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什么是拓扑？
1.3.5道路…
鸿蒙进阶篇-状态管理之@Prop@Link
大家好啊，这里是鸿蒙开天组，今天我们来学习状态管理。
开始组件化开发之后，如何管理组件的状态会变得尤为重要，咱们接下来系统的学习一下这部分的内容
状态管理机制
在声明式UI编程框架中，UI是程序状态的运行结果&a…
Linux笔记---进程：进程状态
1. Linux中的进程状态 上图是操作系统学科中，对进程状态的分类。但是这样细致的划分是在操作系统的设计层面上做的，其中的很多细节，用户其实不必关心。
在Linux操作系统中，面向用户层面，对进程状态做了如下的划分&am…
预训练模型与ChatGPT：自然语言处理的革新与前景
目录
一、ChatGPT整体背景认知
（一）ChatGPT引起关注的原因
（二）与其他公司的竞争情况
二、NLP学习范式的发展
（一）规则和机器学习时期
（二）基于神经网络的监督学习时期
&…
_FYAW智能显示控制仪表的简单使用_串口通信
一、简介 该仪表可以实时显示位移传感器的测量值，并可设定阈值等。先谈谈简单的使用方法，通过说明书，我们可以知道长按SET键可以进入参数选择状态，按“↑”“↓”可以选择该组参数的上一个或者下一个参数。 从参数一览中可以看到有…
使用猴子补丁对pytorch的分布式接口进行插桩
训练脚本：
from torchvision.datasets import MNIST
from torchvision.transforms import ToTensor
from torch import nn
import torch
import torch.distributed as dist
from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP
from torch.utils.data.d…
第三十四篇 MobileNetV1、V2、V3模型解析
摘要
这篇文章将 MobileNetV1、V2、V3汇在一起，解析移动端网络的结构。MobileNet系列的模型是非常经典的模型，值得深入研究一番。
MobileNetV1、V2、V3是MobileNet系列的三个重要版本，它们均针对移动和嵌入式设备进行了优化，具有轻量化、高效能的特点。以下是这三个模型的…
Ubuntu下安装Qt
1.如图1所示，在Index of /archive上下载安装包； 图1
2.将图1安装包下载好之后，通过共享文件夹的方式拷贝到ubutntu，如图2所示； 图2
3.如图3所示，执行chmod x qt-creator-opensource-linux-x86_64-10.0.2.…
项目实战：基于Vue3实现一个小相册
相册的示例效果图 注意看注释... 要实现图片的相册效果，图片命名可以像{img1.jpg,img2.jpg,img3.jpg}类似于这种的命名方式。 CSS部分：
<style>/* 伪元素选择器，用于在具有clear_ele类的元素内部的末尾添加一个新的元素 */.clear_ele:…
阅读《先进引信技术的发展与展望》识别和控制部分_笔记
阅读《先进引信技术的发展与展望》定装和探测部分_笔记
阅读《先进引信技术发展与展望》微小型、多功能、坑干扰与未来发展方向部分_笔记
基本信息
题名：先进引信技术的发展与展望
作者： 张合;戴可人
发表时间：2023-07-20 可装定、可探测…
从0到1部署Tomcat和添加servlet（IDEA2024最新版详细教程）
本文不仅细化了每一个步骤，实现了从0到1部署Tomcat和添加servlet。还针对IDEA2024版和以前的版本在部署上的区别，做了详细介绍，尤其是add framework support部分。与此同时，针对控制台中文乱码问题，本文也给出了详细解…
【C++知识总结2】C++里面的小配角cout和cin
一、引入
第一个关于输入输出的C代码
#include<iostream>
// std是C标准库的命名空间名，C将标准库的定义实现都放到这个命名空间中
using namespace std;
int main()
{cout<<"Hello world!!!"<<endl;return 0;
}
1. 使用cout标准输出…
docker基础命令
目录 1、docker拉取镜像
2、查看镜像
3、运行镜像
4、查看容器
5、停止、启动、容器和删除容器
6、进入容器
7、删除镜像
8、保存镜像
9、加载镜像
10、镜像标签
11、制作镜像
12、镜像上传 1、docker拉取镜像
docker pull 用户名/镜像名:tag不加tag(版本号) 即…
51c深度学习~合集8
我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12491632
#patchmix
近期中南大学的几位研究者做了一项对比学习方面的工作——「Inter-Instance Similarity Modeling for Contrastive Learning」，主要用于解决现有对比学习方法在训练过程中忽略样本间相似关系…
：形参、实参与返回值)
【C语言】连接陷阱探秘(3)：形参、实参与返回值
目录
一、形参的 “迷障”
1.1. 定义与功能
1.2. 类型不匹配
1.3. 数量不一致
1.4. 顺序不一致
1.5. 数组形参退化
二、实参的 “暗礁”
2.1. 定义与功能
2.2. 求值顺序 “谜题”
2.3. 悬空指针 “深渊”
三、返回值的 “陷阱”
3.1. 定义与功能
3.2. 陷阱与缺陷 …
MCSA --- make coding simple again
先上视频，30行代码（含空行），只用内置模块，实现绘图与其他控件混合布局。 进一步就可以实现如下“虚拟示波器”演示： from tkinter import *
import time
import mathdef btn():print(btn pressed)win Tk()…