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最新推荐文章于 2025-03-04 16:57:46 发布
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本文深入剖析了当前信息技术领域的核心发展，从大数据到AI音视频处理，从嵌入式硬件到云计算，全面覆盖了各个细分领域的重要趋势与最新成果。通过详细分析，读者将能清晰了解各技术方向的最新进展及未来发展方向。

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PoE 三大标准：IEEE 802.3af、IEEE 802.3at、IEEE 802.3bt
网络技术联盟站
05-11 2538
除了IEEE 802.3af和IEEE 802.3at标准外，还有一些其他的PoE标准，如IEEE 802.3bt标准，也称为PoE++或4PPoE（4对PoE）。这一新标准提供了更高的功率输出，最高可达60瓦甚至更高，以满足日益增长的网络设备对功率的需求。IEEE 802.3bt标准还引入了一些新的特性，如两种不同的供电模式（Type 3和Type 4），以及支持高功率设备的新类型。
请编写一个函数，用来删除字符串中的所有空格。 例如，输入asd af aa z67，则输出为asdafaaz67。
一键难忘的博客
04-21 7636
请编写一个函数，用来删除字符串中的所有空格。 例如，输入asd af aa z67，则输出为asdafaaz67。当你想要删除字符串中的所有空格时，一种常见的方法是遍历字符串的每个字符，并检查每个字符是否为空格。如果是空格，则将其删除或者将其替换为非空格字符。你可以使用这种方法来创建一个函数： 1. 创建一个空的字符串，用于存储没有空格的新字符串。 2. 遍历输入字符串的每个字符。 3. 如果字符不是空格，则将其添加到新字符串中。 4. 最终返回新字符串。 这种方法将会有效地去除输入字符串中的所有空格，
通过特征幅度正则化，增强少数据情况下的细粒度识别精度
boboly186的博客
09-10 1340
本文提出了一种名为特征幅度正则化（FMR）的新方法，用于改善少数据场景下的细粒度图像识别。FMR通过均衡特征幅度，解决了预训练模型中存在的特征幅度偏差问题。该方法根据特征幅度分布动态调整正则化强度，从而获得更平衡的特征表示并提高模型性能。实验结果表明，FMR在各种数据集上的性能均优于传统的微调方法，展示了其在具有挑战性的数据有限环境中的潜力。
【论文笔记_自监督知识蒸馏】Refine Myself by Teaching Myself : Feature Refinement via Self-Knowledge Distillation
qq_45128278的博客
10-22 4532
通过自学来完善自己：基于自知识蒸馏的特征提取 作者：Mingi Ji， Seungjae Shin， Seunghyun Hwang， Gibeom Park1 Il-Chul Moon 摘要 知识提取是一种将知识从预先训练的复杂教师模型转移到学生模型的方法，因此在部署阶段，较小的网络可以取代较大的教师网络。为了减少培训大型教师模型的必要性，最近的文献介绍了一种自我知识蒸馏方法，该方法在没有预先培训的教师网络的情况下，逐步训练学生网络提取自己的知识。虽然自知识蒸馏在很大程度上分为基于数据增强的方法和基于辅助
Analyzing and Boosting the Power of Fine-Grained Visual Recognition for Multi-Modal LLM引读
最新发布
m0_60388871的博客
03-04 1767
从图像中提取区分对象的必要视觉信息。
ctf常见编码
weixin_45897324的博客
09-22 4972
关于ctf常见代码： 1.Base32加密： 例：KRUGS4ZANFZSAYLOEBSXQYLNOBWGK=== 通常在其后会有三个等号，比较好判断，当然没有‘=’也可以解得出来 0.0 2.UUencode编码 例： 2Z+^9Y+BJYIBOY+BJY+Z+Y:V0 往往会出现+，-，；等比较奇怪的符号 3.URL编码（UrlEncode）： 例：%e8%bf%99%e6%98%af%e4%b8%aa%e4%be%8b%e5%ad%90 因为出现了%因此也比较容易认出来 4.unicode编码 \u4
echarts地图根据接口数据的值显示每一块区域代表的不同颜色绘制销量热度等级地图...
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走在路上的张先森
09-17 5万+
预计项目的初步效果图 接口提供的数据类型： 在这里根据value值的不同，显示不同的颜色，分别代表不同的等级划分 在绘图之前引入echarts的js文件，里面的市州名字需要与接口的数据相对应 <script type="text/javascript" src="js/echarts.js"> </script> var mapData = {};......
SST25VF016B_cn中文数据手册.pdf
05-14
SST25VF016B_cn中文数据手册
[笔记分享] [Camera] MTK Camera AF及tuning
Kris Fei's blog
08-13 6867
基本概念：FV: Focus Value, 用来衡量图像AF的清晰度。 DOF: Deep Of Field, 景深，表示物距清晰的范围，景深越长表示物距前后清晰的范围越大。 抛物线的顶点即是AF最清晰的地方。AF search table原理：利用DOF概念，控制AF search table中每个step的间隔要小于DOF，确保找到的Focus Position和最佳的Focus Po
深信服PT1-AF实验考试
m0_72019240的博客
08-14 4799
深信服PT1-AF实验考试实验练习可以去深信服的在线实验平台（链接如下）：深信服在线实验平台 (sangfor.com.cn)实验考试其实就是把所有的每一部分实验综合了起来以下内容仅做参考，不确保一样。
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u013981791的专栏
02-06 682
http://my.poco.cn/id-177160615.shtmlhttp://my.poco.cn/id-177160615.shtmlhttp://my.poco.cn/id-177160615.shtmlhttp://my.poco.cn/id-177160615.shtmlhttp://my.poco.cn/id-177160615.shtmlhttp://my.poco.cn/id
用ffmpeg转换flv至mpeg
sdfshfh的博客
11-11 4425
用ffmpeg转换flv至mpeg
FRS 迁移到DFSR概述（第一部分 ）
weixin_33738578的博客
03-18 2191
假设您尝试将在先前版本的Windows Server上运行的某个Active Directory域控制器（DC）升级到Windows Server 2019. 您可能会看到以下错误：“副本验证失败。指定的域[DomainName]仍在使用文件复制服务（FRS）来复制SYSVOL共享。 FRS已弃用。” DC域控 C盘驱动器的SYSVOL文件夹用于将登录脚本和组策略文件复制...
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tast blog
10-16 1100
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快速搞定并查集
sowhat
10-24 633
高清思维导图已同步Git：https://github.com/SoWhat1412/xmindfile，关注公众号sowhat1412获取海量资源 并查集 并查集被很多人认为是最简洁而优雅的数据结构之一，主要用于解决一些元素分组的问题。比如最小生成图里的克鲁斯卡尔算法就用的此知识点。它管理一系列不相交的集合，并支持两种操作： 合并（Union）：把两个不相交的集合合并为一个集合。 查询（Find）：查询两个元素是否在同一个集合中。 当然，这样的定义未免太过学术化，看完后恐怕不太能理解它具体有什么用.
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woainizzz的专栏
10-12 1042
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FRG图像文件格式(四):编码技术
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06-12 192
FRG图像文件格式(四):编码技术 作者: HouSisong@GMail.com   2013.06.12 FRG是一种优化从磁盘加载和解码到显示需要的时间的图像文件格式. （更多介绍： http://blog.youkuaiyun.com/housisong/article/details/9077059 ） 这里介绍FRG涉及到的一些编码技术. Alpha通道的处理:   A...
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kong0613的专栏
05-25 1352
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luzou的专栏
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AF摄像头操作源代码解析
资源摘要信息:"本资源包含了AF摄像头操作的相关源代码，专用于处理自动对焦（Auto Focus, AF）摄像头的功能性实现。文件压缩包中的文件名称简称为'af'，代表了该资源主要围绕自动对焦技术展开。AF技术在数码摄像设备...
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