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RSS订阅原创 庞Roslyn 技术解析：如何利用它做代码生成？t
不不不，没有的事，你又忘了，FromExpression 只是转换为表达式树，并不会真的调用它。哦，说了一大堆，还没说这个方法到底有啥毛用。实际上，EF Core 并不会真正调用方法，只是通过生成表达式树 + 反射出方法名，然后再找到与方法名对应的数据库中的函数罢了。不能调用，不能调用，不能调用！1、访问 context.GetAllBooks() ，这时候，GetAllBooks 方法确实被调用了，是你的代码调用的，不是EF调用；可是，你也发现了，这TM太麻烦了，为了表值函数映射，我要封装两个方法成员。
2025-10-26 20:21:37
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原创 闯博客园&小马算力达成战略合作——为开发者注入强劲“算力引擎”U
几年以后，当我和小王说起小梅的趣事时，原来我们早就各自得出了一个相同的结论：小梅并非高冷，你半个小时之前找他说一件事，半个小时之后再去找他说的时候不能默认他能关联到半小时之前说的那件事，你必须从头说是哪件事，否则他是真的不知道你在说什么，我和小王戏称小梅的缓存比较小，我也早就对当年小梅高冷不爱搭理我的事有了答案。嗯，那天的羊蝎子很好吃，谈笑有鸿儒，往来无白丁了可以说是。小梅姓张，个不高，清瘦肩宽，脸很小，脸型略方，戴眼镜，脸上皮肤很好，话不多，看起来斯斯文文也平平无奇，这几乎是小梅留给我所有的初始印象。
2025-10-26 20:20:00
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原创 又快速幂算法的基础和扩展d
命令“"C:\Users\.nuget\packages\gitversion.msbuild\5.12.0\tools\net48/gitversion.exe" "D:\yaoshuanggui-Projects\Fluent.Ribbon-develop\Fluent.Ribbon-develop\Fluent.Ribbon" -output file -outputfile obj\gitversion.json”已退出，代码为 1。更多项目实用功能和特性欢迎前往项目开源地址查看?
2025-10-26 20:18:02
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原创 灯uni-app x封装request，统一API接口请求P
我们都知道CPU就像计算机的“大脑”，但在深度学习的模型训练领域中，反而GPU更常用，尤其是在较大的模型训练中，GPU 是深度学习的“加速引擎”，它用大量并行核心，把神经网络训练和推理中重复、耗时的矩阵运算做得又快又高效，所谓的“租用服务器让模型跑快点”，实际上就是利用服务器的较先进的GPU。我们本篇的主要目的还是展示模型构建的过程，在之后的课程学习里，会涉及更多更复杂的算法，函数与优化等，我们到时使用其再来试试在猫狗二分类数据集上的分类效果。这样，我们就完成了预处理部分。
2025-10-26 20:12:42
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原创 RFSOC学习记录（六）混频模式分析
这个又叫直通模式，即不进行任何数字混频，基带信号直接通过ADC/DAC进行输入输出，NCO和Mixer全部旁路我们接下来都以DAC为例，假如外接频谱仪，则我们看到的信号频率就是你在PL端设计的信号频率，可能是用dds或者rom等形式输出，输出信号的频率分布直接受采样定理限制，且不涉及IQ处理，一般使用实信号或者单边带信号。在使用DAC生成低频信号或者ADC直采低频基带的时候可以选择这个模式。
2025-10-25 17:09:33
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原创 吴恩达深度学习课程一：神经网络和深度学习 第四周：深度神经网络的关键概念
图下方的三幅图可以比较好的表现深层网络的效果，我们在浅层提取低级特征，而低级特征经过线性组合和激活后有作为下一层的输入提取更高级些的特征，就像图里的从边缘到整张脸。首先，这里的 �[�] 的维度应该是（该层的神经元数量，输入该层样本的特征数）（该层的神经元数量，输入该层样本的特征数）（该层的神经元数量，输入该层样本的特征数）我们已经计算过不少次输入在神经网络里的传播，在向量化的计算过程中往往使用矩阵乘法来实现并行计算，这也就伴随着维度的变化。不难发现，这只是之前的浅层神经网络中又增加了两个隐藏层传播。
2025-10-25 17:08:41
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原创 【URP】Unity[视差贴图]模拟[风格化地形]实践
：ramp贴图控制光影过渡，边缘光强化轮廓立体感。参数修正陡峭表面的UV偏移计算，避免采样断裂。实现平视视角自动增加采样精度。
2025-10-25 17:06:13
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原创 OpenShot的运行方式
若要从源码编译构建libopenshot，则需将环境变量PYTHONPATH设置为内部Python的绑定位置。OpenShot成功运行后的启动界面如下所示，可见该工具的操作界面类似剪映，十分方便用户快速上手视频剪辑。
2025-10-25 17:04:44
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空空如也
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