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【RAG
实战
】语言模型基础
语言模型赋予了计算机理解和生成人类语言的能力。它结合了统计学原理和深度神经网络技术,通过对大量的样本数据进行复杂的概率分布分析来学习语言结构的内在模式和相关性。具体地,语言模型可根据上下文中已出现的词序列,使用概率推断来预测接下来可能出现的词汇。接下来主要介绍一些基础的语言模型,如Transformer、自动编码器、自回归模型等。2.1TransformerTransformer模型是深度学习,尤
sysu_lluozh
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2025-05-20 23:28
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RAG
语言模型
人工智能
自然语言处理
BERT模型原理与代码
实战
案例讲解
1.背景介绍1.1自然语言处理的演进自然语言处理(NLP)旨在让计算机理解和处理人类语言,其发展经历了漫长的历程:早期阶段:基于规则的方法,通过人工编写规则来解析和理解语言,但泛化能力有限。统计语言模型:利用统计方法学习语言模式,例如N-gram模型,但缺乏语义理解能力。深度学习:利用神经网络学习语言的深层特征,例如Word2Vec、RNN、LSTM等,语义理解能力显著提升。1.2BERT的诞生B
AI大模型应用之禅
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2025-05-20 22:58
人工智能数学基础
计算科学
神经计算
深度学习
神经网络
大数据
人工智能
大型语言模型
AI
AGI
LLM
Java
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架构设计
Agent
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解锁域名商业潜力:中小企业与创业者的
实战
指南
本文将深度解析域名商业化货币化的
实战
策略,结合全球最新案例与数据,为中小企业和创业者提供可落地的价值挖掘方案。
boyedu
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2025-05-20 22:24
终端域名
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人工智能
开发语言
域名
终端域名
精益数据分析(72/126):MVP的核心法则——消除阻碍与聚焦关键指标
今天,我们结合qidiq的
实战
案例与《精益数据分析》的方法论,探讨最小可行化产品(MVP)的核心法则:用最短路径验证核心价值,用单一关键指标驱动迭代,避免资源浪费在非核心环节。
lilye66
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2025-05-20 22:51
精益数据分析
数据分析
数据挖掘
MCP:编程
实战
,基于 SSE 传输方式的客户端编码实现
本文是MCP(模型上下文协议)系列的第四篇文章。上文介绍了MCP服务端的服务类型与编程实现。本文介绍MCP客户端的编程实现(网上有不少介绍MCP协议的文章,但关于MCP客户端的编程实践的文章很少,特别是基于sse传输方式的实现)。本文主要内容如下:MCP的Client-Server生命周期MCP客户端的编码实现,包括与服务端连接的握手、与服务端的操作交互(调用工具、获取提示模板、读取资源)客户端的
大语言模型
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2025-05-20 21:48
程序员
llama
人工智能
AI大模型
大模型应用
LLM
MCP
前端领域必备:Node.js 与前端安全性能提升
通过项目
实战
案例,展示了如何在
大厂前端小白菜
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2025-05-20 20:44
前端开发实战
前端
node.js
安全
ai
从0到1
实战
Vert.x:如何用8行代码打造轻量级实时消息系统,挑战Spring Boot的性能极限?
关注墨瑾轩,带你探索Java的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手!技术宝库已备好,就等你来挖掘!订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单!即刻启航,编程之旅更有趣!了解!看来你对轻量级的微服务框架情有独钟,SpringBoot虽好,但有时候我们确实需要更灵活、更高效的解决方案,这时候Vert.x就闪亮登场了。Vert.x是一个基于事件驱动、非阻塞的Java框架,它以其轻量、高性能和灵活性著称,尤其适合构建响应
墨瑾轩
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2025-05-20 20:43
一起学学Java【一】
spring
boot
后端
java
深度可分离卷积
实战
(2)模型定义代码
#定义深度可分离卷积层,torch没有实现,tf有实现classDepthWiseConv2d(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,bias=True):super(DepthWiseConv2d,self).__init__()#这里写为super().__init
何仙鸟
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2025-05-20 20:43
深度学习
神经网络
cnn
我的创作纪念日
机缘提示:可以和大家分享最初成为创作者的初心例如:
实战
项目中的经验分享日常学习过程中的记录通过文章进行技术交流…收获提示:在创作的过程中都有哪些收获例如:获得了多少粉丝的关注获得了多少正向的反馈,如赞、
工藤新一¹
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2025-05-20 19:07
c++
基于SpringBoot的家政预约系统
专栏推荐:前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、Vue项目源码、SSM项目源码、微信小程序源码精品专栏:Java精选
实战
项目源码、Python精选
实战
项目源码、大数据精选
实战
项目源码系统展示
计算机学姐
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2025-05-20 19:06
Java精选实战项目源码
SpringBoot源码
Vue源码
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后端
java
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intellij-idea
spring
tomcat
PyTorch深度学习
实战
(18)—— 可视化工具
在训练神经网络时,通常希望能够更加直观地了解训练情况,例如损失函数曲线、输入图片、输出图片等信息。这些信息可以帮助读者更好地监督网络的训练过程,并为参数优化提供方向和依据。最简单的办法就是打印输出,这种方式只能打印数值信息,不够直观,同时无法查看分布、图片、声音等。本节介绍两个深度学习中常用的可视化工具:TensorBoard和Visdom。1.TensorBoard最初,TensorBoard是
shangjg3
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2025-05-20 19:04
人工智能
深度学习
pytorch
人工智能
神经网络
Android经典
实战
之Kotlin Multiplatform跨平台开发
本文首发于公众号“AntDream”,欢迎微信搜索“AntDream”或扫描文章底部二维码关注,和我一起每天进步一点点什么是KMPKotlinMultiplatform(KMP)是JetBrains开发的一项开源技术,它允许开发者在多个平台上创建应用程序,同时高效地重用代码,保留原生编程的优势。KMP支持在iOS、Android、macOS、Windows、Linux等多种操作系统上运行应用程序。
AntDreamer
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2025-05-20 19:33
kotlin
android
kotlin
开发语言
ios
java
Java线程池参数配置黄金法则:CPU密集型与IO密集型任务的线程池优化
实战
本文深入分析Java线程池参数配置的黄金法则,针对CPU密集型与IO密集型任务提供理论依据和
实战
代码,帮助开发者避免性能陷阱,构建高效稳定的并发应用。
Android洋芋
·
2025-05-20 19:03
Java线程池
CPU密集型
IO密集型
性能优化
动态调优
拒绝策略
【多模态大模型
实战
】 搭建通义千问Qwen 2.5-VL-7B-Instruct多模态模型,以及推理微调
模型信息Qwen2.5是Qwen大型语言模型的最新系列。对于Qwen2.5,我们发布了从0.5亿到72亿参数不等的一系列基础语言模型和指令调优语言模型。Qwen2.5在Qwen2的基础上带来了以下改进:拥有了显著更多的知识,并且在编码和数学方面的能力得到了极大提升,这得益于我们在这些领域开发的专门专家模型。在指令遵循、生成长文本(超过8000个标记)、理解结构化数据(如表格)以及生成结构化输出(特
AI智韵
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2025-05-20 18:03
大模型论文翻译与实战
人工智能
语言模型
深度学习
鸿蒙系统固件提取与分析:深入底层的研究方法
文章涵盖核心概念、数学原理、
实战
操作及工具推荐,为嵌入式系统开发者、安全研究员和
操作系统内核探秘
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2025-05-20 17:57
OS
harmonyos
华为
ai
HarmonyOS
实战
:3秒实现一个自定义轮播图
前言轮播图作为应用程序中最普通使用的控件被广泛应用,相信对于来发者来说并不陌生。在Android中实现一个轮播图很多选择使用第三方的插件,毕竟在有限的开发排期中自己动手去实现一个轮播图并不那么简单,需要考虑的细节很多。不过在HarmonyOS中实现一个轮播图却是十分的简单,本篇文章教你在最短的时间内快速实现一个自定义的轮播图,建议点赞收藏!实现效果需求分析支持自定义循环播放,自动播放。支持自定义播
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2025-05-20 17:35
harmonyos
DeepSeek在元宇宙中的数字分身构建(附DeepSeek行业解决方案100+)
DeepSeek-行业融合之万象视界(附
实战
案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略:多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来,希望帮助更多的人DeepSeek
fanxbl957
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2025-05-20 17:24
人工智能理论与实践
deepseek
人工智能
元宇宙
TPshop学习(4)TPshop目录结构
学习内容:https://www.kancloud.cn/tpshop/thinkphp5/280417ThinkPhP5项目
实战
(第四讲):请看下面的图,左边是thinkphp5的目录,右边是tpshop
phper8
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2025-05-20 16:52
php
数据科学和机器学习的“看家兵器”——pandas模块 之一
4.1pandas数据结构一、课程目标二、Series对象介绍三、DataFrame对象介绍四、Series和DataFrame在具体应用中的注意事项(一)Series注意事项(二)DataFrame注意事项五、
实战
案例案例
波涛浪子
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2025-05-20 16:50
Python教程
机器学习
pandas
人工智能
【
实战
】nohup、Supervisor、systemd后台管理终极对比(选型指南)
文章目录引言nohup简介Supervisor简介systemd简介三者核心对比总结适用场景推荐结尾引言在Linux/Unix系统中,让程序在后台稳定运行是开发、运维工作中的基础操作。常见的后台管理工具包括nohup、Supervisor和systemd。不少人初期用nohup简单启动程序,后面项目规模变大,就遇到了日志混乱、进程丢失、缺乏管理等问题;这时就会考虑更专业的工具,比如Supervis
XMYX-0
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2025-05-20 15:47
程序启动方式
揭秘安全性测试:守护数字世界的隐形卫士
二、一探安全性测试的究竟三、安全性测试的“十八般武艺”(一)漏洞扫描:揪出隐藏的安全隐患(二)渗透测试:模拟黑客的
实战
演练(三)安全配置检查:筑牢安全防线的基础(四)密码破解测试:捍卫账号安全的关键四、
大雨淅淅
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2025-05-20 15:13
运维测试
开发语言
安全性测试
压力测试
单元测试
零Gas授权
实战
:用线下签名玩转智能合约 Permit 机制
链下签名应用场景Permit原理简述
实战
:从合约到前端完整实现安全注意事项总结链下签名背景在以太坊智能合约开发中,很多初学者经常面临这样一个问题:ERC20代币授权必须先调用链上合约的approve()
岁月无痕_2020
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2025-05-20 15:43
智能合约
智能合约
深入浅出 IPFS 在 DApps 和 NFT 中的应用:以 Pinata
实战
为例
目录IPFS背景什么是IPFS?IPFS在DApps与NFT中的作用什么是Pinata?为什么使用它?使用原生IPFS上传下载文件(HTML+JavaScript示例)使用Pinata上传下载文件(HTML+JavaScript示例)注册并创建APIKey使用Pinata上传文件和JSON总结IPFS背景随着Web3和去中心化应用(DApps)的快速发展,越来越多开发者开始接触并使用IPFS。特别
岁月无痕_2020
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2025-05-20 15:43
智能合约
区块链
智能合约
【万字长文】MCP深度解析:打通AI与世界的“USB-C”,模型上下文协议原理、实践与未来
LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的
实战
指南
吴师兄大模型
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2025-05-20 14:11
现代大模型技术与应用
人工智能
MCP
AI
大模型
LLM
python
模型上下文协议
智能合约调用全景
实战
:前端 JS 与后端 Java 两种方式全面解析
目录前言前端调用以太坊合约新建一个智能合约将合约部署到Hardhat本地链前端(HTML+JavaScript)调用合约后端调用以太坊合约生成java类调用智能合约(maven插件方式)不生成Java类,通过合约ABI直接调用智能合约前后端调用方式对比开发建议结语前言随着Web3的兴起,越来越多的开发者开始关注如何从传统开发语言如Java,或前端语言JavaScript与智能合约进行交互。在本文中
岁月无痕_2020
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2025-05-20 14:39
智能合约
前端
智能合约
从零开始学习three.js(18):一文详解three.js中的着色器Shader
本文将深入解析Three.js中着色器的核心概念、实现原理及
实战
应用,并结合代码示例帮助读者全面掌握这一关键技术。核心特点:一、着色器基础与分类1.1顶点着色器(VertexShader)顶点
前端小崔
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2025-05-20 14:37
three.js
学习
javascript
着色器
webgl
3d
前端
数据可视化
Scrapy日志全解析:配置技巧、性能监控与安全审计
实战
案例
Scrapy作为Python生态中最流行的爬虫框架之一,其内置的日志系统基于Python标准库logging模块,提供了灵活且强大的日志管理功能。本文深入探讨Scrapy2.11.1中日志系统的核心功能,包括日志级别、配置方法、高级定制技巧及实际应用场景,并提供代码示例帮助开发者快速上手。通过合理配置日志,开发者可以显著提升爬虫调试效率、监控爬取状态并排查潜在问题。一、为什么需要日志系统?在爬虫开
梦想画家
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2025-05-20 14:36
数据分析工程
#
python
scrapy
数据工程
爬虫
计算机视觉算法
实战
——实时目标检测
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.计算机视觉与实时目标检测领域介绍计算机视觉作为人工智能的重要分支,致力于让计算机具备理解和解释视觉世界的能力。而目标检测(ObjectDetection)则是计算机视觉中最基础也最具挑战性的任务之一,它不仅要识别图像中的物体类别,还要精确定位它们的位置(通常用边界框表示)。实时目标
喵了个AI
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2025-05-20 14:06
计算机视觉实战项目
计算机视觉
算法
目标检测
C++递归与递推,从概念到
实战
一、递归与递推:两种逆向思维的算法思想在算法设计中,**递归(Recursion)和递推(Recurrence)**是两种处理问题的核心思路,常用于解决具有重复子问题或递推关系的场景。它们的核心区别在于:递归:从问题本身出发,将复杂问题分解为规模更小的同类子问题,通过函数自身调用逐层解决,最终回溯得到结果(自顶向下)。递推:从已知的初始条件出发,通过递推公式逐步推导,最终得到目标结果(自底向上)。
光の
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2025-05-20 13:04
c++
算法
开发语言
大模型复杂问题破局:思维树(ToT)技术
实战
指南
在开发大语言模型(LLM)应用时,我们常遇到这样的困境:面对数学推理、战略规划等复杂任务,即使使用链式思考(CoT)提示,模型仍容易陷入单一路径的局限,无法有效探索多种可能。比如“算24游戏”中,模型可能因执着于某一种计算顺序而卡壳。这时,**思维树(TreeofThoughts,ToT)**技术就能发挥关键作用——它通过构建“思维树”结构,让模型像人类一样系统性地试错、评估和回溯,大幅提升复杂问
佑瞻
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2025-05-20 13:04
提示词工程
人工智能
提示词工程
prompt
大模型开发必学:自动推理与工具调用(ART)技术
实战
攻略
在调试大语言模型(LLM)处理复杂任务时,你是否经常陷入这样的困境?面对需要多步推理和工具辅助的需求(比如计算企业季度营收增长率、解析多语言合同条款),传统方法要么依赖大量手写示例进行少样本提示,要么需要反复编写工具调用脚本,不仅开发效率低,而且模型泛化能力差。例如,让模型计算“某地区近五年GDP增长率的趋势变化”,既要调用数据库获取历史数据,又要进行统计分析,手动设计每一步提示词往往耗时耗力。今
佑瞻
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2025-05-20 13:04
提示词工程
人工智能
提示词工程
prompt
OpenCV计算机视觉
实战
(1)——计算机视觉简介
OpenCV计算机视觉
实战
(1)——计算机视觉简介0.前言1.计算机图像学历史2.图像信息检索3.图像处理3.1表示3.2操作3.3灵活性3.4可重现性4.数字图像处理小结0.前言随着计算机和摄影技术的发展
AI technophile
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2025-05-20 13:31
OpenCV项目实践指南
计算机视觉
opencv
人工智能
Redis面试题学习心得:53道八股文背后的核心知识体系解析
近期发现一份实用的《Redis面试题,53道Redis八股文》文档(地址:https://www.wanxiangyundang.top/books/Redisms),涵盖了从基础原理到
实战
优化的核心知识点
冰蓝世界
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2025-05-20 13:30
Redis
redis
数据库
缓存
计算机视觉算法
实战
——基于YOLOv8的行人流量统计系统
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨引言:智能客流分析的市场需求在零售、交通、安防等领域,准确的行人流量统计对于商业决策、公共安全管理和资源调配至关重要。传统基于红外或压力感应的统计方法存在安装复杂、精度有限等缺点。本文将详细介绍如何使用YOLOv8目标检测算法构建一套高效、精准的行人流量统计系统,并提供完整的代码实现,
喵了个AI
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2025-05-20 13:00
计算机视觉实战项目
YOLO
计算机视觉
算法
人工智能
计算机视觉算法
实战
——驾驶员安全带检测
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨
喵了个AI
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2025-05-20 13:30
计算机视觉实战项目
计算机视觉
算法
人工智能
计算机视觉算法
实战
——相机标定技术
✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.引言:相机标定技术概述相机标定(CameraCalibration)是计算机视觉领域的基础技术之一,其核心目的是确定相机的内部参数(如焦距、主点、畸变系数等)和外部参数(如相机在世界坐标系中的位置和方向)。准确可靠的相机标定结果是实现三维重建、立体视觉、增强现实等高级计算机视觉应用
喵了个AI
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2025-05-20 13:30
计算机视觉实战项目
数码相机
计算机视觉
算法
RecyclerView性能优化全攻略:从零到一打造丝滑体验
本文将从原理到
实战
,全面解析RecyclerView的性能优化策略,帮助开发者打造丝滑流畅的列表体验。一、基础优化策略1.1布局优化简化布局层级是提高R
Android洋芋
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2025-05-20 12:54
Android性能优化
RecyclerView
DiffUtil
Glide
内存泄漏预防
滑动优化
图片加载优化
在线播放器项目
实战
:流媒体技术与应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在线播放器是一种应用,让用户无需下载即可实时流式传输和观看视频和音频内容。它支持流媒体技术、多种编解码器、广告插入和播放控制等关键功能。本文将探讨其核心技术、文件结构、开发环境与框架、功能实现及安全性与隐私问题,旨在为开发者提供一个全面的在线播放器开发指南。1.在线播放器定义与核心功能在数字媒体时代,信息的呈现方式变得多种多样,其中在线播放器作为内容消费的主流
孟园香
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2025-05-20 11:50
JavaScript面试题之闭包详解
JavaScript闭包详解:从原理到
实战
应用一、闭包的定义闭包(Closure)是JavaScript中一个核心且强大的特性。
前端小崔
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2025-05-20 11:49
前端
javascript
开发语言
ecmascript
面试
前端
解锁MySQL性能调优:高级SQL技巧
实战
指南
高级SQL技巧:解锁MySQL性能调优的终极指南开篇当前,随着业务系统的复杂化和数据量的爆炸式增长,数据库性能调优成为了技术人员面临的核心挑战之一。尤其是在高并发、大数据量的场景下,SQL查询的性能直接影响到整个系统的响应速度和稳定性。为此,本文将聚焦于高级SQL技巧,特别是MySQL性能调优技术,提供一系列极具实用性的解决方案,助力数据库开发者和数据分析师在工作中游刃有余。本文不仅涵盖高性能查询
在未来等你
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2025-05-20 11:46
Java场景面试宝典
SQL
MySQL
性能调优
数据库开发
数据处理
《IFC 与 STP 格式转换核心技术:建筑信息模型到 CAD 模型的跨领域转换
实战
(含迪威模型避坑指南)
引言在建筑信息模型(BIM)与制造业领域,数据在不同软件和系统间的高效流转至关重要。IFC(IndustryFoundationClasses)和STP(STEP)是两种重要的数据交换格式,前者是BIM行业的国际标准,后者则在制造业广泛应用。将IFC文件转换为STP格式,有助于打破行业壁垒,实现建筑模型数据在制造、工程分析等场景中的再利用。本文将深入剖析IFC与STP格式的特性,并详细介绍软件转换
3D小将
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2025-05-20 11:46
迪威模型
联讯软件
SolidWorks模型
UG模型
Rhino模型
SketchUp模型
catia模型
MMD模型
STL模型
Android15音频进阶之AAudio线程死锁
实战
案例(一百二十)
简介:CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶
实战
》一书作者新书发布:《Android系统多媒体进阶
实战
》优质专栏:Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】优质专栏:多媒体系统工程师系列
Android系统攻城狮
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2025-05-20 09:39
音视频
android
Android Studio 新手必知的移动开发技巧
通过10个
实战
技巧+5个典型场景案例,帮助开发者快速掌握移动开发效率提升方法。1.背景介绍1.1目的和范
移动开发前沿
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2025-05-20 09:06
移动端开发宝典
android
studio
android
ide
ai
IT基础设施详细介绍
我是公众号「想吃西红柿」「云原生运维
实战
派」作者,对云原生运维感兴趣,也保持时刻学习,后续会分享工作中用到的运维技术,在运维的路上得到支持和共同进步!
尘嫣慕曦
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2025-05-20 09:04
运维
运维
linux
服务器
学习
Orange3
实战
教程:无监督---流形学习
流形学习(ManifoldLearning)非线性降维技术。输入•数据:输入数据集输出•转换后的数据:降维后的数据集(低维坐标表示)流形学习是一种在高维空间中发现非线性流形结构的方法。该部件输出的新坐标对应一个二维空间,降维后的数据可以通过散点图(ScatterPlot)或其他可视化部件进行展示。流形学习方法选择:•t-SNE•MDS(另见MDS部件)•Isomap•局部线性嵌入(LocallyL
err2008
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2025-05-20 08:04
Orange3
实战教程
机器学习
数据分析
深度学习
人工智能
数据挖掘
orange3中文版
前端canvas项目
实战
——在线图文编辑器(十):小地图MiniMap(上)
目录前言一、效果展示二、实现步骤0.行动前的思考1.为小地图更新「背景图」2.为小地图更新「滑动窗口」2.1获取新的滑动窗口「宽高」2.2获取新的滑动窗口「位置」3.为小地图更新「遮罩」后记前言上一篇博文中,我们引入了「逻辑画布」的概念,让整个工具的页面看起来“专业”了很多。这也为后续的很多实用的功能打下了基础,例如本篇博文要讲到的小地图MiniMap。如果你使用过市面上的一些图文编辑器,或者玩过
IMplementist
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2025-05-20 08:04
前端
编辑器
html5
react
fabric.js
canvas
Spring Cloud Gateway:后端领域的流量管理神器
通过源码级原理阐述、数学模型推导和完整项目
实战
,揭示其如何实现每秒数万级请求的高效处理。文章最后探讨了服务网格时代网关技术的演进
AI大模型应用实战
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2025-05-20 08:03
ai
一文看懂:多模态大模型(LMMs)与大语言模型(LLMs)的比较
更多文章见《大模型理论和
实战
》、《DeepSeek技术解析和
实战
》,一起探索技术的无限可能!【数据集篇】更多阅读:大语言模型常见任务及评测数据集汇总(一):70余个数据集!
大F的智能小课
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2025-05-20 08:33
大模型理论和实战
DeepSeek技术解析和实战
语言模型
人工智能
自然语言处理
解锁Linux网络设备驱动代码:从入门到
实战
网络设备驱动框架剖析(一)网络协议接口层(二)网络设备接口层(三)设备驱动功能层(四)设备硬件层四、代码实现关键步骤(一)设备检测与启用(二)网络设备初始化(三)数据发送功能实现(四)数据接收功能实现五、案例
实战
大雨淅淅
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2025-05-20 08:03
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linux网络协议栈
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linux
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Redis进阶知识一览
优质资源分享学习路线指引(点击解锁)知识定位人群定位Python
实战
微信订餐小程序进阶级本课程是pythonflask+微信小程序的完美结合,从项目搭建到腾讯云部署上线,打造一个全栈订餐系统。
xuhss_com
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2025-05-20 08:03
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