一：供应链开发的背景 1、作者就职的公司在某行业迅猛的发展，为了实现价值链的目标，公司提出了数字化，智能化，智慧化的IT，OT规划。 主线围绕着《基础信息领域》，《产品研发领域》，《供应链领域》，《智能制造领域》四个方面开展。 其中每个领域下有相当多的子系统支撑，我枚举几个主要的系统。 基础信息领域
SAM-Adapter不仅显著提升了SAM的性能，而且在这些任务上达到了最先进的水平。
一、实验目的： 掌握Linux环境中软件的安装。 搭建Samba服务器，基本了解搭建服务器的基本步骤。 理解Samba服务器作用与工作原理。 二、实验环境： 操作系统：Centos7 Windows 10 硬件设备：虚拟机 三、实验步骤及结果： 某院系构建一台资源共享服务器，为本院系网络班和云计算班
C语言是编译型语言，先编译再运行，通常用gcc进行编译，于是安装了Ubuntu操作系统。至于编辑器，VS Code也能用，先sudo apt install build-essential gdb，再在VS Code安装C/C++ extension，就可以进行开发了。 C语言程序都是 .c文件结尾
烘培代码在 rcBuildHeightfieldLayers 本质上是为每个tile生成高度上的不同layer 算法的关键是三层循环: for z 轴循环 for x 轴循环 for 高度span 循环 判断span和相邻span的连通性(x/z平面相邻cell) 如果联通, 则标注为同一个laye
WPF Samples中的示例 在WPF Samples中有一个关于Grouping的Demo。 该Demo结构如下： MainWindow.xaml如下：
大家好,我前夕.最近,我分享了个人开发的微信读书网页插件,这个小项目意外收获了众多用户的喜爱. 这让我意识到技术作品能跨越专业界限,帮助到有需要的人.受此激励,我决定对插件进行全面重构与优化
大家好, 我前夕. TypeScript在今天早已无人不知, 但是我认为TypeScript的使用应该遵循中庸之道. 要使用, 但不要过度使用.
https://www.cnblogs.com/a00ium/p/10462572.html 今天开发大大说能不能帮忙压一下HTTP2的链接，便去查了一下相关的东西。 HTTP 2.0 的出现，相比于 HTTP 1.x ，大幅度的提升了 web 性能。在与 HTTP/1.1 完全语义兼容的基础上，进
微软semantic-kernel(SK)团队发布了一篇博客文章：Early Lessons From GPT-4: The Schillace Laws[1] ,微软的CVP , Deputy CTO Sam Schillace 根据他在GPT-4方面的经验制定了使用LLM创建软件的九项原则，称之
最近想要对一些时变的变量进行可视化，搜索来搜索去选择了使用gnuplot这个工具。 sudo apt-get install gnuplot sudo apt-get install gnuplot-x11 # 使其支持linux终端 这样就安装完gnuplot了。接着可以在命令行中键入gnuplo
1. 环境变量 环境变量是指操作系统中记录一些配置信息的变量，这些变量在不同的程序之间共享，可以被操作系统或者 shell 脚本读取和修改。 环境变量也可以类比为各个语言中的全局变量，其作用域是全局的，所有的代码段或者说作用域都可以直接访问到这个变量。 1.1 查看环境变量 查看你环境变量的命令是
在WPF Samples中有一个关于数据绑定到方法的Demo，该Demo结构如下： 运行效果如下所示： 来看看是如何实现的。 先来看下MainWindow.xaml中的内容：
这学期机器学习考核方式以大作业的形式进行考核，而且只能使用一些传统的机器学习算法。 综合再三，选择了自己比较熟悉的MNIST数据集以及OpenCV来完成手写数字的分割和识别作为大作业。 1. 数据集准备 MNIST数据集是一个手写数字的数据库，包含60000张训练图片和10000张测试图片，每张图片
在了解一些概念之前一直看不懂上交22年开源的TRTModule.cpp和.hpp，好在交爷写的足够模块化，可以配好环境开箱即用，移植很简单。最近稍微了解了神经网络的一些概念，又看了TensorRT的一些api，遂试着部署一下自己在MNIST手写数字数据集上训练的一个LeNet模型，识别率大概有98.
1、取样器介绍 取样器是用来模拟用户操作的，向服务器发送请求以及接收服务器的响应数据。 取样器是在线程组内部的元件，也就是说取样器只能在线程组中添加。 取样器(Sampler)是性能测试中向服务器发送请求，记录响应信息，记录响应时间的最小单元。（取样器通常要进行这三个工作） 2、jmeter自带取样
同站（same-site） 和同源（same-origin） 经常在页面跳转、fetch()请求、cookie、打开弹出窗口、嵌入式资源和 iframe 等场景中被提到，但是有相当一部分同学的理解是错误的。 源（Origin） Origin 是协议(例如 HTTP 或 HTTPS )、主机名和端口的
4 月 6 日，根据 Meta AI 官方博客，Meta AI 宣布推出了一个 AI 模型 Segment Anything Model（SAM，分割一切模型）。据介绍，该模型能够根据文本指令等方式实现图像分割，而且万物皆可识别和一键抠图。
先上结果： $redis->sDiffStore('live_room:robots:data:' . $info['id'], 'user_info:robots_list', ''); 上述代码执行后redis抛出一个异常。来看redis源码是如何抛出这个异常的（附redis源码地址：redis
https://zhuanlan.zhihu.com/p/121747788 JDBC Request: 这个sampler可以向数据库发送一个jdbc请求(sql语句)，它经常需要和JDBC Connection Configuration 配置元件一起配合使用。 目录： 一、准备工作 二、配置J
