Windows优化第4页

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

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

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

在 CLion 中使用 Boost.Test 进行 C++ 单元测试

獨梟·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

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

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

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

1.设置搜索启动管理，改为手动管理，并勾选允许后台运行，允许自动启动2.设置搜索电池优化，关闭相关应用的允许电池优化3.上划或者按住中间Home键不动调出正在运行应用，在正在运行

suirosu·2025-03-10 06:45

Android View 设置背景方式全解析

从简单的纯色背景到复杂的动态效果，背景设置不仅影响界面美观，还与性能优化和内存管理密切相关。

&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

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

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

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

【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

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

二、模型架构创新主干网络优化深

追寻向上·2025-03-10 03:21

输入wsl后报错“没有可用发行版”

但当再输入wsl试图打开ubuntu时，终端报错：适用于Linux的Windows子系统没有已安装的分发版。

2301_79191335·2025-03-10 02:17

ASP.NET教务信息管理系统的设计与实现(源代码+论文)

系统是建立在WINDOWS操作系统上的基于C/S（客户机/服务器）模式的教务信息管理系统，选用VB.NET＋S

技术宅小伙·2025-03-10 02:17

排查和解决线程池瓶颈问题案例

本文将分享一个实际案例，介绍如何通过日志分析和线程池优化来解决系统中的性能瓶颈问题。问题背景在我们的系统中，有一个基于Spring的事件监听机制，用于处理长连接消息的回调。

gallonyin·2025-03-10 02:14

掌握SQL调优的艺术——从理论到实践的全方位指南

在面试中提到SQL优化时，通常会涉及以下几个方面：索引优化：这是最直接也是最常见的优化手段。通过为查询条件、排序字段等创建合适的索引，可以显著提升查询效率。

Hey! Hey!·2025-03-10 01:39

飞机智能维修可视化平台系统

通过优化管理流程、收集标准化/结构化维修数据，实现流程再造，系统涵盖维修实施、工程技术、生产计划、质量管理、航材保障、培训管理以及飞机健康管理，最终完成从传统维修到智能化维修的转变。

爱炎科技·2025-03-10 01:07

paddleOCR处理PDF遇到问题

个人怀疑文档中有长表内容（是倒立的那种长表）--补充编辑，确实如此，解决方案后续优化了再发状态：目前未解决。

被编程为难的小娃娃·2025-03-10 01:37

NapCatQQ+Springboot基于onebot协议实现qq机器人

使用流程1.开始安装windows:?

m0_74824534·2025-03-10 01:35

番外篇 - Docker的使用

容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口（类似iPhone的app）,更重要的是容器性能开销极低二、Docker的安装1.Windows系统的安装win7

穿梭的编织者·2025-03-10 01:04

基于Python的微博舆情分析与可视化系统【附源码】

基于Python的微博舆情分析与可视化系统摘要研究背景及意义一、数据流程总体架构二、详细处理流程与代码实现1.数据采集模块2.数据清洗与预处理3.情感分析与特征工程4.舆情分析模型5.可视化呈现三、性能优化要点摘要基于

AI博士小张·2025-03-10 01:31

WebGPT: 基于浏览器辅助的问答系统，结合人类反馈优化答案质量

【摘要】本论文介绍了WebGPT，这是一种通过浏览器辅助问答系统来使用人类反馈进行训练和优化的模型。

土豆.exe·2025-03-10 00:30

深入理解CPU缓存：性能优化的关键

CPU作为计算机的核心部件，其缓存结构犹如一座高效的数据桥梁，在提升计算机性能方面发挥着关键作用。而原子操作，则以其独特的不可分割性，为程序的正确性和稳定性提供了坚实的保障。在接下来的时间里，我们将逐步揭开CPU缓存结构的神秘面纱，深入了解其工作原理和设计理念。同时，我们也将一同探寻原子操作的奥秘，明白它在多线程编程等场景中的重要意义。让我们共同开启这场充满智慧与挑战的科技之旅。一、初识CPU缓存

深度Linux·2025-03-09 23:21

C# Label控件使用详解

在C#中，Label控件是WindowsForms应用程序中用于显示静态文本或不可编辑信息的基础控件。它通常用于标识其他控件（如文本框、列表框等）或向用户提供说明性信息。

Ro小陌·2025-03-09 23:19

electron打包结构了解

Electron应用打包后的文件结构和内容取决于你使用的打包工具（如electron-builder、electron-packager等）以及目标操作系统（Windows、macOS、Linux）。

shaoin_2·2025-03-09 23:46

Apache Kafka 实践：优化与脚本操作指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文深入探讨了ApacheKafka核心概念及其在IT环境中的应用，特别是与Shell脚本的关联。ApacheKafka是一个分布式流处理平台，通过主题和分区的结构提供高吞吐量和低延迟的消息处理。文章介绍了Kafka架构、生产者和消费者的角色、Shell脚本与Kafka的交互，以及Kafka命令行工具的使用。同时，还涉及了Kafka的配置选项，例如数据持久化策

无畏道人·2025-03-09 23:15

设计高并发系统：从理论到实践

目录高并发系统概述系统架构设计核心技术与实现线程模型异步处理缓存策略数据库优化分布式系统设计消息队列与事件驱动负载均衡与反向代理性能测试与监控实际应用案例总结1

专业WP网站开发-Joyous·2025-03-09 22:12

【5】单调队列学习笔记

时间复杂度非常低，总体是O(n)O(n)O(n)，均摊到每个元素是O(1)O(1)O(1)，所以常用来优化其

W9095·2025-03-09 22:41

【全网超详细】常用的 Windows CMD（命令提示符）指令合集

以下整理了一份【全网超详细】常用的WindowsCMD（命令提示符）指令合集，并对其功能、常见用法及示例进行了分类与说明。希望能帮助你在日常或专业环境下快速定位和使用所需命令，提高工作与学习效率。

Wit's blog·2025-03-09 22:08

C++类和对象：匿名对象及连续构造拷贝编译器的优化

匿名对象和连续构造和拷贝时编译器的优化github地址前言匿名对象：临时对象的妙用与优化1.定义2.核心特性解析2.1生命周期管理2.2创建方式对比2.3匿名对象的引用特性2.4匿名对象自动调用构造函数和析构函数

有梦想的电信狗·2025-03-09 22:08

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