简介 关于微服务相关的分享，我都是在 Windows 10 系统下实践的，所以跟 Spring Boot 配套的软件也是在此系统上面安装的。今天跟大家介绍一下如何在 Win10 下安装 Redis，该篇是 Spring Boot 使用 Redis 的处女篇，下篇结合之前登录场景举例如何在 Spring Boot 中使用 Redis。往期 Win10 下面安装 MySQL 的文章：MySQ...

视频处理中，补帧和慢动作合成一直是高难度需求，而光流估计与运动补偿是背后的核心机制。传统光流插值往往只依赖相邻两帧，面对快速运动或复杂遮挡时容易产生重影和扭曲。超帧（Hyperframes）作为一种将多帧打包为时间上下文单元的处理思想，能显著提升运动估计的准确性与合成质量。本文从光流估计原理、双向一致性检查等基础知识切入，解析超帧的工作机制，并结合25fps转100fps的实战案例，给出超帧窗口大

递归自我改进（RSI）指系统通过自我评估与修正实现持续迭代，其工程化落地依赖大模型与agent技术。核心原理是围绕固定基座模型构建harness驾驭层，通过失败样本采集、归因分析、改进方案生成与A/B验证形成闭环。技术价值在于将人工迭代周期从数天压缩至数十分钟，显著提升agent长期运行稳定性。典型应用场景包括提示词自动优化、工具调用策略调整与记忆结构改进。本文聚焦RSI循环的harness设计、

在Excel数据处理与报表自动化中，动态引用是提升工作效率的核心技术之一。其原理在于将文本字符串实时转换为有效的单元格地址，从而实现公式引用的灵活变化。这项技术的核心价值在于能够构建自适应数据源变化的动态报表、数据看板和模板，尤其适用于需要根据用户选择或其他单元格内容动态切换引用目标的场景。例如，在构建多级联动下拉菜单（数据验证）或跨工作表汇总数据时，通过文本与地址的转换机制，可以避免编写冗长的I

原标题：【干货】ArcGIS提取影像边界的几种方法基于ArcGIS有多重办法可以提取影像边界，比如常用的有以下几种方式：a、System Toolboxes --> 3D Analyst Tools --> Conversion --> From Raster --> Raster Domainb、System Toolboxes --> Conversion Too

大模型本地部署是当前AI工程实践的重要方向，其核心在于通过模型量化技术降低资源门槛。量化将权重压缩为GGUF等格式，配合高效推理引擎（如llama.cpp），使数十亿参数模型也能在普通PC上流畅运行。llama.cpp基于C/C++实现，针对CPU和GPU深度优化，支持Metal、CUDA等加速，并可提供OpenAI兼容的API服务。这一技术路径尤其适合端侧部署场景，如文本摘要、简单问答、信息抽取

人工智能生成内容（AIGC）正在重塑短视频创作生态，其中漫剧以其低门槛、高叙事密度成为创作者关注的新赛道。传统漫剧生产需要编剧、分镜、原画、动画、配音、剪辑等多角色协作，而如今通过豆包、即梦、剪映、扣子等AI工具链，将文本生成、图像生成、视频生成与剪辑合成压缩为标准化流水线，实现“一人成团”的高效创作。其核心原理在于以“文字到画面”的转化逻辑，配合角色参考图、首尾帧以及工作流编排，解决角色一致性、

在短视频和海量监控数据爆发的今天，视频检索早已不是单纯的关键词匹配，而是需要让机器真正“看懂”画面内容。这一过程的核心，是先通过场景检测与关键帧提取，将连续视频拆解为有代表性的离散单元；再借助CLIP等多模态模型，将画面、字幕、语音同步向量化，构建跨模态的语义索引；最后利用FAISS或pgvector等工具完成向量召回，并结合文本匹配与RRF融合策略提升精度。视频智能检索的技术价值，在于把“画面理

昨天接到一个需求，要求在mysql的触发器中执行一个外部程序。一开始没有什么头绪，后来发现嘿嘿。有个叫mysqludf的一个东西，用起来还不错。不过这个东西仅仅在linux下试了试，效果还行。步骤如下：一、解压附件的压缩包之后如果不想自己编译的话，把lib_mysqludf_sys.so文件放到 mysql的lib/mysql/plugin/目录下。二、执行chcon -t texrel_shli

手写笔迹检测属于细粒度目标检测范畴，核心是将连续墨迹离散化为可定位的笔画片段（stroke segment），而非识别文具本身。其技术本质是小目标检测（<32×32像素）、极端长宽比（可达200:1）与复杂背景（纸纹、噪点、洇染）下的高精度定位问题。YOLO系列因轻量实时优势成为主流骨架，但需针对性改造——包括高频边缘增强的主干替换、多尺度自适应融合、解耦式检测头及手工anchor设计。该任务广泛