最近想移植个LVGL玩玩，发现文件实在是太多了，加的手疼都没搞完，实在不想搞了就去找脚本和工具，基本没找到一个。。。。。。 主要是自己也懒得去研究写脚本，偶然搜到了一个博主写的脚本，原博客地址:https://blog.csdn.net/riyue2044/article/details/13942
前言：最近几天有好几个小伙伴玩WPF，遇到不同页面，不知道要怎么传递消息。于是，我今天就来演示一个事件聚合器的玩法，采用prism框架来实现。作为福利，内容附带了主页面打开对话框时候直接通过参数传递消息的一个小例子，具体请自行围观。 以下内容，创建wpf项目以及引用prism和实现依赖注入等细节，可
本教程在前述教程（DashVector + ModelScope玩转多模态检索）的基础之上，基于DashScope上新推出的ONE-PEACE通用多模态表征模型结合向量检索服务DashVector来对多模态检索进行升级，接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。 DashVector + ModelS
这个难度有些大，有两个policy，一个负责更新策略，另一个负责提供数据，实际这两个policy是一个东西，用policy1跑出一组数据给新的policy2训练，然后policy2跑数据给新的policy3训练，，，，直到policy（N-1）跑数据给新的policyN训练，过程感觉和DQN比较像，
好家伙，爬虫来了 爬虫，这玩意，不会怎么办， 诶，先抄一份作业回来 1.别人的爬虫 Python爬虫史上超详细讲解（零基础入门，老年人都看的懂）_ChenBinBini的博客-CSDN博客 # -*- codeing = utf-8 -*- from bs4 import BeautifulSoup
编辑顶点的N种玩法 针对特定的形状进行编辑 选中形状 -> 右键 -> 编辑顶点 如果【编辑顶点】是灰色的，需要上网下一个 office clean touris，清理一下 合并形状：多个形状，变成一个形状 编辑顶点：一个形状，点对点调整，变成另一种形状 顶点编辑 平滑顶点：两个控点必须在一条水平线
一：背景 1.讲故事 前几天 B 站上有位朋友让我从高级调试的角度来解读下 .NET7 新出来的 AOT，毕竟这东西是新的，所以这一篇我就简单摸索一下。 二：AOT 的几个问题 1. 如何在 .NET7 中开启 AOT 功能 在 .NET7 中开启 AOT 非常方便，先来段测试代码。 interna
## 一：背景 ### 1. 讲故事 前段时间训练营里有朋友问 `内存映射文件` 是怎么玩的？说实话这东西理论我相信很多朋友都知道，就是将文件映射到进程的虚拟地址，说起来很容易，那如何让大家眼见为实呢？可能会难倒很多人，所以这篇我以自己的认知尝试让大家眼见为实。 ## 二：如何眼见为实 ### 1.
上一篇文章[《如何用窗口函数实现排名计算》](https://www.cnblogs.com/powertoolsteam/p/17627928.html)中小编为大家介绍了窗口函数在排名计算场景中的应用，但实际上窗口函数除了可以进行单行计算，还可以在每行上打开一个指定大小的计算窗口，这个计算窗口可
摘要：华为云API Explorer为开发者提供一站式API解决方案统一平台，集成华为云服务所有开放API，支持全量快速检索、可视化调试、帮助文档、代码示例等能力，帮助开发者快速查找、学习API和使用API开发代码。 本文分享自华为云社区《10大功能特性，助力开发者玩转华为云API Explorer
扫雷游戏相信很多人都从小玩过，在那个电脑游戏并不多的时代，扫雷成为玩的热度蛮高的一款游戏之一，然而就在有一次，接触到了一次不寻常的扫雷过程，使得后来我也有了这个冲动，也来做一次。通过动态调试，逆向和C来写一个扫雷辅助工具从而提高逆向与编码技能。
实际工程中，很多时候需要做到工程的分散，尤其是涉及到保密的源码模块。这里以Qt Quick为例基于cmake演示一遍工程的多项目化。
一：背景 1. 讲故事 最近在分析dump时，发现有程序的卡死和WeakReference有关，在以前只知道怎么用，但不清楚底层逻辑走向是什么样的，借着这个dump的契机来简单研究下。 二：弱引用的玩法 1. 一些基础概念 用过WeakReference的朋友都知道这里面又可以分为弱短和弱长两个概念
一：背景 1. 讲故事 在dump分析的过程中经常会看到很多线程卡在Monitor.Wait方法上，曾经也有不少人问我为什么用 !syncblk 看不到 Monitor.Wait 上的锁信息，刚好昨天有时间我就来研究一下。 二：Monitor.Wait 底层怎么玩的 1. 案例演示 为了方便讲述，先
你好呀，我是歪歪。 前几天遇到一个生产问题，同一个数据在数据库里面被插入了两次，导致后续处理出现了一些问题。 当时我们首先检讨了自己，没有做好幂等校验。甚至还发现了一个低级错误：对应的表，针对订单号，这个业务上具有唯一属性的字段，连唯一索引都没有加。如果加了唯一索引，也不至于出现落库两次的情况。 然
通过大模型来实现多个智能体进行游戏对局这个想对已经比较成熟了无论是去年惊艳的斯坦福小镇还是比如metaGPT或者类似的框架都是使用智能体技术让大模型来操控，从而让大模型跳出自身“预测下一个token”的文字功能去探索更多的应用落地可能性。不过一直没有真正操作过，直到前段时间看到一个新闻《和GPT-4
一家企业如何在波涛汹涌的市场浪潮中站稳脚跟？一个团队如何快速识别风险发现机遇，成为行业的标杆？市场瞬息万变，如何准确地响应市场动向，紧跟用户需求？这些问题，已成为企业发展乃至生存的重要保障。尽管市场和用户对于不同的企业的要求不尽相同。但对于产品、技术为导向的企业来说，自主研发能力的强弱直接反映了企业
一哥们出条sql题给我玩，将下面sql改成不使用keep分析函数的写法。 select deptno, ename, sal, hiredate, min(sal) keep(dense_rank first order by hiredate) over(partition by deptno)
其实KL散度在这个游戏里的作用不大，游戏的action比较简单，不像LM里的action是一个很大的向量，可以直接用surr1，最大化surr1，实验测试确实是这样，而且KL的系数不能给太大，否则惩罚力度太大，action model 和ref model产生的action其实分布的差距并不太大 i
前言 现如今AI技术和应用的发展可谓是如火如荼，它们在各个领域都展现出了巨大的潜力和影响力。AI的出现对于我们这些普通人而言也是影响匪浅，比如说使用AI工具GPT来写文档查问题、使用AI辅助编程工具帮助我们写代码、并且可是使用AI来实现人工客服等。那么普通人如何学习AI呢？别再当别人的韭菜了，今天大
