顺流逆流 的 log ，很多不错的关于 动态连接的文章

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【C语言进阶学习笔记】七、程序执行+调试技巧（实用技巧篇）
大家好我叫张同学
08-03 1296
文章目录一、程序执行篇①预处理详解②宏定义③define标识符字符串④define宏名(参数表）字符串⑤宏和函数对比二、调试技巧篇①什么是bug？②调试是什么 ? 有多重要 ?③debug和release的介绍④windows环境调试介绍⑥如何写出好（易于调试）的代码？ 一、程序执行篇 程序的翻译环境和执行环境 在ANSIC的任何一种实现中，存在两个不同的环境。 第1种是翻译环境，在这个环境中源代码被转换为可执行的机器指令。 第2种是执行环境，它用于实际执行代码。 翻译环境 1）组成一个程序的每
概率图模型（PGM）：贝叶斯网（Bayesian network）初探
微赚淘客开发者博客
10-25 5706
1. 从贝叶斯方法（思想）说起 - 我对世界的看法随世界变化而随时变化 用一句话概括贝叶斯方法创始人Thomas Bayes的观点就是：任何时候，我对世界总有一个主观的先验判断，但是这个判断会随着世界的真实变化而随机修正，我对世界永远保持开放的态度。 1763年，民间科学家Thomas Bayes发表了一篇名为《An essay towards solving a problem in th...
你需要知道的redo log和binlog
qq_38862257的博客
10-30 451
MySQL中有两个重要的日志模块，分别是redo log（重做日志）和binlog（归档日志）。当我们学习MySQL的时候，这两部分内容是绕不开的，本文我将来详细的介绍一下这两个日志模块，它们在设计上有很多好玩的地方，一些思想也可以在我们工作中使用。 redo log 这里我们举个例子，比如饭店掌柜有个小黑板，专门用来记录客人的赊账记录，如果赊账的人不多，那么他就可以把顾客名字和账目写在小黑板上，如果赊账的人很多，小黑板总会记不下的时候，这个时候掌柜的就需要一个专门记录赊账的账本。 如果有人又要赊账的时候，
【React】状态管理
now or never
11-10 983
React 状态管理
概率图模型
qq_42501075的博客
11-10 2132
原链接 https://www.cnblogs.com/LittleHann/p/11683607.html 阅读目录(Content) 从贝叶斯方法（思想）说起 - 我对世界的看法随世界变化而随时变化 一些背景知识 0x1：条件概率公式 0x2：全概率公式和贝叶斯概率公式 0x3：随机变量的链式法则（chain rule） 0x4：随机变量的独立性 0x5：随机变量条件独立性 0x6：查询一个...
超全的英语短句汇集
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幽客独往
02-12 6万+
English 900 英语九百句常用职位英文译名超级短句成语集锦打开话匣子PC电脑词汇一百个绝佳句型李阳英语365句托福听力常用短语校园英语迷你惯用语洋话连篇至理名言English 900 英语九百句第一册一、 Greetings 问候语 1. hello! / hi! 你好！ 2. good morning / afternoon / evening! 早晨（下午/晚上）好！ 3. i
English 900 英语九百句
§为艺术而技术§
08-22 5万+
常用职位英文译名超级短句成语集锦打开话匣子PC电脑词汇一百个绝佳句型李阳英语365句托福听力常用短语校园英语迷你惯用语洋话连篇至理名言English 900 英语九百句第一册一、 Greetings 问候语 1. hello! / hi! 你好！ 2. good morning / afternoon / evening! 早晨（下午/晚上）好！ 3. im kathy king. 我是
SCI复现含可再生能源与储能的区域微电网最优运行：应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究（Matlab代码实现）
01-04
【SCI复现】含可再生能源与储能的区域微电网最优运行：应对不确定性的解鲁棒性与非预见性研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕含可再生能源与储能的区域微电网最优运行展开研究，重点探讨应对不确定性的解鲁棒性与非预见性策略，通过Matlab代码实现SCI论文复现。研究涵盖多阶段鲁棒调度模型、机会约束规划、需求响应机制及储能系统优化配置，结合风电、光伏等可再生能源出力的不确定性建模，提出兼顾系统经济性与鲁棒性的优化运行方案。文中详细展示了模型构建、算法设计（如C&CG算法、大M法）及仿真验证全过程，适用于微电网能量管理、电力系统优化调度等领域的科研与工程实践。; 适合人群：具备一定电力系统、优化理论和Matlab编程基础的研究生、科研人员及从事微电网、能源管理相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①复现SCI级微电网鲁棒优化研究成果，掌握应对风光负荷不确定性的建模与求解方法；②深入理解两阶段鲁棒优化、分布鲁棒优化、机会约束规划等先进优化方法在能源系统中的实际应用；③为撰写高水平学术论文或开展相关课题研究提供代码参考和技术支持。; 阅读建议：建议读者结合文档提供的Matlab代码逐模块学习，重点关注不确定性建模、鲁棒优化模型构建与求解流程，并尝试在不同场景下调试与扩展代码，以深化对微电网优化运行机制的理解。
干辣椒粉，全球前10强生产商排名及市场份额（by QYResearch）.docx
01-04
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Adobe XD 2025（XD 58）安装教程及下载
01-04
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现代物流行业交通工具背景PPT模板
01-04
下载方式：https://pan.quark.cn/s/88340bbdd0a9 这是一套以交通工具为元素的，面向现代物流领域的PPT演示文稿模板，总共包含22页幻灯片。 模板的封面部分采用了多种蓝色及紫色色块进行装饰，并融合了若干物流运输工具，例如飞机、高速列车等作为视觉元素，用以构成背景设计，从而使得整个演示文稿模板与物流行业的主旨高度契合。 在内容页的设计上，模板继续运用蓝色与紫色进行色彩搭配，精心制作了20页采用扁平化设计的幻灯片图表。 此模板主要适用于构建物流行业相关的项目工作报告演示文稿。 文件存储格式为.PPTX。
个人防护装备实例分割数据集-20251118-012304.zip
01-04
个人防护装备实例分割数据集 一、基础信息 数据集名称：个人防护装备实例分割数据集 图片数量： 训练集：4,524张图片 分类类别： - Gloves（手套）：工作人员佩戴的手部防护装备。 - Helmet（安全帽）：头部防护装备。 - No-Gloves（未戴手套）：未佩戴手部防护的状态。 - No-Helmet（未戴安全帽）：未佩戴头部防护的状态。 - No-Shoes（未穿安全鞋）：未佩戴足部防护的状态。 - No-Vest（未穿安全背心）：未佩戴身体防护的状态。 - Shoes（安全鞋）：足部防护装备。 - Vest（安全背心）：身体防护装备。 标注格式：YOLO格式，包含实例分割的多边形坐标和类别标签，适用于实例分割任务。 数据格式：来源于实际场景图像，适用于计算机视觉模型训练。 二、适用场景 工作场所安全监控系统开发：数据集支持实例分割任务，帮助构建能够自动识别工作人员个人防护装备穿戴状态的AI模型，提升工作环境安全性。 建筑与工业安全检查：集成至监控系统，实时检测PPE穿戴情况，预防安全事故，确保合规性。 学术研究与创新：支持计算机视觉在职业安全领域的应用研究，促进AI与安全工程的结合。 培训与教育：可用于安全培训课程，演示PPE识别技术，增强员工安全意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性：每个实例均用多边形精确标注，确保分割边界准确；覆盖多种PPE物品及未穿戴状态，增加模型鲁棒性。 场景丰富：数据来源于多样环境，提升模型在不同场景下的泛化能力。 任务适配性强：标注兼容主流深度学习框架（如YOLO），可直接用于实例分割模型开发，支持目标检测和分割任务。 实用价值高：专注于工作场所安全，为自动化的PPE检测提供可靠数据支撑，有助于减少工伤事故。
软件工程基于SVN的版本控制与CI/CD集成：计算机竞赛项目协同开发优化策略研究
01-04
内容概要：本文介绍了SVN版本控制系统在计算机竞赛中的高级应用，重点阐述了其与持续集成和持续部署（CI/CD）流程的结合使用，提升开发效率与代码质量。文章讲解了SVN的核心技巧，包括钩子脚本的使用、权限管理机制以及日志管理的重要性，并通过实际应用场景展示了其在大型竞赛项目、实时协作开发和成果展示中的价值。此外，提供了结合Jenkins实现自动化构建、测试与部署的详细代码案例，展示了从代码拉取到服务部署的完整流程。最后展望了SVN未来可能与人工智能、机器学习及区块链技术融合的发展趋势，增强智能化和安全性。; 适合人群：具备一定软件开发和版本控制基础，参与计算机竞赛或团队协作开发的1-3年经验研发人员或学生开发者； 使用场景及目标：①在竞赛团队中实现高效的代码协同与自动化集成；②通过SVN钩子与权限管理保障代码规范与安全；③利用日志与版本历史追踪开发进程并支持成果展示； 阅读建议：学习时应结合Jenkins等CI/CD工具进行实践操作，重点关注钩子脚本编写、自动化构建流程配置及权限策略设计，深入理解SVN在复杂项目中的工程化应用。
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01-04
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数电大作业-数字钟实验仿真文件.ms14
01-04
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【计算机视觉】基于HGNev2轻量骨干网络的yolov11优化：小目标检测性能提升与高效部署方案设计
01-04
内容概要：本文详细介绍了一种基于YOLOv11的轻量化目标检测优化方案，通过引入HGNev2骨干网络模块，提升模型对小目标的检测能力和整体效率。文章从HGNev2的设计原理出发，解释其如何利用分组卷积、深度可分离卷积和层级特征聚合机制，在减少30%参数量的同时提升检测精度（mAP提升2-3个百分点），并加快20%推理速度。随后提供了完整的代码复现流程，包括环境搭建、HGNev2模块实现、YOLOv11配置文件修改、训练与测试步骤，验证了该方案在小样本数据集上的有效性，适用于边缘设备部署。; 适合人群：从事计算机视觉方向，具备一定深度学习基础的研发人员或学生，尤其是关注轻量化模型设计与目标检测性能优化的技术实践者；; 使用场景及目标：①用于改进YOLOv11在小目标检测中的漏检问题；②在保持高精度的同时降低模型复杂度，适配移动端或嵌入式设备部署；③快速验证新型骨干网络在主流检测框架中的效果； 阅读建议：建议读者结合提供的代码链接和配置文件，边操作边理解模块替换逻辑，重点关注HGNev2的层级结构设计与YOLO配置文件的对接方式，通过小规模实验验证效果后再扩展到实际项目中。
根据word模版中的标签实现多个word内容合并
01-04
word与wps可用,根据标签实现多个word合并
YOLOv8融合BiFormer注意力机制：多场景通用高精度目标检测模型构建与优化
最新发布
01-04
内容概要：本文介绍了将BiFormer双级路由注意力机制融入YOLOv8目标检测模型的方法，显著提升了模型在小目标检测和复杂背景下的性能，mAP提升22%-30%，且推理速度仅小幅下降。文章详细解析了BiFormer的两级路由机制——第一级进行全局语义筛选以减少计算量，第二级实现局部特征细化以增强细节感知，并通过与传统注意力机制的对比凸显其在计算效率和检测精度上的优势。随后以工业PCB缺陷检测为例，完整展示了环境搭建、模型配置修改、自定义模型类编写及训练验证的全流程。此外，针对智能安防、工业质检和自动驾驶等不同应用场景提供了定制化优化策略，并给出了分辨率匹配、分阶段训练、硬件适配等关键避坑建议。; 使用场景及目标：①提升YOLOv8在小目标、密集目标场景下的检测精度；②掌握注意力机制在主流检测框架中的集成方法；③实现跨场景高泛化性目标检测模型的构建与优化； 阅读建议：此资源侧重实战与原理结合，建议读者在理解BiFormer双级路由机制的基础上，结合提供的代码链接和配置示例动手实践，重点注意模型结构修改中的维度匹配与训练策略调整，以获得最佳性能提升。
计算机系统原理+CSAPP+Hello程序+便于理解计算机系统原理
01-04
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换热器逆流的流动阻力为什么比顺流时小
06-09
在换热器中，逆流条件下流动的阻力比顺流条件下小的原因有以下两点： 1. 温度梯度驱动：在逆流条件下，热量是从热端向冷端传递的，这使得热端的流体温度下降，而冷端的流体温度升高，因此流体的温度梯度会变得更小...
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