JBDaylightOverlay

最新推荐文章于 2025-08-23 20:28:56 发布
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文章标签： python
原文链接：https://my.oschina.net/u/868244/blog/106286
本文介绍了JBDaylightOverlay作为一个MapKit覆盖层的应用，它可以在地图上显示对应的位置日期和时间信息。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

iOS游戏应用源代码——johnboiles-JBDaylightOverlay-55d414b.zip
07-05
《iOS游戏应用源代码解析——基于johnboiles-JBDaylightOverlay-55d414b.zip》 本文将深入探讨一个iOS游戏应用的源代码，该代码来源于johnboiles的JBDaylightOverlay项目，版本号55d414b。这个开源项目主要涉及的是...
IOS应用源码——圆形箭头的加载组件.zip
10-14
2. **jbdaylightoverlay.png**: 这个文件可能是加载组件背景的白天主题图像，用于自定义加载视图的外观。在iOS应用中，为了提供良好的用户体验，通常会根据时间和用户偏好设置调整UI的色彩和风格。 3. **说明.txt**...
java基础知识总结
yvya_的博客
08-19 1775
java 基础包含语法、面向对象，异常处理、文件操作等方面。
爬小红书图片软件：根据搜索关键词，采集笔记图片、正文、评论等
最新发布
python死忠3016的博客
08-23 168
摘要：一款基于Python开发的小红薯笔记采集工具，支持通过关键词采集笔记图片、正文及评论等内容。
【GPT入门】第49课 LlamaFacotory 训练千问
spark_dev的博客
08-20 948
避坑经验：发现先安装vllm后安装LlamaFactory有依赖冲突，改为先安装LlamaFacotory后安装vllm。直接安装 2.2.0，这个安装有点久，耐心等。合并原模型与lora训练结果。autodl的学术加速。训练后，目录结构与大小。
数据分析编程 - 从入门到精通
smilejingwei的博客
08-20 512
在当今这个数据驱动的时代，数据分析已成为各行各业不可或缺的核心能力。从商业决策到科学研究，从金融预测到医疗健康，数据中蕴藏的洞见正在重塑我们的世界。然而，面对海量数据和复杂分析需求，传统的数据处理工具已显得力不从心，编程能力正逐渐成为数据分析师的必备技能。
数据预处理数据清洗准备篇-------pandas库的缺失值处理方法
Sunhen_Qiletian的博客
08-20 1382
解析引擎，可选 'c' (C语言引擎，更快) 或 'python' (Python引擎，功能更全)：填充方法 ('backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill', None)：0 或 'index' (检查每列)，1 或 'columns' (检查每行)：0 或 'index' (删除行)，1 或 'columns' (删除列)：'any' (有缺失就删除) 或 'all' (全部为缺失才删除)：文件编码，如 'gbk', 'utf-8' 等。
Huggingface-Qwen2源码解读
Jeremy程序员
08-19 2056
本文记录了基于HuggingFace Transformers最新master分支对Qwen2模型的学习过程。主要内容包括：1) 开发环境搭建（Python 3.11、PyTorch CPU版）；2) 模型测试代码实现，通过调参创建轻量级配置；3) 核心架构分析，包括分词编码、DecoderLayer处理流程（RMSNorm归一化、自注意力机制、前馈网络）和分组查询注意力机制；4) Qwen2的三大优化点：RMSNorm计算优化、RoPE位置编码和GQA注意力机制；5) 开发中遇到的版本依赖问题及解决方法。
Matplotlib数据可视化实战：Matplotlib图表美化与进阶教程
WSSWWWSSW的博客
08-19 552
摘要 本教程介绍了如何使用Matplotlib库美化数据可视化图表。内容涵盖颜色调整（预定义颜色、十六进制代码、RGB值）、线型修改（虚线、点线等）和标记样式设置（圆形、方形等）。教程还详细讲解了如何自定义字体和文本样式，包括全局字体设置和特定文本元素的样式调整。每个知识点都配有Python代码示例和对应的图表效果展示，帮助用户快速掌握图表美化的实用技巧，提升数据可视化的专业性和美观度。
【无标题】
As3310010的博客
08-20 798
从基础功能到自主决策：Agent 开发进阶之路
数据结构开篇：初识数据结构
nsjqj的博客
08-20 981
下面来看这个代码，它的时间复杂度是多少？来看下解析：所以，最后的答案就是N的平方。再来看这几道题，答案是多少？下面的这两道题相对就会难一些，用到了一些数学思想：这里要注意；递归的 每次递归执行的次数 是指递归的每次调用（如计算、判断等这些都只被记作一次，但也有特殊情况）。总结一下大O法的特点：
学习日志39 python
AYheyheyhey的博客
08-21 1040
在 Python 中，可调用对象（Callable）指的是可以像函数一样被调用的对象，即可以在对象后面加括号()并传入参数来执行的对象。可调用对象：能加()调用的对象（函数、类、带__call__的实例等）。内存空间：每个独立对象占一块空间，变量只是指向对象的 “指针”，多个变量可共享同一对象的内存。通过id()函数可以查看对象的内存地址（唯一标识），帮助理解：python运行a = 10b = aprint(id(a), id(b)) # 输出相同的地址（a 和 b 指向同一对象）
RKLLM 模型转换从0开始
m0_58520840的博客
08-22 620
本文介绍了在Ubuntu 20.04 LTS系统上配置和转换RKLLM模型的完整流程。主要内容包括：系统环境要求（32GB内存推荐）、配置阿里云镜像源、Anaconda虚拟环境搭建（建议Python 3.10）、pip镜像源优化（推荐清华源）、RKLLM工具安装及依赖管理（需特定版本numpy、torch等）、以及从ModelScope下载模型的方法。文中特别强调了解决版本兼容性问题（如pyarrow的PyExtensionType废弃问题）的方法，并提供了详细的命令行操作指南。
【笔记】动手学Ollama 第七章 搭建本地RAG
ReedFoley的博客
08-22 941
正文详见：7.3 使用 LangChain 搭建本地 RAG 应用。
PyTorch 环境配置
kusunoki的博客
08-21 880
本文提供了2025年最新PyTorch环境配置的详细教程。主要内容包括：1）安装CUDA，从检查显卡型号到下载安装并配置环境变量；2）创建虚拟环境并安装PyTorch，包括获取PyTorch安装命令和验证安装；3）在PyCharm上创建PyTorch项目。教程配有详细的图文说明，涵盖了CUDA Toolkit下载、环境变量配置、虚拟环境创建等关键步骤，并提供了相关参考链接。通过本教程，用户可以顺利完成PyTorch深度学习环境的搭建。
Linux系统安装llama-cpp并部署ERNIE-4.5-0.3B
knoka的博客
08-22 592
Linux系统安装llama-cpp并部署ERNIE-4.5-0.3B
python一次性解决任意常见日期字符串 ⇄ 统一格式
桃李不言下自成蹊
08-23 72
下面这段代码一次性解决「任意常见日期字符串 ⇄ 统一格式」的相互转换需求。 特点： 1. 能解析 30+ 种常见写法，也能把它们再转回任意你想要的格式； 2. 输入宽容：空格、中文、斜杠、点号、无零补位都能识别； 3. 输出灵活：想输出 datetime 对象、 YYYY-MM-DD 字符串、 MM/DD/YYYY 、 YYYY年M月D日 都行； 4. 支持偏移：如 “2 天前”“3 小时后” 也能解析成日期或字符串。
Python工程师进阶学习道路分析
2501_90654160的博客
08-21 982
本文系统性地介绍了Python进阶学习的完整路径，从基础概念重塑到核心语言深度剖析，再到编程范式与设计模式的应用。主要内容包括：1）夯实Python基础中的关键细节；2）深入理解对象模型、函数特性、迭代器等核心机制；3）掌握面向对象设计原则和常见设计模式；4）学习并发编程、性能优化等高级主题。文章提供了清晰的学习框架和实用建议，强调通过阅读优秀源码、参与开源项目等方式提升实战能力，帮助开发者从"会用"迈向"精通"Python。
Python训练营打卡Day40-简单CNN
m0_60783025的博客
08-22 1237
知识点回顾：彩色和灰度图片测试和训练的规范写法：封装在函数中展平操作：除第一个维度batchsize外全部展平dropout操作：训练阶段随机丢弃神经元，测试阶段eval模式关闭dropout作业：仔细学习下测试和训练代码的逻辑，这是基础，这个代码框架后续会一直沿用，后续的重点慢慢就是转向模型定义阶段了。可以看到即使在深度神经网络情况下，准确率仍旧较差，这是因为特征没有被有效提取----真正重要的是特征的提取和加工过程。
PiscCode + Mediapipe 封装高效对象检测：从单帧到可视化
weixin_43607107的博客
08-19 1019
本文介绍了如何使用Mediapipe Python封装FrameObject类实现高效对象检测。首先说明对象检测在计算机视觉中的常见应用场景，然后提出封装需求：实现检测、绘制框体和标签的可复用代码。核心内容包括：1)初始化检测器并设置阈值；2)为每个类别分配固定颜色；3)绘制带背景条的清晰标签；4)处理单帧图像的完整流程。该封装方案具有轻量、可视化友好、易于扩展等特点，适合视频流和图片批处理场景。通过类封装，简化了Mediapipe API的调用，提升了开发效率。
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