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STMicroelectronics 系列：STM32H7 系列_（1）.STM32H7系列概述

STM32H7系列概述1.引言STM32H7系列是STMicroelectronics公司推出的一款高性能、低功耗的32位微控制器系列。

kkchenkx·2025-03-15 19:42

无需月费，完全本地运行！开源神器Local Deep Research解锁AI研究新姿势

在AI技术日新月异的今天，动辄数百美元的订阅费和高性能硬件需求，让许多开发者和小团队对前沿研究工具望而却步。

遇见小码·2025-03-15 19:10

Cohen‘s Kappa 系数（κ系数）

它考虑了随机一致性的影响，提供比简单的准确率（Accuracy）更可靠的评估方式。

大霸王龙·2025-03-15 19:09

ROS中的三维占用网格地图与八叉树地图详尽解析

不同的三维地图表示方法在精度、效率、存储需求等方面各有优劣，直接影响机器人在复杂环境中的表现。

YRr YRr·2025-03-15 18:37

全局路径规划器：full_coverage_path_planner完全指南

全局路径规划器：full_coverage_path_planner完全指南项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/fu/full_coverage_path_planner

段钰忻·2025-03-15 18:07

如何应对 IT 项目中的需求变更？

在IT项目管理中，需求变更是常见且难以避免的问题，无论是由于市场环境变化、技术更新还是用户需求调整，需求变更都可能影响项目进度、成本和质量。因此，项目团队必须具备有效的应对策略。

·2025-03-15 18:07

SvelteKit 最新中文文档教程（3）—— 数据加载

从Svelte诞生之初，就备受开发者的喜爱，根据统计，从2019年到2024年，连续6年一直是开发者最感兴趣的前端框架No.1：Svelte以其独特的编译时优化机制著称，具有轻量级、高性能、易上手等特性

·2025-03-15 18:36

定义产品成功的核心指标都有哪些

尤其是用户满意度，因为它直接反映了用户对产品的认可程度，进而影响到用户的留存和口碑传播。

·2025-03-15 18:05

laravel项目中使用FFMPeg 剪裁视频

#运行环境需安装的软件ffmpeg#安装的扩展pbmedia/laravel-ffmpeg:^8.3#扩展文档https://packagist.org/packages/pbmedia/laravel-ffmpeg

道系女孩~·2025-03-15 18:35

Flutter 高级用法完全指南：从状态管理到性能优化，打造高效灵活的跨平台应用

以下是重新整理后的Flutter高级用法完整指南，包含详细讲解和优化后的代码示例，涵盖状态管理、自定义绘制、动画、平台交互、性能优化、插件开发等内容。

tangweiguo03051987·2025-03-15 18:03

flutter跑马灯

flutter_marqueeflutter插件flutter跑马灯可以指定跑马灯的方向可以传入数组，可以是自定义的widget可以控制跑马灯的时间间隔控制点击事件等等效果图githttps://github.com

我是刘成·2025-03-15 17:00

用Python打造AI玩家：挑战2048，谁与争锋

函数‌2.play_2048函数‌五、完整代码六、改进版本七、主要模块八、核心算法分析1.棋盘状态获取2.位置权重系统3.连续性评估4.单调性评估5.移动模拟系统九、评估系统1.评估标准2.决策机制十、性能优化

穿梭的编织者·2025-03-15 17:30

OnionArch 项目教程

OnionArch项目教程OnionArchA.NETCoredemoapplicationwhichusestheOnionArchitecture项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors

宁彦腾·2025-03-15 17:30

Flutter项目升级Xcode 16.2之后编译问题

报错：查了许多网友也遇到了，其中一个解决方案：https://stackoverflow.com/questions/79118572/xcode-16-and-ios-18-project-not-compiling

Cao_Shixin攻城狮·2025-03-15 17:29

OnionArch：构建高效.NET Core应用的洋葱架构模板

OnionArch：构建高效.NETCore应用的洋葱架构模板项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/on/OnionArch项目介绍OnionArch是一个基于.NETCore

樊慈宜Diane·2025-03-15 17:58

国产 DeepSeek V3 被秒成“前浪“？谷歌开放最强 Gemini 2.0 全家桶：速度快60倍，上下文还长16倍！

Gemini2.0Flash是谷歌为开发者群体打造的高效主力模型，具有低延迟、高性能等优势。今年早些时候，谷歌在GoogleAIStudio中更新了2.0FlashThinkingExpe

Bryan Ding·2025-03-15 17:57

嵌入式面试真题——上半部与下半部

这限制了它们的灵活性，但提高了性能。软中断可以在多个CPU上并行运行，包括同一种类型的软中断，所以需要处理好同步问题，比如使用自旋锁。不过，软中断的代码必须是可以重入的，这增加了实现的复杂性。

70000cc·2025-03-15 17:57

IDEA下载依赖慢

切换阿里云镜像源即可首先找到settings.xml文件，位置一般在于C:\Users\你的用户名\.m2\settings.xmalimavenaliyunmavenhttps://maven.aliyun.com

最懒的菜鸟·2025-03-15 17:27

torch.logical_and()方法

零被视为False，非零被视为True官方文档说明:https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.logical_and.html#torch.logical_andtorch.logical_and

CodeWang_NC·2025-03-15 17:56

springboot kafka spring boot搭建单机集群集成入门

搭建kafka(单机版)使用虚拟机+docker参考https://blog.csdn.net/qq_35394891/article/details/84349955https://www.cnblogs.com

木秀林·2025-03-15 17:55

python 基于混合式推荐算法的学术论文投稿系统

-收集期刊/会议数据（领域、主题、影响因子、投稿要求等）。-对文本数据进行预处理（分词、去停用词、向量化等）。2.推荐算法设计

mosquito_lover1·2025-03-15 17:25

门控循环单元（GRU）

GRU通过减少门控机制的数量，提高了计算效率，同时在很多任务上性能与LSTM相近。GRU由两个主要的门组成：重置门和更新门。这些门帮助GRU决定如何在每个时间步更新和传递信息。

six.学长·2025-03-15 17:54

探索Hyperlane：用Rust打造轻量级、高性能的Web后端框架

引言在Web开发的世界里，性能和效率是每个开发者追求的终极目标。如果你正在寻找一个兼具速度、安全性和开发便捷性的后端框架，那么基于Rust语言开发的Hyperlane绝对值得你的关注！

LTPP·2025-03-15 17:54

Manus开源平替-开源通用智能体

原文链接:https://i68.ltd/notes/posts/250306-opensource-agi-agent/OWL-比Manus还强的全能开源AgentOWL:OptimizedWorkforceLearningforGeneralMulti-AgentAssistanceinReal-WorldTaskAutomation

galileo2016·2025-03-15 17:24

llm数据存储基础设施

链接:https://i68.ltd/notes/posts/20250310-llm-db/infinity专为LLM应用程序构建的AI原生数据库，可提供对密集向量、稀疏向量、张量（多向量）和全文的快速混合搜索项目仓库

galileo2016·2025-03-15 17:24

一文讲清楚CUDA与PyTorch、GPU之间的关系

它允许软件开发人员和研究人员利用NVIDIA的GPU（图形处理单元）进行高性能计算。CUDA提供了一系列API和工具，使得开发者能够编写和优化在GPU上运行的计算密集型任务。

平凡而伟大.·2025-03-15 17:23

Gemini 2.0 Flash

订阅：https://rengongzhineng.io/过去一年，人工智能领域取得了令人瞩目的进展。如今，备受期待的Gemini2.0系列首款模

新加坡内哥谈技术·2025-03-15 16:22

训练模型时，步长为什么不能太大也不能太小？

步长既不能太大，也不能太小，原因如下：1.步长太大的问题如果步长过大，会导致以下问题：模型发散（Divergence）：参数更新幅度过大，可能导致损失函数的值不断增大，甚至无法收敛，模型性能急剧下降。

yuanpan·2025-03-15 16:52

OpenAI 团队组织架构和研发技术栈

他在神经网络和深度学习方面的研究具有重要影响，曾与

AI天才研究院·2025-03-15 16:50

深入解析React 18核心特性：构建未来级Web应用的全面指南

这个版本不仅带来了底层架构的革新，更重新定义了现代Web应用的性能标准与开发范式。

斯~内克·2025-03-15 16:50

Spring Boot与Django对比：哪个更适合做为Web服务器框架？

文章目录1.基础背景与技术栈1.1SpringBoot1.2Django2.架构对比2.1SpringBoot架构2.2Django架构3.性能比较3.1SpringBoot性能3.2Django性能4

m0_74824076·2025-03-15 16:48

打造高性能的react

根本目的就是减少重复渲染使用使用shouldComponentUpdate规避冗余的更新逻辑shouldComponentUpdate触发的条件是只要父组件更新了，就会被触发，在里面判断传入的pros是否改变，不变则返回falsePureComponent+Immutable.jsPureComponent其实就是内置了对shouldComponentUpdate的实现，不过其对props的比对是

大鸡腿最好吃·2025-03-15 16:48

Spring Boot应用首次请求性能优化实战：从数据库连接池到JVM调优

目录问题现象与背景分析性能瓶颈定位方法论数据库连接池深度优化SpringBean生命周期调优JVM层性能预热策略全链路监控体系建设生产环境验证方案总结与扩展思考1.问题现象与背景分析1.1典型问题场景在某互联网金融项目的

一休哥助手·2025-03-15 16:18

深入解析 Vue 3 Teleport：原理、应用与最佳实践

深入解析Vue3Teleport：原理、应用与最佳实践1.引言Vue3引入了Teleport组件，它可以让我们将组件的渲染位置从当前组件层级移动到DOM的其他位置，而不影响Vue的响应式和组件状态管理。

赵大仁·2025-03-15 16:17

深入解析 React Diff 算法：原理、优化与实践

深入解析ReactDiff算法：原理、优化与实践1.引言React作为前端领域的标杆框架，采用虚拟DOM（VirtualDOM）来提升UI更新性能。

赵大仁·2025-03-15 16:17

目标检测中衡量模型速度和精度的指标：FPS和mAP

FPS（FramesPerSecond）定义：FPS是“每秒传输帧数”的缩写，用于衡量计算机视觉系统（如目标检测、图像识别等）的实时性能。它表示系统每秒钟能够处理的图像或视频帧的数量。

asdfg1258963·2025-03-15 16:47

深入浅出C++ STL：统领STL全局

1.2STL版本演进二、STL六大核心组件详解2.1容器（Containers）容器性能对照表2.2算法（Algorithms）2.3迭代器（Iterators）2.4仿函数（Functors）2.5适配器

有梦想的电信狗·2025-03-15 15:16

机器学习中的梯度下降是什么意思？

通过迭代调整模型参数，梯度下降帮助模型逐步逼近最优解，从而提升模型的性能。1.核心思想梯度下降的核心思想是利用损失函数的梯度（即导数）来指导参数的更新方向。

yuanpan·2025-03-15 15:45

深入解析 React 最新特性：革新、应用与最佳实践

React作为前端开发的核心技术之一，近年来不断推出新的API和优化机制，从ConcurrentRendering（并发模式）到ServerComponents（服务器组件），都在不断提升开发体验和应用性能

赵大仁·2025-03-15 15:13

使用Zerotier在私有云服务器中搭建Moon服务器

由于使用需求，需要在外访问，但是通过frp又比较麻烦所以选用zerotier组网方案，将zerotier的服务器作为一个中转服务器，但是目前发现zerotier的组网不是很稳定所以决定使用自己的...https

Adair～Z·2025-03-15 15:13

老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常

+Hudi把不可能变成了日常探索Doris与Hudi的完美融合智能查询优化华丽转身-不止于快的进化Doris+Hudi湖仓一体的"艺术之美"大数据江湖中流传着这样一个传说：有一位数据科学家，整日为查询性能发愁

一臻数据·2025-03-15 15:42

c++模板初阶

性能：由于不需要进行类型转换，可以生成更高效的代码。泛型编程的例子

晚安，cheems·2025-03-15 15:12

JAVA面试常见题_基础部分_springboot面试题

只需访问https://spring.io/projects页面，我们就会看到可以在我们的应用程序中使用的所有Spring项目的不同功能。

茂茂在长安·2025-03-15 15:11

深度学习-服务器训练SparseDrive过程记录

1、cuda安装1.1卸载安装失败的cuda参考：https://blog.csdn.net/weixin_40826634/article/details/127493809注意：因为/usr/local

weixin_40826634·2025-03-15 15:41

【原创】Linux上普通用户安装、运行nmap功能扫描指定IP地址上的端口

登录nmap官网https://nmap.org/点击下载https://nmap.org/download.html点击Linux版的nmap,下载rpm安装包下载完后，上载到服务器。使用以下

赵庆明老师·2025-03-15 15:41

fastapi和php,Sanic vs Fastapi 性能对比

Sanic，Fastapi都是优秀的pythonweb异步框架，找了半天没找到靠谱的性能对比测试，只能自己做一个。

扫盲君·2025-03-15 15:41

TiDB删除大量数据需要注意什么

在TiDB中删除大量数据时，需谨慎处理以避免性能下降、事务冲突或存储空间未及时释放等问题。

大0马浓·2025-03-15 15:10

使用 Doris 和 Iceberg

作为一种全新的开放式的数据管理架构，湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求，在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用

向阳1218·2025-03-15 15:10

使用 Doris 和 LakeSoul