canvas基于原图缩放

在 Flutter 开发中如何选择状态管理：Provider 和 GetX 比较

一、Provider概述Provider是Flutter官方推荐的状态管理库，它基于InheritedWidget构建，提供了一种简单而有效的状态管

面壁思过程·2025-03-26 20:12

入门网络安全工程师要学习哪些内容【2025年寒假最新学习计划】

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包大家都知道网络安全行业很火，这个行业因为国家政策趋势正在大力发展，大有可为!

白帽黑客2659·2025-03-26 20:11

HTTP代理的全面解读：什么是HTTP代理？HTTP代理的工作原理

HTTP代理是一种基于HTTP

青果网络代理IP·2025-03-26 20:40

基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录1概述基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度研究一、引言二、综合能源系统概述（一）综合能源系统定义与结构（二）综合能源系统的优势三、合作博弈理论基础（一）合作博弈的基本概念（二）Shapley

@橘柑橙柠桔柚·2025-03-26 20:08

初识TensorFlow：机器学习与深度学习的探索

本篇博客将基于第一章的内容，探讨什么是机器学习，以及如何使用T

韩锋裂变营销·2025-03-26 20:38

【深度学习】Self-Attention机制详解：Transformer的核心引擎

Self-Attention的数学原理1.计算查询(Query)、键(Key)和值(Value)2.计算注意力分数3.缩放并应用Softmax4.加权求和多头注意力(Mu

烟锁池塘柳0·2025-03-26 19:05

基于Vue2-Calendar改进的日历组件（含中文使用说明）

一，前言我是刚学Vue的菜鸟，在使用过程中需要用到日历控件，由于项目中原来是用jQuery写的，因此用了bootstarp的日历控件，但是配合Vue实在有点蛋疼，不够优雅……于是网上搜了好久找到了Vue2-Calendar，不用说，挺好用的，但是同时也发现这个组件有些问题，有些功能挺不符合我们的要求，于是着手改了一版二，改进的功能在Vue2-Calendarv2.2.4版基础上作了优化。改进原控件

aishu6901·2025-03-26 18:29

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（二）

这种情况通常发生在检索阶段的召回结果未能将正确的文档排在头部，导致生成模型无法基于正确信息生成答案。

大数据追光猿·2025-03-26 18:24

手把手带你在Windows中搭建本地知识库（基于ollama本地部署大模型+客户端安装版AnythingLLM）非docker环境部署

一、Ollama安装Ollama是一个专注于本地运行大型语言模型（LLM）的框架，它使得用户能够在自己的计算机上轻松地部署和使用大型语言模型，而无需依赖昂贵的GPU资源。Ollama提供了一系列的工具和服务，旨在简化大型语言模型的安装、配置和使用过程，让更多人能够体验到人工智能的强大能力。Ollama的下载和安装直接从官网下载windows版本的客户端，直接点击客户端文件默认安装就行了，这里不再赘

慕慕涵雪月光白·2025-03-26 18:24

用docker搭建php环境,使用Docker快速搭建PHP开发环境

本着尽量不往电脑上装无用软件的原则，想到能不能用Docker来构建本地开发环境，因此本文介绍了如何基于Docker来快速构建本地PHP开发环境，供有需要的同学参考使用。

weixin_39646412·2025-03-26 18:54

基于深度学习的水果识别系统

1.引言随着计算机视觉技术的快速发展，基于深度学习的水果识别系统在农业、超市等场景中具有广泛的应用前景。

A等天晴·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之结合SE注意力和多种损失的特征金字塔架构GAN的图像去模糊方法

论文题目：ImageDeblurringBasedonGenerativeAdversarialNetworks（基于生成对抗网络的图像去模糊

这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:21

基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

以下是基于Azure云平台整合DeltaLake、Databricks和AzureMachineLearning的MLOps架

weixin_30777913·2025-03-26 17:48

Unity知识点快速回顾UI系统

知识点来源：总结人间自有韬哥在，唐老狮，豆包目录一、GUI1.文本控件（`Label`）2.按钮控件3.多选框（`Toggle`）4.单选框（基于`Toggle`实现）5.输入框6.拖动条7.图片绘制（

托塔1·2025-03-26 17:46

Selenium+AI实际运用：打造下一代智能自动化测试框架

传统的基于规则的自动化测试框架（如Selenium）虽然有效，但在处理复杂场景时仍显乏力。本文将通过Python示例，展示如何将人工智能技术融入Selenium框架，构建具有认知能力的智能测试系统。

m0_67604726·2025-03-26 16:44

MySQL insert on duplicate 加锁分析（2）

本文基于MySQL8.0.32源码，存储引擎为InnoDB。正文1.准备工作创建测试表：CREATETABLE`t4`(`id

·2025-03-26 16:09

基于solidworks的游戏手柄方四按键的模具设计（开题报告）

毕业论文（设计）开题报告题目基于solidworks的游戏手柄方四按键的模具设计题目类别姓名专业班级学号一、选题背景及依据（简述国内外研究状况和相关领域中已有的研究成果（文献综述），选题目的、意义，列出主要参考文献

shejizuopin·2025-03-26 16:06

2023韩顺平java从入门到精通151G 视频教程下载

2023韩顺平java从入门到精通151G视频教程下载├─0-学习资料│JavaWeb学习资料.zip│主流框架.zip│分布式微服务.zip│前端技术栈.zip│基于分布式微服务产品发布解决方案落地实现

手把手教你学AI·2025-03-26 15:32

【每日算法】Day 6-1：哈希表从入门到实战——高频算法题（C++实现）

一、哈希表核心思想哈希表（HashTable）是一种基于键值对的高效数据结构，通过哈希函数将键映射到存储位置，核心特性：平均时间复杂度：插入、删除、查找均为O(1)冲突处理：开放寻址法、链地址法等策略负载因子

longlong int·2025-03-26 15:31

军事级加密通信系统——自毁消息的TEE可信执行环境

2.1自毁消息技术概述2.2TEE可信执行环境2.3自毁消息与TEE的结合三、系统架构与流程设计3.1系统整体架构四、加密算法与安全性分析4.1会话密钥生成4.2对称加密与自毁机制4.3安全性分析五、基于

闲人编程·2025-03-26 15:59

水冷技术：高效散热的革新之路

其核心原理基于水的比热容大、导热性能优异的特性，能够快速吸收并转移热量，广泛应用于计算机、工业设备、汽车等领域。**一、水冷的基本原理与系统组成**水冷系统的核心组件包括：1.

飞天kuma·2025-03-26 14:28

基于改进蜣螂优化算法的无人机避障三维航迹规划

基于改进蜣螂优化算法的无人机避障三维航迹规划摘要针对无人机三维航迹规划中动态障碍物避障能力不足、多目标优化效率低的问题，提出一种基于改进蜣螂优化算法（FusionAdaptiveDungBeetleOptimization

天天酷科研·2025-03-26 14:55

智能制造与绿色发展：基于工业机器人进口视角

一引言随着科技发展和劳动力成本上涨，机器人在工业生产中得到日益广泛的应用，智能制造成为经济高质量发展的重要特征。2015年，国务院颁布的《中国制造2025》中提出：“将智能制造列为实现制造业强国目标的五大工程之一。”①2022年，二十大报*林熙：广州大学经济与统计学院；刘啟仁（通讯作者）：广州大学经济与统计学院、南京大学商学院广州市大学城外环西路230号510006；冯桂媚：上海财经大学经济学院。

用数据说话用数据决策·2025-03-26 14:25

OpenCV第2课 OpenCV的组成结构与图片/视频的加载及展示

1.OpenCV的组成结构2.OpenCV的具体模块3.图像的读取4.视频的读取1.OpenCV的组成结构OpenCV是由很多模块组成的，这些模块可以分成很多层：最底层是基于硬件加速层（HAL）的各种硬件优化

嵌入式老牛·2025-03-26 13:21

制度赋权与技术赋能：乡村内生性治理主体何以重塑——基于参与式治理视角的双案例分析

摘要：农村人口外流的现实背景与乡村治理现代化的时代要求，决定了重塑乡村内生性治理主体至关重要。农民参与乡村治理的内生动力不足，其实质是赋权不够和赋能不足。在阐释制度赋权与技术赋能多维作用路径的基础上，依托参与式治理的CLEAR模型构建了重塑乡村内生性治理主体的分析框架。剖析案例村庄的治理实践发现：“权能”融合机制是数字时代促进农民主体作用发挥的重要路径，制度赋权保障了农民的治理主体身份，为其权利表

罗思付之技术屋·2025-03-26 13:21

vivado 创建主时钟

基于这个原因，定义主时钟时很重要的一点是要将主时钟定义在与设计边界相对应的对象上，这样主时钟的延迟以及间接条件下的偏差，都可以得到精确计算。典型的主时钟根包括：•“输入端口”

cckkppll·2025-03-26 13:50

SQLAlchemy关键词搜索技术深度解析：从基础过滤到全文检索

在数据驱动的应用开发中，基于关键词的模糊查询是常见的业务需求。SQLAlchemy作为Python生态中最流行的ORM框架，提供了多种实现关键词搜索的技术方案。

梦想画家·2025-03-26 13:49

vue2/3 - 基于element(ui/plus)实现el-table表格每行可拖动换位置排序，表格列（表头）可拖动交换位置功能效果（table表格可拖曳排序的行和列，用鼠标动态拖拽排序表格行列）

效果图在vue2、vue3项目开发中，element饿了么组件库实现表格el-table组件支持【行和列可拖曳排序、换位置】功能，每行数据可拖拽进行排序调换位置，每列数据可以自由拖动进行调换位置。提供详细示例代码，复制源码换个数据就能用了。示例源码

街尾杂货店&·2025-03-26 13:18

基于Pinia的WebSocket管理与优化实践(实现心跳重连机制，异步发送)

WebSocket作为一种全双工通信协议，允许服务器和客户端之间建立持久的连接，提供了比传统HTTP请求更为高效的数据交换方式。本文将探讨如何使用Pinia状态管理库在Vue应用中优雅地管理和优化WebSocket连接，以实现稳定、高效的实时数据传输。环境与依赖环境：Vue.js项目依赖：Pinia(pnpminstallpinia)和vant(pnpminstallvant)项目结构与初始化在项

W蘭·2025-03-26 13:48

袋鼠云+DeepSeek，提供大模型私有化部署与一站式大模型运维服务

在此背景下，袋鼠云基于DeepSeek系列模型，推出大模型私有化部署与一站式运维服务，为企业提供从模型选型到持续运维服务的完整解决方案，助力客户轻松驾驭AI，尽享技术红利。

·2025-03-26 12:04

HarmonyOS Next ohpm-repo 的安全防护与日志监控

下面，我将基于实际经验，详细探讨如何通过分析安全日志、设置自动告警以及优化日志存储来实现对ohpm-repo的全面安全防护。如何分析ohpm-repo的安全日志？

·2025-03-26 12:01

Node.js的工作原理：事件驱动与非阻塞I/O

Node.js是一个基于ChromeV8引擎构建的JavaScript运行时。

JJCTO袁龙·2025-03-26 12:44

HarmonyOS NEXT 基于原生能力获取视频缩略图

不得不佩服HarmonyOSNEXT原生能力的强大，如果你想在鸿蒙APP开发中获取视频缩略图，不用依赖第三方库，就可以高效和稳定的实现，AVMetadataHelper就是一个好帮手，下面V哥整理实现步骤的代码，帮助你快速理解，开整。想要学习鸿蒙开发，一定绕不开学习ArkTS语言，V哥写了三本鸿蒙开发之路的书，第一本《鸿蒙HarmonyOSNEXT开发之路卷1ArkTS篇》已上市，欢迎鸿蒙开发爱好

·2025-03-26 12:26

< HarmonyOS TechTalk 41 > HarmonyOS场景解决方案介绍

本课程主要讲解HarmonyOS场景解决方案，提供基于StateStore的状态与UI解耦方案、基于DialogHub的ArkUI弹窗方案和基于混淆助手插件的混淆白名单配置方案，助力开发者高效开发，提升代码质量和用户体验

·2025-03-26 12:25

Oracle AI应用的LLM模型典型配置

最近在做一些基于Oracle的一些AI应用测试工作，AI肯定离不开配置LLM相关，虽然是简单配置类，但实际还是遇到一些卡点，记录下来供今后参考。

·2025-03-26 12:25

【Node.js】模块的加载机制详解

模块类型二、模块的加载过程1.路径解析2.文件定位3.编译与缓存三、模块加载的深入解析1.模块的执行环境2.循环依赖3.自定义模块的加载路径四、CommonJS与ES6模块的差异五、总结Node.js是一个基于

Peter-Lu·2025-03-26 12:11

【2025年春季】全国CTF夺旗赛-从零基础入门到竞赛，看这一篇就稳了！

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包目录一、CTF简介二、CTF竞赛模式三、CTF各大题型简介四、CTF学习路线4.1、初期1、html+css+js（2-3天）2、apache

白帽子凯哥·2025-03-26 11:41

Qt属性系统-Property

它基于Qt的元对象系统，提供了信号槽机制，用于对象间通信。Q_PROPERTY的主要作用是将类的成员变量或成员函数与属性关联起来，从而实现属性的自动化处理，如绑定、序列化和动态属性设置。

LoveXming·2025-03-26 11:10

基于Python的（中福期货）CTP接口开发与MA指标策略实现

一、需求场景在中福期货量化交易场景中，中-福（袋里4-26-12）开发者常需通过CTP接口获取实时行情数据，并实现移动平均线(MA)策略。本文以ctpapi开源库为基础，演示关键开发流程。二、技术实现1.CTP行情接口连接（Python示例）python复制fromctpmdimportMdApiclassMyMdSpi(MdApi):def__init__(self):self.user_id=

11435-62125·2025-03-26 11:37

rdl.ink 全面使用教程：网页截图、渲染与应用场景解析

是一个轻量级的在线网页截图工具，它通过简单的URL参数调用方式，为你渲染任意网页的截图，并支持生成静态图片链接，适合用于：网站预览图生成分享社交媒体缩略图自动化网页截图服务用于博客/文章引用API接口集成截图功能它完全基于

oliver.chau·2025-03-26 11:37

DeepSeek大模型后期维护全流程解析：如何保障AI系统持续高效运行？

一、智能监控体系搭建（7×24小时护航）#示例：基于Prometheus的指标监控配置-targets:['model_servers:9090']metrics_path:'/metrics'params

恶霸不委屈·2025-03-26 11:37

vmware虚拟机安装教程

以下是基于VMwareWorkstationPlayer的安装教程，它是一个广泛使用的虚拟化平台，适用于个人学习和评估用途。

小希分享·2025-03-26 11:36

Hibernate中的Criteria对象介绍

作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介在Java中，Hibernate是Java对象关系映射（ORM）框架中的一个重要组件，它提供了一种基于SQL的对象查询方式。

AI天才研究院·2025-03-26 11:35

NFC 智能门锁全栈解决方案：移动端、服务器、Web 管理平台

Android/Kotlin简化示例）三、后台服务开发3.1环境准备3.2主要功能3.3示例代码（Node.js+Express简化示例）四、Web管理平台开发4.1开发环境准备4.2主要功能模块4.3示例代码（基于

34号树洞·2025-03-26 11:02

基于跨架构算法的高效物联网漏洞挖掘系统研究意义

1.2研究意义物联网将现实世界数字化，应用范围十分广泛。物联网拉近分散的信息，统整物与物的数字信息，物联网的应用领域主要包括以下方面：运输和物流领域、工业制造、健康医疗领域范围、智能环境例如家庭、办公、工厂等领域、个人和社会领域等，具有十分广阔的市场和应用前景。但随着物联网设备的迅速发展和广泛应用，物联网设备的安全也受到了严峻的考验。安全漏洞大量存在于物联网设备中，而通用的漏洞挖掘技术已经不再完全

XLYcmy·2025-03-26 10:30

基于python+django的二手商品交易平台-二手商品供需系统（课程作业）

项目简介该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站，二手商品交易平台，给师弟开发的课程作业。大家在学习过程中，遇到问题可以github咨询作者。共同学习技术。

冷琴1996·2025-03-26 10:26

c++ 调用labview_Namisoft解析基于Labview的自动化精密阻抗分析系统

Namisoft(纳米软件)多年来为广大用户提供了众多自动化测试软件，极大的提高了用户测试仪器的使用效率，受到了广大测试仪器用户的一致肯定。仪器设备的高度可集成化和可自动化已成为当代仪器必不可少的特性。但不同实验系统所要求的测量参数和步骤均不同，因此所需要的实验仪器系统同时也应该是可模块化并且可自主集成的。虚拟仪器(VIs)概念的提出使得可以利用传统的仪器设备来搭建不同的实验平台。1精密阻抗分析系

有伱真好·2025-03-26 10:25

【今日半导体行业分析】2025年3月24日

二、技术进展（一）国产技术突破道格特半导体：近期申请了两项关键专利，基于反作用力

知梦EDA·2025-03-26 09:22

AI 大模型的技术架构与应用解析

这些模型基于Transformer架构，依托超大规模的参数、海量数据和强大的计算资源，使得机器对文本的理解、推理和生成能力达到了前所未有的水平。

慌ZHANG·2025-03-26 09:52

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