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最新推荐文章于 2025-10-28 11:33:21 发布
原创 最新推荐文章于 2025-10-28 11:33:21 发布 · 874 阅读 · 3 ·
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本文深入探讨了ASP.NET的动态编译及预编译原理，并提供了Oracle监听程序遇到ORA-12537错误时的有效解决方案。
10大办公常用工具\网址分享（收藏一波）
weixin_42636075的博客
03-07 3864
常见工具分享\n 工具分享 程序员常见工具
Ｂ站收藏 6.1w+！GitHub 标星 3.9k+！这门神课拯救了我薄弱的计算机基础
Rocky0429
12-09 7万+
大家好，我是 Rocky0429，一个对计算机基础一无所知的蒟蒻… 作为一个所谓的计算机科班出身的人来说，特别难为情的是自己的计算机基础很差，比如计算机网络当年一度差点挂掉，多亏当时的老师手下留情，给我一个刚及格的分数，但也因为这门课，造成我在之后申请奖学金的时候与其擦身而过。 我觉得我可以作为一个反例放在阳光下暴晒。熟悉我的读者可能知道我大学是搞 ACM 出身，当年我所有的精力都放在上面...
[转载An open letter to those who want to start programming]
Bluish Assassin's Creed
06-13 904
from：Akashs blog  An open letter to those who want to start programmingFirst off, welcome to the fraternity. There aren’t too many people who want to create stuff and solve problems. You are a ha
极具参考价值的Python面试题！从创业公司到一线大厂的真实面经汇总
吴秋霖的博客
04-21 5万+
全网极具参考价值的Python面试题，从创业公司到一线大厂的面经汇总整理。作者会持续维护更新！
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学Java，找哪吒
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如何在优快云利用Markdown语言写出好看的文章，提高文章的质量分
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05-24 1092
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ChatTTS拟人语音生成实测：情感语调+远程调用，播客、有声书制作效率翻倍！
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3.5w粉丝博客专家告诉你：优快云 的中铁粉是什么？如何获得粉丝与铁粉？尽在一篇文章，干货满满，建议收藏
黛琳ghz的博客，期待你的关注。
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【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
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内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
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基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
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基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
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实现多平台文章一键分享的代码示例
6. `bshare-douban`: 豆瓣分享按钮，将文章链接发送到豆瓣网，供用户收藏或评论。 7. `bshare-morebshare-more-iconmore-style-addthis`: 这个按钮可能是“添加到其他”或“一键分享”图标，提供了一种集成更多社交...
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