博客 / 列表

mb61c46a7ab1eee - Three.js光照技術詳解：為3D場景注入靈魂 - 指南

Three.js光照技術詳解：為3D場景注入靈魂 一、Three.js光照簡介 二、Three.js基礎光照類型 1. 環境光（AmbientLight） 2. 點光源（PointLight） 3. 平行光（DirectionalLight） 4. 聚光燈（SpotLight） 5. 區域光（Rect

MySQL , 3d , 數據庫 , 開發者 , 環境光

mb61c46a7ab1eee - 詳細介紹：西門子1500PLC控制歐姆龍G5伺服：協議轉換網關配置指南

一、計劃背景 1. 生產線概況 某德系合資車企新建 MEB 電池殼體高速焊裝線，節拍52s/件，兼容4款電池包柔性生產。 2. 控制層現狀 · 主線控制器：西門子SIMATIC S7-1518F PN/DP，自帶PROFINET IRT接口，負責21套分佈式 I/O、視覺及安全體系 · 新增設備：歐姆龍G5系列1.5 kW直線伺服

MySQL , xml , 協議轉換 , 數據庫 , 從站

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：《黑馬商城》Elasticsearch基礎-詳細介紹【簡單易懂註釋版】

目錄 一、Elasticsearch01 1.初識elasticsearch 1.1.認識和安裝 1.1.1.安裝elasticsearch 1.1.2.安裝Kibana 1.2.倒排索引 1.2.1.正向索引 1.2.2.倒排索引 1.2.3.正向和倒排 1.3.IK分詞器 1.3.1.安裝IK分詞器 1.

MySQL , 倒排索引 , 搜索 , 數據庫 , 分詞器

mb61c46a7ab1eee - 詳細介紹：基於同步壓縮連續小波變換（SS-CWT）的微震圖像去噪與起始檢測

一、算法原理框架 1. 同步壓縮連續小波變換（SS-CWT） 核心優勢：通過時頻重分配提升非平穩信號的分辨率（時間分辨率達0.1ms，頻率分辨率達0.1Hz） 數學表達： 其中為尺度因子，為平移因子，為同步壓縮小波基 2. 自適應去噪流程 噪聲區 信號區

自適應 , 小波變換 , MySQL , 小波基 , 數據庫

mb61c46a7ab1eee - Transformer實戰（22）——啓用FLAIR進行語義相似性評估

Transformer實戰（22）——使用FLAIR進行語義相似性評估 0. 前言 1. 使用 FLAIR 進行語義相似性評估 2. 平均池化詞嵌入 3. 基於循環神經網絡的文檔嵌入 4. 基於 Transformer 的 BERT 嵌入 4. Sentence-BERT 嵌入 系列鏈接 0. 前言

數據集 , redis , 數據庫 , 循環神經網絡 , 池化

mb61c46a7ab1eee - 【算法】隊列 + 寬度優先搜索 - 教程

目錄 寬度優先搜索的核心思想 算法實現步驟 BFS的特點和應用場景 BFS 在樹結構的應用 寬度優先搜索的核心思想 想象一下你在玩一個迷宮遊戲，你站在起點，想知道最快到達終點的路線。BFS的策略是： 首先探索所有起點直接相連的位置（第一層）。 然後探索所有與第一層位置直接相連的、且未被訪問過的位置（第二層）。

結點 , MySQL , 最短路徑 , 數據庫 , 層序遍歷

mb61c46a7ab1eee - Java 大視界 -- Java 大素材在智能電網電力市場交易數據分析與策略制定中的關鍵作用

Java 大視界 -- Java 大數據在智能電網電力市場交易數據分析與策略制定中的關鍵作用 引言： 正文： 一、智能電網電力市場交易概述 1.1 電力市場交易模式 1.2 電力市場交易數據特點 二、Java 大數據技術在電力市場交易數據分析中的應用

數據 , MySQL , 數據庫 , JAVA , apache

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：YOLOv7自然場景Logo檢測項目yolov7-logo-detection (YOLOv7+Flickr27/LogoDet-3K)：雙數據集驗證、模型訓練與工業部署實戰

目錄 yolov7-logo-detection項目概述 一、項目目標與核心概念界定 1. 核心目標 2. 關鍵概念區分 二、技術架構：為何選擇 YOLOv7？ 1. YOLOv7 的核心優勢 2. YOLOv7 的三大核心組件 3. YOLOv7 的關鍵改進 三、數據集：從小規模驗證到大規模擴展 1. 兩個數據集的核心

數據集 , redis , 數據 , 數據庫 , Python

mb61c46a7ab1eee - 詳細介紹：數據分析-基礎-二項分佈

（一）概念 二項分佈是統計學中非常重要的基礎概率分佈之一，屬於離散型概率分佈，它描述了在固定次數的獨立試驗中成功次數的概率分佈。二項分佈描述的是在 n次獨立重複的伯努利試驗 中，成功次數為 k 的概率分佈。伯努利試驗是每次試驗只有兩種可能結果（如成功/失敗、是/否、正面/反面）的隨機試驗（） （二）核心特徵 試驗總次數 n 是預先確定的 --固定試驗次數 (n)

MySQL , 二項分佈 , 數據庫 , ci , 概率分佈

mb61c46a7ab1eee - 完整教程：動態規劃-01揹包

兜兜轉轉了半天，發現還是Carl寫的好。 看過動態規劃-基礎的讀者，大概都清楚。 動態規劃是將大問題，分解成子問題。並將子問題的解儲存下來，避免重複計算。 而揹包問題，就是動態規劃延申出來的一個大類。 而01揹包，就隸屬於揹包問題。 那什麼又是01揹包呢？ 01揹包 有n件物品，與一次最多能背w重量的揹包。第i件物品，重量為weight[

數組 , MySQL , 01揹包 , 動態規劃 , 數據庫

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：自定義網絡協議與序列化/反序列化

自定義網絡協議與序列化/反序列化 如果你做過網絡編程，可能會遇到這樣的問題：用TCP發了一個“1+1”的計算請求，對方卻只收到了“1”；或者一次收到了“1+12+3”這種拼接的內容——這時候怎麼判斷哪個是完整的請求？又怎麼把這些字符串解析成能計算的操作數和運算符？這篇文章就從TCP的“天生缺陷”説起，帶你搞懂自定義協議的必要性、序列化與反序列化的核心邏輯，最後通過一個網絡計

oracle , 序列化 , 字符串 , 數據庫 , 反序列化

mb61c46a7ab1eee - 從“手殘黨“到“代碼魔術師“：三步把計算器塞進WinForm，讓界面不再“死板“！ - 詳解

我要用三步法，讓你的計算器從"廢柴"變"神器"！不是那種網上隨便抄的"Hello World"式計算器，而是真正能用、能擴展、能讓你在團隊裏吹牛的計算器！ 第一步：WinForm界面設計——別讓按鈕"亂蹦亂跳" 先別急着寫代碼，先搞清楚你的計算器要長啥樣。我見過太多人直接在窗體上亂放按鈕，結果界面亂成"狗窩"。記住：界面設計不是裝飾，是用户體驗的起點。 1.1

sed , 運算符 , redis , text , 數據庫

mb61c46a7ab1eee - 策略模式詳情 - 實踐

策略模式：定義一組算法，將每個算法封裝起來，使它們可以互相替換，且算法的變換不會影響使用算法的客户。 • 抽象策略（Strategy）類：這是一個抽象角色，通常由一個接口或抽象類實現。此角色給出所有的具體策略類所需的接口。 • 具體策略（Concrete Strategy）類：實現了抽象策略定義的接口，提供具體的算法實現或行為。

System , 封裝 , MySQL , 數據庫 , 策略模式

mb61c46a7ab1eee - 【論文閲讀】Sparks of Science - 指南

目錄 Abstract Introduction Related Work Methodology and the Bit-Flip-Spark+Chain-of-Reasoning Format Preprocessing and Dataset Construction Fine-tuning and Inference Pipeline

數據集 , redis , 語言模型 , 數據庫 , 結構化

mb61c46a7ab1eee - SpringAI 本地調用 Ollama - 詳解

SpringAI 本地調用 Ollama 1 Ollama 軟件下載 2 Ollama 模型下載 2.1 PowerShell 下載腳本 2.2 Ollama模型運行 3 SpringAI 1 依賴 2 配置 3 MemConf.java 4 Ollam

spring , MySQL , maven , 數據庫 , JAVA

mb61c46a7ab1eee - 詳細介紹：高階數據結構 --- Trie 樹

大家好，我們又見面了。這一期，我來給大家介紹一個高階數據結構：Trie 樹。 字典樹在計算機領域還是非常常見的，相信這篇文章一定會對大家有所幫助。 創作不易！！！別忘了一鍵三連~~~ 廢話不多説，我們直接開啓這一期的內容。 一：字典樹的概念 Trie 樹又叫字典樹或前綴樹，是一種能夠快速處理插入和查詢字符串的數據結構。它利用字符串的公共前綴，將字符串

結點 , 字符串 , MySQL , 數據庫 , 字典樹

mb61c46a7ab1eee - 計算機視覺：卷積神經網絡（CNN）圖像分類從像素與色彩通道基礎到特徵提取、池化及預測 - 指南

一、卷積神經網絡概述 卷積神經網絡通過濾波器（或稱核）從圖像中提取特徵，再將這些特徵傳入神經網絡進行預測或輸出。在深入探討卷積神經網絡之前，我們先詳細瞭解圖像的工作原理。 二、圖像的本質 （一）像素與矩陣表示 圖像由微小的像素構成，如同宇宙由原子組成。每個像素是一個包含數字的單元，類似矩陣中的單元格。本質上，圖像是具有確定行數和列數的矩陣，矩陣中的每個單元

卷積 , redis , 卷積核 , 數據庫 , 池化

mb61c46a7ab1eee - 詳細介紹：【Android】 MotionLayout詳解

MotionLayout MotionLayout的介紹： 是什麼？ MotionLayout是一種佈局類型，能夠幫我們實現複雜的動畫效果，還能與人進行交互； 簡單來説，我們可以在佈局中定義多個狀態，Motionlayout幫助我們在這些狀態中平滑的過渡，從而實現複雜的動畫效果； 2. MotionL

關鍵幀 , MySQL , xml , 數據庫 , Android

mb61c46a7ab1eee - seata原理源碼分析(二)事務模式-TCC(一) 織入攔截器，rpc，資源分析 - 教程

簡介 SEATA是阿里巴巴開源的分佈式事務解決方案，用於解決分佈式系統中的數據一致性問題。分佈式系統，數據存儲在不同的資源管理器(數據庫)，需要保證分佈式事務的原子性，業界比較常用xa，數據庫標準實現，嚴格的一致性，但性能差，不符合當前互聯網體系高吞吐，高併發的要求。Seata提供最終一致性的分佈式事務解決方案，犧牲嚴格一致性，允許一定時間的不一致，獲得高性能。 se

全局事務 , 攔截器 , 回滾 , Css , 前端開發 , HTML

mb61c46a7ab1eee - 如何將 iPhone 同步到新電腦而不會丟失數據 - 指南

蘋果 iPhone 通常會與一台特定電腦上的 iTunes 配對，以自動同步音樂和其他文件。當你將 iPhone 連接到新電腦時，iTunes 會提示你擦除 iPhone 並與 iTunes 庫同步。因此，你可能會想知道如何將 iPhone 同步到新電腦而不會擦除材料？在今天的文章中，我們將介紹 4 種可靠的方法，用於將 iPhone 16/15/14/13/12/11/X/8/

數據 , Css , ios , Mac , 前端開發 , HTML

mb61c46a7ab1eee - 完整教程：[特殊字符] 只有更輕更快的模型還不夠：智能的真正突破在於「連接」

智能不是更強的算力，而是更廣的觸達。 一、從「算力崇拜」到「連接覺醒」 在過去七年裏，AI 世界幾乎被一種單一敍事主導：更大、更強、更聰明。 從 2017 年的 Transformer，到 GPT、PaLM、Claude、Gemini、DeepSeek——每一代模型都像一次“參數的暴力美學”，在規模、數據和算力上層層疊加。 訓練集羣越堆

真實世界 , 文件系統 , 語言模型 , 前端開發 , Javascript

mb61c46a7ab1eee - 實用指南：LeetCode每日一題——螺旋矩陣

題目要求： 給你一個m行n列的矩陣matrix，請按照順時針螺旋順序，返回矩陣中的所有元素。 示例 1： 輸入：matrix = [[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]] 輸出：[1,2,3,6,9,8,7,4,5] 示例 2： 輸入：matrix = [[1,2,3,4],[5,6,7,8],[

i++ , 順時針 , 代碼實現 , 前端開發 , Javascript

mb61c46a7ab1eee - 實用指南：電壓源和電流源學習理解

文章目錄 前言 一、什麼是電壓源 二、什麼是電流源 三、為什麼要分這兩種？它們分別是什麼用途？ 1. 用途：電壓源 2. 用途：電流源 四、目前的主流的設計路線 4.1高精度低噪聲電壓源主流硬件設計開發路線 4.2高精度電流源目前的主流硬件設計開

電流源 , 硬件設計 , 高精度 , 前端開發 , Javascript

mb61c46a7ab1eee - 大屏自適應組件v-scale-screen - 指南

問題：大屏分辨率適配繁多，目前我認為最簡單且問題最少的的方案就是使用v-scale-screen插件，無需考慮單位轉換，position定位也正常使用。 1. 安裝 npm install v-scale-screen -save 2. vue3中使用 script import VScaleScreen from 'v-sca

app , 分辨率適配 , Css , 前端開發 , HTML