行为。现象总结：timestamp字段溢出：写入2038年后

dblens 数据库管理和开发工具·2025-03-10 08:28

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

注意：因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建，所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标，后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示：我们大概所需要的功能包如下：importnumpyasnpimpor

啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Vue 框架深度解析：源码分析与实现原理详解

Diff算法实现3.1Diff算法流程图3.2核心Diff源码四、模板编译全流程剖析4.1编译流程图4.2编译阶段源码五、组件系统与生命周期5.1组件初始化流程5.2生命周期源码触发点六、异步更新队列与性能优化

北辰alk·2025-03-10 08:25

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距，该范式系统地寻找最佳架构，给定客观标准，例如最大分类准确度。

境心镜·2025-03-10 08:54

关于 Scapy 的详细介绍、安装指南、使用方法及配置说明

核心特点：跨平台：支持Linux、Windows、macOS等操作系统。低层级操作：直接访问原始数据包的二进制格式。强大的过滤与分析：支持BPF表达式过滤数据包。脚本化：可

程序员的世界你不懂·2025-03-10 08:54

分子动力学仿真软件：GROMACS_（12）.并行计算与性能优化

并行计算与性能优化并行计算的基本概念并行计算是指同时使用多个计算资源（如处理器、计算节点等）来执行计算任务，以提高计算效率和速度。

kkchenjj·2025-03-10 08:54

FreeRTOS内存管理之heap_4.c源码解析

最简单，，具有确定性，从静态数组中分配内存，不允许释放内存，不会导致内存碎片化，一锤子买卖，不算真正的动态内存分配；heap_2——非确定性，允许释放内存，但不会合并相邻的空闲块，也就是说没有内存碎片优化措施

星辰&流星·2025-03-10 08:23

linux下raid0创建教程,Linux下构建raid0、raid1、raid5

根据raid0属性，构建时至少需要两块硬盘，硬盘类型不限假设系统后加入3块scsi硬盘，系统识别后分别是sdb、sdc、sdd各分成一个区，这里先设置sdb[root@myserverroot]#fdisk

许执是只喵·2025-03-10 07:22

linux修改系统时间的两种方式

以root或具有管理员权限的用户身份执行以下命令来修改系统时间：date-s“YYYY-MM-DDHH:MM:SS”将"YYYY-MM-DDHH:MM:SS"替换为您想要设置的新时间。

encoding-console·2025-03-10 07:19

telnet不通的原因及其解决措施

telnet不通的原因及其解决措施当遇到telnet端口不通的问题时，可能的原因和解决方法如下：1、防火墙或安全组设置：防火墙或安全组可能会阻止telnet连接。

encoding-console·2025-03-10 07:19

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。

Wis4e·2025-03-10 07:49

Linux Shell中的for循环用法

在每次循环迭代时，变量都会被设置

PixelLancer·2025-03-10 07:19

支持向量机 SVM 简要介绍

）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数，考虑以下最优化问题

_夜空的繁星_·2025-03-10 06:16

安卓手机电脑如何让浏览器或者下载程序或者健康监控设备应用软件下载中或者监听中长期运行而不被系统自动关闭

应用软件下载中，或者使用时，常被莫名其妙关闭，或者切换到后台就被关闭，以为不支持长期运行呢，其实是支持的，要设置一下。

suirosu·2025-03-10 06:45

Android View 设置背景方式全解析

一、整体概述在Android开发中，视图（View）的背景设置是构建用户界面的重要组成部分。一个合适的背景可以提升界面的美观度，增强用户体验。

&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 06:14

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。

big_matster·2025-03-10 06:42

Linux(Centos 7.6)基本信息查看

1.1.服务器厂商、产品名称查看dmidecode-ssystem-manufacturer：查看服务器厂商信息dmidecode-ssystem-product-name：查看服务器产品名称信息1.Windows

豆是浪个·2025-03-10 06:40

网络安全正确错误行为网络安全的误区不包括

企业口头禅：后面的工作会弥补差距，查漏补缺…误区2：部署安全工具，却无人管理部署许多优秀的安全产品，却只将其设置为自动模式，后期管理或维护却束

Hacker_Nightrain·2025-03-10 06:40

P8799 [蓝桥杯 2022 国 B] 齿轮

P8799[蓝桥杯2022国B]齿轮-洛谷思路一遍历动态数组，复杂度O（N），70%超时思路二用unordered_set优化65%超时；思路三先预处理AC#include#defineendl'\n'

爱沙尼亚警戒号·2025-03-10 05:39

Android Glide 配置与初始化模块源码深度剖析

Glide的配置与初始化模块是整个库的基础，它允许开发者根据不同的需求对Glide进行定制化设置，如缓存策略、图片解码格式、自定义组件等。

&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 05:08

Centos 7.9内核升级

.elrepo.x86_64.rpm安装开发包（编译eBPF必需）sudorpm-ivhkernel-ml-devel-5.15.148-1.el7.elrepo.x86_64.rpm配置GRUB引导设置新内核为默

TransPlus·2025-03-10 05:08

Linux(Centos 7.6)命令详解：zip

命令作用打包和压缩(存档)文件(packageandcompress(archive)files)；该程序用于打包一组文件进行分发；存档文件；通过临时压缩未使用的文件或目录来节省磁盘空间；且压缩文件可以在Linux、Windows

豆是浪个·2025-03-10 05:37

基于STM32的低功耗遥控器设计详解与实践

文章介绍了如何选择合适的STM32型号、无线通信模块的选择与优化、电源管理策略的设计，以及嵌入式软件的开发。

红钻头机·2025-03-10 05:36

物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化

它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。

小赖同学啊·2025-03-10 05:36

手写tomcat+servlet,浅析原理

手写tomcat+servlet,浅析原理概念逻辑手写实现便于管理我就在资源文件夹新建property.properties文件，可以设置端口新建servlet之前可定要先定义Request和Response

小新的蜡笔不见了·2025-03-10 05:35

自动化测试中的等待机制优化：显式等待 vs 隐式等待

本文聚焦于两种主流等待机制——显式等待（ExplicitWait）与隐式等待（ImplicitWait），从原理、适用场景、优缺点对比到优化实践，结合真实案例与代码示例，为测试团队提供系统性优化方案，助力提升测试效率与可靠性

测试渣·2025-03-10 05:05

优化UDP在实时传输中的可靠性

虽然UDP（用户数据报协议）本身是无连接的、不可靠的传输协议，但在实时音视频传输等需要低延迟的应用中，可以通过一些机制来优化其可靠性。

白总Server·2025-03-10 05:05

【前端】【部署】【https】购买服务器、部署、设置https

购买服务器：https://www.bilibili.com/video/BV1i5411c7xp?spm_id_from=333.788.videopod.episodes&vd_source=65c8707649747fd67b232866b69a5ebd&p=61部署上线：https://www.bilibili.com/video/BV1i5411c7xp?spm_id_from=333.

allanGold·2025-03-10 05:33

Python使用OpenAI的API（附大模型资源）

OpenAIAPI参考：https://platform.openai.com/docs/api-reference安装OpenAI库或安装其他的开源大语言模型bash复制代码pipinstallopenai设置

闯江湖50年·2025-03-10 05:02

**pyqt 引入 qt designer 设计ui的方式

QWidgetimportsysfromPyQt5importQtCore,QtGui,QtWidgetsclassUi_Form(object):defsetupUi(self,Form):#Form设置这些控件需要在什么上显示

sky0Lan·2025-03-10 04:30

【Transformer优化】Transformer的局限在哪？

自2017年Transformer横空出世以来，它几乎重写了自然语言处理的规则。但当我们在享受其惊人的并行计算能力和表征能力时，是否真正理解了它的局限性？本文将深入探讨在复杂度之外被忽视的五大核心缺陷，并试图在数学维度揭示其本质。一、全局注意力的"诅咒"：从**O(n²)**到O(n³)的计算困境自注意力机制的数学表达式：Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V\text{

T-I-M·2025-03-10 04:26

如何在rust中解析 windows 的 lnk文件（快捷方式）

一、从标题二开始看这些天在使用rust写一个pc端应用程序，需要解析lnk文件获取lnk的图标以及原程序地址，之前并没有过pc端应用程序开发的经验，所以在广大的互联网上游荡了两天。额今天找到了这个库lnk_parse很好的解决标题的这个问题。二、文档及github地址您可以在以下链接找到他：lib.rs（推荐）:https://lib.rs/crates/lnk_parsergithub（推荐）：

周万宁.FoBJ·2025-03-10 04:24

wsl安装及nginx安装

Windows装wsl实现Linux搭建本地服务器目前大部分前端项目均运行在Linux服务器上在Windows上搭建环境可开始测试服务器相关问题Wsl官方教程：安装wslWsl版本控件：windowsterminal

新阿伟先生·2025-03-10 03:53

Windows下的PaddleOCR本地部署

目录一、环境配置（一）PaddlePaddle运行环境部署1.安装anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt中的库（二）PaddleOCR安装【非重点】二、在自己的数据集上训练模型（一）制作自己的数据集1.安装PPOCRLabel并为自己的数据打标签，构建数据集2.数据集的划分（二）训练1.文本检

wangkun_cl·2025-03-10 03:22

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