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3D-AFFORDANCELLM: HARNESSING LARGE LANGUAGE MODELS FOR OPEN-VOCABULARY AFFORDANCE DETECTION

摘要3D可及性检测是一个具有挑战性的问题，在各种机器人任务中有着广泛的应用。现有方法通常将检测范式制定为基于标签的语义分割任务。

UnknownBody·2025-03-18 16:00

Codeforces 1793C. Dora and Search

256megabytesAsyouknow,thegirlDoraisalwayslookingforsomething.Thistimeshewasgivenapermutation,andshewant

弗雷德的青蛙·2025-03-18 15:49

说说你对fiber架构的理解？解决了什么问题

以下是我对Fiber架构的理解以及它所解决的问题：解决长时间阻塞问题：在传统的React同步渲染方式下，当React开始进行组件渲染时，它会一直执行到渲染完成或遇到I/O操作等阻塞任务。

谭tan.·2025-03-18 14:43

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。

这个懒人·2025-03-18 14:12

c++如何利用线程池和epool设计高并发服务器

结合线程池和epoll可以实现高效的I/O多路复用和任务并发处理。1.基本概念线程池：用于管理和重用线程，避免频繁创建和销毁线程带来的开销。

C嘎嘎嵌入式开发·2025-03-18 13:36

陪玩小程序/代练APP/代打一键发布任务/打手抢单方便快捷

对于陪玩小程序、代练APP或代打平台中，实现一键发布任务和打手抢单的功能，是提升用户体验和平台效率的关键。

·2025-03-18 13:58

Elasticsearch：为推理端点配置分块设置

分块（Chunking）是指将输入文本拆分成符合这些限制的小块的过程，在将文档摄取到semantic_text字段时会进行分块。分块不仅有助于保持输入文本在可处理范围内，还能使内容更加易读。

Elastic 中国社区官方博客·2025-03-18 13:35

《Operating System Concepts》阅读笔记：p331-p353

一、技术总结1.lockdep工具2.claimedge3.banker'salgorithmAdeadlockavoidancealgorithm,lessefficientthantheresource-allocationgraphschemebutabletodealwithmultiple

·2025-03-18 13:21

draw.io插入 Mermaid格式

现在很多ai工具生成的流程图都如下sequenceDiagramparticipantSSPparticipantADXSSP->>ADX:广告播放完成ADX->>ADX:更新flow_distribute.status

·2025-03-18 12:18

以下功能模块助力企业实现流程智能化、降本增效：

1⃣‌智能流程设计器‌‌拖拽式建模‌：可视化搭建流程节点，支持条件分支、并行任务等复杂逻辑。‌AI辅助优化‌：自动检测流程瓶颈，推荐优化路径（2024版新增AI引擎）。‌

牛油果爱编程·2025-03-18 12:57

【操作系统安全】任务5：Windows 文件与文件系统

目录一、引言二、文件系统信息查看2.1磁盘与分区信息2.1.1diskpart工具2.1.2wmic查询2.2文件系统类型检查2.3文件属性查看2.3.1dir命令2.3.2attrib命令三、文件系统权限配置3.1NTFS权限管理3.1.1icacls命令3.1.2特殊权限设置3.2所有权管理四、文件基本操作4.1文件创建4.1.1文本文件4.1.2空文件4.2文件删除4.3文件复制与移动4.3

不羁。。·2025-03-18 11:49

【操作系统安全】任务6：Linux 系统文件与文件系统安全学习指南

目录一、文件系统基础概念二、查看文件系统信息2.1磁盘空间查看2.2分区与挂载管理2.3文件系统类型操作三、文件系统权限配置3.1基础权限管理3.2所有权管理3.3特殊权限设置四、文件操作基础4.1文件创建4.2文件删除4.3文件复制与移动4.4文件编辑五、高级文件管理5.1链接管理5.2查找与搜索5.3压缩与归档六、权限管理进阶6.1ACL访问控制列表6.2权限掩码设置6.3安全增强配置七、实战

不羁。。·2025-03-18 11:47

MySQL 与 Elasticsearch 联合查询

今天我们要来聊聊MySQL与Elasticsearch如何携手合作，共同完成高效的联合查询和数据检索任务。

墨瑾轩·2025-03-18 11:47

TLSR8355F128芯片特色解析

强大的处理能力：搭载RISC-V32-bit处理器，主频可达96MHz，并带有DSPExtension和FPU，能够快速处理各种复杂的任务，为物联网设备提供高效的运算支持。同时，512KB的SR

番茄老夫子·2025-03-18 11:16

Linux命令学习使用列表

祢真伟大·2025-03-18 11:14

jetson xavier nx 开启usb bulk 模式

一、参考资料与信息：jetsonxaviernx使用jetpacksdk5.0.2，20.04ubantu。

超级无敌霹雳破坏龙·2025-03-18 10:12

MySQL进阶：深入索引 - 函数和表达式索引

MySQL进阶：深入索引-函数和表达式索引❓引言：为什么需要了解函数和表达式索引❓在数据库管理和优化过程中，索引的管理是一项重要任务。

墨夶·2025-03-18 10:10

Apache Shiro 使用教程

是一个强大且灵活的开源安全框架，主要用于处理身份验证（Authentication）、授权（Authorization）、加密（Cryptography）和会话管理（SessionManagement）等安全相关的任务

Kale又菜又爱玩·2025-03-18 09:30

Excel宏新手入门：开启高效数据处理之旅

而Excel宏，作为其中一项极具价值的功能，能帮助用户自动执行重复性任务，大幅提升工作效率。对于Excel宏的新手而言，从基础开始学习并逐步掌握这一技能，将为日常工作带来极大便利。

CodeJourney.·2025-03-18 08:18

MCP（Model Context Protocol，模型上下文协议）

MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）是由Anthropic提出的开放协议，旨在为大型语言模型（LLM）与外部数据源、工具和服务之间的交互提供标准化框架。

dev.null·2025-03-18 08:46

Manus工作原理：从“思考”到“执行”的AI智能体革命

500G+java从入门到精通全套视频课程，加关注提供免费答疑——解析全球首款通用AI代理的底层逻辑引言：AI智能体的新标杆2025年3月，一款名为Manus的AI智能体横空出世，凭借其“自主思考并执行任务

rider189·2025-03-18 07:11

学习pytorch

任务：学习Python基础（数据类型、控制流、函数、类）。资源

阿什么名字不会重复呢·2025-03-18 07:08

揭秘MANUS ：多代理架构如何碾压竞争对手，人类必读的深度剖析

以下是其与亚信科技AISWareMaaS平台及DeepSeek的架构对比：架构层级ManusDeepSeekAISWareMaaS核心模块规划代理（任务拆解）、执行代理（工具调用）、验证代理（结果审查）

爱吃青菜的大力水手·2025-03-18 07:37

C++ primer plus 1.1 C++ 简介

C++面向对象的特性带来了全新的编程方法，这种方法是为应付复杂程度不断提高的现代编程任务而设计的。C++的模板特性提供了另一种全新的编程方法—泛型编程。以上三件法宝确定了C++语言的特色。

C_VuI·2025-03-18 07:05

从零学习大模型（六）-----LoRA（上）

**其核心思想是通过对模型的特定参数进行低秩分解，仅对少量附加参数进行训练，从而完成任务适应，而无需更新整个模型的权重。

懒惰才能让科技进步·2025-03-18 06:01

通过Java代码实现ping功能测试ip地址与ip:port的连通性

大致思路为：通过定时任务扫描，每一个小时判断一次设备是否在线，如果在线继续判断端口是否能够通讯。如果不在线或者不能通讯，需要及时push消息给告警人员，及时处理。

Java大侠·2025-03-18 06:01

Failed to instantiate [org.springframework.data.redis.connection.jedis.JedisConnectionFactory实例化配置失败

前言：主要最近重构升级底层依赖版本，导致原先的一个系统以及完全起不来了。原来的SpringBoot版本是2.0.3.RELEASE我这边给升级到SpringBoot版本：[2.3.12.RELEASE],Spring版本：[5.2.15.RELEASE]原来的一些配置都会失效，导致错误不断，用了一个星期左右来进行解决这些问题，问题很多但是记录下来的就这些吧，以供后来者学习一下，避免跳进这些坑。目录

道阻且长-行则将至-行而不辍-未来可期·2025-03-18 06:00

Java 线程池详解：参数、工作流程与常见线程池

线程池是Java并发编程中最重要的工具之一，它通过复用线程、控制并发数和任务队列机制，显著提高了多线程程序的性能和资源管理效率。

伤心辞·2025-03-18 05:27

【Agent】OpenManus-Flow组件详细分析

1.Flow架构概述OpenManus的Flow组件实现了一个灵活的工作流管理系统，主要用于协调多个智能体的协作，以完成复杂任务。

非晓为骁·2025-03-18 05:18

【Agent】OpenManus-Agent-实现具体的智能体

Agent都是继承ToolCallAgent，所以只列出额外的参数字段，继承的见ToolCallAgent1.Manus（通用Agent）概述Manus是一个多功能通用Agent，使用多种工具解决各种任务

非晓为骁·2025-03-18 04:46

dhtmlxGantt 甘特图一行展示多条数据

如果一行需要展示多个需要给父数据的那条添加render:split属性,子数据的parent为父数据的Id即可切记父数据的id别为0为0时会出现错乱因为有些小伙伴提出分段展示的数据结构还是有点问题,下面展示一个完整的demoimport{gantt

怡宝丶加冰·2025-03-18 04:39

css3-学习

important>内联样式(style=“”)>ID选择器>类选择器=属性选择器=伪类>标签选择器=伪元素选择器。

江西谢霆锋·2025-03-18 03:38

图像分割基础：使用Python和scikit-image库

图像分割是图像处理中的一项重要技术，它允许我们将图像划分为多个部分或对象，这对于图像分析和计算机视觉任务至关重要。

0dayNu1L·2025-03-18 02:30

玛丽莲萌·2025-03-18 02:27

MCP协议深度解析：从Cline插件到Cursor，跨平台AI开发的革命性突破

一、MCP协议技术架构全景1.协议核心定位MCP（ModelContextProtocol）由Anthropic提出，通过自然语言驱动的工具交互标准，打破传统API调用壁垒。

zhz5214·2025-03-18 02:57

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用

深入解析Quantum-GABP：量子神经网络的实现与应用引言在现代科技飞速发展的今天，量子计算与神经网络的结合成为了研究热点。

m0_57781768·2025-03-18 02:52

探索未来计算的新篇章：量子++（Quantum++）

探索未来计算的新篇章：量子++（Quantum++）qppModernC++quantumcomputinglibrary项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/qpp/

傅尉艺Maggie·2025-03-18 02:51

探索量子世界：Rust语言实现的量子计算机模拟器——Quantum

探索量子世界：Rust语言实现的量子计算机模拟器——QuantumquantumAdvancedRustquantumcomputersimulator项目地址:https://gitcode.com/

武允倩·2025-03-18 02:21

031-Linux 网络诊断工具 nmap：网络扫描与漏洞检测

nmap（NetworkMapper）是Linux系统中常用的一个强大工具，专门用于网络扫描、端口检测、服务识别以及漏洞检测等任务。

程序员--青青·2025-03-18 01:20

量子神经网络（Quantum Neural Network）：结合量子计算的 AI 新探索

量子神经网络（QuantumNeuralNetwork，QNN）作为这两个领域的交叉点，正吸引着越来越多的研究兴趣。

盼达思文体科创·2025-03-18 01:20

编程提示工程高级技巧：从入门到精通

编程提示工程高级技巧：从入门到精通开篇：当代码与语言的边界变得模糊想象这样一个场景：一位开发者坐在电脑前，面对一个复杂的数据处理任务。传统做法是打开IDE，花几小时编写、调试和优化代码。

SuperMale-zxq·2025-03-18 01:49

RAG数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型

数据嵌入和重排序：如何选择合适的模型在自然语言处理（NLP）领域，Retrieval-AugmentedGeneration（RAG）模型已经成为一种强大的工具，用于结合检索和生成能力来处理复杂的语言任务

从零开始学习人工智能·2025-03-18 00:12

ChatGPT推理模型&通用模型大解析！

它适用于多种任务，包括聊天、文本生成、内容创作等。GPT-4o系列：包括GPT-4o、GPT-4owithCanvas、G

即兴小索奇·2025-03-18 00:38

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在人工智能的快速发展中，深度学习模型已经成为了处理复杂数据和任务的主力军。然而，随着数据量的激增和任务的复杂化，传统的深度学习模型面临着效率和性能的双重挑战。

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

队列在计算机系统中的应用

队列在计算机系统中有广泛的应用，主要用于管理任务和处理数据流。以下是队列的一些常见应用场景：1.任务调度操作系统：操作系统使用队列管理进程调度，如先来先服务（FCFS）调度算法。

AredRabbit·2025-03-17 23:34

C#—线程池详解

C#—线程池详解核心机制说明自动回收与重用线程池中的线程在完成任务后不会销毁，而是回到池中等待新任务。无需手动“重新启用”，线程池会自动调度可用线程处理新任务。

_Csharp·2025-03-17 23:00

Markdig：强大的.NET Markdown处理器

Markdig：强大的.NETMarkdown处理器markdigAfast,powerful,CommonMarkcompliant,extensibleMarkdownprocessorfor.NET

牧爱颖Kelvin·2025-03-17 22:23

Matlab GPU加速技术

CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务，而GPU拥有数千个流处理器，专为并行计算设计。对于大规模矩阵运算、深度学习训练或科学计算等任务，GPU加速可将计算速度提升数十至数百倍。

算法工程师y·2025-03-17 21:50

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。关于QwQ-32B微调，可以参考《利用ms-swift微

源泉的小广场·2025-03-17 21:19

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

这些模型不仅能够生成高质量的文本，还能在多种任务中展现出卓越的表现，比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中，Tokens的概念扮演着至关重要的角色。

爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

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