- 博客(10)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 Maven POM依赖管理全解析
Maven 的 POM（Project Object Model）文件是 Maven 项目的核心配置文件，用于定义项目的基本信息、依赖关系、构建配置等。POM 文件采用 XML 格式，通常命名为。部分是 POM 文件中最重要的部分之一，用于定义项目所需的依赖库。，位于项目的根目录下。Maven 支持通过。
2025-10-13 05:55:28
219
原创 鸿蒙NEXT HTTP请求实战指南
该模块提供了完整的HTTP客户端功能，支持GET、POST等常见请求方法。POST请求需要额外设置请求体数据，特别是处理JSON格式数据时需注意头部设置。网络请求需要配置超时时间并处理可能出现的异常情况，确保应用稳定性。在鸿蒙NEXT中，网络请求通常通过。
2025-10-13 05:54:43
193
原创 动态增强的艺术：装饰器模式解析
装饰器模式是一种结构型设计模式，允许在不修改现有对象结构的情况下动态地扩展功能。通过将对象包装在装饰器类中，可以在运行时添加新的行为。这种模式的核心思想是组合优于继承，提供了更灵活的替代方案。装饰器模式通过一个抽象组件类定义核心功能，具体组件类实现这些功能。装饰器类继承自抽象组件类，并包含一个指向组件对象的引用。装饰器类可以在调用组件对象的方法前后添加额外的行为。具体组件类实现了这些操作，而装饰器类则通过组合方式增强这些操作。这种结构允许无限嵌套装饰器，实现多层次的功能增强。装饰器可以嵌套组合，动态地为。
2025-10-13 05:53:59
142
原创 Python集合与列表运算符全解析
集合运算符用于执行并集、交集、差集和对称差集等操作。集合是无序且不重复的元素集合，Python 提供了多种运算符来处理集合。列表是有序的可变序列，支持多种运算符操作。列表的成员检查可以通过。
2025-10-13 05:53:15
155
原创 JavaScript性能优化全链路实战指南
性能优化是前端开发的核心挑战之一。JavaScript作为现代Web应用的主要编程语言，其执行效率直接影响用户体验。以下从指标分析、工具使用到具体优化手段的全链路方案，结合代码示例说明如何系统性提升JavaScript性能。测量页面主要内容加载时间，理想值应小于2.5秒。量化用户首次交互响应延迟，目标值需低于100毫秒。
2025-10-13 05:52:31
323
原创 unity 读取PPT显示到屏幕功能。
在 Unity 中直接读取 PPT 文件并显示到屏幕是一个涉及文件解析和渲染的技术挑战。由于 Unity 原生不支持 PPT 文件解析，需要通过第三方库或工具将 PPT 转换为 Unity 可识别的格式（如图片或视频）。以下是详细实现方法。由于 Unity 原生不支持 PPT 文件解析，需要通过第三方库或工具将 PPT 转换为 Unity 可识别的格式（如图片或视频）。PPT 文件可以通过 PowerPoint 或其他工具转换为图片序列（如 PNG 或 JPG），然后在 Unity 中加载这些图片并显示。
2025-10-12 23:41:30
458
原创 机器学习中的决策树。
特征选择决定如何选择最优划分属性，常见的准则包括信息增益、信息增益比和基尼指数。树的生成通过递归分割数据直到满足停止条件，例如节点样本数小于阈值或纯度达到要求。它通过递归地分割数据集，构建树状结构，每个内部节点表示一个特征测试，每个分支代表测试结果，每个叶节点代表预测结果。决策树的核心思想是基于信息增益或基尼不纯度等指标选择最佳分割特征。其中 ( p_i ) 是第 ( i ) 类样本在数据集 ( D ) 中的比例。信息增益基于信息熵，衡量特征对数据集纯度的提升。
2025-10-12 23:40:48
287
原创 【MySQL】数据库基础。
以下内容涵盖 MySQL 的基础知识，包括安装、基本操作、表设计、查询优化等，并提供代码示例。以下内容涵盖 MySQL 的基础知识，包括安装、基本操作、表设计、查询优化等，并提供代码示例。在 Windows 上，可以从 MySQL 官网下载安装包，按照向导完成安装。安装完成后，可以通过命令行或图形化工具（如 MySQL Workbench）连接数据库。在 Windows 上，可以从 MySQL 官网下载安装包，按照向导完成安装。输入密码后，进入 MySQL 交互式命令行界面。
2025-10-12 23:40:05
390
原创 51c大模型~合集189 。
51C大模型合集189的核心架构基于Transformer的变体，结合了稀疏注意力机制和动态计算图技术。模型参数量从10亿到1000亿不等，支持分布式训练和推理优化。其特点包括动态序列长度处理、混合精度训练和自适应学习率调度。51C大模型合集189是当前人工智能领域的重要研究成果之一，整合了多种先进的大模型技术，包括自然语言处理、计算机视觉和多模态学习。该合集在模型架构、训练方法和应用场景上均有显著突破，为开发者提供了丰富的工具和资源。
2025-10-12 23:39:20
213
原创 如何把qt + opencv的库按需要拷贝到开发板。
在将Qt和OpenCV库移植到开发板之前，需明确开发板的硬件架构（如ARMv7、ARMv8）和操作系统（如Linux、嵌入式Linux）。确保开发板的文件系统与编译环境匹配，例如使用交叉编译工具链（如arm-linux-gnueabihf）。在将Qt和OpenCV库移植到开发板之前，需明确开发板的硬件架构（如ARMv7、ARMv8）和操作系统（如Linux、嵌入式Linux）。确保开发板的文件系统与编译环境匹配，例如使用交叉编译工具链（如arm-linux-gnueabihf）。
2025-10-12 23:38:39
177
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