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LM0T 頭像

LM0T - 學習02

操作系統有什麼用 操作系統類似於管家身份幫助我們與語言不通的奴隸交流 能夠將我們的指令轉達給CPU，讓CPU去工作 方便我們與計算機之間進行交流 可以將我們的指令變成0和1傳達給計算機 計算機由哪三大部分組成？ 硬件 應用程序 操作系統 操作系統和應用程序的啓動流程 應用程序 點擊應用程序 操作系統將指令傳給CPU CPU尋找應用程序在外存中的地址 將外存中的程序轉

後端

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u_16992695 頭像

mb66d5bdacc3b93 - Matlab 2023 v23.2解鎖版 下載安裝教程 （工程計算商業數學工具）

Matlab（矩陣實驗室）是全球領先的數學計算軟件開發商美國 MathWorks 公司研發的一款面向科學與工程計算的高級語言的商業數學軟件，集算法開發、數據分析、可視化和數值計算於一體的編程環境，其核心是仿真交互式矩陣計算，廣泛應用於科學計算、數據分析、算法開發和繪圖設計等科研領域應用環境。 （文末附安裝包下載地址） 一、安裝步驟 1、下載解壓後會得到下圖的文件 2、運行IOS掛載驅動

辦公效率 , 工程計算商業數學工具 , MATLAB , 工程計算商業數學軟件

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u_15591470 頭像

ceshiren2022 - MCP與Function Calling有何不同？它們與AI Agent的關聯解析

最近，關於 MCP（Model-Conditioned Prompting）、Function Calling 的討論越來越多，但很多開發者還是一頭霧水：它們到底有什麼區別？又和 AI Agent 關係幾何？ 1. MCP 是什麼？ MCP，全稱 Model-Conditioned Prompting，可以理解為“大模型條件化提示”，核心思想是： • 在 pro

人工智能 , 深度學習

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u_16099217 頭像

技術博客達人 - 軟工第四次作業——結對編程二_weixin

一、結對探索 1.1 隊伍基本信息 結對編號：2526；隊伍名稱：開發小隊； 學號 姓名 作業博客鏈接

文心一言 , 數據 , 權重 , aigc , 原型設計

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u_16213575 頭像

墨舞青雲 - 人工智能（numpy）—— 數據分析_特徵向量 極差

人工智能之數據分析 numpy 第九章 數組運算 @ 目錄 人工智能之數據分析 numpy 前言 一、基礎算術運算（Element-wise Arithmetic） 1. 基本運算符（支持廣播） 2. 廣播（Broadcasting

矩陣乘法 , 數組 , numpy , Css , 前端開發 , HTML

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u_13066 頭像

hochie - 黑蘋果【下】｜在你的電腦上體驗 macOS

文章目錄 作為網易 UU 遠程 macOS 版（內測版本 4.6.101）用户，我實測了這份完整指南！ 一、先明確：你的設備能支持嗎？（內測經驗補充 + 效果限制説明） 1. macOS 被控端：系統版本是關鍵 2. 控制端：多系統覆蓋，iOS 待更新（內測反饋 + 遠程模式限制） 二

遠程控制 , 客户端 , Css , ios , 前端開發 , HTML

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI助教智能教學系統：為教師插上數據的翅膀

提起上課，不少老師會頭疼一個問題：班裏幾十名學生，有的一點就通，有的需要反覆講，想做到“每個學生都能跟上”太難了。而現在，AI助教智能教學系統就像一個“不知疲倦的小幫手”，用實實在在的技術解決這個難題，讓教學變得更高效、更精準。 要知道AI助教到底怎麼工作，其實看它背後的三個核心技術就夠了，而且一點都不復雜。 第一個是學習行為捕捉技術。它就像一個“細心的觀察者”，能通過教室裏的智

數據 , 智能設備 , 數據整理 , NLP , 人工智能

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u_16213568 頭像

網絡小墨舞風 - 【開源】近期遙感航空影像的檢索、檢測、跟蹤、計數、分類相關工作

Abstract 本文針對遙感圖像中的開放集飛機檢測問題展開研究，該任務要求模型能夠在動態環境下，同時識別已知（經過訓練）和未知（未經過訓練）的目標類別。由於背景複雜且目標分辨率較低，難以在對應位置生成高質量的偽標籤。為此，我們提出了一種基於邊緣信息提取的開放集目標檢測框架（Edge Information Extraction-based Ope

權重 , 人工智能 , 遙感圖像 , 計算機視覺 , 目標檢測 , 前端開發 , Javascript

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u_16099225 頭像

數據探索者11 - 用Python實現函數微分、積分與極限【學習筆記】_python利用定積分的定義求極限_IT_Henry

文章目錄 一、函數的單調性 1. 概念講解 2. 手動求解步驟 3. Python 案例 二、函數的極值 1. 概念講解 2. 手動求解步驟 3. Python 案例 三、函數的最值 1.

數學 , 開發語言 , 人工智能 , Css , 前端開發 , 微積分 , HTML , Python

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u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 車牌識別聯動電梯門禁系統實現車輛自動識別並直達指定樓層，集成車牌識別、電梯控制、權限管理等功能，提升汽車電梯智能管理與通行效率

關於智能停車場車牌識別聯動電梯門禁系統的設備配置與技術實現問題。需要分析系統架構、設備選型、軟硬件集成方案以及車牌識別與電梯控制的聯動機制，以實現車輛自動識別後直達指定樓層的功能。 切入點： 智能一卡通管理中心繫統的設備配置要求，包括服務器、數據庫、UPS電源等核心組件的技術參數 車牌識別一體機與電

車牌識別 , 智能梯控 , 汽車電梯 , 汽車乘梯 , 電梯門禁 , Css , 前端開發 , HTML

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u_17514447 頭像

mb68b85ccf7a016 - SpringBoot 使用HttpExchange 教程

目錄 什麼是 HttpExchange？ 為什麼使用 HttpExchange？ 核心概念：接口 + 註解 詳細教程：一步步創建 HttpExchange 客户端 步驟 1: 創建 Spring Boot 項目 步驟 2: 準備一個要調用的遠程服務 (可選) 步驟 3: 定義 HttpExchange

User , spring , 物聯網 , JAVA

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI多智能體輿情繫統：數字世界的“千里眼”與“先知團”

打開手機是鋪天蓋地的信息，刷完社交平台又要翻新聞評論——傳統輿情分析就像在信息海洋裏“撈針”：要麼漏了關鍵聲音，要麼被海量無效信息淹沒，還總跟不上輿論發酵速度。而AI多智能體輿情分析系統，靠“分工協作”的技術邏輯，讓輿情分析變得精準、高效，還能提前預警風險。 其實“多智能體”一點不復雜，核心就是讓多個“AI小專家”各司其職、協同幹活，而非一個AI單打獨鬥。就像一支專業團隊，有采集員、

輿情分析 , ip , NLP , 自然語言處理 , 人工智能

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上海拔俗網絡 - AI多智能體輿情繫統：數字世界的“千里眼”與“先知團”

打開手機是鋪天蓋地的信息，刷完社交平台又要翻新聞評論——傳統輿情分析就像在信息海洋裏“撈針”：要麼漏了關鍵聲音，要麼被海量無效信息淹沒，還總跟不上輿論發酵速度。而AI多智能體輿情分析系統，靠“分工協作”的技術邏輯，讓輿情分析變得精準、高效，還能提前預警風險。 其實“多智能體”一點不復雜，核心就是讓多個“AI小專家”各司其職、協同幹活，而非一個AI單打獨鬥。就像一支專業團隊，有采集員、

輿情分析 , ip , NLP , 自然語言處理 , 人工智能

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u_16099181 頭像

數碼悟透 - 軟路由docker玩法 docker軟路由單臂

首先感謝恩山xytb、digicr、puppywang、LUOZHIXIU等壇友的帖子讓我對單臂路由有了一些初步的瞭解，同時感謝Lean大、燈大、H大等開發了OpenWrt、Padavan老毛子等好用的固件，讓我等小白有了折騰的機會。 先來説説我的網絡情況： 電信200M光纖（但上行只有可憐的4M，更新--現在已經是30M了）入户，接華為81

軟路由docker玩法 , 雲計算 , 固件 , 單線複用 , 橋接 , Docker , openwrt

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u_15675241 頭像

螳螂觀察 - 科技時尚融合引爆新消費浪潮，這一波Rokid樂奇贏麻了

文 | 螳螂觀察 作者 | 餘一 在人類文明的長河中，眼鏡這一發明始終承載着特定的功能性使命。從13世紀的"閲讀石"，到後來的雙片眼鏡、長柄眼鏡，再到現代的各種框架眼鏡，其核心功能始終圍繞着"視覺輔助"這一基本需求。 即便是隨着時尚產業的發展，眼鏡逐漸成為重要的配飾單品，其本質仍未脱離"工具"與"裝飾"的二元範疇。 然而，站在2025年的當下，我們

人機交互 , 數據 , 後端開發 , 交互方式 , Python

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u_15702012 頭像

呀哈哈kk - 【詳解】Hive操作語句整理

Hive操作語句整理 Apache Hive 是一個基於 Hadoop 的數據倉庫工具，可以將結構化的數據文件映射為一張數據庫表，並提供簡單的 SQL 查詢功能，可以將 SQL 語句轉換為 MapReduce 任務進行運行。本文將對常用的 Hive 操作語句進行整理，幫助初學者快速掌握 Hive 的基本使用方法。 1. 創建數據庫 在 Hive 中，可以通過以下

數據 , hive , 數據庫 , 後端開發 , JAVA

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mirxiong 頭像

掃地小沙彌J - 有了TCP為什麼還需要HTTP？再用RPC？這次徹底講明白了

從網絡基礎説起：TCP的能力與侷限 剛開始接觸網絡編程時，我覺得TCP已經足夠完美——它能夠建立穩定的連接、保證數據可靠傳輸、處理網絡擁塞，這似乎就是網絡通信的全部需求。 但在實際開發中，我遇到了一個基礎卻關鍵的問題： // 發送方連續發送兩條獨立消息 socket.write("Hello"); socket.write("World"); //

tcp , HTTP , rpc , 代碼人生

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u_16237826 頭像

軟件求生 - 從懵逼到自信：Redis 基於代理分片一篇搞懂

事情發生在一個普通得不能再普通的週二。 我坐在一家準備接入千萬級流量的公司會議室裏，喝着他們的免費美式（講真，很難喝），對面是一個技術面試官，眼神平靜，嘴角帶點殺氣。 他翻了翻簡歷，問：小米啊，Redis 分片你瞭解幾種？ 我一愣，下意識條件反射：“客户端分片、代理分片、Redis Cluster。” 他點了點頭，然後抬頭，那你重點説説：基於代理服

redis , yyds乾貨盤點 , 客户端 , 數據庫 , 代理服務器

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u_16213630 頭像

mob64ca14038b36 - 人工智能基礎（六） numpy基礎學習

人工智能之數據分 @ 目錄 人工智能之數據分析 numpy 前言 一、修改數組形狀（Reshaping） 1. reshape() 2. resize() 3. ravel() 與 flatten()

數組 , 數據 , 轉置 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099229 頭像

架構設計師之光 - AtCoder Beginner Contest 247 題解

AtCoder真題及詳細題解 ABC427B： Sum of Digits Sequence 題目描述 對於正整數 ，定義 為 定義一個無限序列 對於 ， 給定一個正整數 ，求 輸入格式 輸入從標準輸入給出，格式如下： 輸出格式 打印答案。 輸入輸出樣例 1

輸入輸出 , 初始化 , include , Css , 前端開發 , HTML

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u_14125 頭像

jacksky - 推薦系統協同過濾-python實現（基於用户的協同過濾算法，基於物品的協同過濾算法，附數據集）_Mr Gao的博客-博客

開發語言：Python 框架：flask Python版本：python3.7.7 數據庫：mysql 5.7 數據庫工具：Navicat11 開發軟件：PyCharm 系統展示 管理員登錄 管理員功能界面 用户界面 特色美食管理

美食 , 信息可視化 , hadoop , 協同過濾算法 , 前端開發 , Javascript , Python

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u_16099263 頭像

IT狼人9號 - langchain快速入門

目錄 前言 Paddle-OCR安裝 關於什麼是paddle-ocr這裏詳細的介紹一下 核心特點： 典型應用場景： 使用優勢： 安裝 代碼編寫 運行演示 問題原因和解決辦法 前言 在上一篇章節，我們實現了基於文件來進行回答，不過還遺留了一些問題，那就是無法識別帶有文字的圖片，不過現在會在這篇篇章進行問

文字識別 , 上傳文件 , paddle , 前端開發 , Javascript

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u_16099268 頭像

碼海探險先鋒 - 中國雲產業聯盟辦大獎賽挖大數據人才 - 靈玖lingjoin的個人空間 -

在自動駕駛、機器人導航等領域，3D場景的感知與生成一直是研究熱點。然而，傳統方法通常將這兩個過程分離：生成模型僅僅作為數據增強工具，為下游感知任務提供合成數據。這種方法不僅靈活性有限，生成的場景也往往缺乏對感知任務有價值的細節。 近日，上海交通大學與寧波數字孿生研究院聯合團隊提出了一種名為OccScene的創新範式，將細粒度3D感知與高質量場景生成

機器學習 , 3d , 目標跟蹤 , 人工智能 , 深度學習 , jquery , 前端開發

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u_16213679 頭像

mob64ca140f29e5 - 讀取hdr圖像_Unity通用渲染管線（URP）系列（十二）—— HDR_weixin

2.HDRP配置文件(HDRP Asset) HDRP的全稱是High Definition Render Pipeline(高清渲染管線)。它是基於Scriptable Render Pipeline(簡稱SRP，中文翻譯為“可編程渲染管線”)實現的一個模板，目前的目標平台是支持Compute Shader的帶獨立顯卡的台式機和家用遊戲機，比如PlayStati

渲染管線 , unity , 學習 , 3d , 前端開發 , Javascript

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