缺芯少魂有一定的改进，但是程度不尽如人意

最新推荐文章于 2025-10-18 10:17:06 发布
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任何事物的发展，都是从量变到质变的过程。曾经“缺芯少魂”的局面已经得到改变，也取得了一定成就。

对此，麒麟软件高级副总经理孔金珠阐述了自己的观点：

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《新程序员001-004》全面上市，对话世界级大师，报道中国IT行业创新创造！8d3ed16df37a35efb7837d1f41ba8dd0.jpeg

链表的简单应用(为什么写的代码不尽如人意)
07-30
链表的认识以及反转链表的流程图
homepage:我的个人主页（由于没有webdev，所以仍然不尽如人意。）
05-09
我不喜欢webdev atm，但也许有一天我会有所精通。 cyr 我在那里的内容得到了最好的描述，但是我想补充一点，因为我现在使我的Web工作流程更加自动化，因为现在我有了一个名为的工具，该工具可以帮助我转换（自动！...
可以选择不升级鸿蒙,假如鸿蒙系统初期不尽如人意，你是选择继续支持还是直接放弃？...
weixin_39916479的博客
05-29 4078
对于“假如鸿蒙系统初期不尽如人意，是选择继续支持还是直接放弃”这一问题，就好比是第一个吃螃蟹的人。如果你选择去尝试的话，或许才能判定这一系统是否好用，如果你连尝试都不去尝试的话，那你永远都不会知道这一系统是否好用，更没有“资格”去对这一系统进行说道。作为国内首套自主研发的手机操作系统，鸿蒙系统可谓是承载了所有国人以及国内企业的希望与骄傲，同样也承载了国产手机操作系统的使命。如果鸿蒙系统能够顺利达到...
内幕！smardaten无代码平台全方位测评，这些细节你绝对想不到！
白洞，白色的明天在等着我们
09-14 8万+
客观而言，smardaten无代码平台在跨语言支持 OEM深度定制方面展现出了卓越的性能，完美契合了中大型企业快速响应市场动态、灵活调整业务策略的需求。其强大的UI自定义能力，不仅满足了我们对品牌视觉统一性的严格要求，更促进了企业形象的全方位塑造与传播。其次，smardaten在处理复杂业务逻辑方面的能力，也证明了其在企业级应用开发中的实用性，这是许多轻量级低代码平台难以比拟的。这种能力对于构建企业级应用至关重要，因为它确保了应用的功能性和可维护性。
面对24考研不尽如人意的预期，如何有效应对与规划未来？
booze_的博客
01-10 1415
面对24考研不尽如人意的预期，如何有效应对与规划未来？
【Python】Python Assert 为何不尽如人意
Insist
11-01 1万+
Python中的断言用起来非常简单，你可以在assert后面跟上任意判断条件，如果断言失败则会抛出异常。 >>> assert 1 + 1 == 2 >>> assert isinstance('Hello', str) >>> assert isinstance('Hello', int) Traceback (most recent call last): File "", line
我们是如何改进YOLOv3进行红外小目标检测的？
3D视觉工坊
09-12 7984
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达【导语】本文将介绍BBuf、小武和笔者一起在过年期间完成的一个目标检测项目，将描述我们模型改进的思路、实验思路、结果汇总和经验性总结...
一些关于Canny边缘检测算法的改进
deeplan_1994的博客
10-21 2万+
传统的Canny边缘检测算法是一种有效而又相对简单的算法，可以得到很好的结果（可以参考上一篇Canny边缘检测算法的实现）。但是Canny算法本身也有一些缺陷，可以有改进的地方。 1. Canny边缘检测第一步用高斯模糊来去掉噪声，但是同时也会平滑边缘，使得边缘信息减弱，有可能使得在后面的步骤中漏掉一些需要的边缘，特别是弱边缘和孤立的边缘，可能在双阀值和联通计算中被剔除。很自然地可以预见，如
AI 的提示词专栏：提示词入门，如何用一句话让AI听懂你的需求
优快云博客专家，系统架构师，有合作、疑惑请私信博主。
10-18 16万+
AI 的提示词专栏：提示词入门，如何用一句话让AI听懂你的需求​​，本文介绍提示词入门知识，阐述其重要性，即越具体明确，AI返回结果越贴合预期。讲解了提示词的3个核心要素：明确任务目标、限定输出形式、补充背景信息，还给出“任务目标+输出形式+背景信息”的套用公式，并通过实例说明。同时指出常见错误及正确做法，提供实战练习帮助从基础版提升到进阶版。掌握这些，学生能让AI更好地助力学习生活，多练习可更擅长与AI“沟通”。
SpringBoot 启动加速：优化与定制化干预技术解析
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张彦峰的博客
04-20 176万+
给出SpringBoot启动配置原理详解分析，并介绍Spring Boot启动过程中可以实现的干预工作，最后给出如何缩短SpringBoot项目的启动时间
云原生|kubernetes|删除不掉的namespace 一直处于Terminating状态的解决方案
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在kubesphere部署的过程中，由于kubernetes集群的版本和kubesphere的版本不匹配，因此想要回退重新部署，但发现要用的namespace kubesphere-system普通的删除方法无效，一直处于Terminating状态
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局域网计算机文件共享，您可能没有权限使用网络资源。请与这台服务器的管理员联系以查明您是否有访问权限2010-05-31 15:07:00|分类： 电脑技术 |标签：|字号大中小如果出现“xxx计算机无法访问，您可能没有权限使用网络资源。请与这台服务器的管理员联系以查明您是否有访问权限”的报错，这可能是计算机的安全设置被改动过了，导致目标计算机无法被访问。可以采取以下步骤解决：1. 取消简单...
小学语文语文常识词汇“不尽人意”还是“不尽如人意”
09-09
例如，当我们描述一项工作成果时，可以这样说：“这次的项目进展不尽如人意，还有许多地方需要改进。”这句话表明了工作并未达到预期的目标，存在需要调整和完善的地方。而如果使用“不尽人意”，虽然大多数情况下...
交运设备-2021年11月汽车数据解读&投资展望：新能源汽车渗透率再创新高，“缺芯”持续缓解.pdf
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- 欧系品牌方面，南北大众销量虽有改善，但总体表现较弱，宝马和奔驰的表现不尽如人意。 - 美系品牌特斯拉受益于国内新能源汽车市场的火爆，销量同比持续大幅增长。 3. 新能源汽车渗透率： 报告指出，新能源汽车...
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传统的软阈值和硬阈值方法在处理某些特定类型的噪声时可能不尽如人意，因此研究人员提出了各种改进的阈值策略，比如自适应阈值、Bayesian阈值、Elastic Net阈值等。这些改进的方法通常考虑了更多的信号特性，例如...
【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）
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【四旋翼飞行器】【模拟悬链机器人的动态】设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“设计和控制由两个四旋翼飞行器推动的缆绳系统”展开研究，通过建立动力学模型并利用Matlab进行仿真，模拟类似悬链机器人的动态行为。研究重点在于多无人机协同控制、缆绳张力分析及系统稳定性控制，结合非线性动力学与控制理论，实现对柔性连接负载的精确操控。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于复现实验结果，适用于复杂空中作业任务的仿真验证。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事无人机协同控制、机器人系统开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究多无人机协同搬运与柔性负载控制；②掌握缆绳系统动力学建模与仿真方法；③应用于空中机器人、工业吊装、救援运输等实际场景的控制系统设计与优化； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐模块分析，重点关注动力学建模、控制律设计与仿真结果验证部分，可进一步扩展至更多无人机协同或复杂环境干扰下的鲁棒性研究。
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）
11-26
基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度研究（Python代码实现）内容概要：本文研究了基于遗传算法的梯级水电站群联合火电厂优化调度问题，旨在通过智能优化方法实现电力系统中水火电资源的协调调度，提升能源利用效率与调度经济性。文中构建了考虑水电站间水力联系、水库库容约束、机组出力特性及火电厂运行成本的综合优化模型，并采用遗传算法进行求解，给出了完整的Python代码实现。该方法能够有效处理复杂的非线性、多约束、多变量调度问题，具备良好的收敛性和实
无人机基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）
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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较]（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究，重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法（PSO）实现无人机三维路径规划的方法，并将其与遗传算法（GA）、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估，所有实验均通过Matlab代码实现，提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较，突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标：①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究；②比较不同智能优化算法（如PSO、GA、蚁群算法、RRT等）在路径规划中的性能差异；③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议：建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式，同时可参考文中提到的多种算法对比思路，拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
图像重建使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）
11-26
【图像重建】使用FDK的三维谢普洛根幻影重建（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了使用FDK算法在Matlab环境中实现三维谢普洛根幻影（Shepp-Logan phantom）图像重建的技术方法，重点展示了图像重建过程中的关键步骤与代码实现。该资源属于一系列图像处理与医学成像技术研究的一部分，涵盖了从投影数据生成到反投影重建的完整流程，帮助读者理解CT图像重建的基本原理与FDK算法的应用细节。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事医学图像处理、计算机断层成像（CT）或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①学习和掌握FDK算法在三维图像重建中的具体实现；②理解Shepp-Logan幻影模型在仿真成像中的作用；③为医学图像重建、算法验证与教学演示提供可运行的Matlab代码参考； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐行调试，理解投影（正弦图）生成与滤波反投影的每一步操作，同时可延伸学习其他重建算法（如FBP
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