腾讯技术开发软件下载中心

最新推荐文章于 2025-11-23 18:41:31 发布
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武晓兵
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C++ 应用软件开发从入门到实战详解
dvlinker的技术专栏
06-21 5万+
本文详细介绍一下Windows平台下用C++开发应用软件的诸多内容，以供大家借鉴或参考。
无意中发现腾讯Java开发手册
m0_62051288的博客
09-03 575
RPC（Remote Procedure Call）—远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易，RPC就是从一台机器（客户端）上通过参数传递的方式调用另一台机器（服务器）上的一个函数或方法（可以统称为服务）并得到返回的结果。
腾讯产品需求文档（5份）.zip程序开发文档软件开发文技术档下载
06-02
腾讯产品需求文档（5份）.zip程序开发文档软件开发文技术档下载腾讯产品需求文档（5份）.zip程序开发文档软件开发文技术档下载腾讯产品需求文档（5份）.zip程序开发文档软件开发文技术档下载腾讯产品需求文档（5份）...
腾讯技术岗资料
03-26
8. **软件工程**：软件开发流程、版本控制（Git）、敏捷开发、测试策略、代码审查等，是衡量一个程序员综合素质的标准。 9. **项目经验和实战能力**：面试官可能会询问你在过往项目中的角色、遇到的问题及解决方案...
腾讯云移动开发平台：动态发布、热修复与离线包技术解析
03-24
内容概要：本文详细介绍了腾讯云移动开发平台的关键技术——动态发布、热修复及离线包的应用和技术特点。首先，介绍了动态发布的概念及其在整个应用程序生命周期中的重要作用。接着重点讨论了热修复服务的多种修复...
嵌入式八股文面试题库资料知识宝典-腾讯校园招聘软件开发类笔试试题.zip
04-27
在当今信息时代的浪潮下，技术面试已成为衡量一名软件开发人员专业能力的重要环节。尤其是在腾讯这样的顶尖互联网企业中，面试题库的内容往往能够体现行业对于技术能力的具体要求。本文将围绕“嵌入式八股文面试题库...
脑机接口（BCI）常用开发语言全景分析：从信号处理到系统构建的技术选型指南
AllenLV的博客
11-23 405
本文系统分析了脑机接口（BCI）开发中的主流编程语言生态。Python凭借丰富的科学计算库成为算法开发的首选；MATLAB以其专业工具箱在科研领域占据优势；C/C++凭借高性能特性在实时处理和硬件交互中发挥关键作用；Java则擅长跨平台应用开发与系统集成。这些语言各具优势，在不同技术环节协同配合，共同推动BCI技术的发展。文章为开发者提供了全面的技术选型参考，有助于根据具体应用场景选择最合适的编程语言组合。
【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）
11-25
【顶级EI复现】【最新EI复现】基于共享储能服务的智能楼宇双层优化配置（Matlab代码实现）
好大夫在线-问诊数据-医生ID：1010632293
11-25
医生ID：1010632293的 2023-10-30 至 2025-11-21 的问诊列表数据
基于Python与OpenCV的实时人眼检测与眨眼状态识别系统实现
11-25
本指南详细阐述基于Python编程语言结合OpenCV计算机视觉库构建实时眼部状态分析系统的技术流程。该系统能够准确识别眼部区域，并对眨眼动作与持续闭眼状态进行判别。OpenCV作为功能强大的图像处理工具库，配合Python简洁的语法特性与丰富的第三方模块支持，为开发此类视觉应用提供了理想环境。 在环境配置阶段，除基础Python运行环境外，还需安装OpenCV核心模块与dlib机器学习库。dlib库内置的HOG（方向梯度直方图）特征检测算法在面部特征定位方面表现卓越。 技术实现包含以下关键环节： - 面部区域检测：采用预训练的Haar级联分类器或HOG特征检测器完成初始人脸定位，为后续眼部分析建立基础坐标系 - 眼部精确定位：基于已识别的人脸区域，运用dlib提供的面部特征点预测模型准确标定双眼位置坐标 - 眼睑轮廓分析：通过OpenCV的轮廓提取算法精确勾勒眼睑边缘形态，为状态判别提供几何特征依据 - 眨眼动作识别：通过连续帧序列分析眼睑开合度变化，建立动态阈值模型判断瞬时闭合动作 - 持续闭眼检测：设定更严格的状态持续时间与闭合程度双重标准，准确识别长时间闭眼行为 - 实时处理架构：构建视频流处理管线，通过帧捕获、特征分析、状态判断的循环流程实现实时监控 完整的技术文档应包含模块化代码实现、依赖库安装指引、参数调优指南及常见问题解决方案。示例代码需具备完整的错误处理机制与性能优化建议，涵盖图像预处理、光照补偿等实际应用中的关键技术点。 掌握该技术体系不仅有助于深入理解计算机视觉原理，更为疲劳驾驶预警、医疗监护等实际应用场景提供了可靠的技术基础。后续优化方向可包括多模态特征融合、深度学习模型集成等进阶研究领域。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
51单片机c源码-闪烁灯二
11-25
51单片机c源码-闪烁灯二
机器常见故障和保养.docx
11-25
机器常见故障和保养.docx
heatmap.js热力图实现[可运行源码]
11-25
本文介绍了如何使用heatmap.js库在HTML中创建热力图。首先，通过引入heatmap.js的CDN链接，创建一个heatmap实例，并配置其容器、背景颜色、渐变颜色、半径大小、透明度等参数。接着，生成模拟数据点，并通过setData方法将数据绑定到热力图实例上。文章还提供了generateData函数，用于生成随机数据点，以模拟热力图的展示效果。整个过程详细展示了热力图的创建、配置和数据绑定步骤，适合初学者快速上手使用heatmap.js。
51单片机c源码-数码管动态显示
11-25
51单片机c源码-数码管动态显示
Word目录页码对齐设置[项目代码]
11-25
本文详细介绍了在Word中如何设置目录页码对齐的方法，包括一级目录、二级目录和三级目录的具体操作步骤。首先通过“引用”--“目录”--“自定义目录”进入设置界面，然后分别对“目录1”、“目录2”和“目录3”进行字体、段落和制表位的调整，确保页码对齐。一级目录设置为黑体、小四，右对齐；二级目录设置为宋体、小四，首行缩进2字符；三级目录首行缩进4字符。通过制表位位置统一设置为41.8字符，实现页码对齐。
基于TensorFlow 2.0的RNN与LSTM股票开盘价预测模型实现
最新发布
11-25
基于贵州茅台的历史交易信息，运用Tushare金融接口获取数据集，通过TensorFlow 2.0深度学习框架构建循环神经网络与长短期记忆神经网络模型，对该公司股票每日开盘价格进行时序预测分析。实验过程采用标准化数据预处理流程，将时间序列数据转换为监督学习格式，通过滑动窗口机制构建训练集与测试集。模型架构包含多层神经网络单元，采用均方误差作为损失函数，使用Adam优化器进行参数迭代，并引入早停机制防止过拟合。最终通过对比两种神经网络在测试集上的预测误差指标，评估模型对股价波动规律的捕捉能力。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
JVM内存模型详解[源码]
11-25
本文详细介绍了JVM的内存模型，包括类加载子系统、运行时数据区和执行引擎三大部分。运行时数据区是JVM的核心部分，涵盖了本地方法栈、虚拟机栈、方法区、堆和程序计数器。方法区用于存储类信息、常量池等，而堆则是对象实例和数组的存储区域。文章还探讨了方法区的两种实现方式——永久代和元空间，以及它们的优缺点。此外，文中还解释了堆的垃圾回收流程和程序计数器的作用。执行引擎负责将字节码指令转换为本地机器指令，确保程序正确执行。通过本文，读者可以全面了解JVM内存模型及其各组成部分的功能和相互关系。
Java版本切换指南[项目代码]
11-25
本文详细介绍了如何在Linux系统中切换Java版本。首先需要将新安装的JDK添加到alternatives系统中，使用特定的命令指定Java和Javac的路径。添加完成后，通过alternatives --config java命令选择新版本。切换后可通过java -version验证当前版本。文中还提醒用户注意路径正确性、安装完整性以及权限问题，并建议为多个Java版本设置不同优先级以便管理。
基于STM32的人脸识别系统
11-25
本项目是一个基于STM32的人脸识别系统，利用OPENCV库进行图像处理，采用QT作为图形界面开发。该系统具备人脸采集、图片训练、数据库管理及人脸识别等功能，能够长时间稳定运行，并提供了统一的接口以便进行二次开发。 功能特点 人脸采集：系统能够从视频图像中采集人脸数据。 图片训练：通过提取人脸特征进行训练，提高识别准确性。 数据库管理：管理人脸数据，便于后续的识别和处理。 人脸识别：实现对人脸的检测与识别，适用于多种应用场景。 技术原理 本系统采用基于OPENCV的级联分类检测器，通过视频图像提取人脸特征进行训练。主要技术包括： 光线补偿技术：对图像进行补光处理，提高图像质量。 高斯平滑技术：消除图像噪声，提升图像清晰度。 二值化技术：采用局部阈值进行二值化处理，便于后续的人脸定位和特征提取。 应用场景 人脸识别技术在图像处理与视频检索、视频监控、视频显示等方面具有广泛的应用。本系统适用于以下场景： 安全监控：在公共场所进行人脸识别，提高安全监控效率。 身份验证：用于门禁系统、考勤系统等身份验证场景。 智能交互：在智能家居、智能终端等设备中实现人脸识别交互。 开发环境 硬件平台：STM32微控制器 软件平台：OPENCV库、QT图形界面开发工具 使用说明 环境搭建：确保STM32开发环境及OPENCV、QT库已正确安装。 代码编译：按照提供的Makefile文件进行代码编译。 系统运行：将编译后的程序烧录到STM32开发板，启动系统。 功能测试：通过QT界面进行人脸采集、训练和识别功能测试。
腾讯2008年软件开发笔试题目解析
腾讯公司在2008年的软件开发笔试中，试题内容涉及了计算机科学的基础概念和技术，这对于应聘者来说是一个检验其编程基础和理论知识的平台。下面我们将详细解析这些题目所涵盖的知识点。 1. 题目一涉及链表的操作，...
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