linux常用rm命令详解

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

然而，现实世界的形状往往存在可变性（Variability），主要体现在以下几个方面：形变（Deformation）：物体可能由于柔性材料、外力作用或生物运动发生非刚性形变。
AI筑梦师·2025-03-19 20:16

数据库 + Spring Boot + Vue 全栈交互逻辑详解

SpringBoot后端架构Vue前端架构完整交互流程关键技术实现细节安全与性能优化异常处理机制整体架构概述graphTDA[Vue前端]-->|HTTP请求|B(SpringBoot后端)B-->|JDBC/ORM
代码CC·2025-03-19 20:15

2025年PHP框架推荐及对比

PHP框架的推荐及全方位对比分析，结合性能、功能生态、适用场景等核心维度，帮助开发者做出合理选择：一、主流PHP框架推荐1.Laravel核心特性：以优雅的语法和强大的功能著称，支持EloquentORM
行思理·2025-03-19 19:41

HarmonyOS开发，A持有B，B引用A的场景会不会导致内存泄漏，代码示例告诉你答案

问题：A持有B，B引用A的场景会不会导致内存泄漏？答案：方舟虚拟机的内存管理和GC采用的是根可达算法，根可达算法可以解决循环引用问题，不会导致A引用B，B引用A的内存泄漏。根可达算法原理根可达算法以一系列被称为“根对象”（如栈中的局部变量、静态变量等）作为起始点，从这些根对象开始向下搜索，能够被搜索到的对象被认为是可达对象，而那些无法被搜索到的对象则被判定为不可达对象，会在垃圾回收时被清理。所以，
MardaWang·2025-03-19 19:11

Apache storm

Apachestorm是一个分布式的实时大数据处理系统。用于在容错和水平可拓展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架，具有很高的摄取率，无状态。
赵世炎·2025-03-19 19:09

Apache Storm实时流处理的核心技术

1.引言ApacheStorm是一个开源的、分布式的实时计算系统，专为处理流式数据而设计。它能够处理大量数据流并在极低的延迟下提供实时的结果。
Hello.Reader·2025-03-19 19:09

Storm实战常见问题及解决方案

原文seehttp://blog.sina.com.cn/s/blog_8c243ea30101k0k1.html1关于Storm集群1.1关于storm集群的环境变量配置问题安装好JDK后，需要配置环境变量
Lzy失控的·2025-03-19 19:39

计算机网络——绪论

发展最快的并起到核心作用的是计算机网络Ø第一代以主机为中心Ø第二代以通信子网为中心Ø第三代ISO/OSI-RM、InternetØ第
systemyff·2025-03-19 19:38

SQL分类

DDL(DataDefiationLanguage)数据定义语言，用来定义数据库对象（数据库、表、字段）数据库操作——查询所有数据库：show.databases；注：information_schemamysqlperformance_schemasys
penglaifei·2025-03-19 19:36

基于PyTorch和ResNet18的花卉识别实战（附完整代码）

二、环境配置与数据准备1.环境要求#主要依赖库importtorchfromtorchimportnn,optimfromtorchvisionimporttransforms,dat
意.远·2025-03-19 19:36

银河麒麟（kylin）下载

银河麒麟版本：（1）银河麒麟V4桌面版ARM64：Kylin-4.0.2-desktop-sp4-20200728.J1-arm64.iso（2）银河麒麟V4桌面版X86_64：Kylin-4.0.2-
张太行_·2025-03-19 19:05

vue中ref解析

创建了一个对组件的引用，可以在脚本中通过loginForm.value访问该元素。示例：constloginForm=ref(null)//在setup函数中
肉肉不吃 肉·2025-03-19 19:02

Apache Storm：实时数据处理的闪电战

文章目录ApacheStorm原理拓扑结构数据流处理容错机制官网链接基础使用安装与配置编写拓扑提交与运行高级使用状态管理窗口操作多语言支持优点高吞吐量低延迟可扩展性容错性总结ApacheStorm是一个开源的分布式实时计算系统
Aaron_945·2025-03-19 18:01

计算机毕业设计之基于Hadoop的热点新闻分析系统的设计与实现

本文拟采用PyCharm开发工具，django框架、Python语言、Hadoop大数据处理技术进行开发，后台使用MySQL数据库进行信息管理，设计开发的热点新闻分析系统。
微信bishe69·2025-03-19 18:31

pycharm删除invalid interpreter（无效解释器）

打开C:\Users\Just\AppData\Roaming\JetBrains\PyCharm2022.1\options\jdk.table.xml文件，删除对应配置，重启pycharm即可
JulyJust·2025-03-19 18:57

PyArmor：一个超级厉害的 Python 库！

PyArmor作为一款强大的Python加密工具，能够帮助开发者对Python源代码进行加密保护，防止非法复制和破解。
一只蜗牛儿·2025-03-19 17:23

一段注释。

以下是添加了详细注释后的代码解析，方便你更好地理解这段ARM宏汇编代码的功能和逻辑：;********************(C)COPYRIGHT2011STMicroelectronics****
dont__cry·2025-03-19 17:51

Autoformer 架构详细解释及举例说明

Autoformer架构详细解释上述图片展示了Autoformer架构的工作流程，包含编码器和解码器的结构。
six.学长·2025-03-19 17:49

KV 缓存简介

KV缓存是Transformer架构（如GPT、LLaMA等大模型）在自回归生成任务（如文本生成）中，用于加速推理过程的核心技术。
dev.null·2025-03-19 17:49

Hadoop 实战笔记（二）-- HDFS 常用 shell 命令总结

递归显示当前目录结构hadoopfs-ls-R#显示根目录下内容hadoopfs-ls/创建目录#创建目录hadoopfs-mkdir#递归创建目录hadoopfs-mkdir-p删除操作#删除文件hadoopfs-rm
dazhong2012·2025-03-19 17:48

【论文精读】PatchTST-基于分块及通道独立机制的Transformer模型

《ATIMESERIESISWORTH64WORDS:LONG-TERMFORECASTINGWITHTRANSFORMERS》的作者团队来自PrincetonUniversity和IBMResearch
打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

Transformer精选问答

Transformer精选问答1Transformer各自模块作用Encoder模块经典的Transformer架构中的Encoder模块包含6个EncoderBlock.每个EncoderBlock包含两个子模块
EmbodiedTech·2025-03-19 16:16

超越传统！wangEditor编辑器如何实现excel、ppt、pdf及word一键导入？

技术支持编辑器：wangEditor前端：vue2,vue3,vue-cli,html5后端：java,jsp,springboot,asp.net,php,asp,.netcore,.netmvc,.netform
2501_90699780·2025-03-19 16:15

提到一个项目的“验证LOV”属性？提到lov和list项目有什么区别？思维导图 代码示例（java 架构)

验证LOV（ListofValues）属性在OracleForms中，LOV(ListofValues)是一种用于显示可供选择的值列表的组件。
用心去追梦·2025-03-19 16:44

迁移学习入门

一般预训练模型具备复杂的网络模型结构；一般是在大量的语料下训练完成的预训练语言模型的类别现在我们接触到的预训练语言模型，基本上都是基于transformer这个模型迭代而来的因此划分模型类别的时候，以transformer
EmbodiedTech·2025-03-19 16:14

HarmonyOS TEXT 语音搜索场景学习和总结

在HarmonyOS中实现语音搜索功能时，涉及到麦克风权限的申请、音频数据的采集、编码和传输等多个步骤。
·2025-03-19 16:19

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能网络请求与缓存优化案例详解

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能网络请求与缓存优化案例详解在现代移动应用开发中，网络请求是不可避免的核心功能之一。
·2025-03-19 16:47

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨设备文件同步与冲突解决案例详解

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨设备文件同步与冲突解决案例详解在现代多设备协同的场景中，文件同步是一个常见的需求。
·2025-03-19 16:47

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能数据流处理系统开发

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能数据流处理系统开发引言在HarmonyNext生态系统中，数据流处理是一个关键的技术领域。
·2025-03-19 16:17

鸿蒙Next，图片上传01（扩展02截图保存到相册）-组件截图另通过沙箱保存到相册

组件截图的get方法，得到PixelMap像素图像数据@ohos.arkui.componentSnapshot(组件截图)-UI界面-ArkTSAPI-ArkUI（方舟UI框架）-应用框架-华为HarmonyOS
·2025-03-19 16:16

使用LoRA微调LLaMA3

我们将使用HuggingFace的Transformers库来完成这个过程。
想胖的壮壮·2025-03-19 16:12

什么是机器视觉3D引导大模型

行业应用、挑战与未来趋势等方面综合分析：一、技术架构与核心原理多模态数据融合与深度学习3D视觉引导大模型通常整合RGB图像、点云数据、深度信息等多模态输入，通过深度学习算法（如卷积神经网络、Transformer
视觉人机器视觉·2025-03-19 16:42

Linux killall 命令使用详解

如果没有指定信号名称，则发送SIGTERM。信号可以通过名称（例如-HUP或-SIGHUP）或数字（例如-1）或选项-s来指定。
·2025-03-19 16:16

HarmonyOS NEXT 用户首选项（Preferences）在应用开发中的应用与机制

在移动应用开发中，用户首选项（Preferences）是一种常见的数据存储方式，用于保存用户的个性化设置或应用的配置信息。类似于Android中的SharedPreferences，Preferences以键值对（Key-Value）的形式将数据存储在应用的内存和本地文件中。本文将详细介绍Preferences的概念、运作机制、API使用以及相关的限制。一、用户首选项（Preferences）的概
·2025-03-19 16:15

python orm框架sqlalchemy_Python的ORM框架SQLAlchemy入门教程

SQLAlchemy的核心理念是，SQL数据库查询的数量级和特性关键于目标结合；而目标结合的抽象性又关键于表和行。一安裝SQLAlchemy编码以下:pipinstallsqlalchemy导进要是没有出错则安裝取得成功编码以下:importsqlalchemysqlalchemy.__version__‘0.9.1’二应用sqlalchemy对数据库操作1.界定元信息内容，关联到模块编码以下:(
weixin_39758041·2025-03-19 16:41

Python的ORM框架SQLAlchemy入门教程

能够进行orm映射，SQLAlchemy“采用简单的Python语言，为高效和高性能的数据库访问设计，实现了完整的企业级持久模型”SQLAlchemy的理念是，SQL数据库的量级和性能重要于对象集合；而对象集合的抽象又重要于表和行
searchwang·2025-03-19 16:10

qt如何实现跨平台，linux和windows开发，并且qt代码中如何处理跨平台

下面是Qt如何实现跨平台开发，以及在Qt代码中如何处理跨平台的具体方法：1.Qt的跨平台实现机制Qt通过以下几种机制来实现跨平台：(1)平台抽象层（PlatformAbstractionLayer,PAL
阳光开朗_大男孩儿·2025-03-19 16:40

HarmonyOS Next 用户认证应用

随着HarmonyOSNext的不断发展，其用户认证功能在安全性、个性化和分布式场景中的应用展现了强大的扩展性和适应性。
·2025-03-19 16:12

HarmonyOS TEXT 语音搜索场景学习和总结

在HarmonyOS中实现语音搜索功能时，涉及到麦克风权限的申请、音频数据的采集、编码和传输等多个步骤。
·2025-03-19 16:12

YashanDB资源类型

ashanDB资源管理通过配置物理资源（CPU、内存等）的分配规则，以满足不同用户或程序对资源的需求：CPU资源管理适用于单机部署（非级联备）和分布式部署，且适用于LINUX和ARM平台，不适用于docker
·2025-03-19 16:12

Redis查看所有key的命令

Redis查看所有key的命令keys*启动了Redis服务器和客户端,在客户端输入keys*即可(若需要密码登录,先输入密码)Bee，互联网新时代的JavaORM工具，更快、更简单、更自动，开发速度快
abckingaa·2025-03-19 15:37

stressapptest交叉编译（ARM64）

一、代码下载：https://github.com/stressapptest/stressapptest二、编译：cdstressapptest#注意：XXX是你的目标主机。也就是你交叉编译工具链gnu前缀。比如你的交叉编译工具链是：aarch64-linux-gnu-gcc，那XXX就是aarch64-linux-gnuCC="xxx/aarch64-unknown-linux-gnu-gcc
单车少年ing·2025-03-19 15:03

Python 机器学习 基础 之 学习 基础环境搭建

环境的搭建1、Python安装包下载2、这里以下载Python3.10.9为例3、安装Python3.10.94、检验python是否安装成功，win+R快捷打开运行，输入cmd，打开cmd四、Pycharm
仙魁XAN·2025-03-19 15:01

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割

【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer，用于高效的遥感城市场景图像语义分割【深度学习遥感分割|论文解读2】UNetFormer：一种类UNet的Transformer
985小水博一枚呀·2025-03-19 14:58

中电金信25/3/18面前笔试（需求分析岗+数据开发岗）

MapReduceSparkStormFlink解析：Hadoop的核心组件是HDFS（分布式文件系统）和MapReduce（分布式计算框架）。
苍曦·2025-03-19 12:43

flutter TextField 限制输入长度

限制TextField的输入长度需要inputFormatters的属性及属性值：LengthLimitingTextInputFormatter(6)如下：TextField(inputFormatters
冬无雪·2025-03-19 12:43

【Image captioning-RS】论文12 Prior Knowledge-Guided Transformer for Remote Sensing Image Captioning

为克服这些挑战,我们提出了一种基于先验知识的transformer(PKG-Trans
CV视界·2025-03-19 12:41

【设计模式精讲】开源实战之剖析MyBatis框架：MyBatis中的设计模式之Builder模式

文章目录第七章开源实战7.2剖析MyBatis框架中用到的经典设计模式7.2.1MyBatis回顾7.2.1.1MyBatis与ORM框架7.2.1.1MyBatis的基础使用7.2.2MyBatis中使用到的设计模式
·2025-03-19 11:37

深度学习五大模型：CNN、Transformer、BERT、RNN、GAN详细解析

卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）原理：CNN主要由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层通过卷积核在输入数据上进行卷积运算，提取局部特征；池化层则对特征图进行下采样，降低特征维度，同时保留主要特征；全连接层将特征图展开为一维向量，并进行分类或回归计算。CNN利用卷积操作实现局部连接和权重共享，能够自动学习数据中的空间特征。适用场景：广泛应用于图像处理相关的
·2025-03-19 11:37

124.HarmonyOS NEXT 数字滚动动画详解(四)：性能优化指南

温馨提示：本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦！
·2025-03-19 11:34
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