jni处理图片

【嵌入式Linux应用开发基础】文件I/O基础编程

一、文件I/O简介Linux文件I/O是操作系统中处理文件读写操作的基本机制。在Linux系统中，
qq_39160896·2025-02-15 11:55

清影2.0（AI视频生成）技术浅析（二）：自然语言处理

清影2.0（AI视频生成）中的自然语言处理（NLP）技术是其核心组件之一，负责将用户输入的自然语言文本转化为机器可以理解的语义表示，从而指导后续的视频生成过程。
爱研究的小牛·2025-02-15 11:22

开发美颜相机录制视频时，对于音频数据的处理

如果你只处理视频数据而忽略音频数据，录制出来的文件将没有声音，或者需要后期再合成音频，这会增加复杂性。因此，在录制美颜后的视频时，音频数据的录制和同步也是非常重要的。
陈皮话梅糖@·2025-02-15 10:48

了解Python中的SciPy库

它是Python编程语言中称为Numpy的基本数组处理库的扩展，旨在支持高级科学和工程计算。为什么使用SciPy？
axecute·2025-02-15 10:17

计算机视觉——SIFT特征提取与检索算法

基本原理2.1关键点2.2尺度空间2.3高斯模糊2.3.1高斯函数2.3.2高斯模糊2.3.3高斯金字塔2.4DOG函数2.4.1DOG函数的2.5关键点描述及匹配3.实验以及总结3.1实验数据集3.2提取图片
-shiba-·2025-02-15 10:17

python_文件处理与re正则

############################################################################################python文件处理文件分类
weixin_101·2025-02-15 10:16

py每日spider案例之某website反调试处理

反调试js代码constGQB0=($,es='\u{70}\u{61}\x72\x73\x65',Tp='\x63\x68\x61\x72',te9=RegExp,H='\x6a\x6f\x69\x6e',V='\x6d\x61\x70',wYi=(((!-[]+!-[]))+((((!+[]+!-[]))+((~~[]-~[]))))),siY='\u{73}\x70\x6c\x69\x74'
我不是程序员~~~~·2025-02-15 10:45

自定义Spring Cloud Gateway过滤器：记录慢请求

这个类将负责缓存请求体，并在请求处理完成后检查
心勤则明·2025-02-15 10:45

Python深度学习代做目标检测NLP计算机视觉强化学习

了解您的需求，您似乎在寻找关于Python深度学习领域的代做服务，特别是在目标检测、自然语言处理（NLP）、计算机视觉以及强化学习方面。以下是一些关于这些领域的概述以及寻找相关服务的建议。
matlabgoodboy·2025-02-15 10:43

c++模版template

C++中主要有两种类型的模板：1.函数模板(FunctionTemplate)：允许创建可以处理不同数据类型的函数。2.类模板(ClassTemplate)：允许创建可以处理不同数据类型的类。
MHJ_·2025-02-15 09:10

基于 llama-index与Qwen大模型实现RAG

文章目录llama-index核心功能工作流程Qwen技术特点核心能力RAG核心原理关键优势工作流程知识准备阶段查询处理阶段检索与重排阶段语言模型调用阶段实现环境准备代码实现参考LlamaIndex和Langchain
uncle_ll·2025-02-15 09:35

Socket 分段上传文件

Socket分段上传文件思路，使用JAVA代码编写注释比较就不敲太多文字了先上传一张传输图片完成的效果图客户端importjava.io.ByteArrayOutputStream;importjava.io.File
探子·2025-02-15 08:33

函数的传参、递归函数、预处理命令

一、函数的传参1.值传递实参将值传递给形参函数体内部想使用函数体外部变量值的时候，使用值传递形参是实参的副本，形参的变化不会影响实参的变化2.整形数组的传递intfun(intarray[],intlen);注意:1.array后面加[]，表示传入的为整形数组名，而不是整数类型2.函数内部的array和外部的数组名为同一数组，里面数据的变化会影响外面数组中值的变化二、递归函数函数定义时调用函数体本
m0_71564676·2025-02-15 08:02

MongoDB的常用命令（数据库操作、集合操作、文档操作）

2.3集合的隐式创建2.4删除集合2.5查看当前数据库中的所有集合3.文档操作3.1文档的键值对3.2文档的键的命名规范3.3插入文档3.3.1单个文档插入3.3.2批量插入3.3.3批量插入中的异常处理
聂 可 以·2025-02-15 08:01

C/C++设计模式之观察者模式

气象站发布气象资料给数据中心，数据中心经过处理，将气象信息更新到多个不同的显示终端（A和B等等）。
Lion 莱恩呀·2025-02-15 08:29

使用 ReentrantLock 替代 synchronized 关键字原

在Java并发编程中，我们经常需要处理多线程之间的同步问题。在早期的Java版本中，我们可以使用synchronized关键字来实现线程的同步。
幻想之境的探索·2025-02-15 08:58

PyTorch入门实战：从零搭建你的第一个神经网络

环境搭建：5分钟快速安装三、核心概念：张量与自动求导1.张量（Tensor）：深度学习的数据基石2.自动求导（Autograd）：神经网络训练的核心四、实战：手写数字识别（MNIST）1.数据集加载与预处理
不打滑的西瓜皮·2025-02-15 08:58

小猿口算脚本

实现原理：安卓adb截图传到电脑，然后用python裁剪获得两张数字图片，使用ddddocr识别数字，比较大小，再用adb命令模拟安卓手势实现>{path}')#读取截取的屏幕截图并替换行结束符withopen
.鱼子酱·2025-02-15 08:57

【Elasticsearch】runtime_mappings搜索请求中定义运行时字段

这种方式提供了极大的灵活性，尤其是在处理动态数据结构或需要临时计算字段值的场景中。
risc123456·2025-02-15 07:55

【Elasticsearch】运行时字段（Runtime Fields）索引时定义运行时字段

运行时字段为数据处理提供了极大的灵活性，尤其是在处理结构不固定的日志数据或需要动态生成字段值的场景中。
risc123456·2025-02-15 07:25

Windows以及Linux的入侵排查

当我们发现系统或者机器被入侵之后，需要及时的去排查这些问题，防止数据或者应用进一步的受损，及时止损对于应急响应的概述应急响应：对于系统或者应用发生了安全事件之后的处理应急响应的处理分为事前和事后处理事前处理
Estrellam·2025-02-15 07:55

使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理

传统的CPU在处理大规模语言模型（LLM）时效率较低，GPU成为了首选。然而，自行搭建GPU环境成本高昂且维护复杂。
qahaj·2025-02-15 07:54

使用OpenAI API进行文本分类标注

这项技术在自然语言处理（NLP）领域中有广泛的应用，例如社交媒体监控、客户反馈分析和自动化客服系统等。在本文中，我们将使用OpenAI的API，通过LangChain工具来进行文本分类标注。
dgay_hua·2025-02-15 07:52

超火的Deepseek的MOE架构是什么?

以下是对其核心特点和工作原理的详细介绍：1.核心概念与架构MOE架构的基本思想是将模型划分为多个“专家”模块，每个专家专注于处理特定类型的任务或数据特征。在推理时，通过门控机制（GatingMec
魔王阿卡纳兹·2025-02-15 07:51

管式超滤膜分离技术处理制革废水，有效净化水质

管式超滤膜分离技术在处理制革废水方面确实展现出了高效净化水质的能力。
莱特莱德·2025-02-15 07:21

管式超滤膜分离技术在苦咸水淡化中的应用与优势

管式超滤膜分离技术在苦咸水淡化领域中扮演着不可或缺的角色，尤其是在预处理阶段，其独特的设计和高效性能为整个淡化过程的顺利进行奠定了坚实基础。
莱特莱德·2025-02-15 07:50

管式超滤膜浓缩分离技术在食品行业中的应用优势

1.低温处理，保护生物活性管式超滤膜系统的一大亮点在于其低温分离过程，无需加热即可完成物质的分离与浓缩。
莱特莱德·2025-02-15 07:20

量子计算 for Everyone？Amazon Braket 如何降低技术门槛？

它被视为计算领域的颠覆性突破，能够解决经典计算机难以处理的复杂问题，如优化算法、材料科学、人工智能、金融建模等。
Anna_Tong·2025-02-15 07:19

欧拉公式在信号处理中的魔法：调幅信号的生成与频谱分析

欧拉公式在信号处理中的魔法：调幅信号的生成与频谱分析“数学不是枯燥的符号，而是宇宙的诗歌。”当我们用欧拉公式解开调幅信号的频谱密码时，仿佛看到电磁波在时空中跳动的频率之舞。
CSer、子瑜·2025-02-15 06:17

centos7 安装单机 ClickHouse

前言ClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告本篇首先介绍下如何基于
小码农叔叔·2025-02-15 06:46

【Redis存在线程安全问题吗？】

Redis线程安全性的示例示例1：客户端并发访问导致的问题示例2：分布式环境下的问题解决Redis线程安全问题的建议总结Redis的线程安全性概述Redis本身是一个单线程的键值存储数据库，它使用单线程模型来处理客户端请求
@Corgi·2025-02-15 06:14

# 解析Excel文件：处理Excel xlsx file not supported错误 [特殊字符]

解析Excel文件：处理Excelxlsxfilenotsupported错误嘿，数据分析的小伙伴们！
AI航海家(Ethan)·2025-02-15 06:11

Oracle数据管理

可靠性好适应高吞吐量的数据库解决方案；2、如何启动和登录Oracle数据库数据库一经打开就会消耗电脑的cpu和内存；数据库的启动关闭时日常的常规工作；必须启动的OracleService服务，就可以满足数据处理的大部分需求
代码不能跑我能跑·2025-02-15 06:10

从零到一：开发并上线一款极简记账本小程序的完整流程

开发并上线一款极简记账本小程序的完整流程目录前言需求分析与功能设计2.1目标用户分析2.2核心功能设计2.3技术栈选择开发环境搭建3.1微信开发者工具安装与配置3.2项目初始化3.3版本控制与协作工具前端开发4.1页面结构与布局4.2组件化开发4.3数据绑定与事件处理后端开发
萧鼎·2025-02-15 05:38

CentOS7 部署安装ClickHouse

一、什么是ClickHouseClickHouse是俄罗斯的Yandex于2016年开源的列式存储数据库（DBMS），使用C++语言编写，主要用于在线分析处理查询（OLAP），能够使用SQL查询实时生成分析数据报告
zhua.er·2025-02-15 05:06

Java中的异常

比如数组索引越界异常（循环length没有-1），算数异常（x/0）等等2.异常的分类Error：错误，严重问题，比如内存溢出,程序处理不了。Exception：异常，程序可以处理的问题。
张大喵black·2025-02-15 05:05

MySQL：MySQL中 limit 1000000,10 为什么慢？如何优化？

这是因为MySQL需要先扫描或处理前X条记录，然后才能返回从第X+1条开始的Y条记录。当X很大时，这个扫描过程会消耗大量的时间和资源。  这个问题呢其实就是MySQL中典型的深度分页问题。
奋斗的狍子007·2025-02-15 05:34

赋能 DeepSeek：打造图文互生能力，助力测试工程师提效

前言作为测试工程师，我们日常工作中经常需要处理图文相关的任务，例如：基于测试需求生成示意图：通过简单的文字描述生成流程图、架构图等，提高测试设计效率。
Python测试之道·2025-02-15 04:32

嵌入式编译工具链比较

GCC支持多种处理器架构，包括ARM、AVR、MIPS、RISC-V等，因
JNI_42020487·2025-02-15 04:01

基于深度学习YOLOv8的海洋动物检测系统（Python+PySide6界面+训练代码）

深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）的出现，极大地提高了计算机处理图像和视频的能力。
深度学习&目标检测实战项目·2025-02-15 04:57

36.Web前端网页制作 NBA体育主题网页设计实例 大学生期末大作业 html+css+js

目录一、前言二、网页文件三、网页效果四、代码展示1.HTML2.CSS3.JS五、更多推荐一、前言本实例以“体育”NBA为主题设计，应用html+css+js，包括图片轮翻效果、视频、表单等，12个子页面
d321654987123·2025-02-15 04:55

对JVM的错误理解与纠正

然后附加信息是处理异常和JI
众乐乐_2008·2025-02-15 03:22

Express 中间件分类

一、按功能用途分类1.应用级中间件这类中间件应用于整个Express应用程序，会对每个进入应用的请求进行处理。
yqcoder·2025-02-15 03:21

利用Infinity Embeddings创建文本嵌入

技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中，文本嵌入是一种将文本数据转换成固定维度向量的技术。这些向量能够捕捉文本之间的语义关系，使得在后续的任务（如文本分类、相似度计算等）中非常实用。
qahaj·2025-02-15 03:16

仅用10张图片，AI就能学会识别万物？多模态小样本学习颠覆传统！

小样本学习与多模态结合是当前人工智能领域的热门研究方向，旨在通过结合多模态数据（如视觉、语言、音频等）来提高模型在数据稀缺情况下的学习效率和性能。例如，ZS-DeconvNet方法在Nature上发表，展示了其在极低训练数据需求下，将图像分辨率提升超过1.5倍衍射极限的能力。此外，CPE-CLIP和MMFL等方法通过利用预训练模型和冻结的大规模视觉语言模型，实现了跨会话的迁移学习和快速适应新样本。
沃恩智慧·2025-02-15 03:15

网络工程师 （38）流量和差错控制

流量控制机制通过调整发送速率来匹配接收端的处理能力。基本原理发送站每发出一帧数据，就进入等待状态。接收站收到数据后，进行简单的处理，然后送回一个应答信号（ACK）。
IT 青年·2025-02-15 03:15

发文新思路！双通道CNN的惊人突破，准确率接近100%！

其核心优势在于并行卷积层设计，能够同时处理更多特征信息，从而显著提升模型的特征表示能力和识别精度。这种架构不仅提高了计算效率，还有效降低了过拟合风险，使其在复杂视觉任务中表现卓越。
沃恩智慧·2025-02-15 03:45

实现python命令行

2.其次编写readcommand函数，具体实现如代码所示，大致流程可理解为：编写提示词->添加可选参数项->解析参数,并取得参数->返回处理参数后得到的字典，便于后续调用。
FLY@CYX·2025-02-15 03:15

字符串匹配

一个一个比对进行匹配2.字符串Hash流程：1.定义一个hash数组f【mn】2.设置一个质数p=131用于映射3.f[i]=f[i-1]*p+(s[i]-‘a’+1);将字符串进行映射，整数自然溢出4.再预处理一个阶乘数组
FLY@CYX·2025-02-15 03:14

【开发工具】开发一个类postman的idea插件

类postman的idea插件开发开发过程1.环境准备2.创建插件项目3.项目结构4.编写`plugin.xml`5.创建ToolWindow6.设计UI7.处理HTTP请求8.构建和运行插件9.测试插件
问道飞鱼·2025-02-15 02:11
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