无题

最新推荐文章于 2025-07-31 19:45:34 发布
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无题　
05-18 334
一只猫在夜的路灯下阴影中小跑 我站在楼上撕着裂口唇的皮 女人美丽的肥臀 转过来是一男子 打过去的电话没人接 对方用我的声音在回答 夜是巨兽吐出的舌头 我们在梦魇中酣然入睡 遥远的年代 此刻和我一样心情的人 已经忘了曾经的对话 那...
最新部编版九年级上册语文无题ppt课件_精美学习课件ppt
11-23
根据给定文件的信息，我们可以从中提炼出多个相关的知识点，包括对李商隐及其作品《无题》的深入分析。下面将详细展开这些知识点。 ### 一、李商隐及其诗歌创作背景 李商隐（约813-约858），唐代著名诗人，与杜牧...
【《无题》,阅读训练题及答案】无题阅读题答案.docx
11-13
在探究生命的意义与本质时，人们常常会迷失于纷繁复杂的思绪与情绪之中，如同林清玄在其著作《无题》中所述，他与禅师的对话揭示了人生简化的真谛：饥饿时吃饭，困倦时睡眠。然而，这一简单的行为背后，隐藏着深刻的...
【《无题,席慕容》阅读及答案】 无题席慕容阅读答案.docx
11-13
【《无题,席慕容》阅读及答案】这篇文章主要探讨的是不同代际间的乡愁情感。席慕容在文章中描述了自己对故乡的深深眷恋，而她的孩子们却并未受到同样的“血脉”包袱影响，他们对母亲的乡愁持有一种理解和宽容的态度...
《无题》李商隐 赏析和答案.pdf
10-31
《无题》是唐代著名诗人李商隐的代表作品之一，此诗以无题为名，却蕴含着深邃的情感和丰富的艺术手法，成为中国古典文学中广为传颂的佳作。李商隐用其独特的文学才华，将个人的情感体验转化为普遍的情感共鸣，使得...
无题：idetest
02-25
Create React App入门 该项目是通过。 可用脚本 在项目目录中，可以运行： npm start 有关更多信息，请参见有关的部分。 npm run eject 注意：这是单向操作。 eject ，您将无法返回！... 如果您对构建工具和配置选择...
医疗数据挖掘Python机器学习案例
木头大左的博客
07-25 778
医疗数据挖掘是从大量的医疗数据中提取有价值信息和知识的过程，旨在辅助医疗决策、疾病预测、治疗方案优化等。随着医疗信息化的发展，电子病历、医疗影像、基因数据等多源异构数据不断积累，为医疗数据挖掘提供了丰富的素材。Python作为一种强大的编程语言，凭借其丰富的库和简洁的语法，在医疗数据挖掘领域得到了广泛应用。
基于 Hadoop 生态圈的数据仓库实践 —— OLAP 与数据可视化（五）
wzy0623的专栏
07-30 8160
Hue、Zeppelin 比较
基于 Hadoop 生态圈的数据仓库实践 —— OLAP 与数据可视化（二）
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wzy0623的专栏
07-30 3万+
Hive、SparkSQL、Impala 比较
数据仓库深度探索系列：架构选择与体系构建
weixin_43398232的博客
07-30 702
本文系统介绍了数据仓库架构的类型与关键技术组件。主要内容包括：1）常见数仓架构类型（数据集市、Inmon企业工厂、Kimball、混合型等）及其适用场景；2）经典数仓架构的四大层次（数据源、存储、处理、应用）；3）关键技术组件（ETL工具、存储技术、建模与可视化工具）；4）架构选择方法论，强调需平衡需求满足、技术可持续性、稳定性等要素。文章指出，没有最优架构，企业需结合业务特点、数据规模和分析需求选择最适合的方案，并持续优化以适应技术发展。
基于 Hadoop 生态圈的数据仓库实践 —— OLAP 与数据可视化（一）
wzy0623的专栏
07-30 1万+
OLAP 与 Impala 简介
信创缓存中间件TongRDS（Redis平替）安装、接入SpringBoot全流程
weixin_46739493的博客
07-31 776
Redis信创平替：TongRDS 的安装部署流程。
GoLand 项目从 0 到 1：第三天 —— 图数据库版本管理方案调研与中间件部署
weixin_46303384的博客
07-28 606
本文聚焦知识图谱系统的关键技术实现，主要包括：1. 提出基于Neo4j的版本管理方案，采用valid_from/valid_to属性实现节点/关系的版本化存储，支持高效查询与回退操作；2. 完成MinIO对象存储系统的全链路集成，包括Docker部署、API配置和文件CRUD接口开发；3. 搭建图数据库与文件存储的基础环境，为后续知识图谱功能开发奠定基础。通过节点版本化属性和变更记录机制，在保证查询效率的同时实现了完整版本链管理。
Django 中间件
csbysj2020
07-31 271
_call__：该方法是中间件的核心，用于处理请求。：在请求到达视图之前执行，用于修改请求对象。：在请求到达视图时执行，用于修改请求对象或响应对象。：在请求通过视图处理后执行，用于修改响应对象。：在请求过程中抛出异常时执行，用于处理异常。# 修改请求对象print("处理请求")# 修改请求或响应对象print("处理视图")# 修改响应对象print("处理响应")# 处理异常print("处理异常")
STM32 USB 设备中间件 tinyusb
is0815的博客
07-31 871
步骤内容1CubeMX 生成基本工程2引入 TinyUSB 代码3添加 tusb_config.h4main.c中调用5编写描述符、回调函数6CMake 添加 TinyUSB 库很关键的问题！如果你使用中断函数（ISR）是必须配置的，否则 USB 无法正常通信。步骤内容说明中断函数名称中断函数实现调用HAL 中断是否保留？否（TinyUSB 自己处理）NVIC 中断优先级/使能必须启用，优先级可设为 0文件放在。
LCM中间件入门(1)：工作原理核心概念及Ubuntu环境下的C++实践
最新发布
07-31 748
LCM（Lightweight Communications and Marshalling）是一款轻量级通信与编组中间件，专为实时系统设计，尤其适用于机器人、自动驾驶、航空航天等对低延迟、高可靠性有要求的领域。其核心优势在于轻量化设计（无集中式服务器）、高效数据传输（基于UDP组播）和跨语言支持（C/C++、Python、Java等），能轻松实现多进程/多设备间的实时数据交互。.lcmLCM凭借轻量化、低延迟的特性，在实时系统通信中占据重要地位。
MySQL(170)如何使用MySQL的性能模式（Performance Schema）？
qq_43012298的博客
07-31 572
摘要：MySQL Performance Schema是一个内置诊断工具，用于监控服务器性能和活动。本文介绍了如何检查、启用和配置Performance Schema，并详细说明其核心监控表的功能。通过SQL查询示例展示了常见监控场景，包括等待事件、语句执行统计等。最后提供Java代码示例，演示如何通过JDBC连接MySQL并查询Performance Schema数据，实现程序化性能监控。该工具能有效帮助开发者识别性能瓶颈，进行数据库优化。
数据驱动的自动驾驶虚拟测试方法
NewCarRen的博客
07-30 1050
在数据驱动虚拟测试的范围内，我们采用了符合 ISO 21448 规定的预期功能安全（SOTIF）概念的车辆系统 “风险” 概念，涉及整体系统按规定的相关安全贡献以及运行设计域内的动态环境，而非 ISO 26262 意义上的单个组件故障所产生的风险。对于不同的传感器模态，考虑不同的传感器特定特性。这种方法需要系统且协调的现实世界数据采集方法，以高度自动化的方式处理数据，提供标注、元数据，并融合来自不同来源的数据，如外部交通数据、车辆内部数据、传感器 / 感知数据以及与自动驾驶安全评估相关的环境条件。
opencv无题识别
12-08
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，广泛应用于图像处理、计算机视觉和模式识别等领域。物体识别是OpenCV的一个重要应用场景，以下是一些常见的物体识别方法和技术： 1. **特征提取与匹配**： - **SIFT（尺度不变特征变换）**和**SURF（加速稳健特征）**：这些算法用于检测和描述局部特征，能够在图像中识别出相同的物体，即使它们的大小、旋转或光照条件发生变化。 - **ORB（定向快速旋转BRIEF）**：一种快速的特征检测和描述算法，适用于实时应用。 2. **模板匹配**： - 通过在图像中滑动一个模板（已知物体的图像），并计算模板与图像区域的相似度，来找到物体的位置。 3. **机器学习与深度学习**： - **支持向量机（SVM）**：用于分类和回归分析，可以用于物体识别任务。 - **卷积神经网络（CNN）**：深度学习模型，特别适合处理图像数据，能够自动学习图像的特征并进行分类。 4. **目标检测算法**： - **Haar级联分类器**：基于积分图和AdaBoost算法，用于实时人脸检测。 - **YOLO（You Only Look Once）**和**SSD（Single Shot MultiBox Detector）**：实时目标检测算法，能够在单次前向传播中同时进行目标定位和分类。 5. **实例分割**： - **Mask R-CNN**：在目标检测的基础上，进一步分割出目标的精确轮廓。 OpenCV提供了丰富的API和工具，可以方便地实现上述方法。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用OpenCV进行模板匹配： ```python import cv2 import numpy as np # 读取原始图像和模板图像 original_image = cv2.imread('original_image.jpg') template = cv2.imread('template.jpg') template_gray = cv2.cvtColor(template, cv2.COLOR_BGR2GRAY) w, h = template_gray.shape[::-1] # 转换为灰度图 gray_original = cv2.cvtColor(original_image, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # 模板匹配 result = cv2.matchTemplate(gray_original, template_gray, cv2.TM_CCOEFF_NORMED) threshold = 0.8 loc = np.where(result >= threshold) # 绘制矩形框 for pt in zip(*loc[::-1]): cv2.rectangle(original_image, pt, (pt[0] + w, pt[1] + h), (0, 255, 255), 2) # 显示结果 cv2.imshow('Detected', original_image) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ```
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