博客 RSS 訂閱

小小小趙02 - 一份關於 Gemini 如何輔助解決各項工作問題的實戰指南

在當今快節奏的工作環境中,AI 已不再僅僅是一個聊天機器人,而是進化成了能夠深度參與工作流的“數字副手”。作為 Google 開發的多模態 AI,Gemini 憑藉其對文本、代碼、圖像及視頻的強大處理能力,正成為職場人士提升效率的利器。 以下是一份關於 Gemini 如何輔助解決各項工作問題的實戰指南: 一、 信息處理與知識內化:告別“信息過載” 工作中常面臨海量的文檔、長郵件

數據 , google , 人工智能 , 深度學習 , 模態

收藏 評論

mob64ca13fd9f8e - bci測試如何整改_老劉工程師睡前故事-

BCI大電流注入測試是汽車電子產品認證的關鍵門檻,許多零部件在此環節反覆失敗。本文基於真實案例與測試數據,系統梳理BCI測試失敗根源、整改措施及驗證方法,並提供可複用的解決方案。 一、BCI測試失敗的核心原因 接地系統設計缺陷:PCB工作地與外殼地連接阻抗超過10mΩ,形成公共阻抗耦合。TVS管或ESD管接地路徑未連接至低阻抗GND平面,導致干擾電流注入時產

看門狗 , 引腳 , Css , 信號線 , 前端開發 , HTML

收藏 評論

mob64ca14116c53 - podman的host模式

(1)Set Controller To Host Flow Control Command 這個命令是Host用來開啓/關閉從Controller到Host的流控(ACL數據和(e)SCO數據),如果不使用這個命令,ACL數據和(e)SCO數據的流控一般來説默認都是開啓的(不確定,一般都不下這個命令)。 參數

參數説明 , data , 數據 , 雲計算 , 雲原生 , podman的host模式

收藏 評論

mob64ca14133dc6 - presto 新建用户

Adobe Premiere是Adobe家族的一款剪輯軟件,它給我的感覺就是入門快、功能強大,無論是對於新手還是專業人士,pr在大部分情況下都是很友好的。 今天我們就來快速入門一下,Pr這款視頻剪輯軟件 新建項目 左上角:文件-新建-項目(P) 選擇好「名稱」和「位置(存儲路徑)」後點確定了就可以,其它內容目前可以不用管它

關鍵幀 , adobe , presto 新建用户 , 雲計算 , 雲原生 , php.450 pr , 右鍵

收藏 評論

mob64ca1410eb61 - 多個from會生成多個鏡像嗎

上一期我們講了%格式化輸出,這次我們來講另外兩種格式化輸出方式: {}和format()、f-strings。 先來看{}和format()。 這種輸出方式的格式是這樣: print("輸出區".format(變量區)) 舉個小小的例子: #Program_35 print("我有{}只{

多個from會生成多個鏡像嗎 , 雲計算 , 賦值 , 格式化輸出 , 雲原生 , ci , Python

收藏 評論

未聞花名AI - 構建AI智能體:五十四、智能投資顧問的兩種實現:反應式與深思式實踐策略對比

一、項目介紹 前面幾篇內容重點討論了智能體的相關知識點,特別對反應式和深思式做了深入的探討,今天結合智能投資顧問的實例,繼續深入探討基於反應式與深思熟慮式兩種架構的實現方式,重點討論兩種架構的設計理念、技術實現和應用場景。 通過詳細的對比分析和實際案例展示,進一步揭示兩種架構在用户體驗、處理深度和商業價值方面的差異化優勢,同時為金融機構構建新一代智能投顧系統提供了全面

規則引擎 , 智能體 , 私藏項目實操分享 , pytorch , 響應時間 , 人工智能 , Json

收藏 評論

數據探索家 - mwavedemowisualize怎麼用

在vc中調用MATLAB產生的組建時,需要將vc中的參數轉換成mwArray格式。 對mwArray賦值,主要包括矩陣賦值和字符串賦值。 一.矩陣賦值 1mwArray 定義矩陣變量 mwArray A(rows, cols, type) 參數説明: A : 變量名 rows:行數 col :列數 type

機器學習 , 字符串 , 賦值 , bc , 人工智能

收藏 評論

level - KNN 方法構建圖模型中計算節點之間距離

樹模型 樹模型在機器學習中至關重要,它不僅本身具有較好的性能,也可以用於優化其他的算法。 我們在本節將要介紹優化算法的樹模型以及決策樹。 一、的數據結構 在KNN算法中我們要找到測試點的最近的K個鄰居,但是這需要我們求解所有點與測試點之間的距離(我們稱這個過程為線性掃描),在數據集很大時這顯然是不合理的,為此我們需要在

機器學習 , 數據集 , 決策樹 , 算法 , 座標軸 , 人工智能

收藏 評論

u_17586993 - 大模型榜單週報(2025/12/27)

1. 本週概覽 本週大模型領域持續涌現創新成果,數學、編程和多模態能力均出現顯著進展。字節推出數學模型Seed Prover 1.5,在國際數學奧林匹克競賽中取得金牌線成績,而智譜AI開源GLM-4.7在多項評測中超越GPT-5.1。MiniMax的M2.1編碼模型以10B激活參數創下多語言軟件工程能力新高,北航提出的代碼模型Scaling Laws為最優數據配比提供理論基礎。

機器學習 , 人工智能

收藏 評論

數據探索先鋒 - Vue.js 無限滾動列表性能優化方案 - 李中凱的個人空間 -

還在為Element UI表格加載大量數據時頁面卡頓而煩惱嗎?Vue滾動加載表格技術正是為你量身打造的解決方案。本文將帶你深入瞭解如何使用el-table-infinite-scroll組件,輕鬆應對大數據量表格處理的前端性能優化挑戰。 📊 大數據量表格的常見痛點 當你需要展示成千上萬條數據時,傳統的一次性加載方式會帶來嚴重的性能問題: 頁面

加載 , Vue , 大數據量 , 前端開發 , Javascript

收藏 評論

mob64ca13fe62db - 華章IT圖書書訊(2011年第6期)

引言 佈局系統是GUI應用開發的核心基礎設施,它決定了界面元素的空間組織方式和響應式行為。倉頡語言作為面向全場景的編程語言,其佈局系統的設計融合了聲明式UI的現代理念與高性能渲染的工程實踐。深入理解倉頡的佈局機制,對於構建高質量的用户界面應用至關重要。 佈局系統的設計哲學 倉頡的佈局系統採用了組件化的設計思想,將界面抽象為組件樹結構。每個組件都是一個獨立的佈局單

佈局容器 , 響應式設計 , 開發語言 , JAVA , Css , 開發者 , 前端開發 , HTML

收藏 評論

mob64ca13fba42b - 第十二講:使用Echarts實現數據的可視化-前端ajax動態數據-後端C#MVC - 劉日輝的個人空間 -

前端可視化家庭賬單:用 ECharts 實現支出統計與趨勢分析 在家庭財務管理中,直觀地看懂錢花到了哪裏、花得是否穩定,是提高消費意識與優化預算的關鍵。本文以 ECharts 為核心,構建一個可視化的家庭賬單分析:包括支出分類統計、月度趨勢分析、交互篩選與性能優化建議,幫助你在瀏覽器端快速落地一個實用的可視化面板。 適用場景

折線圖 , echarts , jquery , 前端開發 , HTML , 前端 , Javascript

收藏 評論

huatechinfo - MySQL系列(2)——聚合函數查詢

文章目錄 一、聚合函數詳解 1、AVG():平均值 2、BIT_AND():按位與 3、BIT_OR():按位或 4、BIT_XOR():按位XOR 5、COUNT():返回行數 6、COUNT(DISTINCT):返回不同結果數 7、GROUP_CONCAT():返

MySQL , 數據庫 , 前端開發 , Javascript , Json

收藏 評論

IT劍客風雲 - Keycloak安裝與配置_51CTO博客

概述 afuse 是一個用户態文件系統,它使用 FUSE(Filesystem in Userspace)框架來實現自動化掛載。FUSE 允許用户態程序提供文件系統的功能,而不需要修改內核代碼。afuse 特別適用於實現自動化掛載器,它可以在用户訪問特定的虛擬目錄時自動掛載遠程文件系統。afuse 完全在用户態運行,這意味着它可以利用用

文件系統 , Linux , 自動掛載 , 前端開發 , 用户態 , Javascript

收藏 評論

mob64ca1417eedd - android金幣動畫特效

金幣類 金幣這個對象,和金幣翻轉這個特效,其實是可以看作是按鈕和按鈕的特效吧,就和前面的返回按鈕一樣,但這裏需要重新定義金幣類,因為前面封裝的MyPushButton已經不合適了,很多功能在金幣這裏都用不到,而金幣需要的功能又沒有 #ifndef MYCOIN_H #define MYCOIN_H #in

android金幣動畫特效 , 移動開發 , 初始化 , include , qt , Android , 二維數組

收藏 評論

码海舵手之心 - mmpretrain實戰體驗

一、現有數據集+現有模型 1、命令結構 python tools/train.py ${CONFIG_FILE} [ARGS] tools/train.py是訓練模型的腳本,而後面CONFIG_FILE是配置文件,同樣也是以目錄的形式 2、示例 cd mmpretrain後 python tools/

機器學習 , 人工智能 , 深度學習 , 計算機視覺 , Css , 前端開發 , HTML , Python

收藏 評論

落筆成詩 - vscode使用wsl遠程調試linux代碼

前言 WSL(Windows Subsystem for Linux)的核心功能是在 Windows 系統中無縫運行 Linux 環境,支持主流發行版安裝,讓開發者可以同時使用 Windows 的圖形工具和 Linux 的命令行工具,滿足不同開發場景的依賴需求。 作為經常在 Windows 和 Linux 間切換的開發者,WSL 給我的最大感受是 “省時省力”—— 不

發行版 , windows , 網絡 , Css , 開發者 , 前端開發 , HTML

收藏 評論

user_sg59bsuq - 本地私有知識庫:你的專屬數字大腦

本地私有知識庫:你的專屬數字大腦 在信息爆炸的時代,我們每天都會接觸到海量的知識和信息。如何有效地整理、存儲並快速調用這些知識,已成為現代人亟需解決的問題。雲端筆記軟件雖然方便,但數據安全和隱私問題始終令人擔憂。此時,本地私有知識庫的概念應運而生,它正逐漸成為知識管理領域的新趨勢。 什麼是本地私有知識庫? 與依賴網絡、將數據存儲在服務商服務器的雲端知識庫不同,本地私有知識庫將所有的數據都存儲在你個

教程 , 人工智能 , 知識庫

收藏 評論

footballboy - vue2 自定義指令中使用createElement

在 Vue 中,自定義指令可以讓你在模板中使用 v-directiveName 這樣的語法來調用自己定義的指令。自定義指令可以用來操作 DOM 元素,給元素綁定事件監聽器,或者進行其他自定義操作。 Vue.directive 函數來註冊一個指令。該函數接受兩個參數,第一個參數是指令的名稱,第二個參數是一個對象,用來定義指令的行為。 下面是一個自定義指令的例子:

鈎子函數 , 機器學習 , vue.js , 自定義指令 , 人工智能 , 前端 , Javascript

收藏 評論

clghxq - 安裝xmanager時提示產品運行所需的信息檢索失敗

Adobe最新的設計套件包含了好幾個工具集合,例如:PhoneShop,Flash,Dreamwere等,但要求必須是XP和Vista系統.但本人是win2003企業版SP2,無法進行安裝,經過google,找到比較好的解決方案: 很多信息都是要修改cab文件的內容繞過檢查,但不同的發行版本需要修改的文件不盡一樣.較好的是下載一個Microsoft的一個工具:

adobe , XP , Flash , NLP , microsoft , 人工智能 , OS

收藏 評論

level - rlike presto怎麼實現

1、文章信息 《PredRNN: Recurrent Neural Networks for Predictive Learning using Spatiotemporal LSTMs》。 清華大學軟件學院博士生,後續的PredRNN++ 以及Memory in Memory都是這個人所寫。 2、摘要 時空序列的預測學習的目的是通過學習歷史幀來生成未來的

數據集 , 卷積 , rlike presto怎麼實現 , 雲計算 , 之字形 , 雲原生

收藏 評論

網絡智葉 - 最簡單的 RabbitMQ 監控方法 - 每天5分鐘玩轉 OpenStack(158) - CloudMAN的個人空間 -

RabbitMQ作為業界領先的消息隊列中間件,在生產環境中承擔着關鍵的數據傳輸任務。為了確保消息隊列的穩定運行和性能優化,使用RabbitMQ Exporter進行監控是必不可少的環節。本指南將詳細介紹如何安裝、配置和使用RabbitMQ Exporter,幫助您構建完整的消息隊列監控體系。 項目概述與核心價值 RabbitMQ Exporter是一個專門為Prome

新版本 , rpc , 消息隊列 , 前端開發 , Javascript

收藏 評論

智慧編織者 - 前端- Web Components - 個人文章

在現代Web應用開發中,組件化架構已成為主流實踐。Web Components作為一套瀏覽器原生API,允許開發者創建可複用的自定義元素。然而,組件間的數據傳遞一直是Web開發中的痛點——不同組件可能使用不同的數據格式,導致數據轉換邏輯冗餘且易錯。本文將展示如何使用class-transformer庫解決Web Components間的數據傳遞難題,通過類型轉換實現組件間的無縫通

User , 數據轉換 , Css , 前端開發 , HTML , Web

收藏 評論

blossom - 告別輪詢延遲:基於 SSE + Redis Pub/Sub 構建絲滑的客服聊天系統

在即時通訊(IM)領域,用户體驗的“生死線”往往只有幾秒鐘。 想象這樣一個場景:用户滿懷焦急地發了一句“在嗎?我要退款”,然後盯着屏幕等待。如果你的系統還在用每 5 秒一次的輪詢(Polling),那麼用户可能要等好幾秒才能看到客服回覆的“您好”。這幾秒的空白,足以消磨掉用户的耐心。 傳統的解決方案往往走向兩個極端:要麼是輪詢(資源浪費且有延遲),要麼是全套的 WebSocket(協議重、心跳管理

後端

收藏 評論