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红色的山茶花·2025-07-01 12:43

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-utils.py

utils.pyultralytics\nn\modules\utils.py目录utils.py1.所需的库和模块2.def_get_clones(module,n):3.defbias_init_with_prob(prior_prob=0.01):4.deflinear_init(module):5.definverse_sigmoid(x,eps=1e-5):6.defmulti_scal
红色的山茶花·2025-07-01 12:13

YOLOv11-ultralytics-8.3.67部分代码阅读笔记-predict.py

predict.pyultralytics\models\yolo\detect\predict.py目录predict.py1.所需的库和模块2.classDetectionPredictor(BasePredictor
红色的山茶花·2025-07-01 12:13

YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-torch_utils.py

torch_utils.pyultralytics\utils\torch_utils.py目录torch_utils.py1.所需的库和模块2.defsmart_inference_mode():3.defautocast(enabled:bool,device:str="cuda"):4.deftime_sync():5.deffuse_conv_and_bn(conv,bn):6.deffu
红色的山茶花·2025-07-01 11:11

使用Chaindesk进行简单高效的文档检索

Retriever可以与不同的数据存储库进行交互，拉取相关文
2501_92325368·2025-07-01 11:36

Linux信号保存与处理机制详解

Linux信号的保存与处理涉及多个关键机制，以下是详细的总结：1.信号的保存进程描述符（task_struct）：每个进程的PCB中包含信号相关信息。
什么半岛铁盒·2025-07-01 11:36

C51单片机期末试卷——深度解析与源代码示例

本文将深入解析C51单片机，并提供相关的源代码示例，帮助读者更好地理解和应用该单片机。二、C51单片机基础知识C语言编程：C51单片机可通过C语言进行编程。
代码艺术创想家·2025-07-01 11:04

python初学者编程指南源码_Python可以这样学 PDF 带讲义代码版

给大家带来的一篇关于Python编程相关的电子书资源，介绍了关于学Python方面的内容，本书是由清华大学出版社出版，格式为PDF，资源大小22MB，董付国编写，目前豆瓣、亚马逊、当当、京东等电子书综合评分为
weixin_39980917·2025-07-01 10:33

error: error:0308010c:digital envelope routines::unsupported

digitalenveloperoutines::unsupportedError:error:0308010C:digitalenveloperoutines::unsupported是Node.js中与加密模块（OpenSSL）相关的常见问题
ZeroOber·2025-07-01 10:32

java数组解析_实例讲解Java数组解构

本文我们就一起来学习Java数组解构的相关知识。1.简单解构constnumbers=['a','b','c'];//获取前两项const[n1,n2]=numbers;console.
关然·2025-07-01 09:58

《高等代数》线性相关和线性无关无关典型例题

注：1）一般情况下题目要求证明哪个向量组线性相关或线性无关就用线性相关和线性无关的定义将等式写出来，然后再用适当的方法进行求解。
代码小白菜菜·2025-07-01 09:27

线性相关和线性无关

在线性代数中，线性相关和线性无关是刻画向量组性质的核心概念，以下是关于它们的重要结论总结：一、基本定义与核心判定线性相关的定义向量组{α1,α2,…,αm}\{\alpha_1,\alpha_2,\dots
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卫星搭载了对流层观测仪（TroposphericMonitoringInstrument，TROPOMI），可以有效的观测全球各地大气中痕量气体组分，包括NO2、O3、SO2、HCHO、CH4和CO等重要的与人类活动密切相关的指标
八秒记忆的老男孩·2025-07-01 08:24

Oracle调优总结

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Simon格子·2025-07-01 08:54

《伴时匣》app开发技术分享--用户登录（3）

功能分析要实现登陆，首先我们需要拿到用户输入的内容，检测之后，我们实现用户的登陆，同时把用户登录成功后的数据存储起来，方便我们后续的使用功能开发我们先实现登陆相关的内容importprompt
鸿蒙小林·2025-07-01 07:49

YOLOv12_ultralytics-8.3.145_2025_5_27部分代码阅读笔记-autobackend.py

autobackend.pyultralytics\nn\autobackend.py目录autobackend.py1.所需的库和模块2.defcheck_class_names(names:Union[List,Dict])->Dict[int,str]:3.defdefault_class_names(data:Optional[Union[str,Path]]=None)->Dict[in
红色的山茶花·2025-07-01 06:14

安全对抗相关技术和概念的总结和分析

流量对抗与行为对抗流量对抗核心目标：规避通过网络流量分析进行的恶意行为检测。关键点：流量加密：通过SSL/TLS或自定义加密协议，隐藏网络通信内容。流量伪装：模拟合法流量模式（如HTTP、HTTPS流量），降低被发现的可能性。流量随机化：动态改变通信的大小、时间间隔和模式，避免流量特征被检测到。行为对抗核心目标：规避基于行为检测的杀软和EDR（EndpointDetectionandRespons
frhdd·2025-07-01 06:43

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Knowledge-AugmentedGeneration，知识增强生成）都是用于增强生成模型能力的框架，但它们在多个方面存在区别，以下是具体介绍：原理与知识处理方式RAG：基于检索和生成的结合，用户查询经检索系统处理后，从外部知识源检索相关文档或段落
testresultstomorrow·2025-07-01 06:39

《深入浅出多模态》(四)：多模态经典模型CLIP

《机器学习|深度学习|CV|NLP|大模型|多模态|AIGC》各个最新AI方向综述、论文等成体系的学习资料，配有全面而有深度的专栏内容，包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关
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今天就跟大家简单聊聊手机APP测试的一些相关内容。
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郎郎不会飞·2025-07-01 04:54

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最近Aptos、Sui的新热潮带火了Move相关的生态概念。我们团队从事Move相关的工作一年多，算是全球最经验最多、踩坑最多的开发者团队之一，借此分享一下对Move的看法与理解。
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诗远Yolanda·2025-07-01 01:12

MyBatis注解开发增删改查基础篇

本文目录一、环境依赖二、创建对应实体类三、映射接口四、复杂查询与动态SQL一、环境依赖在开发之前，需要确保环境pom.xml中添加了MyBatis相关依赖。
1加1等于·2025-07-01 01:37

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音频采样数据格式

下面是常见的音频采样数据格式及其相关概念：1.采样率(SampleRate)采样率指的是每秒钟对音频信号进行采样的次数，单位为赫兹(Hz)。
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http相关网络问题面试怎么答

一、先明确HTTP的核心定义（基础层）首先用一句话概括HTTP的本质，让面试官快速了解你对核心概念的认知：“HTTP（HyperTextTransferProtocol，超文本传输协议）是一种用于在客户端（如浏览器）和服务器之间传输数据的应用层协议，它基于请求-响应模式，是互联网数据交互的基础（比如网页加载、API调用等都依赖HTTP）。”二、深入讲解HTTP的关键特性（知识深度）围绕HTTP的核
weixin_42339193·2025-07-01 00:31

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AA-代码批发V哥·2025-07-01 00:00

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Linux C 目录基本操作

需要引用的头文件#includeunistd.h为程序提供了对POSIX操作系统API的访问接口，主要用于提供与系统调用相关的功能。
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springboot中@Transactional注解的使用

对于大多数应用场景，SpringBoot会自动引入事务管理相关的依赖。
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Java--SpringBoot使用@Transactional注解添加事务

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m0_54883970·2025-06-30 22:43

使用Ultralytics YOLO进行数据增强

概述数据增强是计算机视觉领域的一项重要技术，它通过对现有图像进行各种转换，人为地扩展训练数据集。在训练深度学习模型时，数据增强有助于提高模型的鲁棒性，减少过拟合，并增强对真实世界场景的泛化。在训练计算机视觉模型的过程中，数据增强具有多种重要作用：扩展数据集：通过创建现有图像的变体，可以有效增加训练数据集的规模，而无需收集新数据。提高泛化能力：模型学会在各种条件下识别物体，使其在实际应用中更加稳健。
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「分布式事务」之数据一致性模型

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相关知识一维Numpy数组的切片操作与Python列表的切片一样。下面首先来定义数字012直到8的数组，然后通过指定下标3到7来选择数组的部分元素，这实际上就是提取数组中值为3到6的元素。
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二、相关工具和软件该工具箱利用神经网络模型转换工具（nnmt）和闭环系统分析、混合系统模型转换和转换工具（HyST）以及CONTINUOUSReachabilityAnalyzer（CORA）三、无需安装即可执行
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