本文介绍基于ENVI软件，实现对Landsat 7遥感影像加以大气校正方法的地表温度反演操作~
在大的工作环境以及普遍的生活压力下。对以后充满了迷茫。 尤其是30多岁以后的人生。 中年的危机与焦虑如何避免？ 职场的规划与路线怎么制定？ 生活的压力与焦灼如何解决？ 家庭的压力..... 其实主要还是职场的规划。人，一般来说，对于百分之九十九以上的人，都是要工作的。那么在国内这样的中年危机普遍存在
题目大意 对于一个正整数N，需要找到三个不同的数字A，B，C，使得三个数当中任意两个数字相乘都是N的约数，另外还要使得A，B，C三个数字乘积是N的整数倍数。最后输出三个数字（如果有多种组合，输出任意一种即可），如果找不到满足条件的则输出-1。 思路 注意到1必然是其中一个约数，另外我们可以注意到素数
题目大意 给定一个正整数N，其序列为[1, 2, 3, ..., N]，找到一个长度最大的连续子列，使得其所有元素取与运算的结果为正（最终输出只需要输出最大长度即可）。 思路 刚开始可能并不好注意到，可以举一些小的样例来找规律。比如2：1 & 2 = 0，不满足条件，所以只能取长度为1的数组[1]或
题目大意 有红绿蓝三种颜色，三种颜色当中任意两个颜色混合都可以产生出一个新的颜色（然而混合产生的颜色不能与任何其它的颜色进行混合）。输入三个整数，分别代表红色，绿色，蓝色的颜色个数（每次混合各消耗一个颜色数目），求出能获得的最大颜色数量。 思路 举几个样例找找规律。比如说（1，1，0），原本有两种颜
记得大一学Python的时候，有一个题目是判断一个数是否是复数。当时觉得比较复杂不好写，就琢磨了一个偷懒的好办法，用异常处理的手段便可以大大程度帮助你简短代码（偷懒）。以下是判断整数和复数的两段小代码： 相信看到这里，你也有所顿悟，能拓展出更多有意思的方法~
背景 大概2018年时曾经突击学习过一段时间IPV6 当时没太有写文档的习惯,导致这边没有成型的记录了. 今天又有项目要求使用IPV6, 想了想就将之前学习的部分 还有想继续学习提高的部分进行一下总结. 因为自己不是科班网工出身,总结的可能有所偏颇. 第一部分IPV6与IPV4的区别 IPV6和IP
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1734939411718338257&wfr=spider&for=pc 作者：电子创新网张国斌 2nm、GAA、3D封装、chiplet、异构....近年来，随着半导体工艺的进步，单颗IC的晶体管数量已经从百亿向千亿甚至万亿数量发
https://zhidx.com/p/349745.html 苹果公司躺吃Lighting接口红利十年后，突然一个“Deadline”砸到了自己头上。 年前，欧盟已经正式通过新规，以后手机想在欧盟范围内卖，就必须要用Type-C充电接口，这项规定的执行时间是2024年12月28日。 新规通过后，苹
https://zhuanlan.zhihu.com/p/33411449 ARM big.LITTLE Processing with ARM Cortex-A15 & Cortex-A7 --Improving Energy Efficiency in High-Performance Mobi
我们平时使用Linux的时候经常遇到这样一个问题，举例有这样一种情况：执行命令 $ cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak 这里面有个问题，明明 /etc/apt/sources 这几个字都是一样的，为什么要打两遍？这样的还算短了，要是更
http://bigbully.github.io/Dapper-translation/ 作者：Benjamin H. Sigelman, Luiz Andr´e Barroso, Mike Burrows, Pat Stephenson, Manoj Plakal, Donald Beaver,
https://tidb.net/blog/4b5451bb?utm_source=tidb-community&utm_medium=referral&utm_campaign=repost#%E5%8F%82%E8%80%83%E8%B5%84%E6%96%99 很喜欢TiDB的设计哲学，比如，
GMP大数库学习 了解 大数库 在网络安全技术领域中各种加密算法的软件实现始终有一个共同话题是如何在普通的PC机上实现大数运算。普通的PC机内部字长最多时32位或64位，但各种加密算法中为了达到一定安全强度，都要求在128位、512位或1024位字长下进行加减乘除等数学运算，这叫做“大数运算”。 在
嬗变：大语言模型带来的人工智能新纪元 | CCCF精选 盖茨说：大语言模型创新的影响力可以与20世纪60年代的微处理器、80年代的个人电脑、90年代的互联网和21世纪初的苹果手机媲美。 大模型的创新 大语言模型是人工智能领域自然语言处理的一部分。在大语言模型出现之前，自然语言处理主要依赖循环神经网络
文章学习：外滩大会 | 金智塔科技首席科学家郑小林教授出席大会探讨金融大模型落地新挑战 大模型的构建非常依赖算料、算力，对高校而言，从模型合规性、隐私保护的角度去做研究是很好的切入点。依托浙大科研团队，金智塔科技在大模型的研究中发现绝大多数的数据都分布在客户手中，比如金融机构场景建设需要用到政务数据
跟大家分享一份由唯品会资深技术专家，著名开源项目springSide作者——“江南白衣”，结合自己近20年软件开发、架构经验，深度总结的，针对高并发、海量数据场景下的一份性能调优手册（曾在Qcon分享），其内容涵盖微基准测试、JVM、并发与锁等主题方向上的调优笔记，内容含金量很高，大家一定看到最后，相信会对大家有所帮助或启发！
随着大模型参数规模的不断增长，在有限的算力资源下，提升模型的推理速度逐渐变为一个重要的研究方向。常用的推理加速框架包含lmdeploy、FasterTransformer和vLLM等。 一.lmdeploy推理部署 lmdeploy由上海人工智能实验室开发，推理使用C++/CUDA，对外提供pyth
前言 大家好！我是sum墨，一个一线的底层码农，平时喜欢研究和思考一些技术相关的问题并整理成文，限于本人水平，如果文章和代码有表述不当之处，还请不吝赐教。 作为一名从业已达六年的老码农，我的工作主要是开发后端Java业务系统，包括各种管理后台和小程序等。在这些项目中，我设计过单/多租户体系系统，对接
