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04:48 PM · Nov 15 ,2025
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長腿大壯 - H2 數據庫中的系統函數與動態 SQL 相關關鍵字

H2 數據庫中的系統函數與動態 SQL 相關關鍵字 在 H2 數據庫的進階應用中，系統函數關鍵字能直接調用數據庫內置能力，動態 SQL 相關關鍵字則支持靈活拼接查詢邏輯，兩者結合能應對動態篩選、數據格式轉換、元數據查詢等複雜場景，讓數據庫操作更具適應性和擴展性。 一、系統函數相關關鍵字 H2 內置了大量系統函數，通過SYSTEM_USER、DATABASE()、CURRENT

預處理 , oracle , 數據庫 , SQL

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u_15851118 - OpenAI Whisper：技術、實戰、生態

概述 在語音轉文本ASR工具合集彙總介紹過幾款語音識別模型和項目，其中就包括OpenAI開源的Whisper。 論文，OpenAI開源的支持多語言的通用ASR。在68萬小時的標註數據上進行訓練，有很強的泛化能力；作為一個多任務模型，可執行多語言語音識別、語音翻譯和口語識別。通過使用分塊算法，也可用於轉錄任意長度的音頻樣本。分塊是通過在實例化管

預處理 , 卷積 , whisper , 數據 , MySQL , 數據庫

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u_13709810 頭像

一百編程網朱老師 - 關於 Visual Studio 的使用技巧（保姆級教程）

fliter 視圖 visual studio默認是filter視圖（中文為篩選器） 項目下的是filter而非硬盤目錄裏實際的文件夾，這時新建的也是filter 想要查看硬盤目錄裏實際的文件夾，點擊按鈕“show all files（顯示所有文件）”即可 輸出文件位置設置 自定義輸出文件位置

預處理 , 目標文件 , c++ , 後端開發 , 編譯器 , c

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u_16175472 頭像

mob649e815da088 - 非langchain 模型如何使用langchain

在本文中，我將分享如何讓非langchain模型有效地與langchain框架進行協作的過程。我將詳細闡述問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試和預防優化，以幫助讀者更好地理解和應用這一技術。 問題背景 在許多使用自然語言處理（NLP）模型的場景中，開發者需要整合非langchain的模型邏輯與langchain框架來實現更復雜的任務。例如，某個團隊在開發一個對話式人工

預處理 , aigc , ci , Python

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u_16213689 頭像

mob64ca1411a6fc - 【Linux】Linux環境基礎開發工具使用 —— yum | vim | gcc & g++ | gdb | make & makefile | 進度條 | git

目錄 1.yum 1.1 聯網 1.2 查看安裝包 1.3 安裝 1.4 卸載 2.vim 2.1vim的基本概念 2.2 vim的基本操作 2.3 vim正常模式（命令模式）命令集 2.4vim末行模式命令集 2.5 簡單vim配置 3. sudo 4. gcc/g++

預處理 , Linux , vim , 1024程序員節 , 動態庫 , 前端開發 , Javascript

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合合信息解決方案 - 醫療票據識別技術如何實現

在醫療數字化轉型的浪潮中，票據處理一直是困擾醫保審核、商業保險理賠、醫院財務管理的“老大難”。全國各地醫療機構出具的票據版式千差萬別，複雜的表格結構、低質量的圖像採集，讓傳統人工錄入效率低下、錯誤頻發。合合信息TextIn平台重磅推出的醫療票據識別產品，通過深度學習與OCR技術的深度融合，為這一行業痛點提供了精準高效的解決方案。 OCR技術奠定識別基礎 醫療票據識別的

預處理 , 機器學習 , 人工智能 , 深度學習 , 圖像質量

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風華正茂的AI - 【條形碼識別】基於matlab GUI二維條形碼識別

摘要：本研究面向工業與日常場景中條形碼快速讀取的需求，設計並實現了一套基於 MATLAB 的多制式條形碼圖像識別 GUI 系統。系統集成圖像採集與離線加載兩種輸入方式，利用灰度化、直方圖增強、中值濾波、自適應閾值二值化及小波去噪等預處理手段提升條碼區域對比度與抗噪能力。 作者：Bob 項目概述 針對實際應用中條形碼易受傾斜、旋轉、光照不

預處理 , 開發語言 , 掃描線 , MATLAB , Css , 前端開發 , HTML

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mob64ca140b466e - MATLAB批量將圖像轉成txt文檔_matlab將圖像數據轉換為txt文件

基於MATLAB實現圖片文字識別並輸出為TXT文件 一、核心實現流程 % 步驟1：讀取圖像並預處理 img = imread('test_image.jpg'); grayImg = rgb2gray(img); % 灰度化 bwImg = imbinarize(grayImg, 'adaptive', 'Sensitivity', 0.6); %

預處理 , sed , 後端開發 , Git , Python

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wx67d6df91e5fa7 - 睛」準識人：基於Rokid AI眼鏡的智能名片識別與管理系統開發實戰

本文詳細介紹瞭如何利用Rokid CXR-M SDK開發一套智能名片識別管理系統，通過AI眼鏡與手機端的協同工作，實現名片的實時拍攝、智能識別、信息提取和雲端管理。文章從系統架構設計、核心功能實現到用户體驗優化，全方位解析了開發過程中的關鍵技術難點與解決方案，為開發者提供了一套完整的AR+AI名片管理應用開發指南。 引言：商務社交中的名片管理痛點 當今商務社交場所的瞬

預處理 , sed , 遊戲開發 , ide

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雲中誰寄錦書來 - C++ Primer Plus學習筆記之開始學習C++

寫下這行字的時候是 2025.11.17 8:10，比賽在一個小時十分鐘前完全結束了。 隊名 Endless Dream，rk256 搞笑排名。 C 簽到。奇數無解，偶數輸出 n/2 n/2 即可！！1 K 也是簽到，但是做了三個小時！！1 一直在猜結論，最後發現直接把博弈圖畫出來套有向圖博弈是能過的/cf F 沒那麼簽到的簽到，最

預處理 , 時間複雜度 , 並查集 , Css , 前端開發 , HTML

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mob64ca12dd8bce - stable diffusion git

stable diffusion git 是一個用於圖像生成的深度學習模型，其背後的原理和實現架構吸引了許多開發者與研究者。本文將對 stable diffusion git 的運作機制、架構設計和源碼實現進行詳細剖析，幫助大家更好地理解和應用該技術。 背景描述 在人工智能領域，圖像生成技術正逐步成熟，尤其是在生成對抗網絡（GANs）和變分自編碼器（VAEs）等模型的推動下，圖像

預處理 , 數據 , aigc , Git

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Chikaoya - R語言21天學習計劃 - 第十三天：文本挖掘與自然語言處理

📚 今日目標 掌握文本預處理基本技術 學習詞頻分析和TF-IDF 掌握情感分析方法 學習主題建模（LDA） 實踐文本分類 📝 第一部分：文本預處理 1.1 安裝必要的包 # 安裝文本挖掘相關包 install.packages(c("tm", "tidytext", "text2vec", "

預處理 , 數據 , 詞頻 , AI寫作 , aigc

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mob649e81567471 - ollama向量模型

在機器學習和人工智能的領域中，向量模型是一種重要的表示方式，Ollama 向量模型就是其中的一個代表。Ollama 向量模型致力於高效處理和表示文本數據，以便在自然語言處理（NLP）任務中發揮重要作用。本文將探討解決Ollama向量模型相關問題的全過程，涵蓋技術原理、架構解析、源碼分析等方面。 背景描述 在當今信息爆炸的時代，文本信息的處理變得尤為重要。Ollama 向量模型通過

預處理 , 向量化 , 數據 , aigc

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mob649e8154b5bf - 免費的AIGC檢測工具

免費的AIGC檢測工具是近年來人工智能領域一個熱點話題。AIGC（AI Generated Content）檢測工具的出現，主要是為了幫助用户識別文本內容是否為AI生成的，從而保證文本質量及內容的原創性。隨着AIGC技術的發展，免費的檢測工具層出不窮，但其性能和有效性各異。本文將深入探討免費AIGC檢測工具的選擇與使用過程，涵蓋背景定位、核心維度、特性拆解、實戰對比、深度原理及選型指南。

預處理 , 處理速度 , aigc , 人工智能

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晨曦微露s - 2019-02-02

11.18 下午和晚上都要被拉去上文化課（ dmy DAY5 T2 我們可以把 \(a,b\) 的詢問看成一條鏈上掛着一些子樹，通過 \(d_a\) 和 \(d_b\) 的差我們能夠求出 \(x\) dmy DAY8 T1 可以把 \(f()\) 操作看成 \(x \oplus y =

預處理 , Css , 子樹 , 前端開發 , 權值 , HTML

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未聞花名AI - 構建AI智能體：十一、語義分析Gensim — 從文本處理到語義理解的奇妙之旅

一、Gensim是什麼？ 想象一下你面對成千上萬篇中文文章，想要快速瞭解這些文章主要討論什麼話題，或者找到相似的文檔，甚至讓計算機理解詞語之間的語義關係，並發現文本中的相似模式和語義結構，這就是Gensim的主要用途。Gensim非常高效，即使處理百萬級的文檔也能遊刃有餘。 Gensim是一個專門用於自然語言處理的Python庫，它的核心功能是： 從大

預處理 , sed , pytorch , 人工智能 , 詞向量

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 基於CNN-SVM的選煤廠浮選泡沫圖像識別方法

計算機視覺技術是指利用相機與電腦連接成的一個系統，通過對目標的檢測、追蹤、測量和進一步的預處理得到能夠代表圖像特徵的信息，再對這些特徵信息通過計算機算法進行識別[1-2]。在選煤行業，隨着選煤廠智能化水平的提高，對各個生產崗位的要求也更加嚴格，同樣浮選車間的控制也要求精煤灰分儘可能穩定[3]。前人在浮選泡沫圖像的識別問題上已經做了大量的研究，例如，Kaartinen[4]在鋅粗選

預處理 , 數據集 , 卷積 , 服務器 , 分佈式

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