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电子电气架构 --- 面向服务的汽车诊断架构

我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。 老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师: 所有人的看法和评价都是暂时的,只有自己的经历是伴随一生的,几乎所有的担忧和畏惧,都是来源于自己的想象,只有你真的去做了,才会发现有多快乐。…

MaptrV2代码阅读

一 数据处理(后续补充) 二 模型结构 2.1 BackboneNeck 这里输入不加时序的单帧图片,一共六张,输入图片大小为 B ∗ 6 ∗ 3 ∗ 480 ∗ 800 ( B 是 b a t c h s i z e ) B*6*3*480*800 (B是bat…

最新发布

【scikit-learn基础】--『监督学习』之 随机森林分类

随机森林分类算法是一种基于集成学习(ensemble learning)的机器学习算法, 它的基本原理是通过对多个决策树的预测结果进行平均或投票,以产生最终的分类结果。 随机森林算法可用于回归和分类问题。 关于随机森林算法在回归问题上的…

2025-12-20

15.[前端开发]Day15-HTML+CSS阶段练习(网易云音乐四)

完整代码 01_网易云-header <!DOCTYPE html> <html lang"en"> <head><meta charset"UTF-8"><meta http-equiv"X-UA-Compatible" content"IEedge"><meta name"viewport" content"wid…

2025-12-20

Redis上篇--知识点总结

Redis上篇–解析 本文大部分知识整理自网上&#xff0c;在正文结束后都会附上参考地址。如果想要深入或者详细学习可以通过文末链接跳转学习。 1. 基本介绍 Redis 是一个开源的、高性能的 内存键值数据库&#xff0c;Redis 的键值对中的 key 就是字符串对象&#xff0c;而 val…

2025-12-20

自然语言转 SQL:通过 One API 将 llama3 模型部署在 Bytebase SQL 编辑器

使用 Open AI 兼容的 API&#xff0c;可以在 Bytebase SQL 编辑器中使用自然语言查询数据库。 出于数据安全的考虑&#xff0c;私有部署大语言模型是一个较好的选择 – 本文选择功能强大的开源模型 llama3。 由于 OpenAI 默认阻止出站流量&#xff0c;为了简化网络配置&#…

2025-12-20

【学习笔记】NLP 基础概念

1.1 什么是 NLP 定义&#xff1a; 自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;**是一种让计算机理解、解释和生成人类语言的技术。它是人工智能领域中极为活跃且重要的研究方向&#xff0c;旨在模拟人类对语言的认知和使用过程 特点&#xff1a; 多学科交叉&#xff1a;结合计…

2025-12-20

Jmeter中如何实现关联?

在JMeter中实现关联(Correlation)是性能测试中处理动态数据(如Session ID、Token、动态参数等)的核心技能。以下是详细操作指南,涵盖原理、工具和实战示例: 一、关联的本质与场景 作用:从服务器响应中提取动态数据,供后续请求复用(如登录Token、订单ID、验证码等)。 …

2025-12-20

03_Webpack模块打包工具

03_Webpack模块打包工具 目录 知识点自测 以下哪个选项是 ECMAScript 默认导出和导入的语法&#xff1f; A&#xff1a;export 和 require B&#xff1a;module.exports {} 和 import 变量名 C&#xff1a;export default 和 import 变量名 D&#xff1a;export 和 import {…

2025-12-20

104. 二叉树的最大深度 (java)

题目描述&#xff1a; 给定一个二叉树 root &#xff0c;返回其最大深度。 二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;root [3,9,20,null,null,15,7] 输出&#xff1a;3示例 2&#xff1a; 输入&#xff1a…

2025-12-20

Spring Boot:开启快速开发新时代

本文将探讨Spring Boot的优势、核心特性以及在企业级应用开发中的应用场景&#xff0c;帮助读者深入了解这一革命性的框架&#xff0c;并学会如何利用Spring Boot提高开发效率。 一、引言 在Java企业级应用开发领域&#xff0c;Spring框架一直占据着举足轻重的地位。然而&…

2025-12-20

Hive数仓操作(七)

一、 Hive动态分区表 1. 动态分区与静态分区的区别 分区定义&#xff1a; 静态分区&#xff1a;在插入数据时&#xff0c;需要手动指定分区字段的值。动态分区&#xff1a;分区字段的值是根据数据中的某个字段自动生成的&#xff0c;用户只需指定分区字段的类型。 数据加载方…

2025-12-20

spring ai如何使用function call调用第三方模型

这里写自定义目录标题 背景什么是function call怎么用function call&#xff1f;总结 背景 一直困惑于ai是如何使用插件或者其他一些功能的&#xff0c;后来发现&#xff0c;很多大模型都支持function call功能&#xff0c;如何让大模型能够联网查询呢&#xff0c;function ca…

2025-12-20

HTML 基础知识

HTML (HyperText Markup Language) 是用于构建网页及其内容的代码。例如,内容可以在一组段落、项目符号列表或使用图像和数据表中进行结构化。正如标题所暗示的那样,本文将让您对 HTML 及其功能有一个基本的了解。 那么什么是HTML? HTML 是一种标记语言,用于定义内容的结…

2025-12-20

Spring Boot 集成 Shiro:会话管理、加密与登录次数限制

在当今的 Web 应用开发中&#xff0c;Spring Boot 以其便捷的开发体验被广泛应用&#xff0c;而安全问题始终是重中之重。Shiro 与 Spring Boot 的结合能够为应用提供强大的安全防护。本文将详细阐述如何在 Spring Boot 环境下实现 Shiro 的会话管理、加密以及登录次数限制功能…

2025-12-19

BraTs2020冠军分析

BraTs2020冠军分析 MICCAI BraTS 2020脑肿瘤分割挑战赛冠军方法学习笔记 - 知乎 其中作者的Docker的使用&#xff0c;以LINUX为系统基础跑 Ubuntu Docker 安装 | 菜鸟教程 conda换成中科大的源,2.更换Conda源_苒子的博客-CSDN博客 nnU-net框架学习 nnunet(一) expected ep…

2025-12-19

RabbitMQ如何保证消息不丢失

RabbitMQ消息丢失的三种情况 第一种&#xff1a;生产者弄丢了数据。生产者将数据发送到 RabbitMQ 的时候&#xff0c;可能数据就在半路给搞丢了&#xff0c;因为网络问题啥的&#xff0c;都有可能。 第二种&#xff1a;RabbitMQ 弄丢了数据。MQ还没有持久化自己挂了。 第三种…

2025-12-19

fs.1.10 ON rockeylinux8 dockerfile模式

概述 freeswitch是一款简单好用的VOIP开源软交换平台。 rockeylinux8 docker上编译安装fs.1.10的流程记录&#xff0c;本文使用dockerfile模式。 环境 docker engine&#xff1a;Version 24.0.6 rockylinux docker&#xff1a;8 freeswitch&#xff1a;v1.10.7 dockerfi…

2025-12-19

Flask

以下是整理的覆盖 Flask 80% 知识点以上的常见面试题&#xff1a; 基础知识 什么是 Flask&#xff1f;它有哪些特点&#xff1f; Flask 是一个轻量级的 Python Web 框架&#xff0c;易于上手且可扩展性强。 如何安装 Flask&#xff1f; 使用 pip install flask 命令安装。 如…

2025-12-19

车牌识别算法:开启智能交通的数字钥匙

引言 在现代智能交通系统飞速发展的今天&#xff0c;车牌识别算法作为其中的核心技术&#xff0c;正发挥着日益关键的作用。从城市交通管理到智能停车场系统&#xff0c;从电子警察执法到高速公路不停车收费&#xff0c;车牌识别算法无处不在&#xff0c;它就像智能交通系统的 …

2025-12-19

【FreeRTOS】事件标志组

文章目录 1 简介1.1事件标志1.2事件组 2事件标志组API2.1创建动态创建静态创建 2.2 删除事件标志组2.3 等待事件标志位2.4 设置事件标志位在任务中在中断中 2.5 清除事件标志位在任务中在中断中 2.6 获取事件组中的事件标志位在任务中在中断中 2.7 函数xEventGroupSync 3 事件标…

2025-12-19

【NLP面试八股-NLP常见面试问题详细回答】

1. NLP 发展史简述 第一个浪潮&#xff1a;理性主义&#xff1a;早期NLP研究主要基于规则和逻辑&#xff0c;认为语言可以通过形式化的语法和语义规则来描述和处理。研究者试图构建人工语言和推理系统&#xff0c;通过预先定义的规则来进行语言理解和生成。这种方法在特定领域和…

2025-12-19