ui优化

k-Shape：高效准确的聚类方法

k-Shape依赖于一个可扩展的迭代优化过程，它创建同质和良好分离的集群。作为距离度量，k-Shape使用标准化的交叉相关。基于距离度量的性质，
优化算法侠Swarm-Opti·2025-03-10 12:26

基于BMO磁性细菌优化的WSN网络最优节点部署算法matlab仿真

目录1.程序功能描述2.测试软件版本以及运行结果展示3.核心程序4.本算法原理5.完整程序1.程序功能描述无线传感器网络（WirelessSensorNetwork,WSN）由大量分布式传感器节点组成，用于监测物理或环境状况。节点部署是WSN的关键问题，合理的部署可以提高网络的覆盖范围、连通性和能量效率。磁性细菌是一类能够感知地球磁场并沿磁场方向游动的微生物。在BMO算法中，模拟磁性细菌的这种趋磁
软件算法开发·2025-03-10 12:25

SQL Server 性能优化最佳实践

本文将深入剖析SQLServer性能优化的关键技术，从诊断工具使用到实战调优策略，提供一套完整的优化闭环方案。一、性能分析：定位瓶颈的科学方法1.1内置监控工具实战1
Morris只会敲命令·2025-03-10 11:23

代码托管平台的选择：Gitee的本土化优势与高效开发实践

简洁的中文界面与本地化技术支持，进一步优化了用户体验，尤其适合国内开发团
kuaile0906·2025-03-10 11:23

多宠识别：基于计算机视觉的智能宠物管理系统架构解析

行业痛点与技术方案演进在多宠家庭场景中，传统方案面临三大技术瓶颈：1.生物特征混淆：同品种/毛色宠物识别准确率低于65%2.动态场景适应：进食/奔跑状态下的误检率达30%+3.数据孤岛问题：离线设备无法实现持续学习优化快瞳科技采用
深圳市快瞳科技有限公司·2025-03-10 11:49

技术解析：格意互联商城系统（多端适配+开源二次开发

系统基于JAVA技术栈构建，采用SpringBoot+JPA作为后端框架，前端用户端使用UniApp实现跨平台兼容，管理端基于Vue+ElementUI开发，具备高扩展性与灵活性111。
西安漫格科技·2025-03-10 10:17

Claude更新王炸功能：一键生成、评估、优化提示词！

要想挖掘一座金矿，你得先学会使用铲子。类似地，要想让LLM模型或生成式AI工具更好的为你服务，你得先学会“写提示词”。提示词就是敲开AI大门的那把钥匙，相同的任务目标，不同的提示词得到的结果可能截然不同。好的提示词是高质量输出内容的前提条件。关于提示词的教程，我已经写了很多，感兴趣的小伙伴可以在文末按需学习。当前生成式AI最强大的能力是什么？生成。既然是这样，那么为什么不让AI自己根据我们的任务需
AI信息Gap·2025-03-10 10:46

使用Java进行加密狗相关程序优化

个人心得1.加密狗通信优化-减少不必要的交互-分析加密狗操作流程，去除冗余的读取或写入操作。例如，如果在初始化阶段已经获取了某些配置信息且在后续流程中不会改变，就不需要重复读取。
加密狗定制分析赋值·2025-03-10 10:12

AI 大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化

AI大模型应用数据中心建设：数据中心成本优化1.背景介绍在人工智能（AI）和大模型应用的快速发展中，数据中心（DataCenter）成为了一个至关重要的组成部分。
杭州大厂Java程序媛·2025-03-10 09:38

物联网中如何解决网络复杂性的问题

以下是一些解决物联网网络复杂性问题的策略和方法：1.网络架构优化1.1分层架构采用分层的网络架构可以简化网络设计和管理。常见的分层架构包括：感知层：负责数
小赖同学啊·2025-03-10 09:03

Process-based Self-Rewarding Language Models 论文简介

基于过程的自奖励语言模型：LLM优化的新范式引言大型语言模型（LLM）在多种任务中展现出了强大的能力，尤其是在使用人工标注的偏好数据进行训练时。
ZHOU_CAMP·2025-03-10 08:31

鸿蒙开发API 12 完全解析：核心技术升级与开发实战

文章目录一、API12架构全景图1.1系统架构层次1.2API12核心模块对比二、ArkUI3.0革命性升级2.13D图形能力2.1.13D组件基础结构2.1.2物理引擎集成2.2新增组件库三、分布式能力增强
北辰alk·2025-03-10 08:00

Vue 组件化开发指南：构建高效、可维护的前端应用

每个组件负责特定的功能或UI部分，并且可以独立开发、测试和维护。通过组
m0_73523460·2025-03-10 08:59

实战1. 利用Pytorch解决 CIFAR 数据集中的图像分类为 10 类的问题

注意：因为我们实战1里只讨论最简单的神经网络构建，所以准确率达到0.5以上就符合我们的目标，后面会不断学习新的模型进行优化CIFAR的数据集如下图所示：我们大概所需要的功能包如下：importnumpyasnpimpor
啥都鼓捣的小yao·2025-03-10 08:57

Vue 框架深度解析：源码分析与实现原理详解

Diff算法实现3.1Diff算法流程图3.2核心Diff源码四、模板编译全流程剖析4.1编译流程图4.2编译阶段源码五、组件系统与生命周期5.1组件初始化流程5.2生命周期源码触发点六、异步更新队列与性能优化
北辰alk·2025-03-10 08:25

Training-free Neural Architecture Searchthrough Variance of Knowledge of Deep Network Weights（预览版本）

神经架构搜索(NAS)旨在通过遵循明确定义的优化范式来弥补这一差距，该范式系统地寻找最佳架构，给定客观标准，例如最大分类准确度。
境心镜·2025-03-10 08:54

分子动力学仿真软件：GROMACS_（12）.并行计算与性能优化

并行计算与性能优化并行计算的基本概念并行计算是指同时使用多个计算资源（如处理器、计算节点等）来执行计算任务，以提高计算效率和速度。
kkchenjj·2025-03-10 08:54

FreeRTOS内存管理之heap_4.c源码解析

最简单，，具有确定性，从静态数组中分配内存，不允许释放内存，不会导致内存碎片化，一锤子买卖，不算真正的动态内存分配；heap_2——非确定性，允许释放内存，但不会合并相邻的空闲块，也就是说没有内存碎片优化措施
星辰&流星·2025-03-10 08:23

linux识别不到板载raid,linux server 不要用bios自带的板载raid

IfyoumeantheRAIDcontrollerbuiltintothemotherboard,I'dAVOIDIT.It'snottruehardwareRAID.linuxMotherboardRAIDisregardedastheworstofRAIDs
weixin_39699163·2025-03-10 07:53

Arduino、BeagleBoneBlack、树莓派、Debian Linux 学习手记

1、USB上网用本地连接给BBB的那个网口做Internet共享，一点确定就蓝屏，蓝屏了十次以后我打算放弃了，期间还想着重装系统。后来试了试交叉网线，居然成功了，也因此发现了问题所在。享受Internet共享的那个网口，它在被提供服务时IP会被迫变成192.168.137.1，而BBB的那个网口可不允许你做这种事情，它的默认IP必须是192.168.7.1。所以，这种改动直接让驱动程序崩溃了，导致
safirst·2025-03-10 07:22

qt中常见的类

QObject├──QCoreApplication│├──QGuiApplication││└──QApplication│││├──QTimer│├──QThread│├──QEventLoop│└
kamisama_zhu·2025-03-10 07:50

基于PyTorch的深度学习5——神经网络工具箱

•如何选择优化器。•动态修改学习率参数。5.1核心组件神经网络核心组件不多，把这些组件确定后，这个神经网络基本就确定了。这些核心组件包括：1)层：神经网络的基本结构，将输入张量转换为输出张量。
Wis4e·2025-03-10 07:49

2024年大数据最新图解curator如何实现zookeeper分布式锁_curator 锁(3)

四、InterProcessMute实现分布式锁原理1、加锁流程（acquire()方法）0）加锁流程图1）internalLock()LockDatainternalLock()方法逻辑2）LockInternals
2401_84183802·2025-03-10 07:47

分布式锁—7.Curator的分布式锁

Semaphore源码1.Curator的可重入锁的源码(1)InterProcessMutex获取分布式锁(2)InterProcessMutex的初始化(3)InterProcessMutex.acquire
东阳马生架构·2025-03-10 07:47

支持向量机 SVM 简要介绍

）下面是我在学习过程中遇到的对我很难理解的概念和我抄下来的笔记主要资料来源：《统计学习方法》，维基百科拉格朗日对偶问题是什么假设f(x),ci(x),hj(x)是定义在Rn上的连续可微函数，考虑以下最优化问题
_夜空的繁星_·2025-03-10 06:16

安卓手机电脑如何让浏览器或者下载程序或者健康监控设备应用软件下载中或者监听中长期运行而不被系统自动关闭

1.设置搜索启动管理，改为手动管理，并勾选允许后台运行，允许自动启动2.设置搜索电池优化，关闭相关应用的允许电池优化3.上划或者按住中间Home键不动调出正在运行应用，在正在运行
suirosu·2025-03-10 06:45

Android View 设置背景方式全解析

从简单的纯色背景到复杂的动态效果，背景设置不仅影响界面美观，还与性能优化和内存管理密切相关。
&有梦想的咸鱼&·2025-03-10 06:14

支持向量机——SVM

支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中的最大间隔的线性分类器，其学习的优化目标便是间隔最大化，因此，支持向量机本身可以转换一个凸二次规划求解问题。
big_matster·2025-03-10 06:42

P8799 [蓝桥杯 2022 国 B] 齿轮

P8799[蓝桥杯2022国B]齿轮-洛谷思路一遍历动态数组，复杂度O（N），70%超时思路二用unordered_set优化65%超时；思路三先预处理AC#include#defineendl'\n'
爱沙尼亚警戒号·2025-03-10 05:39

基于STM32的低功耗遥控器设计详解与实践

文章介绍了如何选择合适的STM32型号、无线通信模块的选择与优化、电源管理策略的设计，以及嵌入式软件的开发。
红钻头机·2025-03-10 05:36

物联网通过数字孪生技术实现设备状态的实时仿真和优化

它结合了物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）和仿真技术，能够实现对设备状态的实时监控、预测和优化。
小赖同学啊·2025-03-10 05:36

从零开始封装React UI 组件库并发布到NPM

这篇文章您将学会1.如何从零开始搭建属于自己的reactui组件库,并发布到npm开源.2.如何从零配置webpack打包项目,例如jsx,less等打包处理.3.发布到npm有哪些注意事项?
winyh5·2025-03-10 05:05

自动化测试中的等待机制优化：显式等待 vs 隐式等待

本文聚焦于两种主流等待机制——显式等待（ExplicitWait）与隐式等待（ImplicitWait），从原理、适用场景、优缺点对比到优化实践，结合真实案例与代码示例，为测试团队提供系统性优化方案，助力提升测试效率与可靠性
测试渣·2025-03-10 05:05

优化UDP在实时传输中的可靠性

虽然UDP（用户数据报协议）本身是无连接的、不可靠的传输协议，但在实时音视频传输等需要低延迟的应用中，可以通过一些机制来优化其可靠性。
白总Server·2025-03-10 05:05

【收藏】ansible可视化自动化平台-semaphore详细搭建教程

1、简介SemaphoreUI是一个开源的CI/CD工具，专注于简化和自动化软件交付流程，可轻松管理和运行Ansibleplaybook，提供了一个直观的Web用户界面（UI），帮助DevOps团队轻松管理任务
玄学魔术师·2025-03-10 04:30

pyqt 获取 UI 中组件_网易友品 Android 客户端组件化演进

原文作者：简书-四单老师项目背景主站业务经历了长期的迭代维护，业务的增长同时带来每个版本业务量繁重，迭代周期很快。同时团队也在不断的扩张，对应拆分了组内不同的业务线对接不同业务线的需求，最初的Android客户端单一的设计架构已经逐渐不满足快速的业务开发需求。历经组内讨论开始对项目整理进行组件化的迁移，通过组件化的方式满足不同业务线业务开发的稳定性，是迭代开发更灵活，组内协作开发效率得到提升。同时
weixin_40002846·2025-03-10 04:00

**pyqt 引入 qt designer 设计ui的方式

1.继承的方式fromPyQt5.QtWidgetsimportQApplication,QWidgetimportsysfromPyQt5importQtCore,QtGui,QtWidgetsclassUi_Form
sky0Lan·2025-03-10 04:30

【PyQt5 应用程序】开启PyQt5入门之旅

通过结合Python的易用性和Qt的强大功能，PyQt让开发现代GUI应用变得既简单又有趣。本教程旨在为有志于学习如何使用PyQt开发桌面应用程序的开发者提供一个实用的起点。
Mr数据杨·2025-03-10 04:29

Python GUI测试实战：Selenium与PyQt的联合应用

本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以
步入烟尘·2025-03-10 04:59

Spring Event实例

1.定义事件类//设备故障事件（携带设备ID、故障描述、故障级别）publicclassEquipmentFailureEventextendsApplicationEvent{privateStringequipmentId
五块钱三个·2025-03-10 04:59

【Transformer优化】Transformer的局限在哪？

自2017年Transformer横空出世以来，它几乎重写了自然语言处理的规则。但当我们在享受其惊人的并行计算能力和表征能力时，是否真正理解了它的局限性？本文将深入探讨在复杂度之外被忽视的五大核心缺陷，并试图在数学维度揭示其本质。一、全局注意力的"诅咒"：从**O(n²)**到O(n³)的计算困境自注意力机制的数学表达式：Attention(Q,K,V)=softmax(QK⊤dk)V\text{
T-I-M·2025-03-10 04:26

【Java代码审计 | 第十三篇】XXE漏洞成因及防范

文章目录XXE漏洞成因解析XML的Java方法DocumentBuilder（原生，可回显）SAXReader（DOM4J，第三方库）SAXBuilder（JDOM，第三方库）SAXParserFactory
秋说·2025-03-10 04:24

PyQt组件间的通信方式

PyQt组件间的通信方式1.组件介绍1.1组件的定义1.2组件的分类2.组件的通信方式2.1信号与槽（Signal&Slot）1.组件介绍在Qt框架中，‌组件‌（Component）是构建图形用户界面（GUI
cclsdxs·2025-03-10 04:54

Windows下的PaddleOCR本地部署

目录一、环境配置（一）PaddlePaddle运行环境部署1.安装anaconda（网上教程很多很详细）2.创建环境3.激活环境并在该环境下安装PaddlePaddle框架4.下载requirments.txt
wangkun_cl·2025-03-10 03:22

YOLOv7-Tiny：轻量化实时目标检测的革新实践

二、模型架构创新主干网络优化深
追寻向上·2025-03-10 03:21

Ollama Modelfile详解及验证

1格式2示例2.1基础Modelfile2.2查看Modelfile2.2.1llama3.2Modelfile2.2.2Deepseek-r1:1.5bModelfile3指令3.1FROM(Required
Karl_zhujt·2025-03-10 03:50

Android 应用中的 Fragment 状态保存技巧

特别是在处理用户界面（UI）的不同部分时，Fragment能帮助我们创建模块化和灵活的界面设计。然而，在使用Fragment时，如何有效地保存和恢复Fragment的状态是个常见问题。
t0_54coder·2025-03-10 03:20

已解决：配置了Swagger，但Swagger-ui.html网页打不开

解决方法：在pom中把swagger降级如果你是3.0.0，降到2.9.2即可，再进入Swagger-ui.html就可以了io.springfoxspringfox-swagger22.9.2io.springfoxspringfox-swagger-ui2.9.2
PinkandWhite·2025-03-10 03:18

Qt creator中项目的构建配置和运行设置

一.构建影子构建（Shadowbuild）QtCreator默认使用影子构建方式（Shadowbuild），这种构建项目的方式是将构建过程中的中间文件和目标程序都放到独立的构建目录中，实现源代码目录和构建目录的彻底分离
奋斗老实的农村人·2025-03-10 03:48

排查和解决线程池瓶颈问题案例

本文将分享一个实际案例，介绍如何通过日志分析和线程池优化来解决系统中的性能瓶颈问题。问题背景在我们的系统中，有一个基于Spring的事件监听机制，用于处理长连接消息的回调。
gallonyin·2025-03-10 02:14
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