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高效绩效校准:管理者视角下的绩效场景优化

一、什么是绩效校准绩效校准是在评估环节后,校准人根据员工的工作内容、工作成果、日常表现等方面对员工绩效结果的校对环节二、绩效校准的目的是什么绩效校准的主要目的是确保员工绩效评估的公正性、准确性和一致性。绩效校准通过详细评估和校准员工的工作表现,旨在消除评估…

操作系统引导过程详解:从开机到进入系统的每一步

目录引言什么是操作系统引导?引导过程详细步骤1. 激活CPU2. 硬件自检(POST)3. 加载带有操作系统的硬盘4. 加载主引导记录(MBR)5. 扫描硬盘分区表并加载活动分区6. 加载分区引导记录(PBR)7. 加载启动管理器8. 加载操作系统总结引言 当我们按下电脑的电源键,到看到熟悉的…

P12194 [NOISG 2025 Prelim] Snacks 题解

题目简析 给定长度为 \(n\) 的序列,\(q\) 次询问,把在 \([l,r]\) 内的元素覆盖为 \(x\)。 求最初的和每次询问时元素之和。 思路解析 动态开点权值线段树 对于在区间的操作容易想到线段树,线段树支持区间查询、区间清零和单点更新。 用动态开点权值线段树维护值域上的元素个…

SkiaSharp 使用 HarfBuzz 修复找不到 Symbol 字形

故事的背景是我尝试在纯净的 Debian docker 设备上,使用 Oxage.Wmf 解析转换 WMF 图片,在此过程中我需要使用 SkiaSharp 渲染出字体,一切在 Windows 上跑得好好的,结果在 Linux 上就渲染出方框,无法使用 Symbol 字体渲染出正确的文本我尝试在 WPF 里面,无论使用的是 Symb…

第十四章 设计YouTube

本章要求设计YouTube 了解问题并确定设计范围快速上传视频的能力 流畅的视频流 改变视频质量的能力 较低的基础设施成本 高可用性、可扩展性和可靠性要求 支持不同的客户端高级设计 CDN 和 blob 存储将利用的云服务,Netflix 利用 Amazon 的云服务,Facebook 使用 Akamai 的 CD…

LangChain框架入门01:LangChain是什么?

一、为什么要了解LangChain? 近两年来,大语言模型(如ChatGPT、DeepSeek、Claude)持续火爆,从写文案、AI绘图,到写代码、AI智能客服,几乎“无所不能”。并且大语言模型的调用成本越来越低,作为程序员的你可能已经开始尝试用OpenAI、DeepSeek的API做些小应用,但是很快可…

7.30

今天java学完了面向对象部分最后的异常部分,做了练习 明天开始学习网课上的高级API部分,接着做pta上的作业

PY_0001:python的安装和打包exe程序

1,安装python环境和编辑器软件 2,打开编辑器 3,安装打包插件: pip install pyinstallerimport tkinter import webbrowser# python + pycharm class VIPVideoApp:def __init__(self, root):self.root = rootself.root.title(VIP追剧神器)self.root.geometry(480x200)self…

新增SSH免密设置

vi ~/.ssh/config --在末尾新增新的主机SSH配置 Host host3  HostName 45.93.28.212   Port 22   User root   IdentityFile ~/.ssh/id_rsa_host3 具体步骤: 1\先手动确认主机指纹 root@jgui:~# ssh -p 22 root@45.93.28.212The authenticity of host 45.93.28.212 (4…

仿射变换

参考原文地址:https://www.cnblogs.com/bnuvincent/p/6691189.html仿射变换(Affine Transformation) :一种二维坐标到二维坐标之间的线性变换,保持二维图形的“平直性”(译注:straightness,即变换后直线还是直线不会打弯,圆弧还是圆弧)和“平行性”(译注:parallelnes…

微信小程序md5加密

通用的/utils/md5.js 这里的代码直接复制保存到utils目录中使用方法引入const { md5 } = require("../../utils/md5"); 使用let encrypted = md5(timestamp + appId);

知识蒸馏优化多任务学习收敛性

本文提出了一种通过知识蒸馏实现多任务异步收敛的新方法,允许不同任务按自身节奏收敛并保持峰值性能,在电商数据集上的实验显示其优于传统损失加权方法1.5%。多任务学习的收敛挑战 传统多任务学习(MTL)通过最小化任务损失总和进行优化,但由于任务难度差异,常导致某些任务…