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mob64ca1417b0c6 - MIPI接口資料彙總(精)

在 IC 設計中,MIPI 接口技術成為高性能低功耗互聯的關鍵。本文深入解析 D-PHY、C-PHY、Si-IF 與 VESA DSC 等先進技術,並提供實用優化建議。 1、MIPI D-PHY 與 C-PHY:兼力互補 D-PHY:差分信號接口,廣泛用於高速攝像頭與顯示連接。 C-PHY:利用三線信令與嵌入時鐘,進一步減少管腳並提升數據率。 融合

DSC , 低功耗 , 封裝 , Css , 前端開發 , HTML

kekenai - unbutn all in one搭建開源雲平台 開源雲平台軟件有哪些

1.1 雲服務環境 Eucalyptus 1.1.1 介紹 Elastic Utility Computing Architecture for Linking Your Programs To Useful Systems(Eucalyptus) 是一種開源的軟件基礎結構,用來通過計算集羣或工作站羣實現彈性的、實用的雲計算。它最初是美國加利福尼亞大學 San

雲平台 , 開源協議 , 雲計算 , apache

mob64ca13fbd761 - centos6安裝ffmpeg

一、目標   1、熟練掌握CentOS6.5下Apache的編譯安裝   2、能夠解決編譯過程中產生的問題,並對相應問題進行記錄 二、編譯前環境搭建   1、環境搭建     所需環境:make、gcc、gcc-c++、openssl-devel、pcre、pcre-devel、zlib*、expat-devel     説明:所有軟件包在本地

centos6安裝ffmpeg , 編譯安裝 , 架構 , 後端開發 , 下載地址 , apache

wx6464351503832 - GPT-5.1 發佈:更智能也更“人性化“的 AI 助手

2025年11月12日,OpenAI 發佈了 GPT-5 系列的重要更新版本 GPT-5.1,包括 GPT-5.1 Instant(即時版)和 GPT-5.1 Thinking(思維版)兩個變體。這次更新不僅在技術能力上有所提升,更值得關注的是其在對話風格上的顯著變化,而這一變化正在社區中引發激烈討論。 技術升級:智能與效率的平衡 GPT-5

redis , 智能體 , 數據 , gpt , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

mob64ca14095513 - nlp將特徵矩陣變成一維 特徵矩陣的英文

矩陣的特徵向量跟特徵值的英文名字分別是 eigenvector 跟 eigenvalue,這倆概念非常非常有用,根據他們倆可以外延出很多有趣的功能。大部分同學可能腦子裏想一下還能記得他們倆是怎麼計算出來的,但是他們為什麼可以代表一個矩陣的“特徵”呢?除了這倆,相信大多數同學都不記得矩陣的行列式是個什麼東西了,總之不太直觀。相比較而言,矩陣的跡(trace)這個概念就比較直觀,就是

nlp將特徵矩陣變成一維 , 二維 , NLP , 特徵值 , 人工智能 , 特徵向量

mob64ca13fe62db - tableau docker安裝

tableau可視化 When working with geospatial data, it’s often useful to visually inspect the data on a map. In this tutorial, we will be using real cellph

雲計算 , 數據可視化 , tableau docker安裝 , JAVA , Docker , 可視化 , Python

mob64ca1402665b - 精確IP定位

你是否曾注意到,當你在社交媒體發佈內容時,顯示的IP屬地有時與你實際所在地不符?或者在使用某些網絡服務時,系統識別的位置與你真實位置相差甚遠?這背後涉及的是IP地址定位技術中的一個關鍵概念—IP定位面積。 一、IP定位基本原理 IP地址定位的核心原理,是通過設備的IP地址來確定其地理位置。互聯網服務提供商(ISP)在為用户分配IP地址時,會將這些地址與大致的地理位置信

運營商 , ip , 前端開發 , 地理位置 , Javascript

最多選5個技能 - 網絡工程師軟考通關指南:基礎網絡技術章節精講與習題解析

網絡工程師作為信息技術領域的重要職業資格,其認證考試(軟考)是衡量專業能力的重要標準。基礎網絡技術作為考試的第一章節,不僅是後續學習的基礎,也是考試中佔比最大的內容之一。本文將從考試大綱出發,系統梳理基礎網絡技術的核心知識點,配以典型習題解析,幫助考生構建完整的知識體系,掌握解題技巧。 一、計算機網絡體系結構深度解析 1.1 OSI七層模型與TCP/IP四層模型對比

子網 , tcp , ip , Css , 前端開發 , HTML

mob64ca1405664d - 公園安防建設:如何基於EasyCVR打造城市公園智能化視頻監控?

隨着旅遊業的復甦,景區面臨着客流管理、安全防控、服務質量提升等多重挑戰。傳統煙囱式、異構化的視頻監控系統已難以滿足現代化智慧景區的管理需求。本文將深入探討基於視頻融合技術的EasyCVR平台,如何作為景區的“視覺神經中樞”,整合海量多源異構視頻資源,並賦能AI應用,最終實現景區管理的可視化、智能化與高效化。 一、智慧景區之痛:傳統監控系統的困境 設備異構,協

視頻流 , HTTP , 異構 , 後端開發 , Python

戀上一隻豬 - 構建可控圖像生成數據集

可控硅知識的問與答 一、可控硅的概念和結構? 晶閘管又叫可控硅。它的主要成員有單向晶閘管、雙向晶閘管、光控晶閘管、逆導晶閘管、可關斷晶閘管、快速晶閘管等等。今天大家使用的是單向晶閘管,也就是人們常説的普通晶閘管,它是由四層半導體材料組成的,有三個PN結,對外有三個電極〔圖2(a)〕:

up , 測試 , 工作 , 人工智能 , 深度學習 , 構建可控圖像生成數據集 , ie

mob64ca13f8b166 - 【Qt】Qt6系列教程彙總_51CTO博客

文章目錄 Qt6 UI 指引 創建新項目 CMakeLists.txt main.cpp mainwindow.cpp mainwindow.h mainwindow.ui 項目樹形框架 運行結果 用qmake構建系統創建新項目

經驗分享 , 學習 , qt , 開發語言 , c++ , 前端開發 , Javascript

mob64ca14005461 - 工業相機概述

紫外工業相機的入門介紹和工業檢測核心場景 🎯紫外工業相機入門:核心原理 + 3 大工業檢測場景 🎯一、紫外工業相機入門:3 個關鍵知識點,快速讀懂核心邏輯 1. 核心原理:為什麼能 “看見隱形缺陷”? 2. 核心分類:按波段選,精準匹配場景 3. 關鍵參數:選型不踩坑的核心指標

視覺檢測 , 數碼相機 , 目標跟蹤 , aigc , 人工智能 , llama , 計算機視覺

數據探索先鋒 - WhatsApp營銷純乾貨!想要營銷效果最大化?看這篇就夠了!

在 TapTap 以官包(官方包)模式 下開展營銷活動,是當前許多重視用户資產、追求高毛利和品牌自主權的遊戲廠商(如米哈遊、鷹角、庫洛等)的首選策略。TapTap 本身定位為“不聯運、不分成、去渠道化”的遊戲分發與社區平台,其營銷體系圍繞 內容驅動 + 社區互動 + 平台資源扶持 展開。 以下是 TapTap 官包模式下開展營銷活動的核心方式與實操路徑: 一、

數據 , 後端開發 , 開發者 , ios , harmonyos

mob64ca13fa6a3c - 2020你應該知道的TypeScript學習路線【函數類型】

PureScript中的Type Classes:多態性的函數式實現 Type Classes(類型類)是PureScript實現參數多態和特設多態的核心機制,允許開發者為不同類型定義統一接口。本文將通過實例解析Type Classes的工作原理、應用場景及最佳實踐,幫助你掌握這一函數式編程的精髓。 類型類基礎:從Show到自定義接口

data , 函數式 , 多態 , Css , 前端開發 , HTML

mob64ca1412ee79 - qemu啓動debian

新功能 - 動態調度程序:SPDK輕量級線程現在可以動態地調度到SPDK事件框架中的reactor上。調度程序會重新平衡空閒線程,調整CPU頻率,並將空閒的reactor切換到中斷模式。有關詳細信息,請參見https://www.spdk.io/doc/scheduler.html。此功能目前是實驗性的。 - vfio-user用户 NVMe

機器學習 , js , Linux , 人工智能 , JAVA , qemu啓動debian , Python

墨染心語 - Code Smell – 一般介紹及其類型

0. 信息來源 https://github.com/arnemertz/presentations/tree/main/IdentifyingCommonCodeSmells 詳細的Rule檢查可以看這個列表:https://rules.sonarsource.com/cpp/ 1. 一段話總結 該文檔由軟件工程師 Arne Mert

封裝 , c++ , 後端開發 , 編譯器 , 嵌套 , harmonyos

mob64ca14163a4f - 人臉識別系列四 | DeepID1算法 - BBuf的個人空間 -

前言:為什麼需要深入理解 DeepSeek-R1? 在大模型快速迭代的今天,DeepSeek-R1 憑藉其推理增強能力和創新訓練範式成為行業焦點。作為深度求索推出的第一代推理專用大模型,它不僅在數學、代碼等複雜任務上性能對標頂級模型,更通過混合專家架構(MoE) 和無監督強化學習等技術,為大模型效率與能力平衡提供了新範式。 本文從基礎概念到核

redis , 架構 , 數據庫 , 程序人生 , aigc , chatgpt , 人工智能

mob64ca13feda16 - jvm併發之鎖優化 - 僑居者 -

從JDK 5升級到JDK 6後實現各種鎖優化技術如下: 適應性自旋(Adaptive Spinning) 鎖消除(Lock Elimination) 鎖膨脹(Lock Coarsening) 輕量級鎖(Lightweight Locking) 偏向鎖(Biased Locking) (注:自旋鎖在4的時候就有了,不過4

word , 加鎖 , 自旋鎖 , 前端開發 , Javascript

laojean - whisper數據庫 - 摩雲菜的個人空間 -

Whisper-large-v3數據管道:實時數據流處理架構 痛點:傳統ASR系統難以應對實時音頻流處理 你還在為語音識別系統的實時性而煩惱嗎?面對持續不斷的音頻流,傳統的批處理模式往往導致延遲過高、資源浪費嚴重。Whisper-large-v3作為OpenAI最新的語音識別模型,其強大的實時數據處理能力能夠徹底解決這一痛點。 讀完本文

批處理 , 數據 , 前端開發 , 語音識別 , Javascript

gjnet - FPGA:邏輯功能的仿真與驗證_FPGA_timerring

一、新建tb文件 進行例化 定義輸入信號和輸出信號 將輸入信號與被測試模塊連接到一起 定義時鐘信號 含義是定義clk為高電平,延時10納秒後取反 定義復位信號 先通過復位將D觸發器設置為零,在仿真時間線上往後推移201ns,多等一納秒是為了避免

觸發器 , 時鐘週期 , 後端開發 , fpga開發 , 右鍵 , Python

墨舞青雲 - 深入講解RxJava響應式編程框架,背壓問題的幾種應對模式

Android架構中的響應式編程:MVPArms框架中的RxJava背壓處理 在Android應用開發中,響應式編程已成為處理異步操作的主流範式。MVPArms作為基於MVP架構的快速集成框架,深度整合了RxJava以簡化數據流管理。本文將聚焦框架中RxJava背壓(Backpressure)問題的解決方案,幫助開發者避免數據生產速率超過消

數據 , Android , JAVA , 前端開發 , Javascript

雲中誰寄錦書來 - Java知識點總結,不要錯過哦! - 個人文章

一.軟件的下載與卸載: 默認安裝在C:Profiles,可以調整安裝位置 卸載: 1、卸載安裝目錄 2、使用過程中可能存在臨時文件和運行文件,需要將此目錄一併刪除 3、部分軟件(如MySQL)需要在電腦的服務中將相關服務停止並刪除 二、Java 1、註釋: 註釋就是給程序説明的作用,增強代碼的可讀性,JVM運行時註釋不會被解析,J

面向對象編程 , System , Java 核心知識點 , 賦值 , 後端開發 , Java基礎 , Python