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精选文章

国内开源医疗模型研究报告

引言 随着人工智能技术的快速发展,医疗AI领域正经历前所未有的变革。开源医疗模型作为这一领域的核心技术基础设施,不仅推动了医疗智能化进程,也为医疗工作者提供了强大的辅助工具。本报告将深入探讨国内优秀的开源医疗模型,分析…

如何删除Mac上的系统数据

如何删除Mac上的系统数据 在Mac上删除系统数据时,需要小心操作。错误的删除可能会导致系统不稳定或丢失重要文件。系统数据通常包括操作系统文件、缓存、日志、临时文件等。以下是清理或删除系统数据的几种方法: 1. 清理缓存文件 缓存文件存储在系统和…

最新发布

Android12 的 Vold梳理

1.代码位置 system/vold/ 路径下,查看bp文件,发现是编译system/vold/main.cpp编译生成可执行文件vold 2.app侧调用代码流程 2.1 整体框架 #mermaid-svg-lqO8phN62rKNW407 {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#…

2025-09-15

javaScript交互补充3(JSON数据)

3.1、JSON (1)、定义: JSON数据格式 JavaScript Object Notation缩写 即 js对象表示法 由于JS中的对象只有JS自己认识,其他的语言都不认识,所以引入了JSON,JSON就是一个特殊格式的字符串,这个…

2025-09-15

【深度学习项目】语义分割-FCN网络(原理、网络架构、基于Pytorch实现FCN网络)

文章目录 介绍深度学习语义分割的关键特点主要架构和技术数据集和评价指标总结 FCN网络FCN 的特点FCN 的工作原理FCN 的变体和发展FCN 的网络结构FCN 的实现(基于Pytorch)1. 环境配置2. 文件结构3. 预训练权重下载地址4. 数据集,本例程使用的…

2025-09-15

<项目代码>YOLOv8 瞳孔识别<目标检测>

YOLOv8是一种单阶段(one-stage)检测算法,它将目标检测问题转化为一个回归问题,能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法(如Faster R-CNN),YOLOv8具有更高的…

2025-09-15

Mysql管理(常用工具与系统数据库)

系统数据库 常用工具

2025-09-15

打造编程学习的“知识宝库”:高效笔记记录与整理方法指南

在编程学习的海洋中,高效的笔记记录和整理方法就像一张珍贵的航海图,帮助我们在浩瀚的知识中找到方向。编程学习不仅仅是编写代码,更需要掌握大量的概念、语法、工具和框架。在这个过程中,如何建立一个既能快速记录又易于回顾的笔…

2025-09-15

c++ 线程

在 C 中&#xff0c;std::thread 构造函数可以用于将参数传递给线程。这里是一个基本的示例&#xff0c;展示了如何使用 std::thread 来传递参数&#xff1a; #include <iostream> #include <thread>// 定义一个被线程调用的函数 void threadFunc(int arg1, doubl…

2025-09-15

leetcode---mysql

1148. 文章浏览 I - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; Views 表&#xff1a; ------------------------ | Column Name | Type | ------------------------ | article_id | int | | author_id | int | | viewer_id | int | | view_date …

2025-09-12

国际化工塑胶展会活动海外记者邀约采访/新闻媒体发稿报道/投放广告如何全方位宣传?

【本篇由 言同数字全球展会媒体 原创】以下是一些全球顶尖的化工行业展会&#xff0c;包括其英文和中文名称、每年举办的时间和地点&#xff0c;以及适合宣传、采访、报道的新闻媒体&#xff1a; ### 1. **ACHEMA - 处理与化工展** - **举办时间**: 每三年举办一次&#xff0c…

2025-09-11

Mybatis 如何自定义缓存?

MyBatis 通过实现org.apache.ibatis.cache.Cache 接口来自定义二级缓存&#xff0c;我们可以集成各种第三方缓存(如 Redis, Ehcache, Memcached 等&#xff09;或实现自己特定的缓存逻辑。 以下是自定义 MyBatis 缓存的步骤和要点&#xff1a; 1. 实现 org.apache.ibatis.cac…

2025-09-11

C# FTP 读取文件列表,大小,时间

代码&#xff1a; using System; using System.Collections.Generic; using System.Globalization; using System.IO; using System.Net;internal class FTPManager : Singleton<FTPManager> {/// <summary>/// FTP 地址/// </summary>public string FtpUrl…

2025-09-11

解决VS2022中scanf报错C4996

这个的原因是因为新版的VS认为scanf不安全&#xff0c;要去使用scanf_s&#xff0c;但在C语言中就需要scanf&#xff0c;所以我们只要以以下步骤解决就可以了。 只要加入宏定义即可 #define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 因为本人已经很少写小案例了&#xff0c;所以就用这个办法…

2025-09-11

Python Django完整教程与代码示例

边写代码零食不停口 盼盼麦香鸡味块 、卡乐比&#xff08;Calbee&#xff09;薯条三兄弟 独立小包、好时kisses多口味巧克力糖、老金磨方【黑金系列】黑芝麻丸 边写代码边贴面膜 事业美丽两不误 DR. YS 野森博士【AOUFSE/澳芙雪特证】377专研美白淡斑面膜组合 优惠劵 别光顾写…

2025-09-11

智算中心系统化建设与运营框架

智算中心系统化建设与运营框架 围绕智算中心全生命周期&#xff0c;从政策驱动到技术落地构建完整解决方案&#xff1a; 一、政策与产业生态 政策支撑体系 算力补贴机制&#xff1a; 国家层面&#xff1a;工信部“东数西算”工程对西部智算中心给予电价优惠&#xff08;0.3元/…

2025-09-11

Spring三级缓存学习

Spring的三级缓存机制主要用于解决单例Bean的循环依赖问题。其核心在于提前暴露Bean的引用&#xff0c;允许未完全初始化的对象被其他Bean引用。以下是三级缓存的详细说明及其解决循环依赖的原理&#xff1a; 三级缓存结构 一级缓存&#xff08;singletonObjects&#xff09; 存…

2025-09-11

JAVA-Exploit编写(2)--HttpClient库使用

目录 1. HttpClient简介 1.1 Apache HttpClient 特性 1.2 Apache HttpClient 使用流程 2. 依赖导入 3. HttpClient属性 4. GET方式请求 4.1 test2.php 4.2 不携带参数请求 4.3 携带参数提交 4.4 支持URIBuilder对象的使用 5. POST请求 5.1 test3.php 5.2 单个参…

2025-09-10

nginx的可视化配置工具nginxWebUI的使用

文章目录 1、nginx简介2、nginxWebUI2.1、技术解读2.2、开源版和专业版之间的区别2.3、功能解读 3、安装与使用3.1、下载镜像3.2、查看镜像3.3、启动容器3.4、使用 4、总结 1、nginx简介 Nginx 是一个高效的 HTTP 服务器和反向代理&#xff0c;它擅长处理静态资源、负载均衡和…

2025-09-10

ChatRex: Taming Multimodal LLM for Joint Perception and Understanding 论文理解和翻译

一、TL&#xff1b;DR MLLM在感知方面存在不足&#xff08;远远比不上专家模型&#xff09;&#xff0c;比如Qwen2-VL在coco上recall只有43.9%提出了ChatRex&#xff0c;旨在从模型设计和数据开发两个角度来填补这一感知能力的缺口ChatRex通过proposal边界框输入到LLM中将其转…

2025-09-10

【大数据学习 | kafka】kafka的偏移量管理

1. 偏移量的概念 消费者在消费数据的时候需要将消费的记录存储到一个位置&#xff0c;防止因为消费者程序宕机而引起断点消费数据丢失问题&#xff0c;下一次可以按照相应的位置从kafka中找寻数据&#xff0c;这个消费位置记录称之为偏移量offset。 kafka0.9以前版本将偏移量信…

2025-09-10

siRNA药物药效预测(二)(Datawhale AI 夏令营)

一、task2解析 # 读取文件 df_original pd.read_csv("data/train_data.csv") # print(df_original) # 获取原始训练数据的行数 n_original df_original.shape[0] # 读取数据 df_submit pd.read_csv("data/sample_submission.csv")# 合并两个数据集 # a…

2025-09-09