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在 Flutter 项目中将 Hive 作为数据库与 Provider 集成

什么是Hive？ Hive 是一个 No-SQL 轻量级和快速键值数据库解决方案，它是跨平台的（在移动设备、桌面和 Web 上运行）并且是用纯 Dart 编写的。与不支持 Flutter web 的 sqflite 相比，这使其具有立竿见影的优势——Hive 具有任何原生依赖项，因此它可以在 web 上无缝运行。 深入了解何时以及为什么应该使用 hive。 据统计，在写入或删除方面

人工智能 2025年05月07日 133 点赞 0 评论 9776 浏览

正弦交流电的三要素

正弦电流的波形i=Imsin（ωt+φ） 式中　Im——幅值；　　　 φ——初相位；　　　 ω——角频率。 幅值、初相位和角频率统称为正弦量的三要素。正弦量在任一瞬间的值称为瞬时值，已知正弦量的三要素，即可确定正弦量的瞬时值。 （1）幅值 正弦量瞬时值中的最大值称为幅值，表示交流电的强度，用Im表示。 （2）角频率 在单位时间内正弦量变化的角度称为角频率，反映了正弦量的变化快慢程度，用W表示，单位

人工智能 2025年05月07日 169 点赞 0 评论 6068 浏览

【读论文】AlexNet （ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks）

这是一片十年前的文章（2012年），让我们回到十年前来看看Alex小哥、Hinton大佬和他的小伙伴们是怎么设计神经网络的。 论文下载地址： 李沐老师的精读视频：

人工智能 2025年05月07日 57 点赞 0 评论 3471 浏览

3.第三学段

 经历用字母表示数的过程，认识自然数的一些特征，理解小数和分数的意义； 能进行小数和分数的四则运算，探索数运算的一致性； 形成符号意识、运算能力、推理意识。 探索几何图形面积和体积的计算方法，会计算常见平面图形的周长和面积，会计算常见立体图形的体积和表面积； 能用有序数对确定占的位置，进一步认识图形的平移、旋转和轴对称；  形成量感、空间观念和几何直观。 经历收集、整理和表达数据的过

人工智能 2025年05月07日 178 点赞 0 评论 9117 浏览

中级经济师经济基础部分考点梳理（17）

-写给报考中级经济师的小伙伴们   2022年10月30日 周日 深圳 晴1118/1000  【主题】经济学常识 【字数】1349 离中级经济师考试不到2周，大家准备得如何？哈哈，我还是按照我的节奏来梳理考点吧。 今天的简文将分享经济基础第25章“抽样调查”考点的梳理，这一章的考点共11个，分别如下： 1、抽样调查的基本概念 2、概率抽样和非概率抽样（含义、特点、非概率抽样的4个方法） 3、抽

人工智能 2025年05月07日 50 点赞 0 评论 20070 浏览

读《决战大数据》的自我认知

本打算是死磕这本《决战大数据》，今天的感觉也是要被这本书磕死，本打算着想要探秘大数据的应用之谜，而自从翻开这本书后，感觉是一直被教育着，如何成为一名合格的数据分析师，本希望能获取一些大数据工作原理的一些浅薄知识，以补不足，那晓得这里面大多数是作者的工作经验的分享与总结，感觉上又是一次与沉没成本相互纠结的抉择，哎…… 《决战大数据》 先总结一下今天的认知吧，好在是，每天都能进步一点点，

人工智能 2025年05月04日 106 点赞 0 评论 10846 浏览

Flask框架——基于Celery的后台任务

上篇文章我们学习了Flask框架——MongoEngine使用MongoDB数据库，这篇文章我们学习Flask框架——基于Celery的后台任务。 Celery 在Web开发中，我们经常会遇到一些耗时的操作，例如：上传/下载数据、发送邮件/短信，执行各种任务等等。这时我们可以使用分布式异步消息任务队列去执行这些任务。 Celery是一款非常简单、灵活、可靠的分布式异步消息队列工具，可以用于处理大量

人工智能 2025年05月04日 64 点赞 0 评论 15513 浏览

大数据之Flink

1、流计算的基本概念 1.1 批处理与流处理 在大数据处理领域，批处理与流处理一般被认为是两种截然不同的任务，一个大数据框架一般会被设计为只能处理其中一种任务。比如，Storm 只支持流处理任务，而 MapReduce、Spark 只支持批处理任务。 通过灵活的执行引擎，Flink 能够同时支持批处理任务与流处理任务。在执行引擎层级，流处理系统与批处理系统最大的不同在于节点间的数据传输方式。 如下

人工智能 2025年05月04日 86 点赞 0 评论 11932 浏览

为什么将大文件进行切片，比上传整个文件提升上传效率

1、假设一下子上传一个十几个G的大文件到服务器，对方服务器的剩余空间有可能装不下；将大文件进行切片，那上传的时候，对方就会以分片的形式进行储存。假设对方有多台服务器，其他切片还会分布式存储到别的机器上。不同机器上的切片还会进行切片的备份。理论上来说，提升了上传的稳定性和可靠性。 2、切片的工作是客户端做的，一个切片（block）默认大小为128兆。可以用128兆来区分是大文件还是小文件。 3、客户

人工智能 2025年05月04日 92 点赞 0 评论 2206 浏览

自编码器 AE（AutoEncoder）程序

原文链接 1.程序讲解 （1）香草编码器 在这种自编码器的最简单结构中，只有三个网络层，即只有一个隐藏层的神经网络。它的输入和输出是相同的，可通过使用Adam优化器和均方误差损失函数，来学习如何重构输入。 在这里，如果隐含层维数（64）小于输入维数（784），则称这个编码器是有损的。通过这个约束，来迫使神经网络来学习数据的压缩表征。 input_size = 784 hidden_size = 6

人工智能 2025年05月02日 36 点赞 0 评论 3111 浏览