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【AIGC】百度文心大模型智能体平台 - 灵境矩阵

在当前技术环境下,AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力,还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。百度的灵境矩阵(基于`人人可 AI` 的理念)是百度推出依托文心大模型的智能体(Agent)平台,支持广大开发者根据自身行业领域、应用场景,选取不同类型的开发方式,打造大模型时代的产品能力。。- 站在文心大模型的肩膀上,设计有能力主动思考和行动的智能实体!

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#AIGC#百度
数据库中的Schema是什么?不同数据库中Schema的含义

数据库Schema是用于组织和管理数据库对象的逻辑结构,在不同数据库系统中实现方式各异。MySQL中Schema等同于Database;PostgreSQL的Schema是Database内部的命名空间;Oracle的Schema与用户账户绑定;SQL Server的Schema用于权限管理和对象分组;DB2的Schema类似命名空间,侧重用户隔离。理解各类数据库的Schema特性有助于合理设计数

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#数据库
MQTT 协议简述以及开源的MQTT服务器

MQTT是一种轻量级发布/订阅消息协议,专为低带宽网络设计,广泛应用于物联网。其核心特性包括最小2字节协议头、主题路由、三种QoS级别(最多/至少/恰好一次)。架构包含客户端、代理(如EMQX、NanoMQ、RabbitMQ、Mosquitto)和TCP/IP连接,支持TLS加密和ACL访问控制。主要适用于资源受限设备的高效通信,是物联网领域的主流协议之一。

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python 使用requests爬取百度图片并显示

本文旨在介绍使用Python中的`requests`库爬取百度图片并显示的操作方法。该操作较为简单,适合初学者入门。

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#python#爬虫
python 使用vtk和matplotlib保存高质量图片

python 使用matplotlib和vtk保存高质量图片引言一、vtk保存大尺寸图片二、matplotlib更改尺寸和分辨率2.1 尺寸和分辨率2.2 其它常用设置 线宽、字体大小等2.3 关于show和save的问题2.4 matplotlib无法解决遮挡问题(三维)三、visio后处理3.1 转为矢量图(eps)3.2 保存透明图片到PDF四、推荐阅读引言图片–无论是自己欣赏、还是给别人展

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#python#计算机视觉#matplotlib
python 二手车数据分析以及价格预测

本文着眼于车辆信息,结合二手车数据,对最近二手车的交易价格进行分析以及预测。经过前期调研,最终决定通过爬取一些网站的二手车数据和一些公开的数据集,分析交易数据的特征,根据交易特征对二手车价格进行分析预测。本文主要核心内容:`数据爬取`、`数据分析`、`交易价格预测`

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#python#数据分析#开发语言 +1
Qt 基于FFmpeg的视频播放器 - QtFFmpegPlayer

- `本文基于FFmpeg,使用Qt制作了一个极简的视频播放器. 如图所示:`- FFmpeg版本信息:`ffmpeg-n7.0-latest-win64-lgpl-shared-7.0`

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#qt#音视频
python 自动化模块 - pyautogui初探

PyAutoGUI允许Python脚本控制鼠标和键盘,以自动化与其他应用程序的交互。API的设计非常简单,适用于Windows、macOS和Linux。功能如下:- 1. 移动鼠标并在其他应用程序的窗口中单击。- 2. 向应用程序发送按键(例如,填写表格)。- 3. 截屏,并给出一个图像(例如,按钮或复选框),然后在屏幕上找到它。- 4. 找到应用程序的窗口,然后移动、调整大小、最大化、最小化或关

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#python#自动化#开发语言
Qt QTcpSocket的write无法发送数据【已解决】

Qt的QTcpSocket::write函数存在数据无法即时发送的问题,因其非阻塞特性仅写入内部缓冲区,需依赖事件循环触发发送。解决方案包括:1) write后立即调用flush或waitForBytesWritten(可能影响性能);2) 通过信号槽机制异步写入(推荐)。进一步分析表明,write的高频调用会导致数据滞留缓冲区,需合理间隔或主动刷新。flush非阻塞写入系统层,而waitForB

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#qt#开发语言
python 简单使用MNIST数据集+卷积神经网络实现手写数字识别

import tensorflow as tfimport tensorflow.examples.tutorials.mnist.input_data as input_data#1 读取数据mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True)#2 建立模型使用卷积神经网络#2.1 输入图像与标签x = tf.placeho

#tensorflow#神经网络#python
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