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Java工程师跪求：Javadoc+Swagger双剑合璧，API文档自动生成效率暴涨300%！代码深度解析
墨夶的博客
04-27 413
每减少1小时文档编写，团队协作效率提升20%！
文献检索——Web of Science｜优快云创作打卡
通信工程布道师
01-22 9479
Web of Science科普 在介绍如何检索之前，先做一个简单的科普(为了通俗易懂，并不严谨，读完之后你能知道这些大概是个什么事，这样完全足够了)。不看科普直接跳到下一节即可。 作为理工科的各位，肯定听说过“发一篇SCI，发一篇EI”之类的话。 这个世界上有很多科研工作者，大家都会把自己的科研进展共享与大家分享，主要有两种方式 1.大家坐下来聊聊天[会议]；2.写成作文儿[期刊]。 也就是大家常说的投会议、投期刊。 会议会有会议文集，来开会的各位都说了些什么，做一下记录。这个记录就是你向会议发出的投稿。
ironpython安装sklearn_vs.python
weixin_39929918的博客
12-20 424
关于vs.python的搜索结果问题MNS C++ SDK开发环境编译问题1、按MNS C++SDK要求:安装了VS2015及SCONS2.5.0与python2.4.3按SDK说明操做，执行scons报以下提示：scons: * SCons version 2.5.0 does not run under Py...jeremy08312019-12-01 19:24:111181 浏览量回答数...
oracle有rtf函数,Delphi中对Oracle存取RTF文档_Delphi
weixin_34485012的博客
04-03 210
关系数据库都提供大文档的存储和提取。对于视频资料、音频资料、图象资料等大文档，一般需要 另外开辟字段用于存储摘要信息，因此在查询和检索时并不访问大字段，而只是在存储和提取时才操作 大字段。例如，你不能对oracle中的LONG RAW类型进行LIKE介词的查询，更不能使用等号“ =”查询。 这对于存储大段文本(容量超过2K)同时又需要全文检索是相当不便的。本文将介绍如何利用数据库的 字符串数据类型...
《从代码重构到管理团队：从人治到法治的团队管理辩证法》 ——一个十年老码农的键盘哲学
shiter编写程序的艺术
03-21 946
大兵团作战，纪律要严！
【剑指offer】高频ML/DL面试题
发现问题，并解决问题，批判性思维
05-25 9686
代码层面： 完成强化学习算法（CPG PPO A3C Q-learning DQN）在贪吃蛇环境的应用（即作出控制贪吃蛇的智能体） 在github上找到对应算法的代码并跑通代码 阅读理解代码的实现逻辑，对代码中用到的重要函数查阅和理解 对算法的调试和优化，使贪吃蛇智能体取得更好的分数 理论层面 阅读并理解五大算法的论文（需配合贪吃蛇代码的完成顺序） 对分布式相关知识的学习：按顺序完成学习A3C DPPO IMPALA seed-rl的论文及其相关文章 成果验收 （1）考察智能体在贪吃蛇的得分 三个算.
linux及cmd常用命令大全，求关注，求收藏！
weixin_54253375的博客
03-16 1755
Linux常用命令大全（非常全！！！） 最近都在和Linux打交道，感觉还不错。我觉得Linux相比windows比较麻烦的就是很多东西都要用命令来控制，当然，这也是很多人喜欢linux的原因，比较短小但却功能强大。我将我了解到的命令列举一下，仅供大家参考： 系统信息arch 显示机器的处理器架构uname -m 显示机器的处理器架构uname -r 显示正在使用的内核版本 dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI) hdparm -i /dev/hda 罗...
堪比巨著：饿了么交易系统5年演化血泪史
朱小厮的博客
04-14 1909
点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标”后台回复"书"，获取后台回复“k8s”，可领取k8s资料来源：阿里巴巴中间件作者介绍杨凡，花名挽晴，饿了么高级架构师，2014 年...
PyQT5编译安装[Python3.6.1 + VS2013 + QT5.5]
祥的专栏
05-21 6011
原创文章，欢迎转载。转载请注明：转载自 祥的博客 原文链接： 我的开发环境： Windows7 x64 VS2013 Qt5.5.0 x86 Python3.6.1 x86 问题 我一直用的是 Qt5.5.0 开发GUI，而Python不是主要工作语言，所以也没关注，一直用的Python3.6.1这个版本，最近想对Python进阶学习一下，想学一下PyQt，为了让我原来写的Pyt...
《视觉SLAM》学习笔记（二）——ch3三维空间刚体运动
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05-18 849
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最全面、最详细web前端面试题及答案总结
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2021最全面、最详细web前端面试题及答案总结 总结不易，希望可以帮助到即将面试或还在学习中的web前端小伙伴，祝面试顺利，拿高薪！ 本章是HTML考点的⾮重难点，因此我们采⽤简略回答的⽅式进⾏撰写，所以不会有太多详细的解释。我们约定，每个问题后我们标记『✨ 』的为⾼频⾯试题 doctype的作⽤是什么？✨ DOCTYPE是html5标准⽹⻚声明，且必须声明在HTML⽂档的第⼀⾏。来告知浏览器的解析器⽤什么⽂档标准解析这个 ⽂档，不同的渲染模式会影响到浏览器对于 CSS 代码甚⾄ JavaScript
使用AVFoundation实现iOS原生二维码、条形码扫描（可限制扫描范围、可手动调节焦距）
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第一次写博客，没有经验，有不正确或不规范的地方，希望大家不吝赐教。多谢支持！ 最近需要做一个二维码扫描功能，在网上找了很多资料，有两个比较有名气的第三方框架：ZXing 和 ZBar。这两个框架都算比较成熟的了，使用度也很广，现在也都支持64位了。但我个人有点强迫症的，就是尽量不选择使用第三方框架，以免失去主动权（个人喜好），于是找到了AVFoundation，iOS7及以后的系统都可以支持，
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
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Unity STL文件读取插件：pb_Stl-master
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Unity STL文件导入工具 该工具为Unity引擎提供标准STL格式三维模型文件的导入功能，支持二进制与ASCII两种编码格式的解析。通过集成此插件，开发者可直接在Unity编辑器中加载由各类CAD软件或三维扫描设备生成的STL模型文件，无需借助第三方转换软件进行格式预处理。 核心特性包括： 1. 完整几何数据解析：精确读取顶点坐标、法线向量及三角面片拓扑关系 2. 自适应材质分配：根据模型几何特征自动生成并配置基础材质球 3. 内存优化机制：采用流式加载技术处理大型STL文件，避免编辑器卡顿 4. 坐标系统转换：自动校正不同三维软件坐标系差异，确保模型方向一致性 技术实现层面，插件通过托管DLL封装了经过优化的STL解析算法，在保证读取精度的同时维持了较高执行效率。导入后的模型将自动生成标准网格组件，支持Unity光照系统、碰撞体生成及导航网格烘焙等后续处理流程。 该工具适用于机械设计展示、三维打印预览、工业仿真等需要频繁交换CAD数据的开发场景，显著简化了从工程设计到实时渲染的工作流程。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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