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u_16213697 頭像

mob64ca14137e4f - bitlocker密鑰正則表達式grep

第一種 至少8-16個字符，至少1個大寫字母，1個小寫字母和1個數字，其他可以是任意字符： /^(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z])(?=.*\d)[^]{8,16}$/ /^(?=.*[a-z])(?=.*[A-Z])(?=.*\d)[\s\S]{8,16}$/

運算符 , 雲計算 , 雲原生 , 正則表達式 , 特殊字符

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u_16213676 頭像

mob64ca140e76c8 - presto 匹配 子串

蛙蛙 上午發的一片 蛙蛙推薦：[算法練習]最長不完全匹配子串頻率計算 ， eaglet 看了以後，也寫了一個算法，用蛙蛙給的兩個參數測試，速度大概比蛙蛙的快800倍左右。如果字符串更長，速度差異會更明顯。 算法描述：找出一個長字符串裏的某個特定的子串出現的頻率，匹配的子串的上一個字符和下一個字符不需要緊緊相鄰，只要滿足下一個字符在當前字符的後面就行

字符串 , 子串 , 雲計算 , 算法複雜度 , presto 匹配 子串 , 雲原生

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u_16099225 頭像

數據探索者11 - 容器中查看當前用户所屬組

linux下查看所有用户及所有用户組 groups 查看當前登錄用户的組內成員 groups gliethttp 查看gliethttp用户所在的組,以及組內成員 whoami 查看當前登錄用户名 /etc/group文件包含所有組 /etc/shadow和/etc/passwd系

容器中查看當前用户所屬組 , 用户組 , 雲計算 , 多用户 , 雲原生 , 用户名

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u_16213654 頭像

mob64ca14095513 - vue虛擬化選擇器實現原理

VNode 在vue中定義了一個VNode類，使用它可以實例化不同類型的vnode，而不同類型的vnode實例各自表示不同類型的DOM元素。 VNode作用 每次渲染視圖的時候都會new一個VNode的實例化對象，然後他會緩存上一次渲染視圖。因此當需要重新渲染視圖的時候，將新創建的new_node實例對象和上一次的實例對象old_vno

vue虛擬化選擇器實現原理 , vue.js , 虛擬化 , 雲計算 , 緩存 , 前端

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smalbox 頭像

SmalBox - 【URP】Unity[RendererFeatures]屏幕空間陰影ScreenSpaceShadows

【從UnityURP開始探索遊戲渲染】專欄-直達 Screen Space Shadows（屏幕空間陰影）是Unity URP中通過屏幕空間數據實時計算陰影的技術，其核心原理是通過深度/法線信息重建世界座標後與陰影貼圖比較生成陰影。以下是詳細分析： 技術原理與發展歷史 ‌基礎原理‌：傳統Shadow Mapping需從光源視角生成深度圖，再與攝像機視角深度比較。而Screen Space

遊戲開發 , unity3d , 圖形學

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u_16099212 頭像

智慧編織者 - MPLS頭部TTL的作用

TTL 即Time To Live，是IPV4報頭的一個字段，從字面意思來看是指IP數據報生存的時間，實際上是指IP數據報在計算機網絡上可以轉發的最大跳數。TTL字段由發送方設置，最大值為255，推薦值為64，在從從源到目的的整個轉發路徑上，IP數據報每經過一個路由器，路由器就會將TTL字段值減1並轉發出去。如果還未到達源時TTL就減至0，路由器就會丟棄該數據報並向發送方發

MPLS頭部TTL的作用 , 數據 , 雲計算 , ip , 雲原生 , 關係運算

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Lyndon Cerejo - Prompting Is A Design Act: How To Brief, Guide And Iterate With AI

In “A Week In The Life Of An AI-Augmented Designer”, we followed Kate’s weeklong journey of her first AI-augmented design sprint. She had three realizations through the process: AI isn’t a co-pi

workflow , ux , AI

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cosima-mielke 頭像

Cosima Mielke - A Breeze Of Inspiration In September (2025 Wallpapers Edition)

September is just around the corner, and that means it’s time for some new wallpapers! For more than 14 years already, our monthly wallpapers series has been the perfect occasion for artists and des

Wallpapers

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milan-balac 頭像

Milan Balać - Designing For TV: Principles, Patterns And Practical Guidance (Part 2)

Having covered the developmental history and legacy of TV in Part 1, let’s now delve into more practical matters. As a quick reminder, the “10-foot experience” and its reliance on the six core butto

TV , ux , Inspiration , Design

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u_17580222 頭像

mb691327edb400f - AI 智能體

AI重塑人才選拔：效率與精準的雙重革新 人才選拔賽道的競爭日趨激烈，招聘官深陷堆積如山的簡歷與密集的面試流程，卻仍面臨核心人才難尋、面試主觀性強、招聘成本高企的困境。當HR團隊疲於應對初篩與基礎面試時，企業正為這些低效流程承擔高昂代價。 艾瑞諮詢數據顯示，AI技術已貢獻HR SaaS市場60%的價值，其中個性化評估是核心應用場景。這場技術革命正從培訓領

上傳 , 人工智能 , 深度學習 , 應用場景 , 解決方案

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u_15641375 頭像

芯動大師 - 機器人SLAM建圖與自主導航：從基礎到實踐

前言 這篇文章我開始和大家一起探討機器人SLAM建圖與自主導航 ，在前面的內容中，我們介紹了差速輪式機器人的概念及應用，談到了使用Gazebo平台搭建仿真環境的教程，主要是利用gmapping slam算法，生成一張二維的仿真環境地圖 。我們也會在這篇文章中繼續介紹並使用這片二維的仿真環境地圖，用於我們的演示。 教程 SLAM算法的引入 （1）SLAM：S

yyds乾貨盤點 , 數據 , 二維 , 激光雷達 , 人工智能 , 數據結構與算法

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u_16237826 頭像

軟件求生 - 震撼！SpringAI 扛起多模態大旗：Google Vertex AI 嵌入模型太強了！

大家好，我是小米。 今天我一定要和你們分享一個我最近“玩到停不下來”的東西： Google Vertex AI 的多模態向量模型（Multimodal Embedding）整合進 SpringAI。 你有沒有這種感覺： 明明我們已經用文本向量模型玩得飛起，做語義搜索、做相似度匹配、做推薦算法……結果這時候突然有人告訴你：

機器學習 , yyds乾貨盤點 , google , 相似度 , 人工智能 , 模態

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u_16213720 頭像

mob64ca14193248 - map_phys_mem函數

map函數在Python中的應用 函數介紹： map() 會根據提供的函數對指定序列做映射。 　　map(function, iterable, ...) 第一個參數function 以參數序列中的每一個元素調用 function 函數，返回包含每次 function 函數返回值的新列表（python2.x返回列表，Python 3.x

機器學習 , 迭代器 , c++ , 人工智能 , 返回鍵 , map_phys_mem函數 , c , Python

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u_16099193 頭像

落花有意飛花 - MFC獲取system命令返回結果

MFC中通常需要讀取配置文件中的數據，這樣在程序中就需要獲取系統的當前目錄。獲取系統當前目錄的代碼網上很多，但是有各種限制（主要是不同的編譯器的編碼格式不同），在VS2005以及以上的版本編譯不過，需要進行各種繁瑣的字符串轉換，關於字符串的轉換問題後續再做總結。現總結了一種非常簡單的實現方法，獲取當前項目到DeBug目錄下的路徑（注：上述獲取當前的工作目

機器學習 , MFC獲取system命令返回結果 , 當前目錄 , data , MFC 當前目錄 系統路徑 , vs2005 , 人工智能

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u_12196 頭像

footballboy - FRDdemo默認數據庫

Ø 何為關係模式？ 1.關係的描述稱為關係模式（RelationSchema） 2.它可以形式化地表示為：R（U，D，dom，F），其中R為關係名，U為組成該關係的屬性名集合，D為屬性組U中屬性所來自的域，dom為屬性向域的映象集合，F為屬性間數據的依賴關係集合。 3.通常簡記為：R(U)或R(A1，A2，…,An) 4

機器學習 , 第二範式 , FRDdemo默認數據庫 , 人工智能 , 三範式 , 第一範式

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u_16099268 頭像

碼海探險先鋒 - 圖像識別一般多高的置信度可以算正確

作者丨謝若冰 知識圖譜被廣泛地用來描述世界上的實體和實體之間的關係，一般使用三元組（h,r,t）（head entity, relation, trail entity）的形式來存儲知識，其中藴含的知識數量巨大且

三元組 , 知識表示 , 圖像識別一般多高的置信度可以算正確 , 人工智能 , 計算機視覺 , ide

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騰訊雲開發者 - AI 時代，架構師如何破局成長？騰訊雲架構師技術沙龍圓滿收官

引言 技術浪潮奔涌向前，變革已成為不變的主題。在 AI 時代，架構師的角色也正在被重新定義，他們不僅是技術的踐行者，更是系統與未來的構建者。面對日益複雜的業務場景與層出不窮的新技術，架構師如何破局，實現技能升級與AI思維重塑？ 8 月 16 日，由騰訊雲架構師技術同盟和騰訊雲 TVP 聯合主辦的「騰訊雲架構師技術沙龍——架構未來，圳在出發」在深圳成功舉辦。與會專家們從多維視角深入分享了 AI 與架

架構 , 人工智能

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kekenai - whisper使用npu

自從 WP7.1之後，windows phone 開放一些後台調用，包括音樂，鬧鐘，播放器等，相信在做windows phone開發時，有可能會調用後台， 恰好我們的軟件工程中需要用到鬧鐘提醒功能，現在就把具體的細節一步一步告訴大家。 包括實現多項提醒，存儲和顯示等功能。 1. 簡介 Reminder是我們Microsoft Academic Search (M

windows , whisper使用npu , xml , 構造函數 , 人工智能 , 深度學習

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u_12226 頭像

小蝌蚪 - 安卓的system_service

近期項目中，白色無下劃線的鏈接在iphone中變成了藍色有下劃線，明顯iphone不支持該鏈接的css，趕緊google、百度一下，發現了不少css樣式iphone居然不支持。 解決方法：多加一個div標籤，對a標籤定義顏色和下劃線，注意a標籤不能有背景圖片 li 　　div style="background: url(/resources/main/im

安卓的system_service , 機器學習 , 人工智能 , a標籤 , 預加載 , Css

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u_14844 頭像

definitely - TVFEMD算法 具體步驟

TVM介紹 為解決深度學習框架和硬件後端適配問題，華盛頓大學的陳天奇等人提出了TVM. TVM是一個端到端的全棧編譯器，包括統一的IR堆棧和自動代碼生成方法，其主要功能是優化在CPU、GPU和其他定製AI芯片上執行的AI模型，通過自動轉換計算圖，實現計算模式的融合和內存利用率最大化，並優化數據佈局，完成從計算圖到算子級別的優化，提供從前端框架到AI芯片、端

機器學習 , 手機端 , TVFEMD算法 具體步驟 , 深度神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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u_16213598 頭像

mob64ca13fbd761 - emwin組件用空間

很多使用c#平台做圖像處理的朋友都是因為要使用WPF而不得不放棄OpenCV而選擇使用了Emgu。Emgu這個工具吧，由於才接觸，對於OpenCV的封裝好壞我不好評論，但有一點可以肯定的是，網上可以搜索的資料太少了，很多東西都需要自己研究api文檔，看源代碼。遇到了問題也基本上只能靠自己解決。真是魂淡啊……噴…… （↑↑↑↑以上純屬吐槽↑↑↑↑） 由於手上項目的原因，

控件 , 機器學習 , wpf , 加載 , 人工智能 , emwin組件用空間

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victor-ayomipo 頭像

Victor Ayomipo - Integrating CSS Cascade Layers To An Existing Project

You can always get a fantastic overview of things in Stephenie Eckles’ article, “Getting Started With CSS Cascade Layers”. But let’s talk about the experience of integrating cascade layers into real

Techniques , coding , Css

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karan-rawal 頭像

Karan Rawal - From Data To Decisions: UX Strategies For Real-Time Dashboards

I once worked with a fleet operations team that monitored dozens of vehicles in multiple cities. Their dashboard showed fuel consumption, live GPS locations, and real-time driver updates. Yet the te

workflow , ux , Design , Data Visualization

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marius-sarca 頭像

Marius Sarca - Creating Elastic And Bounce Effects With Expressive Animator

This article has been kindly supported by our dear friends at Expressive, who create the next generation of intuitive design tools powered by Human Intelligence. Thank you! In the world of

animation , Tools , Design , svg

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