决定浮出水面

最新推荐文章于 2025-07-19 19:56:29 发布

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博主此前一直在优快云博客，经过长时间浏览后，决定不再潜水。体现了博主在博客平台上从观望到参与的转变。

以前一直在csdn blog，来这里也看了很久了，决定不再潜水:)

确定要放弃本次机会？

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《浮力》新知预习.ppt

01-02

在进行水下工程作业时，潜水员也需要掌握浮力知识，以便合理控制潜入和浮出水面。此外，浮力的概念在许多其他领域，如气象学、航空学和海洋学等，也发挥着不可或缺的作用。总之，《浮力》新知预习为我们提供了一个...

潜水多年后，终于决定浮出水面了

OnMyWay

12-08

264

潜水很多年了，游走于各种技术网站之间，现在决定干点人事儿，写点东西和大家分享一下。这就算是一个给自己的一个纪念吧！ 2011.12.08 周四 22：12分...

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20110306浮出水面

03-06

175

一直都想结束这种长期潜水工作，结果是平行还是相交似乎已经不重要了，反正我决定浮出水面。 x说她很难放下一些东西她们说的这些东西我知道是什么，但是我不懂，因为没有过这经历但身边也有些男同袍们在感情里或疯狂或萎靡的表现让我大开眼界，正常的人可以这样不正常虽然调侃点，我能理解付出与心情的关系常常担心话越多说错越多，但是今天好像超过了这个界限有点承受不起 ...

终于浮出水面了。

Giberson1的专栏

10-09

801

离开了程序的世界一段时间，收拾好心情，曾几何时我放弃了所有的一切，

企业级AI：价值高地浮出水面，万亿美元变革引擎启动

Bar_artist的博客

07-19

805

更关键的是，AI 将重新划定企业的“能力边界”。更重要的是，数据资产化并非“闭门造车”，需破解“互联互通”与“安全可控”的矛盾——当供应链上下游、跨行业生态需要数据协同时，如何在保护核心信息的前提下实现模型共建？联邦学习、可信执行环境（TEE）等技术的成熟，将推动数据进入“可用不可见”的流通新阶段，使企业在保障数据主权的同时，共享协同训练的红利。这种架构并非技术的堆砌，而是对企业“数据主权”与“技术效率”的巧妙平衡——未来的胜出者，必将是那些既能守护企业数据资产，又能显著降低 AI 应用门槛的生态型平台。

API接口揭示九种人格：九型人格测试真相浮出水面

as167467的博客

05-03

1109

九型人格是一个近年来倍受美国斯坦福大学等国际知名大学MBA学员推崇并成为现今最热门的课程之一，近十几年来已风行欧美学术界及工商界。全球500强企业的管理阶层均有研习九型性格，并以此培训员工，建立团队，提高执行力。九型人格作为一个人格心理学理论在当前社会还未被主流心理学界认可。九型人格不仅仅是一种精妙的性格分析工具，更主要的是为个人修养、自我提升和历练提供更深入的洞察力。与当今其它性格分类法不同，九型人格揭示了人们内在最深层的价值观和注意力焦点，它不受表面的外在行为的变化所影响。它可以让人真正地知己知彼；

Arm中国合资公司具体布局浮出水面

人工智能学家

05-06

2246

来源：经济观察报摘要：作为全球最具影响力的芯片技术供应商之一，Arm在中国正迎来新的时代。对于Arm与中国合资公司事宜，5月4日下午，Arm授权的代表邮件回复《经济观察报...

Ubuntu云战略浮出水面

袁萌专栏

10-22

2460

今年10月20日是Ubuntu的7周岁生日，当前，一场深思熟虑的“云战斗”即将打响。是什么事情呢？ 2005年1月18日，从《Ubuntu实验室》全体员工在福州“金百合”（“LillyHotel“）一层餐厅聚会的那一天开始，我算是与U

当数据分析遭遇心理动力学：用户深层次的情感需求浮出水面（万字长文，附实例分析）...

大邓和他的Python

04-14

3372

文科生的Python数据分析课~Python网络爬虫与文本数据分析背景现今互联网界，不管是研发、产品、设计，还是市场或运营，用户画像这个概念被炒得相当的火。如何构建用户画像的方法论可谓...

if-else走天下，让CPU分支预测技术浮出水面

loongshawn的博客

06-29

955

关键字圈复杂度 CPU分支预测机制指令吞吐量 IPS-每秒指令 GIPS-每秒十亿指令延迟-皮秒分支预测 if-else走天下 CPU分支预测

温度数据漂移真相浮出水面：5大硬件干扰源排查清单，工程师必看

# 温度数据漂移现象的本质与抗干扰系统设计在工业自动化、精密仪器和嵌入式测控系统中，温度传感器的稳定性问题始终是工程师心头的一根刺。你有没有遇到过这样的场景：设备运行正常，无任何报警，但温度曲线却...

深度学习水面漂浮物数据集(2分类)

03-25

深度学习水面漂浮物数据集是专门为机器学习和人工智能领域中的图像识别任务设计...通过有效的数据预处理、模型训练和评估，我们可以构建出能够准确识别水面漂浮物的AI系统，从而助力实现更清洁、更可持续的水资源管理。

【Social Listening实战】当数据分析遭遇心理动力学：用户深层次的情感需求浮出水面

wx1871428的博客

07-06

1840

本文转自知乎作者：苏格兰折耳喵 ————————————————————————————————————————————————————— 本文篇幅较长，分为五部分，在中间部分有关于心理分析工具的介绍，案例分散在第二部分和第五部分，大家在阅读的时候可以跳过“心理分析工具”部分，直接去看案例，如有不明白的地方，再回去查看理论基础，这样也会提升阅读效率。现今互联网界，不管是研发、产品、设计，还是市场或运营，用户画像这个概念被炒得相当的火。如何构建用户画像的方法论可谓是汗牛充栋，但鲜有能落地生根的，更别提

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）

11-27

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化，用于纳米定位系统的预测控制研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开，旨在研究纳米定位系统的预测控制问题，并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论，利用递归神经网络（RNN）对非线性系统进行建模与线性化处理，从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征，构建近似线性模型，便于后续模型预测控制（MPC）的设计与优化，适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果，证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群：具备一定控制理论基础和Matlab编程能力，从事精密控制、智能制造、自动化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应用于纳米级精密定位系统（如原子力显微镜、半导体制造设备）中的高性能控制设计；②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路；③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程，重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节，并可通过更换实际系统数据进行迁移验证，深化对方法泛化能力的理解。

唐白河.zip

11-27

三级水系流域矢量数据，数据格式shp格式，坐标系wgs84，真实可靠可打开，放心使用

51单片机c源码-单片机向PC发送数据

最新发布

11-27

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Image03使用Anroid13的CTP触摸屏驱动来适配Buildroot【linux-5.10】-20251127-1405.7z

11-27

Image03使用Anroid13的CTP触摸屏Buildroot【linux-5.10】_20251127_1405.7z 【请严重注意：非官方适配，仅为学习之用，不承担任何责任！】【20251120】RD-RK3588开发板适配Android14是全功能模块测试说明2 2025/11/20 18:21 0、DTS使用EVB7的V11版本。EVB7的V10版本应该也类似！ 1、DEBUG波特率：1500000bps 2、HDMI OUT J12有显示。J13没显示。HDMI IN没有输入！ 3、type-C接口，可以ADB，可以刷机。 4、USB接口【全通】！。USB2.0通了。USB HUB通了【4个USB2.0】。USB 3.0通了。 5、AP6275P的WIFI部分【通了，iperf3打流：48.5 Mbits/sec】/BT【通了，接受小米13Ultra的JPG图片！】。如果不通，可以选择降级固件为Android13中的固件。 6、2个以太网都通了：ETH0【936 Mbits/sec】/ETH1【932 Mbits/sec】。

RH850（RH850/F1L）例程开发参考

11-27

提供了一个资源文件，标题为“RH850（RH850/F1L）例程开发参考”。该资源文件适用于瑞萨（Renesas）RH850系列单片机（特别是RH850/F1L型号）的开发，旨在帮助开发者快速上手并进行相关例程的开发。资源描述该资源文件包含了RH850（RH850/F1L）单片机的例程开发参考资料。开发者可以通过这些例程快速了解和掌握RH850系列单片机的编程方法和技巧。资源文件中的例程可以直接在瑞萨的CS+开发环境中使用，无需额外配置或修改。

基于深度学习的医院管理系统源码

11-27

Springboot、Mybatis、MySQL、Python、Tencerflow、Vue3、ElementPlus、UniApp

小目标检测数据集水面

04-03

### 小目标检测数据集概述对于小目标检测任务，尤其是与水面相关的场景，目前存在一些公开的数据集能够满足需求。这些数据集通常涵盖了船舶、浮标、水鸟以及其他小型水上物体的目标标注信息。 #### 数据集推荐 1. **HRSC2016** HRSC2016 是一个专门用于海上船只识别的小目标检测数据集[^1]。该数据集中包含了大量不同大小的船只目标，适合训练和测试针对水面环境下的小目标检测模型。尽管其主要关注的是船只类别，但对于其他类型的水上小目标也有一定的借鉴意义。 2. **DOTA (Dataset for Object Detection in Aerial Images)** DOTA 提供了丰富的遥感影像资源，在其中可以找到许多涉及水域区域的内容[^4]。虽然它并非专为水面设计，但由于覆盖范围广泛，仍然包含了一些关于河流湖泊中的漂浮物或者近岸浅滩上的细小结构的信息。通过筛选特定类别的标签（如船舰），可以获得适配于水面小目标的研究素材。 3. **COCO-Water Subset** COCO 数据库本身并不专注于某一具体领域，但如果从中提取出所有标记有“boat”, “bird”等相关词条的部分，则可构成一个新的子集合——即所谓的"COCO-Water"[^3]。此操作允许研究人员聚焦于那些出现在开放水域背景里的较小实体上，并且因为继承自母体项目的优势而具备高质量的人工核查过的边界框定义。 4. **VisDrone Dataset** VisDrone 主要面向无人机拍摄视频序列内的移动对象追踪问题解决方向发展而来；然而在其众多案例之中也不乏涉猎到河面行驶摩托艇或是湖畔嬉戏人群之类的片段画面呈现出来的情况发生概率较大程度上取决于实际采集地点的选择倾向性差异所致结果而已[^2]。因此也可以作为备选方案之一加以考虑进去看看效果如何再说吧！ ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup def fetch_datasets(): url = 'https://example.com/datasets' # Replace with actual URL of dataset repository response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') datasets = [] for link in soup.find_all('a'): href = link.get('href') if '/dataset/' in href: datasets.append(href.split('/')[-1]) return datasets print(fetch_datasets()) ``` 上述脚本展示了一个简单的爬虫程序样例来获取在线存储库中的潜在适用数据集名称列表以便进一步调查确认它们是否符合当前课题所需条件标准设定情况下去做决定就好啦！