基于Vue.js机器人商城系统设计与实现 毕业设计 开题报告 博主介绍:黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者,CSDN博客专家,在线教育专家,CSDN钻石讲师;专注网站制作、小程序开发、软件开发和大学生毕业设计教育、辅导。 所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程,学习后应对毕业设计答辩,提供核心代码讲解࿰ 前沿技术 2025年08月28日 36 点赞 0 评论 10555 浏览
新手向:Neo4j的安装与使用 以下是为新手量身定制的超详细Neo4j社区版安装指南,涵盖Windows/macOS/Linux全平台,包含每个操作细节和避坑提示: 终极详细版Neo4j社区版安装手册前提确认: 已安装JDK 11或更高版本(验证命令:java -version) 网络连 前沿技术 2025年08月28日 121 点赞 0 评论 11739 浏览
安川机器人TCP标定详细步骤 本文介绍了安川机器人TCP标定的详细操作步骤,包括如何进行工具校准以及如何确定工具的方向。1. 切换安全模式安川机器人常规安全模式为操作模式,在此模式下,许多机器人设置操作均无法进行。为了进行TCP标定,我们需要将安全模式切换到管理模式。依次点击【主菜单】中的【系统信息】-【安全模式】。 图 1 安全模式界面 安全模式界面如上图ÿ 前沿技术 2025年08月28日 175 点赞 0 评论 1988 浏览
STM32与FPGA通过FMC接口交互设计与实现 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:STM32和FPGA是嵌入式系统设计中常用的组件,本文详细探讨了通过STM32的FMC接口与FPGA进行通信的设计方法。介绍了FMC接口的特点、在STM32中的应用,以及如何在FPGA中实现对FMC协议的支持。包括配置步骤、通信协议的定义、同步机制的建立,以及测试与调试的过程。文 前沿技术 2025年08月28日 50 点赞 0 评论 2343 浏览
新编儿时童话【377】小花猫流浪记之热带雨林205---讨厌‘意思’ 真正的强者,夜深人静时,把心掏出来自己缝缝补补,睡一觉醒来,又是信心百倍。 “切,真没意思,说两句就和好了,翅膀都没有摸一下!”大狐蝠灰灰没有看到预料中的热闹,有些不开心的说讽刺道。 还是前天傍晚那个热闹好看,蛇和老鹰打得真热闹,虽然我和白白的打赌输了,不过打得真热闹,大狐蝠灰灰小脑袋回忆着前天的事情。 “你什么意思?灰灰。” 乌鸦煤球非常欣慰自己将朋友们劝好了,然后听到了大狐蝠灰灰凉凉的话语。 人工智能 2025年08月28日 78 点赞 0 评论 7433 浏览
EAGLE-3投机采样论文阅读 零 阅读基础与可能帮助文档万字综述 10+ 种 LLM 投机采样推理加速方案投机采样EAGLE-1详解精读投机采样EAGLE-2深入研究 一 论文摘要与加速背景详解EAGLE-1论文链接EAGLE-2论文链接EAGLE-3论文链接EAGLE-github链接Training-Time Test (训练时测试),顾名思义,指的是在模型训练过程中进行测试的技术。它 前沿技术 2025年08月28日 86 点赞 0 评论 18114 浏览
Apache Flink——快速部署集群 前言 需要提到 Flink 中的几个关键组件:客户端(Client)、作业管理器(JobManager)和任务管理器(TaskManager)。编写的代码,实际上是由客户端获取并做转换,之后提交给JobManger 的。所以 JobManager 就是 Flink 集群里的“管事人”,对作业进行中央调度管理;而它获取到要执行的作业后,会进一步处理转换,然后分发任务给众多的TaskManager。这 人工智能 2025年08月28日 106 点赞 0 评论 10915 浏览
论文阅读(四)| 软件运行时配置研究综述 笔者链接:扑克中的黑桃A专栏链接:论文精读本文关键词: 运行时配置; 配置理解; 配置缺陷检测; 配置故障诊断; 配置应用引诸位技术同仁:本系列将系统精读的方式,深入剖析计算机科学顶级期刊/会议论文,聚焦前沿突破的核心机理与工程实现。通过严谨的学术剖析,解耦研究范式、技术方案及实证方法, 前沿技术 2025年08月28日 84 点赞 0 评论 11979 浏览
shardindjdbc-complex策略 支持多分片键的复杂分片策略。 配置参数:complex.sharding-columns 分片键(多个); complex.algorithm-class-name 分片算法实现类。 sql和源码 配置 spring: main: allow-bean-definition-overridin 人工智能 2025年08月28日 146 点赞 0 评论 11672 浏览
常见文本分类模型 1. Fasttext 1.1 模型架构 Fasttext模型架构和Word2vec的CBOW模型架构非常相似,下面就是FastText模型的架构图: 从上图可以看出来,Fasttext模型包括输入层、隐含层、输出层共三层。其中输入的是词向量,输出的是label,隐含层是对多个词向量的叠加平均 CBOW的输入是目标单词的上下文,Fasttext的输入是多个单词及其n-gram特 人工智能 2025年08月28日 177 点赞 0 评论 5966 浏览