这个文章不错，开源研究一下

最新推荐文章于 2025-04-28 09:00:00 发布
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本文介绍了一个关于信息技术领域的具体案例，并详细探讨了相关的技术细节。

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开源计算机视觉库OpenCV详解
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详细介绍开源计算机视觉库OpenCV。
C/C++开发人员要了解的几大著名C/C++开源库
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本文详细讲述C/C++开发人员需要了解的几大著名C/C++开源库。
探索开源世界：2024年值得关注的热门开源项目推荐
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
06-16 1万+
在当今快速发展的信息技术时代，开源运动已成为推动技术创新和知识共享的重要力量。开源项目以其开放性、协作性和透明性，吸引了全球数以百万计的程序员和开发者的积极参与。随着开源程序的蓬勃发展，程序员们不再只是技术的使用者，更是创新的贡献者和传播者。开源社区像一个巨大的宝藏，蕴藏着无限的潜力和可能性。在这里，无论是资深的开发者还是刚刚起步的编程新手，都能找到适合自己的位置，贡献自己的智慧和力量。开源项目覆盖了从操作系统、编程语言、数据库、Web框架到人工智能、机器学习、大数据等各个技术领域。
开源硬件：下一个技术革命？
猫头虎技术团队：授渔优于赠鱼，兴趣引领智慧，探索之乐尤显珍贵。商务合作+：Libin9iOak ，万粉变现+：优快云WF，猫头虎承诺每年免费为100名C站创作者做账号流量诊断服务！全网搜：猫头虎技术团队，点击文章底部名片或直接私信我一切皆可谈，快找虎哥！
08-25 6926
开源硬件正在逐渐成为技术和创新领域的一个重要组成部分。从教育、研究到商业应用，开源硬件的范围和影响都在迅速扩大。本文深入探讨了开源硬件的概念、发展及其对未来科技革命的可能影响。开源硬件为技术革命带来了新的动力和方向，其优势在于推动创新、降低成本和加强教育，但同时也面临一些挑战，如技术支持、标准化和品质问题。然而，随着社区的不断成长和技术的进步，开源硬件的未来充满希望。开源硬件无疑为现代技术和创新带来了新的机会和挑战。随着这一领域的不断发展，它可能会引发下一个技术革命，改变我们的生活和工作方式。
仔细研究了DeepSeek开源的7大项目，我发现这比当年Android还牛啊
karamos11的博客
02-28 2404
首先需要明确的是，DeepSeek选择在这时重磅开源自家的核心技术，背后肯定有自己的目的，说的高大上一点就是，选择开源经过生产验证的核心工具链（如FlashMLA优化GPU性能、DeepEP优化MoE模型通信），旨在打破欧美企业在大模型基础设施领域的技术壁垒。DeepSeek的“开源周”不仅是技术展示，更是对AI发展路径的重新定义，开源生态吸引企业加入DeepSeek技术栈，形成“社区贡献→生态增强→商业反哺”的良性循环，正在催生类似Android的开源帝国，但是这次是真正由国人主导的。
13个免费的开源GIS软件
专注GIS软件开发。
10-13 4028
QGIS 文章转载自https://blog.youkuaiyun.com/agisboy/article/details/88854011 QGIS是一个开放源码的地理信息系统。该项目诞生于2002年5月，并于同年6月作为SourceForge上的一个项目建立。我们一直在努力使GIS软件(传统上是昂贵的专有软件)成为任何人都可以使用个人电脑的可行前景。QGIS目前运行在大多数Unix平台、Windows和macOS上。QGIS是使用Qt工具包(https://www.qt.io)和c++开发的。这意味着QGIS有一个
“开源 vs. 闭源：大模型的未来发展趋势预测“——探讨大模型未来的发展方向
从事移动开发八年，csdn博客专家，阿里云特邀专家，华为云云享专家，高级网络信息安全工程师，大数据工程师（高级），python技术开发（高级），现在某大学任教。
11-16 4万+
在当今快速发展的技术和商业环境下，大模型在各个领域都有着广泛的应用。然而，开源和闭源两种不同的开发模式一直是业界争论的热点。本篇文章将探讨这两种模式对大模型未来发展的影响，以及其中的利弊和走向。“开源”一词，起源于软件开发领域，其全称为“开放源代码”，在版权限制范围内，任何人都可以公开获取源代码，并进行修改甚至重新开发。与之相反，在闭源的情况下，只有源代码所有者掌握代码修改的权力，其他人只能向其购买软件。
一文带你了解三大开源关系型数据库：SQLite、MySQL和PostgreSQL
dvlinker的技术专栏
10-08 5万+
一文带你了解三大开源关系型数据库：SQLite、MySQL和PostgreSQL。
AlphaGo 开源项目研究（2）
freewebsys的专栏
03-17 5650
首先折腾AlphaGo是用python写的。上次已经把web跑起来了，但是和机器学习好像没有太多关心。 这次要把环境弄好。搭建python环境.2，目录分析Al
开源数据集
weixin_44925422的博客
04-28 2255
从简单的文本、图像数据集，到复杂的多模态、时序数据集，开源数据集的种类和规模不断丰富，成为推动人工智能、机器学习、数据分析等技术发展的基石。开源数据集以其开放共享的特性，极大地促进了科研与技术的发展，降低了数据获取的门槛，加速了创新的步伐。未来，随着技术的不断进步，需要进一步完善开源数据集的构建和管理技术，制定更加规范的数据标准和共享协议，加强数据隐私保护和安全管理。同时，也需要全球科研人员、企业和开发者共同努力，积极参与开源数据集的建设和维护，让开源数据集在推动人类社会进步的道路上发挥更大的价值。
（27页PPT）某省市照明智能管理系统解决方案.pptx
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资阳市第二自来水厂3dtiles模型
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山西省暴雨洪水计算实用手册
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Python从零到壹全栈学习资源库_包含Python基础语法详解网络爬虫实战案例数据分析与可视化机器学习算法原理与实现自然语言处理与文本挖掘数据库操作与数据存储Sele.zip
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遗传算法路径规划的MATLAB实现
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先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向（最优解）进化，进化过程中，会自动选择优良基因，淘汰劣等基因。 遗传算法（英语：genetic algorithm (GA) ）是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法，是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的，这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为： 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解，放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作，生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值，选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群（适应度函数的值越小越好） 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体，进行交叉，产生 2 个子代。 （交叉概率） 对子代（parent + 生成的 child）的染色体进行变异。 （变异概率） 重复3,4,5步骤，直到新种群（parentnumber + childnumber）的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率：两个个体进行交配的概率。 例如，交配概率为0.8，则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率：所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值，其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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gistr：利用开源技术总结标记研究文章
这意味着它可能提供了一个平台，让用户能够整理、概述和注释相关的学术文章或研究成果。 - 该软件允许用户为文章指定“要旨”（gist），即文章的核心意义或主要观点。这一特性使得研究者和读者能够迅速把握文章的...
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