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半导体可靠性测试上位机框架需求,以及前几篇文章中介绍的分布式系统设计、核心模块实现、动态测试机、静态测试机、高温老化测试(HTRB、HTGB、H3TRB)、时间依赖性电介质击穿测试

电迁移是指在高电流密度和高温下,金属原子因电子风力(Electron Wind Force)迁移,导致互连线空洞(Void)或堆积(Hillock),最终引发开路或短路失效。本文将继续使用 .NET Core + WPF 技术栈,结合 Prism、Autofac、Serilog、LiveCharts、NumSharp 和 Azure Cosmos DB,确保模块化、易扩展和高性能,满足电迁移测试的

#算法
针对使用 Verasonics 硬件实现超声波成像,满足高于 30 FPS 的帧率需求,并集成 U-Net 等深度学习算法进行图像分析的场景

针对使用 Verasonics 硬件实现超声波成像,满足高于 30 FPS 的帧率需求,并集成 U-Net 等深度学习算法进行图像分析的场景,结合前述代码(`UltrasoundHighDataRate.cs`)和提供的 Verasonics 相关信息,以下是详细的优化方案。方案聚焦于处理 20 MB/s 数据流(约 20 FPS,单帧 1 MB,B 模式 + 多普勒成像),通过 C# 和 Win

#深度学习#算法#人工智能
工业上位机UI选型终极指南:WinForm vs WPF,谁才是产线真王者?

(您的原文已完整保留,略)WinForms高分屏错位→ 强制DPI感知(app.manifest + app.config)WPF首次加载慢→ 提前预热(SplashScreen + 后台加载资源)WinForms控件闪烁→ 开启双缓冲 + 重写OnPaintWPF内存泄漏→ 事件要 -= 注销,BitmapSource用Freeze()混合开发黑屏→ ElementHost/WinFormsHo

#ui#wpf
由于框架限制需要保留同步方式(避免异步编程如 async/await),以下基于同步多线程编程,结合死锁预防和线程安全集合的策略,优化提供的代码以解决程序卡在 _HEATOFF 的问题

由于框架限制需要保留同步方式(避免异步编程如 async/await),以下基于同步多线程编程,结合死锁预防和线程安全集合的策略,优化提供的代码以解决程序卡在 _HEATOFF 的问题。以下是优化后的完整代码,保留同步方式,针对 _HEATRise、_HEATOFF、_HEATON、 _StartQuery、RateQuery 和 Write 方法进行改进。这些改进显著降低了死锁和锁竞争风险,提高

#java#数据库#前端
没有正确引入 Qt 头文件,也没有链接 Qt 库

报错内容根本原因修复方法未定义标识符 “QString” / “QMainWindow”没包含 Qt 头文件路径附加包含目录 + 使用 Qt 项目模板“this”只能用于非静态成员函数内部把成员函数写在了全局或静态函数里检查代码是否写在类定义外面了无法打开源文件 “ui_mainwindow.h”没有运行 uic 或项目不是 Qt 项目使用 Qt Widgets Application 模板,或手

#qt#开发语言
Qt 窗口管理详解:QMainWindow、QDialog 与 QWidget

accept();// 或 close() 保持非模态accept();在 MainWindow 中使用});QMainWindow 完整布局与高级用法QDialog 模态/非模态 + 自定义对话框QWidget 自定义绘制与布局综合项目开发、测试、优化进阶方向Qt Quick / QML 替换 QWidget(更现代、流畅)

#qt#开发语言
C++ 函数重载(Overloading)与函数覆盖(Overriding)

继承:构建控件体系(QWidget → QPushButton → MyButton)多态:实现动态行为(paintEvent、data()、插件接口)最佳实践:虚函数 + override + 虚析构 + Q_OBJECT完整 Qt 项目 zip(含 .pro/CMake、.ui、资源、测试)QML 版本的多态示例(QAbstractListModel + ListView)插件系统完整实现(动

#c++#开发语言
下面我将提供一份针对 C# 的高频面试题,聚焦于高级编程概念,涵盖异步编程、内存管理、设计模式、.NET 核心特性

下面我将提供一份针对 C# 的高频面试题,聚焦于高级编程概念,涵盖异步编程、内存管理、设计模式、.NET 核心特性等。准备建议:熟悉 .NET Core/ASP.NET Core、EF Core、设计模式,结合实际项目经验回答。垃圾回收器(GC):管理堆内存,标记-清除算法,分代回收(Gen0、Gen1、Gen2)。生命周期:瞬态(Transient)、作用域(Scoped)、单例(Singlet

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#面试#职场和发展
AI大模型应用开发的多模态前沿:从Agent构建到视频AIGC

智能 = 大脑(LLM/多模态模型) + 身体(传感器+执行器) + 世界(物理环境)。纯数字Agent:依赖API调用、浏览器控制,局限于虚拟环境。具身Agent(Embodied Agent):具备物理身体,能处理实时传感器数据(视觉、深度、力触觉、IMU),执行连续动作,并在失败中实时学习调整。2026年关键转变:Agent从“意图拆解+工具调用”升级为“世界建模+物理规划+闭环执行”,实现

#人工智能#音视频#AIGC
AI大模型应用开发的多模态前沿:从Agent构建到视频AIGC

智能 = 大脑(LLM/多模态模型) + 身体(传感器+执行器) + 世界(物理环境)。纯数字Agent:依赖API调用、浏览器控制,局限于虚拟环境。具身Agent(Embodied Agent):具备物理身体,能处理实时传感器数据(视觉、深度、力触觉、IMU),执行连续动作,并在失败中实时学习调整。2026年关键转变:Agent从“意图拆解+工具调用”升级为“世界建模+物理规划+闭环执行”,实现

#人工智能#音视频#AIGC
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