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C#与.NET技术精选
最新推荐文章于 2025-09-06 18:48:31 发布
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CC 4.0 BY-SA版权
文章标签： c# ui javascript ViewUI
原文链接：http://www.cnblogs.com/wangzhedana/p/3584557.html
本文精选了C#及.NET平台的多个实用技术主题，包括消除C#2.0警告的方法、ASP.NET中的消息处理、Entity Framework 4.3的使用指南、SqlCacheDependency缓存机制、操作符重载技巧、网站设计优化建议、Entity Framework与MVC结合的最佳实践等。此外还介绍了Adobe Brackets集成开发环境、COM与.NET互操作性等内容。

Including assessment topic:

消除C#2.0警告之不完全总结（不断更新中）

ASP.NET中进行消息处理(MSMQ) 一

.Net开发人员可以拥抱Entity Framework 了(EF4.3 Release!!!)

Multiple Active Result Sets

SqlCacheDependency缓存

C#操作符重载(转)

优化网站设计（一）：减少请求数

Microsoft Enterprise Library 5.0 系列教程(四) Logging Application Block

Adobe Brackets——开源、简洁强大的HTML、CSS和JavaScript集成开发环境 更新Brackets-sprint-18下载地址

【译】初识SSRS ----通向报表服务的阶梯系列(一)

COM .NET Interoperability

4行CSS实现【表格内容超过一行的部分，用省略号代替】【支持IE6】

jQuery UI Dialog 创建友好的弹出对话框

常用px,pt,em换算表

vs2010 快捷键大全

【原】ASP.Net MVC极速开发：使用MVCScaffolding + EntityFramework CodeFirst

敏捷：什么是用户故事（User Story）

 

 

转载于:https://www.cnblogs.com/wangzhedana/p/3584557.html

时空知识图谱研究进展与展望Spatiotemporal Knowledge Graph
强化学习曾小健
03-14 2881
时空知识图谱研究进展与展望时空知识图谱研究进展与展望作者信息 +Spatiotemporal Knowledge Graph: Advances and PerspectivesAuthor information +文章历史 +地理信息的不断泛化对经典的地理信息分析模式提出了巨大挑战，网络化的知识服务将逐渐成为地理信息应用的新模式，助力地理计算到社会计算的形态转变。地理知识服务需要打通人、机构、自然环境、地理实体、地域单元、社会事件之间的关联，促进知识辅助下的数据智能与计算智能。本文聚焦地理时空知识获取与
并网逆变器的clark、park变换的C语言实现技巧
blueoce的博客
08-29 3695
坐标变换，及c语言实现的讲解多如牛毛。 在此也做点整理，加入一根牛毛。偏重用什么样的C语言语法技巧实现这些变换来做双环控制的。 首先列些一下需要的C语言语法知识： 1、函数指针 指针是个变量，那么函数指针也是个变量。函数指针变量装的内容是一个函数的首地址。 函数指针的定义为：函数返回值类型 (* 指针变量名) (函数参数列表); 坐标变换过程中有许多变量，同时有数个函数，如果在C++中，这些东西我么你应该定义一个类，但是匝C语言中我们只能定义一个结构体组织这些...
RT-2论文翻译: Vision-Language-Action Models Transfer Web Knowledge to Robotic Control
机器学习实战
01-26 1379
在广泛的Web规模数据集上预训练的高容量模型为各种下游任务提供了有效且强大的平台：大型语言模型不仅可以实现流畅的文本生成（Anil等，2023；Brohan等，2022；OpenAI，2023），还能实现新兴的问题解决（Cobbe等，2021；Lewkowycz等，2022；Polu等，2022）以及散文（Brown等，2020；OpenAI，2023）和代码（Chen等，2021）的创造性生成，而视觉语言模型则实现了开放词汇的视觉识别（Kirillov等，2023；Minderer等，2022；
Deep Reinforcement Learning with Knowledge Transfer for Online Rides Order Dispatching
myl1992的专栏
04-05 683
用于在线乘车订单调度的知识转移深度强化学习
Knowledge Distillation论文阅读之：综述文章：Knowledge Distillation
sjyttkl的专栏
03-03 1235
目录 1. Introduction 2. Background 3. Knowledge 3.1 Response-base Knowledge 3.2 Feature-Based Knowledge 3.3 Relation-Based Knowledge 摘要 本问提供了 KD 的复杂研究包括了下述方面： KD 的种类 训练方案 teacher-student 结构 蒸馏算法 表现对比和实际应用 在此基础上，简要回顾了知识蒸馏面临的挑战，并对未来的研究方向进行了讨论和展望
SWD Connect/Transfer
lbaihao的专栏
03-11 944
NoteNoteNoteBit orderParityNoteNoteNoteNoteIf, orPurposeAttributesto 1.seeTypically:• For theSTICKYORUN//void)U8 rtn;rtn =return rtn;//void)//void)U8 ack;1);#define#define#definebitdata )
知识蒸馏(Knowledge Distillation)
Cuibaby的博客
11-25 4201
关于知识蒸馏，你一定要了解的三类基础算法
【转】Knowledge-Distillation 知识蒸馏论文集合
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u014546828的博客
06-28 1万+
Awesome Knowledge-Distillation 博客转自CTOLib码库：https://www.ctolib.com/FLHonker-Awesome-Knowledge-Distillation.html Awesome Knowledge-Distillation Different forms of knowledge Knowledge from logits Knowledge from intermediate layers Graph-based.
（转）Awesome Knowledge Distillation
a1424262219的博客
07-19 432
Awesome Knowledge Distillation 2018-07-1910:38:40 Reference：https://github.com/dkozlov/awesome-knowledge-distillation Papers Combining labeled and unlabeled data with co-training, A. Blum...
多教师知识蒸馏综述-分类(Knowledge Distillation and Student-Teacher Learning for Visual Intelligence)
yuuka696的博客
12-06 5340
虽然在常见的S-T KD范式下已经取得了令人印象深刻的进展，即知识从一个大容量的教师网络转移到一个学生网络。在这种情况下，知识能力相当有限，为此，一些工作探索从多个老师或一群老师那里学习一个便携式学生。在实践中，学生不仅向一个老师学习，而是学习知识的概念，有来自同一任务或不同任务的指导。通过这种方式，学生可以合并和吸收来自多个教师网络的各种知识表示的插图，并构建一个全面的知识系统。因此，人们提出了许多新的KD方法。
Fast and Continual Knowledge Graph Embedding via Incremental LoRA（二）
sinat_41942180的博客
07-24 594
《Fast and Continual Knowledge Graph Embedding via Incremental LoRA》提出了一种基于增量LoRA的持续知识图谱嵌入方法（IncLoRA）。该方法通过增量低秩适配器（LoRA）模块，在知识图谱动态演化过程中高效整合新知识，同时避免灾难性遗忘。与传统的全参数微调或架构调整方法不同，IncLoRA采用参数高效的方式，在保留历史知识的前提下，仅需调整少量参数即可适应新增知识。实验表明，该方法在训练效率和知识保留方面均优于现有持续学习方案，为动态知识图谱
Fast and Continual Knowledge Graph Embedding via Incremental LoRA（五）
sinat_41942180的博客
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本文提出了一种快速持续知识图谱嵌入框架FastKGE，采用增量LoRA（IncLoRA）机制来缓解灾难性遗忘并加速微调。通过图分层实现新旧知识的分离存储，并引入自适应秩分配的增量低秩适配器学习方法降低训练成本。该方法在保持已有知识的同时有效学习新知识，为动态增长知识图谱的嵌入学习提供了高效解决方案。未来将进一步探索知识被修改或遗忘情况下的持续学习机制。
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C#海康车牌识别实战指南带源码
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这个测试文本量，效果大概提升 4 倍文本越长，效果越显著。
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如果字典的长度为n，s的长度为m，字典中单词的平均长度为l，则此算法时间复杂度为O(n(m+l))，因为需要遍历n个单词，每个单词需要m的时间判断是否匹配，以及最差需要l的时间判断是否是字母序最小的串；输入：s = “abpcplea”, dictionary = [“ale”,“apple”,“monkey”,“plea”]输入：s = “abpcplea”, dictionary = [“a”,“b”,“c”]如果答案不止一个，返回长度最长且字母序最小的字符串。输出：“apple”
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