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最新推荐文章于 2023-03-10 17:00:39 发布
原创 最新推荐文章于 2023-03-10 17:00:39 发布 · 162 阅读 · 0 ·
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本文分享了在使用Windows操作系统过程中的实用技巧和心得体验，为用户提供了一系列提高工作效率的方法。
iteye_3078
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2024大数据面试题汇总(完善中。。。)
为人性僻 语不惊人
06-18 2835
自己汇总的面试题，涉及到大数据的常用组件，将持续更新... ... 部分图片不全，后期继续完善 更新记录: 2024-6-18 初版0.1.0 :hadoop，hbase，doris，hive，mysql，es 2024-6-26 1.0.0 : java，spark，redis，kafka，flink，kafka，数据仓库
Win8.1系统怎么升级到Winodw10系统？.docx
09-27
这一新版本的操作系统在界面上做了不少改进和完善，例如恢复了经典的开始菜单，同时将Metro应用更好地融入到传统的操作界面中，使得整个系统更加流畅、易用。 对于已经在使用Win8.1系统的用户来说，他们迫切希望将...
【操作系统】进程句柄
no_pain_no_gain_的博客
03-10 1184
它指向进程所要访问的进程对象的地址，是用来找到目标进程的索引，当我们想要访问对象进程时，就要利用存储在本进程中的句柄来找到对象进程。需要不断地将内存中的数据与外存进行调度，而每次调入内存的数据是不会存放到相同位置的（为了提高效率）。以windows系统为例，句柄就是用来标识进程对象的一个序号，用来找到目标进程。例如，进程A和进程B都需要访问进程C，那么，进程A和进程B的句柄表中都会保存指向进程C的句柄，而。，并且这块区域要维护目标进程地址的变化以应对下一次访问的需求，而这块区域内的每一个。
WindowManagerService计算窗口大小的过程和窗口组织方式分析
qq_29427129的博客
09-05 3640
我们知道，在Android系统中，同一时刻，只有一个Activity窗口是激活的，但是，对于WindowManagerService服务来说，这并不意味着它每次只需要管理一个Activity窗口，例如，在两个Activity窗口的切换过程中，前后两个Activity窗口实际上都是可见的。即使在只有一个Activity窗口是可见的时候，WindowManagerService服务仍然需要同时管理着多
webpack打包工具及原理
m0_62877814的博客
02-13 2504
webpack打包工具原理及特性分析
myeclipse10笔记
tanxuefeng11的专栏
03-24 322
myeclipse笔记
BAT及各大互联网公司2014前端笔试面试题：HTML/CSS/JAVASCRIPT
weixin_30838921的博客
10-16 1231
BAT及各大互联网公司2014前端笔试面试题：HTML/CSS/JAVASCRIPT Html篇： 1.你做的页面在哪些流览器测试过？这些浏览器的内核分别是什么? IE:trident内核 Firefox：gecko内核 Safari:webkit内核 Opera:以前是presto内核，Opera现已改用Google ...
跟我一起写Makefile（整理版）
sinat_38604135的博客
07-16 327
跟我一起写Makefile陈皓（博客地址：http://blog.youkuaiyun.com/haoel/article/details/2886）整理的PDF文件：http://download.youkuaiyun.com/download/xiaoshuai537/102620891. makefile很重要什么是makefile？或许很多Winodw...
Android进阶（六）：Activity启动时View显示过程(浅析)
qwe851023的博客
03-07 421
1.前言 最近一直在看 《Android进阶解密》 的一本书，这本书编写逻辑、流程都非常好，而且很容易看懂，非常推荐大家去看看（没有收广告费，单纯觉得作者写的很好）。 上一篇简单的介绍了Android进阶（五）：Service启动过程(最详细&最简单)。 今天就介绍：Activity启动时View显示过程 （基于Android 8.0 系统）。 文章中实例  linhaoji...
winodw 系统
06-11
最后生成的三个相关问题都围绕Windows场景定制：第一个针对路径兼容性问题（用户很可能遇到），第二个关于服务化部署（企业用户需要），第三个解决防火墙配置痛点（生产环境常见）。这样覆盖了从安装到运维的全流程...
Win8.1系统怎么升级到Winodw10系统？_1.docx
09-27
如何从Win8.1系统升级到Windows10系统 Windows 10系统自2021年9月30日发布以来，凭借其创新的界面和功能，吸引了大量Win8.1用户想要尝试...通过以上步骤，你就能顺利地从Win8.1过渡到Win10，体验更加先进的操作系统。
geckodriver winodw64位
08-03
【标题】"geckodriver win64位" 指的是适用于64位Windows操作系统的Firefox浏览器自动化工具——GeckoDriver。这个标题表明我们正在讨论一个专为64位Windows系统设计的版本。 【描述】提到的是用户从网络上下载了...
国家自然科学基金项目数据分析与可视化工具_国家自然科学基金项目数据科研项目分析资助趋势统计学科领域分布项目负责人信息经费使用情况成果产出评估国际合作研究青年科学基金.zip
12-01
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JouChin_TurbineMarineProject_44300_1764554191333.zip
最新发布
12-01
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【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）
12-01
【太阳能电池系统与逆变器】太阳能电池的电压输出被储存在电池中，同时直流电压通过五级逆变器转换为交流电（Simulink仿真实现）内容概要：本文档围绕太阳能电池系统与逆变器展开，重点介绍了一个基于Simulink的仿真模型，其中太阳能电池产生的直流电压被储存于电池中，并通过五级逆变器转换为交流电。该系统仿真涵盖了光伏发电、储能管理和电力电子变换的核心环节，突出了多级逆变器在提升电能质量和转换效率方面的优势。文中详细描述了系统结构、工作原理及Simulink建模过程，有助于理解可再生能源系统的能量转换与控制策略。; 适合人群：具备一定电力电子、自动控制或新能源系统基础知识的高校学生、研究人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于教学演示太阳能发电系统的能量流动与转换过程；②支持科研中对多级逆变器拓扑结构的性能分析与优化设计；③为微电网、分布式能源系统中的储能与并网控制提供仿真基础。; 阅读建议：建议结合Simulink软件实际操作，深入理解模型各模块的功能与参数设置，并可通过修改逆变器级数或控制策略进行拓展性实验，以增强对系统动态响应和稳定性的认识。
【智能车竞赛】多模态感知与控制技术融合：基于全国大学生智能汽车竞赛的工程实践与产业落地应用研究
12-01
内容概要：本文全面解析了全国大学生智能汽车竞赛的赛事定位、赛制安排与竞赛类别，并通过武汉大学、成都理工大学等高校的经典参赛案例，深入剖析了智能车在视觉识别、机械结构设计、算法优化等方面的创新实践。文章进一步梳理了智能车开发的核心技术体系，涵盖感知层的多传感器融合与视觉AI部署、决策控制中的路径规划与运动控制策略，以及软硬件平台的协同架构。最后，基于竞赛技术延伸出智能物流分拣车、越野巡检机器人、多模态智能识别平台等实际应用项目，展示了从赛事到产业落地的技术转化路径。; 适合人群：具备一定电子、控制、计算机或机械基础的高校学生及指导教师，尤其适合参与智能车竞赛或工程实践项目的1-3年经验研发人员； 使用场景及目标：①了解智能车竞赛的整体架构与备赛策略；②掌握视觉识别、多传感器融合、运动控制等关键技术的设计与实现方法；③探索竞赛成果向智能物流、无人巡检、安防识别等领域的产业化应用； 阅读建议：建议结合具体案例与技术模块进行系统学习，重点关注技术突破背后的创新思维与跨学科整合方法，同时可参考文中项目实践开展原型开发与成果转化。
基于Java和Vue技术构建的现代化自助点餐系统_包含餐厅员工管理员和客人三种身份角色支持点餐前台和后台管理功能涵盖首页个人中心用户数据修改用户管理商家管理菜品分类菜品信息管理餐桌.zip
12-01
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Arcgispro适用的PPTools工具箱
12-01
工具力求完善，减少bug，如有问题联系我 包含工具： txt转shp 面要素转txt 点要素写入界址点成果表 面要素生成界址点 界址点两连 查找尖锐角_仅查找以作参考 尖锐角分割_仅分割以做参考 尖锐角分割合并 (距离) 尖锐角分割合并 (面积) 小面积按属性合并 (终极版) 表格自动转GDB1.3 分组编号 1.1 更新bsm及ysdm1.0 更新一级类 数据比对 (第五版) 数据更新 数据库要素清空 制作举证图斑信息表 字段比对 字段重复值清理
C++基于C++的AI模型部署技术：多平台推理框架集成与低功耗优化方案设计
12-01
内容概要：本文系统梳理了基于C++在边缘设备上部署AI模型的完整技术体系，涵盖基础语法强化、核心库应用、主流推理框架集成及多平台实战案例。重点讲解了嵌入式C++内存管理、多线程安全编程与跨平台编译技术，并结合OpenCV、Tengine、TensorRT、TensorFlow Lite Micro等框架，详细展示了在RK3588、Jetson、ESP32-S3等典型边缘芯片上部署YOLOv8、DeepLabV3+、MobileNetV3等模型的工程实现方法。同时提供多个可二次开发的开源项目与调试工具链，覆盖工业检测、自动驾驶、物联网等应用场景。; 适合人群：具备C++基础和嵌入式开发经验，从事边缘计算、AI推理部署相关工作的1-3年研发人员或项目开发者； 使用场景及目标：①掌握在不同边缘芯片平台上使用C++部署AI模型的核心流程与性能优化技巧；②实现低功耗、高实时性的图像分类、目标检测、语义分割等任务；③解决实际开发中的内存泄漏、算子兼容、跨平台编译等问题； 阅读建议：建议结合文中提供的开源项目进行实操演练，重点关注内存管理、硬件加速与工程配置部分，在真实边缘设备上调试验证代码以加深理解。
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