51、由于您提供的内容“以下”过于简略，没有具体的信息可供我进行博客创作，请您提供更详细的英文内容，以便我按照要求完成博客。

于 2025-06-10 16:46:45 发布
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分类专栏： 解读《NSS 2013》：网络安全与系统安全的前沿 文章标签： 博文内容 博客创作 英文内容
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由于您提供的内容“以下”过于简略，没有具体的信息可供我进行博客创作，请您提供更详细的英文内容，以便我按照要求完成博客。

请你补充完整英文内容，这样我才能按照要求输出下半部分博客。目前仅“以下”二字实在无法进行创作。

51c自动驾驶~合集4
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我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12413878迈驰&旷视最新MCTrack：KITTI/nuScenes/Waymo三榜单SOTA1. 写在前面&出发点自2016年SORT[1]算法提出以来，多目标跟踪任务已经经历了多年的发展，从最初的TBD(Tracking-By-Detection)范式发展到TBA(Tracking-By-Attention), JDT(Joint-Detection-Tracking)等范式，从单模态到多模态跟踪，从2D跟踪发展到
前后端分离使用Sa-Token（超越官方文档）
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07-20 6486
讲解了前后端分离框架下使用sa-token技术完成登录校验，权限校验。
linux grep 匹配符号,51CTO博客-专业IT技术博客创作平台-技术成就梦想
weixin_27625589的博客
05-15 509
前些天写字符串匹配的脚本，如下：1 #!/bin/sh23 echo"path: /home/appadmin/workspace"4 echo"usage: "$0" [h|cpp|both|all] string_symbol"5 echo"space use: grep ' 'str"67 if [ $1 = 'h'];8 then9 find . -name"*\.h" | xargs g...
51c视觉~合集33
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12-21 1259
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/121638493D场景的大语言模型：在鲁棒数据训练下的3DLLM新SOTA!介绍多模态大语言模型（Multi-modal Large Language Models, MLLMs）以文本模态为基础，将其它各种模态对齐至语言模型的语义空间，从而实现多模态的理解和对话能力。近来，越来越多的研究聚焦于3D大语言模型（3DLLM），旨在实现对3D物体以及复杂场景的理解，推理和自由对话。与2D MLLMs所能接触的广泛的多模态数据
51c大模型~合集87
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12-13 4517
这就像是在 AI 的「大脑」中划分了专门的「思维区域」。本文给出了一个十分有趣的发现：强大的 Mamba 模型与通常被认为性能不佳的线性注意力有着内在的相似性：本文用统一的公式表述了 Mamba 中的核心模块状态空间模型（SSM）和线性注意力，揭示了二者之间的密切联系，并探究了是哪些特殊的属性和设计导致了 Mamba 的成功。AMOR 框架给出了一个优雅的答案：将复杂的 AI 推理过程拆解成可控的「专家模块」，通过有限状态机（FSM）编排它们的协作规则，就像精密的齿轮系统一样，每个部件都完美啮合。
51c深度学习~合集8
whaosoft~aiotの开发板商城
11-22 2323
方法的完整数学描述略显复杂，如果只是想了解主要思想，可以只看上面 PatchMix的流程图即可（其实只是公式多，每个公式也不复杂，后续有机会做个演示动画，帮助大家理解。这个方法也可以用简单的 Mask 方法实现，但是本方法在大规模图像处理上效率是最高的），对该工作感兴趣的同行可以看一下，我尽量写得清楚一些。结合 PatMix 的流程图，主要过程如下：由于混合图像和混合图像之间，重叠比例的不同，mix-to-mix label 中每一项的权重分数是不同的，根据上图，可以得到权重系数可以表示为。
【经典箴言 || 人生感悟 】//wodeganwu3034 == 8. 回溯做过的事情，如Review自己曾经写过的代码或者设计，思考为什么会这么做，有没有更好的方法==
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人的一生中只有七次机会，平均每七年拥有一次，大概在25岁到75岁，第一次通常抓不到，因为太年轻，最后一次也抓不到，因为太老。中途还有2次因为自己错过，所以抓不到。所以对于人来说人真正才会有三次机会，人的一生真正只有三次，只有称为能改变自己命运的机会才可以称作是机会。其实人生的机会很快就会过去。能真正抓住机会的人，首先靠的是自己个人的能力；其次靠的是环境。 一个人如果素质不好，行为不好，那么即使你再...
没有基础的人如何自学裁缝？
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郝蕴涵 ，有专栏 逗比裁缝成长史 微信号Double-we 收录于 编辑推荐 •maggie 等 2836 人赞同 之前好多妹子私信我别的裙子的方法，答应过有空就上(好吧，其实我也不知道是不是都是妹子)。发现如果继续在这个答案上更的话，实在是长得让人生厌了，不是我的风格咯～于是无耻地去开了个专栏，哈哈哈，这手艺也敢开专栏，我真是够了。。。自己去看吧http://zhuanlan
视觉系统：人类最重要的感觉
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总目录（持续更新中）（零）前言（一）视觉系统的全貌（二）光线如何被眼睛检测到？（三）视觉信号如何传入大脑？（四）视觉信号在大脑中被重组、扭曲全过程！（五）视觉信号在大脑中的第一站：外侧膝状体（六）视觉信号在大脑中的第二站：初级视觉皮层（七）视觉信号在大脑中的第三站：高级视觉皮层们 （零）前言 近期打算和小伙伴一起，创作一个专栏，专门讲解人类最重要的感觉系统：视觉系统。 本人在视觉神经科学的科研一线...
WPF开发教程
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m0_46738467的博客
02-15 2868
文章目录腾讯招聘案例 腾讯招聘案例
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
AjaxFastLane与AJAX开发简略电子书详细解读
虽然没有详细的框架信息，但是可以猜测，该工具或框架可能简化了AJAX开发流程，提供以下功能： 1. **快速开发**：帮助开发者快速搭建AJAX应用。 2. **良好的封装**：提供了对AJAX常见功能（如请求发送、数据处理）...
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