乙巳年三月十四风暴思

最新推荐文章于 2025-05-24 12:47:50 发布
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乙巳年三月十四风暴思

桑海沧田时，何处是沙丘？

​风雨雷电里，冷热竞源流。

​问君生何愁，光阴渡春秋。

​观天有痴情，当下多智秀。

2025年3月黄道吉日
03-09
2025年是乙巳年，3月的天干地支分别为：3月1日到3月5日是己卯月，3月6日开始进入庚辰月。每天的干支不同，需要结合当天的干支来判断吉凶。 接下来，分析吉神凶煞。黄道吉日通常考虑值神、吉神（如天德、月德、天赦...
巾箱秘术试解(十二)乙巳日元.doc
09-28
再如1957年3月4日出生的一位女性，虽然学历不高，却因嫁给了有能力的丈夫，并且自身能力出众，得以担任企业总经理。不过，家庭中的姐妹众多，缺少男丁，这在传统观念中可能被视为一种不完美的家庭结构。 这些实际...
巾箱秘术试解十二乙巳日元.doc
10-03
巾箱秘术试解十二乙巳日元.doc
男性是1999年3月29日子时，分析其妻子的外貌、性格、身材、家庭背景、相遇时间地点（具体年份）、工作情况等，越详细越好
03-14
用户提供的是1999年3月29日男性子时的生辰八字，要求分析命理、妻子特征、相遇时间和地点、工作情况以及家庭背景。首先，我需要明确用户的意图，他们可能对命理学感兴趣，希望通过八字了解未来伴侣和自身发展。 接...
__马关【《乙巳游__绝句》《过马关》对比阅读附答】.docx
11-13
这两首诗，分别是清代吴保初的《乙巳游__绝句》和康有为的《过马关》，都是以马关为背景，反映了两位诗人对中国近代史中重大事件——甲午战争及《马关条约》的深切感慨。 吴保初的诗以壮丽的海洋景色为引子，描绘出...
白杨SEO：做AI搜索优化的DeepSeek、豆包、Kimi、百度文心一言、腾讯元宝、通义、智谱、天工等AI生成内容信息采集主要来自哪？占比是多少？
白杨SEO的博客
05-24 1812
所以，除了DeepSeek、豆包、Kimi、百度文心一言，我还加了腾讯元宝，通义（原通义千问，改名缩短了，PC和APP一致），智谱（智谱清言简称），天工（AI搜索引擎工具）等AI生成内容的。如图，豆包主要信息采集来源是字节系自己产品（抖音短视频，抖音百科，头条等），另外就是新闻媒体上发的，第三则是官网及其它。话说它这整个智能体，没有积分还用不了，当然新用户还会送，这样它这个和之前爆火的manus有点像，不再是纯聊天大模型，更像是可以做任务的智能体了，你简单理解就是比大模型还进一步了。
软件工程享元模式详解：减少对象创建优化内存占用与系统性能提升方法
06-02
内容概要：文章详细介绍了享元模式（Flyweight Pattern），一种旨在减少对象创建数量以降低内存占用、提升系统性能的结构型设计模式。文中通过共享单车系统类比，生动解释了享元模式的核心思想，并结合图形绘制系统、文本编辑器和游戏开发等具体场景，阐述了享元模式的结构与角色，包括抽象享元角色、具体享元角色、非共享具体享元角色和享元工厂角色。文章还展示了如何通过享元模式优化代码，减少内存占用，并分析了享元模式在文本处理、游戏开发和数据库连接池中的应用场景。最后，文章总结了享元模式的优点（减少内存占用、提高性能、降低资源消耗）和缺点（增加系统复杂性、分离内外状态难度大、可能延长运行时间）。 适合人群：具有一定编程基础，尤其是对面向对象设计模式感兴趣的开发人员。 使用场景及目标：① 在需要创建大量相似对象的场景中，如文本处理、游戏开发和数据库连接管理；② 目标是通过减少对象创建数量来降低内存占用，提高系统性能和资源利用率。 阅读建议：读者应结合实际项目需求，评估是否适合采用享元模式，注意区分内部状态和外部状态，并考虑系统复杂性和性能之间的平衡。在学习过程中，可以通过代码示例进行实践，加深对享元模式的理解。
使用 SolidWorks 设计的无人机（四轴飞行器）
06-02
无人机（四轴飞行器） 这是使用 SolidWorks 设计的四轴飞行器的详细 3D CAD 模型。该组件采用三臂结构，包含无刷电机、螺旋桨、中央框架和已安装的电池组。该结构针对轻量化性能进行了优化，展示了逼真的机械组件，例如电机支架、支撑架和模块化框架。非常适合无人机设计演示和原型设计。
unreal engine的C++教程
06-01
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基于Python技术的2019年毕业论文参考文献整理
06-01
基于Python技术的2019年毕业论文参考文献整理
ASR小助手-1.3.apk
最新发布
06-02
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### 【Gitea运维】轻量级自托管代码管理工具的全方位运维指南：从环境搭建到日常管理
06-02
内容概要：本文详细介绍了Gitea这款轻量级自托管代码管理工具，涵盖其优势、安装配置、日常运维及未来展望。Gitea采用Go语言编写，具备跨平台特性，支持多种操作系统，旨在为用户提供简单高效的代码托管解决方案。它不仅支持创建和管理代码仓库，还提供问题跟踪、Pull Request等功能，有助于提升团队协作效率。相比Gitlab，Gitea在资源占用、功能完备性、许可证政策和社区活跃度等方面表现出色。文章详细讲解了Gitea的环境搭建、服务器配置、安装方式（二进制、Docker、Vagrant、安装包）、初始化设置等步骤，并强调了备份与恢复、监控与性能优化、用户与权限管理等日常运维要点。; 适合人群：具备一定编程基础，尤其是对代码管理工具有需求的研发人员、运维工程师及中小型团队的技术负责人。; 使用场景及目标：①帮助个人开发者和小型团队搭建低成本、高效的代码托管平台；②指导用户完成Gitea的安装、配置及日常运维操作；③提高团队协作效率，保障代码质量和安全性。; 阅读建议：本文内容详尽，涉及从环境搭建到日常运维的各个环节，读者在学习过程中应结合实际需求，逐步实践各个步骤，尤其是安装配置和备份恢复等关键环节，同时关注性能优化和安全防护措施，以确保Gitea平台的稳定运行。
手机端Python语言音乐播放器程序代码QZQ-2025-5-31.txt
06-02
手机端Python语言音乐播放器程序代码QZQ-2025-5-31.txt
VBA进度条-ProgressForm1
06-02
该进度条使用的是ProgressBar控件，可以同时显示进度条和百分比，导入即可使用，内附使用方法。 更详细的使用方法详见：https://mp.youkuaiyun.com/mp_blog/creation/editor/148367648
毕业生求职面试面试自我介绍技巧毕业生求职面试.zip
06-02
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大数据开发笔试题：涵盖排序算法、二叉树遍历、分布式计算与人力资源系统数据库设计
06-02
内容概要：本文档是一份关于大数据开发的笔试题目集合，涵盖了多个计算机科学领域的知识点。主要内容包括：数组排序算法的应用，如给出了一段不完整的冒泡排序代码示例；二叉树的基本操作，包括普通二叉树的遍历方式（先序遍历），以及针对大规模数据（如一亿个节点）时避免服务器崩溃的优化策略——采用分布式计算思想将单棵大树拆分为多棵小树并行处理；人力资源系统的数据库设计方案，涉及到了员工信息存储所需的字段（如ID、姓名、工资、上级ID、层级）、展示公司内部架构的SQL语句（利用CTE公共表达式或者PL/SQL中的特定语法来构建递归查询），还有统计某个管理者所辖人数的方法论。 适合人群：正在准备大数据相关岗位面试的技术人员，尤其是那些希望加深对数据结构、算法以及数据库设计等方面理解的人群。 使用场景及目标：①帮助求职者熟悉常见的编程技巧与理论知识，提高解决实际问题的能力；②为从事企业级应用开发工作的程序员提供参考案例，以便更好地理解和实施复杂的数据管理和业务逻辑建模任务。 阅读建议：由于文档中包含了多种类型的题目，建议读者按照自己的薄弱环节选择重点复习的内容。对于排序算法部分，应该注意理解各种经典算法的工作机制及其优缺点；对于二叉树的问题，则要掌握不同遍历顺序的特点，并思考如何应对海量数据带来的挑战；最后，在研究HR系统相关的数据库设计时，除了要学会正确地创建表格外，还应学会运用适当的SQL语句来进行高效的数据检索和分析。
ultralytics-yolo11识别和分类各种动物图像-检测生态保护和动物行为研究+数据集+训练好的模型.zip
06-01
ultralytics-yolo11识别和分类各种动物图像-检测生态保护和动物行为研究+数据集+训练好的模型，包含有使用教程 1. 内部包含标注好的目标检测数据集，分别有yolo格式(txt文件)和voc格式标签(xml文件), 共1000张图像， 已划分好数据集train，val, test，并附有data.yaml文件可直接用于yolov5,v8,v9,v10,v11,v12等算法的训练； 2. yolo目标检测数据集类别名：animals（动物），包括 cat（猫）、chicken（鸡）、cow（牛）、dog（狗）、fox（狐狸）、goat（山羊）、horse（马）、person（人）、racoon（浣熊）、skunk（臭鼬）等 3. yolo项目用途：识别和分类各种动物图像，用于生态保护和动物行为研究 4. 可视化参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502
yolov12识别和分类家具类型-检测室内设计和家具销售+数据集+训练好的模型.zip
06-02
yolov12识别和分类家具类型-检测室内设计和家具销售+数据集+训练好的模型，包含有使用教程 1. 内部包含标注好的目标检测数据集，分别有yolo格式(txt文件)和voc格式标签(xml文件), 共689张图像， 已划分好数据集train，val, test，并附有data.yaml文件可直接用于yolov5,v8,v9,v10,v11,v12等算法的训练； 2. yolo目标检测数据集类别名：furniture（家具），包括 Chair（椅子）、Sofa（沙发）、Table（桌子）等 3. yolo项目用途：识别和分类家具类型，用于室内设计和家具销售 4. 可视化参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502
基于Multisim的功率放大电路仿真设计
06-01
基于Multisim的功率放大电路仿真设计
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