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碼海探險家 - sumo設置公交車站_城市交通仿真平台SUMO.pdf_weixin

SUMO-Web3D：突破性3D交通可視化引擎 — 沉浸式微觀模擬與實時交互體驗 SUMO-Web3D是一款革新性的開源工具，它將傳統的SUMO交通模擬器無縫遷移至3D網頁環境。通過TraCI接口與three.js圖形庫的深度整合，用户可在瀏覽器中直觀觀察車輛行駛、行人流動等微觀交通行為，支持自定義場景配置與多維度交互控制。無論是城市交通規

大數據 , 數據 , hadoop , 3d

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attitude - 基於centernet3D目標檢測模型有哪些

介紹 Mobilenet是由Google公司創造的網絡系列，目前已經發布至V3版本，每一次版本更新都是在前一次網絡上的優化修改。Mobilenet主打的是輕量級網絡，也就説網絡參數量較少，執行速度較快，也更容易部署到終端設備上。在移動端和嵌入式設備上也有了很多的應用。 MobilenetV3對MobilenetV2進行了一系列小的修改

卷積 , 人工智能 , 計算機視覺 , paddle , 網絡 , ide

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u_16099279 頭像

夜行者3號 - 容器有沒有增量更新

低端產品對FPGA成本和功耗的要求會更加苛刻，高端產品對其性能要求會更高;集成RISC CPU的SOC FPGA芯片應用會更加廣泛。 FPGA容量的不斷增大會帶來很多好處，比如產品的功能更多、集成度更高、通信系統的帶寬更大、端口更多、單位成本更低等。 大容量FPGA提升設計難度

工具 , 擴展 , 雲計算 , 製造 , 容器有沒有增量更新 , 雲原生 , 產品

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qian5201314 頭像

代碼保安 - 不懂Docker？這篇入門文章就夠了

當然懂！不懂 Docker？這篇入門文章絕對就夠了。 我們用最直觀、最容易理解的方式，帶你從“為什麼要用 Docker”到“親手運行你的第一個容器”。讓我們開始吧！ 一、Docker 是什麼？為什麼需要它？ 想象一下這個場景： 開發人員小張 在他的電腦上開發了一個應用程序，運行得非常完美。 他把代碼打包發給測試人員小李。小李安裝環境時發現缺少一個庫，程

雲計算 , Nginx , Docker

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春華秋實2025 - jQuery slideUp()滑動效果的使用及代碼

一、什麼是slideUp()方法 slideUp()是jQuery中用於向上滑動隱藏元素的動畫方法。它通過逐漸減小元素的高度，使元素"滑動"向上消失，而不是突然消失。 重要提示：slideUp()方法隱藏的元素不會被完全移除（不再影響頁面佈局），只是高度變小，看起來像是"滑"到上面去了。 二、基本語法 $(selector).s

Ajax , jquery , 前端開發 , ide , HTML

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u_16213317 頭像

mob64ca12d4a164 - AIGC製作途中有什麼心裏體會

AIGC製作途中的心理體會 隨着人工智能生成內容（AIGC）技術的不斷髮展，越來越多的公司開始關注如何利用這一技術來提升生產效率和創作質量。而在這一過程中，不同的團隊與個人面臨着種種心理挑戰和成長體驗。這篇博文將分享我在AIGC製作途中所感受到的心理體會，同時深入探討這一項目的各個階段，從背景定位到擴展應用，全面分析技術架構、性能優化以及經驗總結。 背景定位 隨着數字內容需求

技術選型 , 數據 , aigc , 迭代

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前端碼農2025 - JavaScript while 循環使用方法及代碼

大家好！今天來聊聊JavaScript中的while循環，這個控制流語句在處理重複性任務時非常實用，特別適合那些循環次數不確定的場景。讓我來給你詳細講解一下！ 一、基本語法 while循環的基本語法非常簡單： while (condition) { // 循環體代碼塊 } 其中： condition是一個布爾表達式，表

while循環 , i++ , 跳出循環 , 前端開發 , React.js

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wx676be6175e246 - Android開發中Dialog類的介紹

Android Dialog類詳解 Dialog類是Android應用開發中用於創建對話框的基礎類，它在用户界面中扮演着重要角色。Dialog作為一種浮動窗口，常用於臨時中斷用户當前操作，展示重要信息、獲取用户輸入或引導用户進行特定選擇。 基本概念與特點 Dialog並非繼承於View類，而是直接從java.lang.Object構造，這一點與大多數UI組件不同。它不會

生命週期 , 移動開發 , Android , 模態

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u_16175441 頭像

mob649e81563816 - AIGC大模型免費調用接口

AIGC大模型免費調用接口是在當今AI技術應用中不可或缺的一環，它提供了強大的模型能力，使得開發者在構建智能應用時更加高效。本文將從環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及生態擴展六個方面來闡述如何解決“AIGC大模型免費調用接口”的相關問題。 環境準備 在開始之前，確保你的開發環境支持以下技術棧，包括但不限於Python、Java和Bash。以下是個技術棧兼容性的四

技術棧 , API , aigc , Json

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逐夢AI - [開源代碼]基於STM32的環境檢測與報警系統

[開源代碼]基於STM32的環境檢測與報警系統 前言 隨着物聯網和智能硬件的發展，環境檢測在工業、農業以及家庭自動化中變得越來越重要。傳統的環境監測多依賴單一傳感器，無法實現多參數同時監控，也難以針對不同參數設定獨立的安全閾值。 本項目基於STM32F103ZET6單片機設計了一套環境檢測與報警系統，可同時檢測水位、温度、濕度和亮度，並能為每個參數單獨設置安全範圍。一旦檢測到環境參數超出設定閾值，

後端

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子午 - 【車型識別系統】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度學習+卷積網絡+resnet50算法

一、介紹 車型識別系統，基於TensorFlow搭建卷積神經網絡算法，通過對6種常見的車型車輛圖片數據集（'SUV', '吉普車', '家用轎車', '巴士', '貨車', '麪包車'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 前端: Vue3、Element Plus 後端：Django 算法：TensorFlow、卷積神經網絡算法 具體功能： 系統分為管理員

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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mob649e81673fa5 - python 怎麼調用 llama

在當下的機器學習與人工智能技術快速發展的背景下，Python 作為一種廣泛使用的編程語言，尤其在調用大型語言模型方面表現出了強大的能力。其中，LLaMA（Large Language Model Meta AI）也是當前研究的熱點之一。然而，許多開發者在嘗試使用 Python 調用 LLaMA 時，遇到了各種各樣的問題。 問題背景 在使用 Python 調用 LLaMA 時，我經

配置文件 , 加載 , aigc , Python

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mob649e815c3b9e - LLaMaFactory多卡訓練結果比單卡差

LLaMaFactory多卡訓練結果比單卡差的問題引起了不少關注。面對這個技術挑戰，本文將通過多個結構模塊來逐步分析、解決、並記錄下這一過程。 版本對比 不同版本的LLaMaFactory在多卡訓練和單卡訓練中的表現上存在明顯差異。根據各版本的特性，我們可以通過以下四象限圖看出在多卡場景下的適用程度與表現。 quadrantChart title 性能對比四象限圖 x

正常運行 , 配置文件 , 依賴庫 , aigc

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mob64ca12dcc794 - stable diffusion lora代碼

在藝術和科技的交匯點，深度學習圖像生成技術如“Stable Diffusion”正在快速演進。在這個背景下，如何利用“LoRA”（Low-Rank Adaptation）技術來優化和定製模型，成為了一個重要的話題。通過記錄解決“stable diffusion lora代碼”問題的過程，我將其分為幾個模塊：背景定位、演進歷程、架構設計、性能攻堅、覆盤總結與擴展應用。 在背景定位中，我

技術選型 , 架構設計 , aigc , 深度學習

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mob649e81664bd9 - vscode Copilot 安裝使用

vscode Copilot 是一個由 GitHub 提供的智能代碼助手，可以極大地提高開發效率。本文將詳細介紹其安裝和使用過程，包括環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧和排錯指南。 環境準備 在安裝 vscode Copilot 之前，需要確保開發環境符合相應的軟件和硬件要求。 組件 要求 版本兼容性

新版本 , aigc , ci , Ubuntu

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mob64ca12df5e97 - ollama windows系統參數設置

在使用“ollama”這一工具在Windows系統上設置參數時，許多人常常會遇到各種問題。這篇文章將逐步解析如何成功進行“ollama windows系統參數設置”，包括背景定位、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南和最佳實踐等內容。 背景定位 在開發和運行“ollama”工具時，Windows系統的參數設置對其性能影響極大。如果參數設置不當，可能會導致應用運行緩慢或無響應，給

參數設置 , 排錯 , aigc , ci

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mob649e8169b366 - virtual studio 2019 安裝copilot

在這篇博文中，我們將詳細説明如何在 Visual Studio 2019 中安裝 Copilot。此過程涵蓋了環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、優化技巧以及擴展應用的各個方面，確保您能順利完成安裝並使用 Copilot。 環境準備 在安裝 Copilot 之前，確保您的開發環境符合以下軟硬件要求： 硬件要求 操作系統: Windows 10 或更高版本

aigc , 運行測試 , Visual , Python

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mob64ca12e41d46 - ollama run 嵌入式模型

在現代的 IT 職業生涯中，我們經常會遇到各種各樣的問題。在這篇博文中，我將分享我解決“ollama run 嵌入式模型”相關問題的經歷，包括我所經歷的每一個步驟。對於需要在嵌入式環境中運行的模型而言，調試會變得非常複雜，而我正是通過這一過程深化了對該模型的理解。 問題背景 在我們項目中，我和我的團隊正在致力於利用“ollama run”命令來部署一個嵌入式機器學習模型。然而，在

錯誤日誌 , 嵌入式 , 錯誤碼 , aigc

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mob649e81593bda - 免費AIGC使用

在當今快速發展的技術環境中，免費使用AIGC（人工智能生成內容）工具的需求日益增加。然而，如何高效且安全地實現這種“免費AIGC”使用，成為了許多用户面臨的挑戰。在這篇博文中，我將詳盡記錄我們在解決這一問題過程中的各個步驟和技術細節。 用户場景還原 想象一下，一個項目團隊希望利用AIGC生成營銷文案，提升內容創作效率。在經過多次嘗試後，他們發現，雖然工具讓內容生成變得簡單，但由於

API , aigc , JAVA , Json

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mob64ca12dd07fb - AIgc 生成測試用例

在當今的軟件開發流程中，自動化測試變得愈發重要，尤其是在面臨着複雜的系統和高頻率迭代的環境下。“AIgc 生成測試用例”技術為我們提供了一種生成自動化測試用例的方案，從而改善我們對系統的驗證過程。本文將深入探討如何解決“AIgc 生成測試用例”的問題，具體包括協議背景、抓包方法、報文結構、交互過程、字段解析及逆向案例等方面的內容。 協議背景 在軟件工程的背景下，隨着技術的不斷髮展

抓包 , 字段 , 測試用例 , aigc

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mob64ca12e10b51 - llama_cpp_python gpu 版本安裝

llama_cpp_python gpu 版本安裝是一項旨在充分利用圖形處理單元（GPU）進行高效計算的工作。以下是關於如何成功安裝該版本的詳細指南。 環境準備 在準備開始安裝之前，我們需要確保我們的硬件和軟件環境滿足要求。 前置依賴安裝 # 安裝基本依賴 sudo apt update sudo apt install build-essential python3-d

bash , aigc , CUDA , Python

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mob64ca12f6e9a0 - 在python環境調用llama3

在Python環境調用LLaMA3的實現過程可以分為幾個部分，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南與生態擴展。下面詳細記錄如何將這些部分整合，形成一個完整的工作流。 環境準備 要在Python環境中順利調用LLaMA3，需要確保您的技術棧兼容性良好。該模型通常與以下技術棧兼容： Python 3.x PyTorch 1.9+ CUDA 10

技術棧 , API , aigc , Python

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ouysh1981 頭像

aqi00 - FFmpeg開發筆記（九十二）基於Kotlin的開源Android推流器StreamPack

​《FFmpeg開發實戰：從零基礎到短視頻上線》一書的“10.2 FFmpeg推流和拉流”提到直播行業存在RTSP和RTMP兩種常見的流媒體協議。除此以外，還有於2017年推出的SRT協議，相比常見的RTMP協議，SRT協議具有更低的延遲，並且消除了卡幀、抖動等花屏現象。 因為SRT是個較新的直播協議，所以手機端支持SRT的開源框架比較稀有，比如本文介紹的StreamPack就是屈指可數的SRT開

Kotlin , 音視頻 , Android , 直播 , ffmpeg

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GPTMirrors - JS 實現指定 UA 訪問網站跳轉彈窗提醒，解決夸克等瀏覽器兼容性問題

在近期的網站使用過程中，我們發現來自部分移動端瀏覽器（尤其是 夸克瀏覽器、UC 瀏覽器、百度 APP 內置瀏覽器、微信內置瀏覽器）的訪問量雖然不低，但這些瀏覽器在解析網頁腳本、CSS 動畫、內嵌組件等方面存在一定兼容性問題，導致頁面在這些環境中出現： 佈局錯亂 按鈕點擊無反應 JS 邏輯異常 視頻、音頻組件無法正常加載 這些問題嚴重影響了用户體驗。經過多次調試和對比測試，我們最終決定對

前端 , Javascript

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