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最新推荐文章于 2020-06-12 13:39:37 发布
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#CSS

博客分享了网络2.0中的CleanCSS，它是一款CSS分析以及优化的利器，可用于CSS分析工作。
okevinme
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淡淡的忧伤
03-07 152
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如何实现当点击一个.xls或者.doc文件直接存盘而不是直接打开！ Web 开发 / ASP - 优快云社区 community.csdn.net ASP另存为代码
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矮个男士的完美着装-华尔街日报 在美国，每三位男士当中就有一位身高低于5英尺8英寸(约1米72)。男装市场的统计资料绝对远远出乎你的意料。
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彼岸花开
07-22 116
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粒子群优化与遗传算法的混合体应用于流车间调度.zip
12-01
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Pytorch基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python
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12-01
【Pytorch】基于LSTM-KAN、BiLSTM-KAN、GRU-KAN、TCN-KAN、Transformer-KAN(各种KAN修改一行代码搞定)的共享单车租赁预测研究(数据可换)Python
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究（Matlab代码实现）
12-01
【无线传感器】使用 MATLAB和 XBee连续监控温度传感器无线网络研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕使用MATLAB和XBee技术实现温度传感器无线网络的连续监控展开研究，介绍了如何构建无线传感网络系统，并利用MATLAB进行数据采集、处理与可视化分析。系统通过XBee模块实现传感器节点间的无线通信，实时传输温度数据至主机，MATLAB负责接收并处理数据，实现对环境温度的动态监测。文中详细阐述了硬件连接、通信协议配置、数据解析及软件编程实现过程，并提供了完整的MATLAB代码示例，便于读者复现和应用。该方案具有良好的扩展性和实用性，适用于远程环境监测场景。; 适合人群：具备一定MATLAB编程基础和无线通信基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事物联网、传感器网络相关项目开发的初学者与中级开发者。; 使用场景及目标：①实现基于XBee的无线温度传感网络搭建；②掌握MATLAB与无线模块的数据通信方法；③完成实时数据采集、处理与可视化；④为环境监测、工业测控等实际应用场景提供技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的MATLAB代码与硬件连接图进行实践操作，先从简单的点对点通信入手，逐步扩展到多节点网络，同时可进一步探索数据滤波、异常检测、远程报警等功能的集成。
ASP.NET Core 深度学习 .NET 9 课程资料.rar
12-01
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边缘计算基于芯片选型与模型优化的AI部署技术：面向低功耗高帧率场景的实战方法与系统设计
12-01
内容概要：本文系统讲解了边缘AI模型部署与优化的完整流程，涵盖核心挑战（算力、功耗、实时性、资源限制）与设计原则，详细对比主流边缘AI芯片平台（如ESP32-S3、RK3588、Jetson系列、Coral等）的性能参数与适用场景，并以RK3588部署YOLOv8为例，演示从PyTorch模型导出、ONNX转换、RKNN量化到Tengine推理的全流程。文章重点介绍多维度优化策略，包括模型轻量化（结构选择、输入尺寸调整）、量化（INT8/FP16）、剪枝与蒸馏、算子融合、批处理、硬件加速预处理及DVFS动态调频等，显著提升帧率并降低功耗。通过三个实战案例验证优化效果，最后提供常见问题解决方案与未来技术趋势。; 适合人群：具备一定AI模型开发经验的工程师，尤其是从事边缘计算、嵌入式AI、计算机视觉应用研发的技术人员，工作年限建议1-5年；熟悉Python、C++及深度学习框架（如PyTorch、TensorFlow）者更佳。; 使用场景及目标：①在资源受限的边缘设备上高效部署AI模型；②实现高帧率与低功耗的双重优化目标；③掌握从芯片选型、模型转换到系统级调优的全链路能力；④解决实际部署中的精度损失、内存溢出、NPU利用率低等问题。; 阅读建议：建议结合文中提供的代码实例与工具链（如RKNN Toolkit、Tengine、TensorRT）动手实践，重点关注量化校准、模型压缩与硬件协同优化环节，同时参考选型表格匹配具体应用场景，并利用功耗监测工具进行闭环调优。
（58页PPT）数字乡村初步解决方案.pptx
12-01
（58页PPT）数字乡村初步解决方案.pptx
pip install --find-links=. -r requirements.txt 这是什么意思
05-05
### 解释 `pip install --find-links=. -r requirements.txt` 的作用 该命令的主要目的是从指定的本地目录中查找并安装所需的 Python 包。以下是各参数的具体含义： - `-r requirements.txt`: 表示读取 `requirements.txt` 文件中的依赖列表，并按照其中定义的内容依次安装这些包。 - `--find-links=.`: 这里的`.`表示当前工作目录，意味着 `pip` 会在当前目录及其子目录中搜索可用的 `.whl` 或源码分发文件（`.tar.gz`, `.zip` 等）。如果找到了匹配的包，则会优先使用它们而不是访问在线索引[^1]。 因此，整个命令的功能可以总结为：依据 `requirements.txt` 列表的要求，在本地指定路径范围内寻找合适的软件包版本予以安装；如果没有找到符合条件的资源则报错终止进程，除非额外指定了其他可选来源或者忽略缺失项选项。 #### 实现步骤概述 为了达成完全基于本地存储完成Python项目所需库组件装配的目的，遵循以下流程操作即可达到预期成果: 1. **准备阶段**: 首先在一个具备网络连接能力环境下运用恰当配置后的pip指令预先获取所有必要的第三方扩展件副本存档于特定文件夹内； ```bash pip download --platform anylinux_x86_64 --no-deps -d pip_packages/ -r project/requirements.txt ``` 2. **生成离线需求文档**: 对所得档案集合做进一步整理加工形成专门用于指导后续无网境况下的全新型态清单记录——即所谓"offline version of requirement"; ```bash ls pip_packages > requirements_offline.txt ``` 3. **传输资料至目标主机**: 把先前制作完毕的相关素材(含packages仓库与更新后规格说明书)安全迁移到待布置作业场所之中; 4. **执行部署动作**: 最终凭借定制化调用模式激活对应机制从而顺利完成整体框架搭建使命. ```bash pip install --no-index --find-links=pip_packages -r requirements_offline.txt ``` 此处强调一点就是关于`--no-index`标志位设定意义在于告知工具全程仅限考量自定义供给渠道所提供的候选对象而不涉及任何公网范畴内的探寻活动[^2]. --- ###
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