- 博客(10)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 易语言实现真人鼠标轨迹算法。
在自动化操作中，模拟真人鼠标轨迹可以避免被检测为机器人行为。贝塞尔曲线虽然常用，但并非唯一选择。以下介绍一种基于随机化和分段线性插值的算法，实现更自然的鼠标移动效果。将起点到终点的路径拆分为多个小段，每段通过线性插值生成中间点。其中 ( t ) 为插值系数（0到1之间）。通过动态调整插值步长，模拟加速和减速过程。在插值点中加入随机偏移量，模拟人手抖动。( d ) 为最大抖动幅度。
2025-10-13 04:25:18
426
原创 关闭RK3399 Buildroot中RkISP相机引擎。
在RK3399平台上运行Buildroot系统并基于Linux 6.1内核时，关闭。可能涉及内核配置、设备树修改以及用户空间组件的调整。以下是具体操作步骤。），注释或删除与RkISP相关的节点。中是否存在相关服务文件，并移除或重命名它们。重新编译设备树并更新到目标设备。取消选择相关包并重新编译系统。取消选中相关选项并保存配置。编辑设备树文件（通常为。
2025-10-13 04:24:33
274
原创 时间轮：高效定时任务管理核心。
时间轮是一种高效管理定时任务的算法，常用于大数据处理框架（如Kafka、Netty）中。其核心思想是通过环形数组模拟时钟，每个槽位对应一个时间间隔，任务根据到期时间分配到对应槽位。时间轮分为单层和多层结构，单层适用于短周期任务，多层可扩展至长周期场景。时间轮的指针以固定频率推进（例如每秒一格），触发当前槽位的任务执行。若任务周期超过时间轮总跨度，则通过递归或层级化处理。这种设计将任务调度复杂度从O(n)降至O(1)，显著优于传统优先级队列。
2025-10-13 04:23:49
405
原创 C++面向对象编程入门指南。
C++是一种面向对象的编程语言，类和对象是其核心特性。类是一种用户自定义的数据类型，用于封装数据和行为。对象是类的实例，通过对象可以访问类中定义的成员变量和成员函数。成员变量用于存储对象的状态，成员函数用于定义对象的行为。构造函数用于初始化对象，析构函数用于清理资源。构造函数与类同名，析构函数名前加。
2025-10-13 04:22:21
141
原创 植物大战僵尸融合版体验：创意玩法与资源分享。
植物大战僵尸融合版（Plants vs. Zombies Fusion）是一款基于经典游戏的创意改版，通过整合多代作品的元素并加入原创机制，为玩家带来全新体验。以下从玩法解析、资源获取、技术实现三个方面展开。融合版的核心在于混合了《植物大战僵尸》一代与二代的机制，并引入自定义内容。融合版为非官方模组，需手动下载并覆盖原版文件。
2025-10-12 23:04:49
960
原创 AI绘画工具背后的视觉技术：Stable Diffusion解析。
交叉注意力机制将文本嵌入与图像特征动态关联，实现了细粒度的文本控制。前向扩散通过逐步添加高斯噪声将原始图像转化为纯噪声，反向扩散则通过学习噪声预测模型逐步去噪，最终生成图像。前向扩散通过逐步添加高斯噪声将原始图像转化为纯噪声，反向扩散则通过学习噪声预测模型逐步去噪，最终生成图像。VAE 负责将图像压缩到潜空间，U-Net 负责预测和去除噪声，CLIP 则将文本提示转换为模型可理解的嵌入向量。VAE 负责将图像压缩到潜空间，U-Net 负责预测和去除噪声，CLIP 则将文本提示转换为模型可理解的嵌入向量。
2025-10-12 23:04:08
1055
原创 计算机毕业设计 基于EChants的海洋气象数据可视化平台设计与实现 Python 大数据毕业设计 Hadoop毕业设计选题【附源码+文档报告+安装调试】。
基于ECharts的海洋气象数据可视化平台结合Python和Hadoop技术栈，能够实现海量数据的分布式处理与动态交互展示。基于ECharts的海洋气象数据可视化平台结合Python和Hadoop技术栈，能够实现海量数据的分布式处理与动态交互展示。：使用Hadoop HDFS存储原始海洋气象数据（如风速、温度、湿度等），通过MapReduce进行数据清洗与聚合。：使用Hadoop HDFS存储原始海洋气象数据（如风速、温度、湿度等），通过MapReduce进行数据清洗与聚合。
2025-10-12 23:03:28
232
原创 数据结构之排序算法。
排序算法是计算机科学中用于将一组数据按照特定顺序重新排列的算法。常见的排序顺序包括升序和降序，排序算法广泛应用于数据库检索、数据分析、机器学习等领域。排序算法根据其时间复杂度和空间复杂度可以分为多种类型，包括比较排序和非比较排序。
2025-10-12 23:02:47
139
原创 机器学习之三大学习范式：监督学习、无监督学习、强化学习。
机器学习作为人工智能的核心领域，主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大范式。机器学习作为人工智能的核心领域，主要分为监督学习、无监督学习和强化学习三大范式。监督学习通过已标注的数据集训练模型，预测未知数据的输出。其核心是学习输入特征与输出标签之间的映射关系。监督学习通过已标注的数据集训练模型，预测未知数据的输出。其核心是学习输入特征与输出标签之间的映射关系。无监督学习从无标签数据中发现隐藏模式，常用于聚类、降维和异常检测。无监督学习从无标签数据中发现隐藏模式，常用于聚类、降维和异常检测。
2025-10-12 23:02:07
246
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人