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支付系统业务基础(一)

借贷记账法参见百科:https://baike.baidu.com/item/%E5%80%9F%E8%B4%B7%E8%AE%B0%E8%B4%A6%E6%B3%95/4796685会计科目(一)会计科目的分类会计科目是指对会计要素的具体内容进行分类的项目。会计科目按其所提供信息的详细程度及其统驭关系不同,分为总分类科目和明细分类科目。会计科目按其所反映的经济内容不同,分为资产类、...

[排序算法] 各种排序算法(内排序)的比较及选择依据

各种内排序方法的选择:1.从时间复杂度选择对元素个数较多的排序,可以选择快速排序、堆排序、归并排序;元素较少时,可以选择简单的排序方法。2.从空间复杂度选择尽量选择空间复杂度为O(1)的排序方法,其次选空间复杂度为O(logn)的快速排序方法,最后才选择空间复杂度为O(n)的二路归并排序方法。3.一般选择规则(1)元素个数n大,排序码分布随机,稳定...

#数据结构与算法
Fragment 中 onCreate和onCreateView的区别

官方的解释:onCreate是指创建该fragment,类似于Activity.onCreate,你可以在其中初始化除了view之外的东西;onCreateView是创建该fragment对应的视图,你必须在这里创建自己的视图并返回给调用者。先看下Fragment的生命周期如图:实现Fragment的UI必须实现的onCreateView()方法  @Ove...

#ui
#pragma详细解释

#pragma详细解释(一)2010-04-18 14:21:00| 分类: 默认分类 | 标签: |字号大中小订阅在#Pragma是预处理指令它的作用是设定编译器的状态或者是指示编译器完成一些特定的动作。#pragma指令对每个编译器给出了一个方法,在保持与C和C ++语言完全兼容的情况下,给出主机或操作系统专有的特征。依据定义,编译指示是机器 或操作系统专...

#操作系统#人工智能#网络
cad.net之ACAD和GCAD环境变量获取

#if AC2006 || AC2007 || AC2008 || AC2009 || AC2010 || AC2011 || AC2012[System.Security.SuppressUnmanagedCodeSecurity][DllImport("acad.exe", CharSet = CharSet.Auto, Calli...

#c#
傅里叶变换通俗解释及快速傅里叶变换的python实现

  通俗理解傅里叶变换,先看这篇文章傅里叶变换的通俗理解!  接下来便是使用python进行傅里叶FFT-频谱分析:一、一些关键概念的引入1、离散傅里叶变换(DFT)离散傅里叶变换(discrete Fourier transform) 傅里叶分析方法是信号分析的最基本方法,傅里叶变换是傅里叶分析的核心,通过它把信号从时间域变换到频率域,进而研究信号的频谱结构和变化规...

#python#人工智能
线上C++程序卡死别慌!手把手教你用Windbg分析DMP文件定位死锁(附符号路径配置避坑)

本文详细介绍了如何使用Windbg分析DMP文件定位C++程序中的死锁问题,包括调试环境配置、符号路径设置、高质量DMP文件生成以及深入死锁分析技巧。通过实战案例演示了从现象到本质的调试过程,帮助开发者快速诊断和解决线上服务的无响应问题。

使用Vue Baidu Map对百度地图实现输入框搜索定位

  前端时间需要在页面的输入框输入地址,搜索并在百度地图上获取选定结果的坐标,前端使用了Vue + Element-ui,地图方面直接使用了封装好的百度地图vue组件-vue-baidu-map输入框使用自动完成的Input组件,在输入地址时不断更新地图搜索结果和地图当前定位。以下是demo代码<template><div class=...

#javascript
从手工特征到深度学习:农作物病虫害识别技术演进与实战解析

本文深入解析了农作物病虫害识别技术从手工特征提取到深度学习的演进历程,重点对比了传统方法与深度学习的优劣势,并提供了实战指南和技术选型建议。通过案例展示了深度学习在提高识别准确率和鲁棒性方面的突破,特别是在迁移学习和边缘计算优化中的应用,为农业智能化提供了实用解决方案。

#深度学习
F-BFQ加速器:边缘计算中的LLM量化技术解析

量化技术是边缘计算中部署大语言模型(LLM)的关键,通过降低数据精度来压缩模型规模。块浮点(BFP)量化作为新兴技术,相比传统整数量化展现出独特优势,允许一组数据共享同一个指数位,在保持相对精度的同时大幅减少存储需求。llama.cpp框架已证明,采用Q2_K和Q3_K两种BFP变体混合量化,可以将LLM压缩到2.6-3.5bits/weight,模型体积缩小近10倍。F-BFQ加速器通过动态超级

#边缘计算
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