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OpenHarmony鸿蒙开发（ Beta5.0）轻量型系统服务管理部件详解

系统服务框架基于面向服务的架构，提供了服务开发、服务的子功能开发、对外接口的开发、以及多服务共进程、进程间服务调用等开发能力。其中：M核：包含服务开发、服务的子功能开发、对外接口的开发以及多服务共进程的开发框架。A核：在M核能力基础之上，包含了进程间服务调用、进程间服务调用权限控制、进程间服务接口的开发等能力。开发跨进程间服务调用客户端代理定义IPC接口客户端代理：typedefstructDem

让开，我要吃人了·2025-03-13 10:46

c#读取json某一节点数据,如何在C＃上从json读取数据

IhavethefollowingjsonObjectthatIpasstomyc#server[{"ID":1,"FirstName":"Jay","LastName":"Smith"},{"ID":

我是种草囤货菌·2025-03-13 10:44

531以后，分布式该选什么组件？

在此模式下，光伏组件的全天候，特别是早晚、阴天、多云等弱光时间段的发电性能变得尤为重要，因为这些时段送入电网的光伏发电供应量较低，但用电需求量又较大，能够精准匹配企业的用电需求，显著提升自发自用比例，进而降低用电成本

唐天下文化·2025-03-13 10:44

优化程序执行时间的核心方法与实战策略

引言程序的执行时间直接决定了用户体验、资源利用率和系统吞吐量。无论是实时交易系统、数据处理引擎还是移动应用，性能优化都是开发者的核心任务。

Lill_bin·2025-03-13 10:12

Ae 效果详解：分形

◆◆◆效果属性说明当首次应用此效果时，所显示的图像为经典的曼德布罗特集合样本。其中黑色区域代表集合，集合之外的像素则根据其距离集合的远近被着色。点击“重置”Res

MediaTea·2025-03-13 10:41

造价算量审图多元化融合软件开发实战：技术架构与核心代码解析

——从BIM模型解析到AI智能审图的完整实现路径1.技术架构设计该软件需融合以下模块：BIM/CAD模型解析引擎（支持Revit/DWG文件一键导入）智能算量核心算法（基于规则引擎与机器学习）协同审图平台

夏末之花·2025-03-13 10:38

Pytorch实现之利用普通GAN的人脸修复

简介简介：利用遮挡真实样本的部分面貌，输入给生成器，让生成器输出未被遮挡的面貌，以达到修复人脸的效果。

这张生成的图像能检测吗·2025-03-13 09:05

python连接数据库速查示例

python连接数据库importpymysqlDBHOST='localhost'DBUSER='root'DBPASS='123456'DBNAME='dbtest'db=pymysql.connect

qq_25737959·2025-03-13 08:56

Angular 踩坑之版本升级—— TS / Node版本

这个比较简单也比较坑，可能你只计划升级Node，但最后发现连Angular也要一起升，无形中工作量加大不少，Angular官方也没说对应的TS版本和Node版本。

KenkoTech·2025-03-13 07:20

Python连接数据库汇总（二）

pyodbc.connect('DRIVER={ODBCDriver17forSQLServer};''SERVER=localhost;''DATABASE=test_db;''UID=sa;''PWD=your_passwo

xinxiyinhe·2025-03-13 07:15

python 代码连接数据库汇总（一）

pipinstallmysql-connector-pythonimportmysql.connector#连接数据库conn=mysql.connector.connect(host="localhost",user="root",password

xinxiyinhe·2025-03-13 06:12

【定制开发】碰一碰发视频系统定制开发，支持OEM

某连锁餐饮品牌通过定制化开发，单月视频发布量突破10万条，获客成本降低80%！本文将深入解析该系统的技术架构与开发要点，助你快速搭建高效解决方案。

余~~18538162800·2025-03-13 06:41

使用 Python 爬虫抓取 Wikipedia 页面内容——完整实战教程

每年都有数十亿次的访问量，成为全球获取信息的一个重要来源。对于数据分析、自然语言处理、学术研究等领域，Wikipedia页面内容往往是研究者和开发者的重要数据来源之一。

Python爬虫项目·2025-03-13 05:35

开发那点事（十一）微信小程序地图聚合功能实现

属性用来显示聚合点的数量点击聚合点时，以聚合点为中心放大地图，不需要再次请求后台接口根据map组件scale缩放级别将地图分成一个一个的小格子，计算小格子中marker点的数量由于小程序无法像网页端那样处理庞大的数据量，

开发那点事·2025-03-13 05:04

存储优化（protobuf与mmkv）

随着应用功能的日益复杂，数据量的增加，传统的存储方式如SharedPreferences、SQLite等在性能上的局限性逐渐显现。

Ya-Jun·2025-03-13 05:02

视频文件的几个关键参数

参数的解释VideoEncodingBitRate（视频编码比特率）比特率是指每秒钟视频使用的数据量，通常以bps（bitspersecond）为单位。

buleideli·2025-03-13 04:27

Vulnhub靶机渗透-DC6

文章目录信息收集渗透信息收集arp-scan└─$sudoarp-scan-l[sudo]passwordforkali:Interface:wlan0,type:EN10MB,MAC:30:03:c8

山风，·2025-03-13 04:27

【深度学习】从全连接层到卷积

从全连接层到卷积我们之前讨论的多层感知机十分适合处理表格数据，其中行对应样本，列对应特征。对于表格数据，我们寻找的模式可能涉及特征之间的交互，但是我们不能预先假设任何与特征交互相关的先验结构。

熙曦Sakura·2025-03-13 04:56

Android官方架构组件ViewModel_从前世今生到追本溯源

我对它的形容类似一个状态存储器，它存储着UI中各种各样的状态,以登录界面为例，我们很容易想到最简单的两种状态：classLoginViewModel{valusername:String//用户名输入框中的内容valpassword

2401_84519718·2025-03-13 04:26

测试自动化初探与常用框架总结

它不但能够提高测试的效率，而且可以减少人工干预的工作量。定义自动化通常被解释为通过智能算法，来自动处理各种流程，而且几乎不需要人工的干预。

笨猪起飞·2025-03-13 02:13

紧急救援！MySQL数据库误删后的3种恢复方案

一、误删场景分类与恢复策略‌常见误操作场景‌：DROPTABLE误删单表（高频事故）DELETE误删数据（可通过事务回滚抢救）DROPDATABASE删除整个库（需全量备份）服务器rm-rf（物理文件删除

小诸葛IT课堂·2025-03-13 02:10

FLOW MATCHING FOR GENERATIVE MODELING 阅读笔记

论文的目的是给定一个目标分布，有目标分布的一定量的样本，但是不知道目标分布的概率密度函数，学习一个模型能生成服从目标分布的新样本。

冰冰冰泠泠泠·2025-03-13 01:35

EasyExcel 使用详解与示例

相比ApachePOI，EasyExcel在处理大数据量时表现更优，尤其适合处理百万行级别的Excel文件。2.主要特性高性能：采用流式读写模型，内存占用低，适合大数据量处理。

clownAdam·2025-03-12 23:24

python链家数据分析_利用Python分析北京链家二手房数据

当然，跟着这篇文章亲手试一次更能加深你的理解~有任何不懂的问题都可以私信我哈~欢迎私撩一、明确分析目的和思路1、分析北京二手房成交价格分布情况2、分析成交量超过一亿的经纪人相关因素二、数据准备1、数据概况

熊仔仔仔仔·2025-03-12 22:49

ES5 vs ES6：JavaScript 演进之路

ES5vsES61.变量声明对比2.函数特性对比3.类和对象4.模块化5.解构和展开6.字符串和模板字面量7.数组和对象新方法8.Promise和异步编程9.其他新特性总结JavaScript版本演进ECMAScript

Slow菜鸟·2025-03-12 22:17

KMeans实战——聚类和轮廓系数评估啤酒数据集

原理：在数据分析和机器学习中，聚类是一种常用的无监督学习方法，用于将数据集中的样本划分为若干个簇，使得同一簇内的样本相似度较高，而不同簇之间的样本相似度较低。

巷955·2025-03-12 21:38

selenium鼠标操作细节理解

ActionChains类常用方法误解move_by_offset(xoffset,yoffset)：常被解释为鼠标从当前位置移动到某个坐标其实这里的xoffset,yoffset是偏移量，并不是绝对坐标当首次执行

斗笠戴山头·2025-03-12 21:38

Vue Amazing UI插件推荐

以下是针对VueAmazingUI的综合分析和技术选型建议，结合其技术特性、适用场景及与主流库的对比：一、核心优势解析技术栈轻量高效Vue3+Vite原生支持：充分发挥Vue3的CompositionAPI

前端熊猫·2025-03-12 19:24

声音克隆一键本地化部署 GPT-SoVITS

它通过巧妙融合了GPT模型与SoVITS变声器技术，使得用户仅需少量样本数据，即可

博客胡·2025-03-12 18:48

分布式系统架构设计原理与实战：理解并使用分布式搜索引擎

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍在当代互联网时代，随着互联网的迅速发展、信息量的爆炸性增长，人们对获取新信息的渠道越来越多，需要快速而准确地检索信息。基于这一需求，许多网站都提供搜索功能。

AI天才研究院·2025-03-12 18:47

基于boost的共享内存通信demo

当通信数据量比较大时，例如图像数据，可以使用共享内存在进程间交互，比socket快很多。下面介绍一个利用Boost.interprocess和Boost.process模块进行进程间图像数据

CV工程师小朱·2025-03-12 17:15

HBase2.6.1部署文档

HBase通常应用于需要快速随机读写、低延迟访问以及高吞吐量的场景，例如大规模日志处理、社交网络数据存储等。HBase特性列存储模型：HBase的数据是按列族存储的，适合高稀疏数据。行键分区

CXH728·2025-03-12 17:10

大数据面试之路 (三) mysql

将SparkSQL加工后的数据存入MySQL通常基于以下几个关键原因：1.数据应用场景适配OLTP与OLAP分工：SparkSQL擅长处理大数据量的OLAP（分析型）任务，而MySQL作为OLTP（事务型

愿与狸花过一生·2025-03-12 16:38

计算机中计算排名用什么公式,最全面的Excel函数排名公式汇总

也就是说最大的次序和总数据量一致，其中的第2个第5占据了“第6”这个名次。单列成

鸦杀已尽·2025-03-12 15:30

vite自动引入api（按需import）

我们可以通过自动引入API省掉在页面中每次手动引入，例如：ref、reactive等等unplugin-auto-import可以自动识别代码中库或者API的调用，自动导入相应的模块，从而减少了手动导入的工作量，

·2025-03-12 12:25

为什么VAE效果不好，但VAE+diffusion效果就好了？

它结合了自编码器（Autoencoder）的结构和变分推断（VariationalInference）的思想，能够从数据中学习有意义的潜在表示，并生成与训练数据相似的新样本。

AndrewHZ·2025-03-12 12:43

算法学习系列（四十五）：DFS之剪枝与优化

目录引言DFS之剪枝与优化一、小猫爬山二、木棒三、数独四、总结引言关于这个DFSDFSDFS的剪枝和优化确实难度是非常的大，从我这篇文章的思路和代码量上就能看出来不是一般的难度，而且难度不亚于DPDPDP

lijiachang030718·2025-03-12 12:10

【笔试面试】秒懂深度学习模型小型化：蒸馏法、剪枝…

紧凑模型设计：MobileNet的深度可分离卷积shufflenet的逐点群卷积(pointwisegroupconvolution)和通道混洗(channelshuffle)，前者通过分组卷积降低计算量，

聊北辰同学·2025-03-12 11:08

在整个大模型LoRA微调中，哪些方法可以提升和优化模型训练后推理效果？

加入领域相关的高质量数据，清洗噪声数据（如重复、矛盾样本）。

玩人工智能的辣条哥·2025-03-12 11:38

3.1 Spring Boot性能优化：从线程池调优到JVM参数配置

img-blog.csdnimg.cn/direct/0a3e3d2e4d4b4f7f9c3d4a5b0e8d4e4c.png)##引言在微服务架构中，SpringBoot作为主流开发框架，其性能直接影响系统的吞吐量和响应速度

Sendingab·2025-03-12 11:07

计算机视觉深度学习入门（4）

“少量”样本既可能是几百张图片，也可能是上万张图片。我们来看一个实例——猫狗图片分类，数据集包含5000张猫和狗的图片（2500张猫的图片，2500张狗的图片）。

yyc_audio·2025-03-12 10:26

Java集成消息队列实战：从RabbitMQ到Kafka的完整解决方案 [特殊字符]

❓1.1消息队列核心价值异步处理：订单创建→发送短信异步执行系统解耦：支付服务与物流服务独立演进流量削峰：应对秒杀活动瞬时流量可靠传输：网络故障时保证消息不丢失1.2技术选型指南消息队列吞吐量延迟可靠性适用场景

添砖Java中·2025-03-12 09:51

深度集成DeepSeek与Java开发：智能编码新纪元全攻略 [特殊字符]

一、DeepSeek：Java开发者的第二大脑1.1传统开发痛点VS智能开发体验传统开发DeepSeek智能辅助效率提升对比手动编写重复代码一键生成模板代码代码量减少70%↑调试全靠断点日志智能定位缺陷根源问题排查时间缩短

添砖Java中·2025-03-12 09:50

计算机视觉图像处理面试笔试题整理——边缘检测

图像边缘检测大幅度地减少了数据量，并且剔除了可以认为不相关的信息，保留了图像重要的结构属性。图像边缘是图像最基本的特征，所谓**边缘**(Edge)是指图像局部特性的不连续性。灰度或结构等信息的突变处

fpga和matlab·2025-03-12 09:18

unity引擎中全量打包和增量打包的区别和联系

在Unity引擎中，全量打包和增量打包是两种不同的资源打包方式，它们在游戏开发和发布过程中扮演着重要的角色。理解这两种打包方式的区别和联系对于优化开发流程和缩短构建时间非常关键。

你一身傲骨怎能输·2025-03-12 08:10

Grok 3横空出世：马斯克的“AI霸权”与人类认知的终极博弈

2025年2月，马斯克旗下xAI公司发布新一代人工智能Grok3，其应用上线48小时即登顶苹果美区免费榜，用户日均对话量突破1.2亿次。

NMGWAP·2025-03-12 07:06

piv matlab,piv MATLAB中PIV源代码 - 下载 - 搜珍网

piv/piv/articross.matpiv/articross2.matpiv/autopass.mpiv/convf2.mpiv/definewoco.mpiv/EGU2009-13295.PDFpiv

Rachel瑞小秋·2025-03-12 06:01

【光流】——liteflownet论文与代码浅读

这是通过深入研究当前框架中可能被遗漏的架构细节而实现的：（1）我们通过轻量

农夫山泉2号·2025-03-12 06:00

数字信号处理之快速傅里叶变换（FFT）

直接计算DFT的问题和改善DFT运算效率的基本途径直接计算DFT的问题改善DFT运算效率的基本途径二、按时间抽取（DIT）的FFT算法（库利-图基算法）算法原理按时间抽取的FFT算法与直接计算DFT运算量的比较按时间抽取的

墨痕_777·2025-03-12 06:58

从0开始的操作系统手搓教程22——锁让我们的并发变得更加安全

如果你学习过锁和信号量，那显然，你就可以直接跳到实现上，直接实现一个信号量和锁就可以结束本小节的内容了，如果你没有，请听我慢慢道来。现在呢，我们启动这个存在问题的内核。然后当运

charlie114514191·2025-03-12 06:25

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