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RSS订阅原创 Java面经：22届考研必备技术要点
数组和链表是基础数据结构，面试中常涉及它们的特性和应用场景。数组支持随机访问，但插入和删除效率低；链表插入删除高效，但访问需要遍历。针对 Java 技术面试，尤其是面向 22 届考研背景的候选人，以下是常见面试题、技术要点及代码示例的整理。垃圾回收算法（如标记-清除、复制算法、分代收集）是面试重点。需掌握各算法的优缺点及适用场景。线程池是高频考点，核心参数包括核心线程数、最大线程数、队列类型和拒绝策略。
2025-10-13 05:27:45
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原创 JSAR打造沉浸式AR购物体验
Rokid JSAR 是一种基于 JavaScript 的增强现实开发框架，专注于为开发者提供高效、灵活的 AR 开发工具。该技术结合了 JavaScript 的易用性和 AR 的沉浸式体验，适用于多平台部署，包括移动设备和智能眼镜。Rokid JSAR 的核心优势在于其轻量化和跨平台兼容性，能够快速集成到现有项目中。
2025-10-13 05:27:00
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原创 PyTorch生成随机数据与噪声添加技巧
torch.normal() 是 PyTorch 中用于生成服从正态分布随机数的函数。该函数接受均值（mean）和标准差（std）作为参数，返回一个与输入张量形状相同的张量，其中每个元素都是从对应的正态分布中随机采样得到的。如果两者都是标量，则生成的所有随机数都来自同一个正态分布。如果其中一个是张量，则每个元素将从对应的正态分布中采样。在实际应用中，生成的数据往往需要添加噪声以模拟真实场景。噪声可以来自多种分布，常见的有高斯噪声、均匀噪声等。除了高斯噪声，还可以添加其他类型的噪声。
2025-10-13 05:26:16
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原创 51c大模型全集：高效多模态AI方案
51c大模型~合集189是一系列大规模预训练模型的集合，旨在为自然语言处理、计算机视觉和多模态任务提供高效解决方案。该合集包含多种不同架构和规模的模型，适用于不同应用场景。其核心优势在于高效的计算性能和较低的推理延迟，同时保持较高的准确率。
2025-10-13 05:25:32
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原创 Kubernetes Helm 制品管理全攻略
Helm 是 Kubernetes 的包管理工具，通过 Chart 封装应用及其依赖。管理 Helm 制品包括版本控制、存储、分发和安全性等方面。Chart 通常存储在制品仓库中，如 Helm Hub、私有 Harbor 或 JFrog Artifactory。使用 ChartMuseum 或 Harbor 搭建私有仓库。
2025-10-13 05:24:47
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原创 UNIX文件编程：从字符到行操作。
UNIX 标准文件编程库提供了一系列函数，用于文件的打开、关闭、读写等操作。这些函数封装了底层的系统调用，提供了更高层次的抽象，方便开发者进行文件操作。无格式读写函数族主要包括字符、行和块级别的读写函数，适用于不同的场景需求。
2025-10-12 23:20:37
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原创 STM32智能养殖场环境监测系统设计。
系统硬件由STM32F103C8T6最小系统板、DHT11温湿度传感器、MQ-135氨气传感器、ESP8266 WiFi模块及OLED显示屏构成。传感器数据通过ADC或数字接口传输至MCU，经处理后通过WiFi上传至云平台。ESP8266的TX/RX引脚分别连接STM32的PA10（USART1_RX）和PA9（USART1_TX），波特率设置为115200bps。MQ-135传感器输出端接入STM32的PA0引脚（ADC1通道0），参考电压设置为3.3V。
2025-10-12 23:19:56
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原创 能源AI天团：多智能体协同架构。
多智能体系统（MAS）在能源行业的应用需要解决分布式决策、动态环境适应和异构数据整合三大核心问题。纳什均衡理论为多能源主体间的博弈提供了数学基础。
2025-10-12 23:19:18
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原创 数学形态学：边缘保留的智能去噪术。
数学形态学是一种基于集合论的图像处理技术，常用于图像去噪、边缘检测和形状分析。其核心思想是通过结构元素对图像进行膨胀、腐蚀、开运算和闭运算，从而提取或消除图像中的特定结构。在保留边缘的同时去除噪声是数学形态学的重要应用之一。膨胀（Dilation）和腐蚀（Erosion）是数学形态学的基本操作。传统的均值滤波或高斯滤波在去噪的同时会模糊边缘，而数学形态学可以通过选择合适的结构元素和操作序列，在去除噪声的同时保留边缘信息。其中，$A$是输入图像，$B$是结构元素，$\hat{B}$表示$B$的反射。
2025-10-12 23:18:38
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空空如也
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