日常开发记录-问题判断

最新推荐文章于 2024-07-24 21:04:47 发布
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博主在遇到无法删除文件的问题时，分析可能原因，确定检查前端ID是否正确，确认请求方式和路径无误后，转向后端查找解决方案，强调自我反思的重要性。

找不到删除文件  检查看是不是id没有传对

参数 路径 请求方式 没有问题  那就不是前端的问题 可以找后端了

还是要先多找找自己的原因

如何有效判断与排查Java GC问题
曾经“等你生日那天”都遥远得像未来，如今却可欢愉的挥手说“下个十年见”
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C++ 应用软件开发从入门到实战详解
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本文详细介绍一下Windows平台下用C++开发应用软件的诸多内容，以供大家借鉴或参考。
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在当今快速发展的技术环境中，技术文档的编写变得愈加重要。无论是软件开发、产品设计，还是系统架构，清晰、准确的技术文档不仅能帮助团队成员快速理解项目，还能为用户提供必要的使用指导。然而，编写高质量的技术文档常常是一项繁琐且耗时的任务。随着人工智能技术的不断进步，AI工具的辅助作用逐渐显现，特别是在技术文档的编写过程中。借助AI，开发者和技术作家可以更高效地生成、编辑和维护文档，从而专注于更高层次的创作和思考。
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水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）
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水下图像处理指标（uicm,uism,uiconm,uiqm）和图像处理指标（psnr,ssim）研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕水下图像处理指标（uicm, uism, uiconm, uiqm）和通用图像质量评价指标（psnr, ssim）展开研究，重点介绍了这些指标的理论基础、计算方法及其在图像增强与复原效果评估中的应用。文中提供了完整的Matlab代码实现，便于读者复现和验证不同算法对水下图像质量的影响，帮助科研人员定量分析图像处理算法的有效性。; 适合人群：具备一定图像处理基础知识，熟悉Matlab编程，从事计算机视觉、海洋探测、水下机器人等相关领域研究的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①评估水下图像增强算法（如颜色校正、去雾、对比度提升）的质量；②比较不同图像复原模型的性能差异；③为水下视觉系统提供客观的图像质量评判依据； 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段理解各指标的实现逻辑，自行导入实际水下图像进行测试，并对比主观视觉效果与客观指标数值之间的关联性，以深入掌握指标的应用边界与局限性。
【嵌入式AIoT】基于边缘智能的轻量化模型部署：STM32与TensorFlow Lite Micro实现手势识别系统
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内容概要：本文系统讲解了嵌入式AIoT从概念到边缘智能落地的全流程，涵盖关键概念如嵌入式AI、AIoT、边缘计算、模型量化与硬件加速，深入剖析模型轻量化、数据预处理优化、任务调度与跨平台部署等核心技术。通过STM32结合TensorFlow Lite Micro实现手势识别的完整案例，展示了从模型训练、量化、移植到MCU端推理的代码级实现，突出低延迟、低功耗的实时性设计，并探讨工业预测性维护、智能家居、农业监测和可穿戴设备等典型应用场景。最后展望了自动化压缩工具链、多模态融合、端云协同学习与超低功耗AISoC等未来方向。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、熟悉C/C++与Python编程，有一定AI背景的1-3年经验开发者或物联网、智能硬件工程师。; 使用场景及目标：①掌握在资源受限设备上部署轻量AI模型的核心方法；②理解边缘智能系统的软硬件协同设计逻辑；③实现从传感器数据采集到本地AI推理的端到端开发；④应用于工业、家居、农业、健康等领域的智能化产品开发。; 阅读建议：建议结合STM32开发板与MPU6050传感器动手实践文中代码案例，重点关注模型量化、TFLM集成与RTOS任务调度部分，调试推理延迟与内存占用，深入理解边缘AI的性能优化策略。
【发分布鲁棒优化】一种新颖的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，该模型结合了条件风险价值(CVaR)，用于应对电力价格不确定性下的自调度问题【IEEE6、IEEE30、IEEE118节点】MATLAB
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【发分布鲁棒优化】一种新颖的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，该模型结合了条件风险价值(CVaR)，用于应对电力价格不确定性下的自调度问题【IEEE6、IEEE30、IEEE118节点】MATLAB内容概要：本文介绍了一种结合条件风险价值（CVaR）的基于矩的分布鲁棒优化（DRO）模型，旨在解决电力价格不确定性下的自调度问题。该模型通过数学建模与优化方法，提升电力系统在面对市场价格波动时的鲁棒性和经济性，适用于IEEE6、IEEE30和IEEE118标准节点系统，并提供MATLAB代码实现，便于科研人员复现实验与进一步研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和优化理论背景，熟悉MATLAB编程，从事电力系统调度、能源管理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应对电力市场中价格不确定性带来的调度风险；②提升自调度方案的鲁棒性与经济性；③在IEEE标准测试系统上验证DRO-CVaR模型的有效性；④为含高比例可再生能源的电力系统提供风险规避策略支持。; 阅读建议：建议读者结合提供的MATLAB代码，深入理解DRO与CVaR的数学原理及其在电力调度中的建模过程，建议先掌握基础的优化理论与风险度量方法，再进行模型复现与参数敏感性分析，以充分发挥该资源的科研价值。
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