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最新推荐文章于 2025-04-14 00:45:00 发布
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zhaoyawei
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超级检测器目标检测算法解析
AI天才研究院
08-08 974
超级检测器是基于神经网络的目标检测模型，具有显著的优点，包括精度高、速度快、不需要训练过程、支持小目标、视频监控等特点。本文首先对超级检测器进行综述，然后结合实践场景和细节对其原理和特性进行详细阐述。阅读完本文后，读者可以从中受益匪浅。超级检测器是一种基于神经网络的目标检测模型，由一系列可分离卷积层、锚点机制、轻量级网络结构组成，具有精度高、速度快、不需要训练过程、支持小目标、视频监控等特点。它最早提出于CVPR2017论文，并取得了不错的效果。
【区块链】量子链命令行qtum-cli全命令详解
Code Metaverse
10-11 1万+
量子链命令行qtum-cli全命令详解== Blockchain ==callcontract “address” “data” ( address )调用智能合约getaccountinfo “address”获取账户信息getbestblockhash获取最长链的hashgetblock “blockhash” ( verbose )获取块的信息getblockchaininfo获取区块的信息{
Gitlab-ce14.5.2搭建配置全流程记录
Teddy_Husky的博客
12-16 1080
Gitlab-ce14.5.2搭建配置全流程记录 前言 记录gitlab搭建流程，方便日后回顾 服务器配置：阿里云4c16g，CentOS7.8.2003 x86_64 0. 安装前确认 如果服务器从未安装过gitlab，可以跳过此条 如果安装过任意版本gitlab，包括docker安装，请仔细的，一步不差的执行下面的步骤，这个坑浪费了我服务器十几G的流量费 原生安装过gitlab： # 停止gitlab服务 gitlab-ctl stop # 查看gitlab进程 ps aux | gr
centos7 安装部署 gitlab-ce-14
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weivi001的专栏
05-13 4万+
第一步：rpm -ivh gitlab-ce-14.0.3-ce.0.el7.x86_64.rpm 第二步：vim /etc/gitlab/gitlab.rb 修改这里：external_url ‘http://192.168.80.13:9000’ 第三步[root@localhost ~]# sudo gitlab-ctl reconfigure** 这个步骤非常耗费内存，执行reconfigure期间如果内存不足会出现 ruby_block[authorize Grafana with GitLab]
ce玩家_当玩家选择错误时
weixin_26638123的博客
07-24 279
ce玩家You may have heard about the recent controversy surrounding Assassin’s Creed Odyssey. Specifically, the game attracted significant criticism related to a DLC where the game’s protagonist was requi...
使用kubeadm部署看k8s集群，kubernetes版本v1.27
dzcro的博客
07-05 1030
在kubernetes中Service有两种代理模型，一种是基于iptables的，一种是基于ipvs，两者对比ipvs的性能要高，如果想要使用ipvs模型，需要手动载入ipvs模块。3、配置kubectl的配置文件config，相当于对kubectl进行授权，这样kubectl命令可以使用这个证书对k8s集群进行管理。这个时候由于未安装calico，节点状态均为NotReady，接下来安装calico网络组件，安装后回变成ready的。advertiseAddress：更改为master的IP地址。
Finding Windows CE bugs with help from "Dr. Watson"
91program 的流水空间
09-13 2983
WinCE下错误报告的用法       仔细看了昨晚搜刮到的那篇关于WinCE错误报告的文章，受益匪浅。使用流程已经介绍得足够详细，这里不再赘述。需要参考的同志，请直接看原文。这里补充一点原文中貌似没讲到的，个人觉得很关键的地方，如何在产品中保留错误报告。        那篇文章中提到要将错误报告从Windows的目录下拷贝到别的非易失性的存储器中，以便后续的分析与处理。这在开
请教怎样看 'Data Abort' 错误啊？
04-25 2338
http://www.armce.com/bbs/thread-194-1-1.html网上说  Data Abort  都是内存泄露引起的，后来去微软看CE内存泄露的视频，发现CE5的，回来找不到那个调试软件，发觉我白忙乎一场。114087 PID:400002 TID:4db0016 Exception Data Abort (4): Threa
spring-boot-2.0.3源码篇 - filter的注册，值得一看
weixin_33690367的博客
11-19 145
前言　　开心一刻 　　　　过年女婿来岳父家走亲戚，当时小舅子主就问：姐夫，你什么时候能给我姐幸福，让我姐好好享受生活的美好。你们这辈子不准备买一套大点的房子吗？姐夫说：现在没钱啊！不过我有一个美丽可爱的女儿，等长大后找个有钱的老公嫁了，那时我就能和你姐一起住大房子了。岳父不乐意的说了一句：当初我也是这么认为的，可惜未能如愿。 　　路漫漫其修远兮，吾将上下而求索！ServletContext　　Se...
VIM 程序员的编辑器 这才是入门的必看
来自幻想
08-06 2647
入门vim看了网上这么多教材，文章，不是学得不清不楚，就是功能片面。 无意间翻看vim（windows版）的安装目录，看见了tutor文件夹，才发现了vim有自己的tutor。里面已经到了1.7版，但只是英文，中文的翻译到了1.5。现在我把两个都放出来，供自己在任何时候学习，也同样招福大家。 先上vimtutor1.7英文版 =========================
编译linux kernel注意的一些参数 (再看)
william_djj的专栏
05-03 233
from http://lists.arm.linux.org.uk/lurker/message/20010723.185051.94ce743c.htmlAuthor: Russell King - ARM LinuxDate: 2001-07-24 02:50 +800To: Peter van SebilleCC: linux-arm-kernelSubject: Re: About TE...
Kubernetes Taints and Tolerations Practice 练习
★【World Of Moshow 郑锴】★
04-14 757
​ 通过污点和容忍度，可以灵活地让 Pod 避开某些节点或者将 Pod 从某些节点驱逐。 下面是几个使用例子： 专用节点：如果想将某些节点专门分配给特定的一组用户使用，你可以给这些节点添加一个污点（即， kubectl taint nodes nodename dedicated=groupName:NoSchedule）， 然后给这组用户的 Pod 添加一个相对应的容忍度 （通过编写一个自定义的准入控制器， 很容易就能做到）。 拥有上述容忍度的 Pod 就能够被调度到上述专用节点，同时也能够被调度到集群
OpenStack Blazar 架构解析与功能实践
烟云的计算
03-28 3万+
目录 文章目录目录BlazarBlazar 的安装部署Blazar 的架构Blazar 的主机资源预留功能（Host Reservation）代码实现Blazar 的虚拟机资源预留（Instance Reservation）Host AggregateServer GroupInstance ReservationBlazar 的设计思路与实现原理 Blazar Blazar is a reso...
第54课作业实战成功：用phpMyAdmin等数据库可视化软件操作MySQL，并且通过远程操作MySQL;
大模型与Agent智能体
10-05 2087
phpMyAdmin等数据库可视化软件操作MySQL 大数据Spark “蘑菇云”行动第54课： 作业讲解与广告点击实现代码.作业：用phpMyAdmin等数据库可视化软件操作MySQL，并且通过远程操作MySQL; 目的:在华为的windows本地服务器上使用phpMyAdmin连接操作虚拟机vmvare的集群中的master上安装的mysql. 实现图形化,可视化操作my
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 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！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
食堂线上预约点餐系统_一个基于现代Web技术构建的面向学校企业及园区食堂的综合性数字化餐饮服务平台_该系统旨在通过线上化流程彻底革新传统食堂就餐模式_核心功能模块包括用户端小程序.zip
12-21
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create语句加including all
07-12
在 SQL 中，`CREATE` 语句用于创建表、视图或其他数据库对象。某些数据库系统支持使用 `INCLUDING ALL` 子句来简化从现有结构中继承定义的过程。`INCLUDING ALL` 的作用是复制源表的所有属性和约束，包括列定义、默认值、索引、注释以及约束（如主键、唯一性约束等）[^2]。 ### 使用场景 `INCLUDING ALL` 常用于快速创建一个与已有表结构完全一致的新表，同时避免手动编写冗长的建表语句。例如，在 PostgreSQL 中，可以使用以下语法： ```sql CREATE TABLE new_table (LIKE source_table INCLUDING ALL); ``` 此语句会将 `source_table` 的所有列定义、索引、默认值、注释以及约束都复制到新表中。如果希望进一步定制新表，可以在括号内追加额外的列或修改部分定义。 ### 包含的具体内容 当使用 `INCLUDING ALL` 时，实际包含了以下元素： - **列定义**：源表中的所有列及其数据类型。 - **默认值**：列上设置的默认值（如 `DEFAULT NOW()` 或序列生成器）[^2]。 - **索引**：源表上的索引会被复制，确保新表具有相同的查询性能优化。 - **约束**：包括主键、唯一性约束、外键约束及 CHECK 约束。 - **注释**：对表或列添加的描述信息也会被保留。 ### 示例 假设有一个名为 `t_key_event_file_student` 的表，其中包含多个约束和索引。通过以下语句可以创建一个完全相同的新表： ```sql CREATE TABLE table_name (LIKE t_key_event_file_student INCLUDING ALL); ``` 该语句的效果等同于显式指定所有选项，例如： ```sql CREATE TABLE table_name ( LIKE t_key_event_file_student INCLUDING INDEXES INCLUDING DEFAULTS INCLUDING COMMENTS INCLUDING CONSTRAINTS ); ``` 以上操作确保了新表不仅拥有相同的列结构，还继承了源表的所有元数据和物理特性。 ### 注意事项 不同数据库对 `INCLUDING ALL` 的实现可能存在差异。例如，Oracle 不直接支持 `INCLUDING ALL` 语法，但可以通过其他方式（如 `CREATE TABLE AS SELECT` 或 `DBMS_METADATA` 包）实现类似效果。在使用时，建议查阅具体数据库的文档以确认支持的语法和功能。
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