阿伟的2022

最新推荐文章于 2024-05-04 23:12:01 发布
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博主回顾了充满付出、价值和收获的2022年，并对2023年寄予期望。在新的一年里，他们将在工作中竭尽全力，同时珍视平凡生活的点滴。希望每个人都能保持清醒和淡定。

再见2022，有付出，有价值，有收获的一年，感谢身边的每一个人。

喜迎2023，工作上尽我所能、全力以赴，生活中享受普通平凡的小日子。

愿每个人都能独守一份清醒智慧，淡定从容。

[烟花]2023[烟花]喜乐平安[烟花]

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林震南
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数据库存储引擎是数据库底层软件组织，数据库管理系统（DBMS）使用数据引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁定水平等功能，使用不同的存储引擎，还可以获得特定的功能。现在许多不同的数据库管理系统都支持多种不同的数据引擎。存储引擎主要有：1.Mylsam，2.InnoDB，3.Memory，4.Archive，5.FederatedInnoDB底层存储结构为B+树，B树的每个节点对应innodb的一个page，page大小是固定的，一般设为16k。其中非叶子节点只有键
2022年经开区青少年信息学科普日活动（初中组）试题题解
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12-31 2829
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2022西电抗疫CTF个人赛 详细写了下crypto的wp，其余方向简略给出思路或脚本 文章目录2022西电抗疫CTF个人赛CRYPTO1.做个核酸签个到2.Random?Secure?Algorithm?3.fight_against_covid4.AweSomeSha3!5.BOB的健康码5.1 BOB的健康码15.2 BOB的健康码25.3 BOB的健康码3MISC1-6WEB1-6PWN1-34.Collision5.scripts6.formatstringREVERSE1.the edge2.b
人在ACL2022，无人戴口罩我有些慌
夕小瑶科技说
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文 | 小伟大家好，我是阿伟 (不是杰哥不要的阿伟)，NLP小萌新，好久不见！之前忙着赶ddl一直没时间写文，趁着这次去都柏林参加了人生第一次线下ACL会议的机会，把自己的一些体验分享给大家。22号早上到了都柏林发现基本没有人戴口罩，稍微震惊了一下（发个高糊图感受一下人挤人挤人）。不过我比较害怕感染，所以在外面一直戴着口罩。还好这次ACL官方要求大家在会场内戴口罩，缓解了...
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openEuler 持续围绕用户使用全场景、全流程创新，分别从上（迁移 ）、用（使用）、管（运维）三方面设计了 10 大 demo，覆盖迁移场景，服务器场景，云场景、嵌入式场景、端边协同场景以及运维场景，体现了 openEuler 多样性算力支持、丰富的软件生态、强大的协同能力以及与鸿蒙的互通能力。欧拉商业装机量的突破是其发展的重要里程碑。欧拉开源三年完成跨越式发展，已经构筑了关键的技术根基和创新机制，规模部署在各行各业核心系统，形成商业的正循环，打通了从处理器、整机、OSV、ISV 的完整产业链生态。
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五子棋作为一种广为人知的策略性棋盘游戏，其基本规则易于掌握。在选定人机对战模式后，由程序执黑先行，用户执白应对。双方依次在棋盘上落子，任何一方在横向、纵向或斜向形成连续五个或更多同色棋子即获胜。 项目资源涵盖多个技术领域的程序代码，涉及前后端开发、移动终端应用、操作系统、智能系统、物联网技术、信息管理系统、数据存储方案、硬件设计、大数据处理、教学资料、多媒体处理及网站构建等多个方向。具体技术实例包括嵌入式平台如STM32与ESP8266，编程语言如PHP、QT、C++、Java、Python、C#，系统开发如Linux与iOS，以及电子设计自动化工具和实时操作系统等。 主要技术栈包含服务端开发语言Java、Python及Node.js，后端框架Spring Boot与Django，前端技术React、Angular与Vue，界面设计框架Bootstrap与Material-UI，数据库系统MySQL、PostgreSQL和MongoDB，缓存工具Redis，以及容器化部署方案Docker与Kubernetes。 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！
lv_0_20251125195629.mp4
11-25
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图像处理基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）
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【图像处理】基于电磁学优化算法的多阈值分割算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究基于电磁学优化算法（Electromagnetism-like Optimization, EMO）的多阈值图像分割方法，并通过Matlab代码实现。该方法借鉴电磁学中电荷间相互作用的机制，将图像分割问题转化为优化问题，利用EMO算法搜索最优阈值组合，以最大化分割效果的评价指标（如Otsu法或多级别熵）。文中详细介绍了EMO算法的基本原理、实现步骤及其在图像多阈值分割中的具体应用流程，展示了该算法能够有效避免传统方法易陷入局部最优的问题，从而获得更精确的分割结果。; 适合人群：具备图像处理基础知识和Matlab编程能力的高校学生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决复杂背景下图像的多目标分割问题，提升医学影像、遥感图像等领域的分割精度；②学习智能优化算法（如EMO）在图像处理中的实际应用，为研究新型分割算法提供技术参考和实现范例。; 阅读建议：在学习过程中应结合Matlab代码，深入理解EMO算法的寻优机制与图像分割评价函数的构建方法，建议自行调试不同参数对分割效果的影响，以加深对算法性能的理解。
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