相关文章

算法交易平台(nautilus_trader)

nautilus_trader是一个高性能、开源的算法交易平台,主要用于构建和执行金融市场的算法交易策略。专注于为量化交易者和金融科技开发者提供低延迟、高吞吐量的交易基础设施。其核心特点包括: 兼容股票、期货、期权、加密货币等多种金融工具的交易场景。通…

Android15音频进阶之exports.lds隐藏指定函数接口(一百二十九)

简介: CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者 博主新书推荐:《Android系统多媒体进阶实战》🚀 Android Audio工程师专栏: Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……】🚀 Android多媒体专栏: 多媒体系统工程师系列【原创干货持续更新中……】🚀 …

修图总监的“手术刀”:精通PS内容识别填充,精准“指导”AI

在人工智能辅助设计的领域中,我们常常探讨一对核心的“对立统一”:一方面是**“AI的自动化”(AIs Automation),它以强大的算力,为我们提供了一键式的、便捷的解决方案;另一方面是“艺术家的控制…

RustDesk本地Window部署实现内网远程控制

文章目录简介RustDesk服务器步骤一:下载步骤二:解压安装步骤三:运行RustDesk ServerRustDesk客户端步骤一:下载步骤二:安装步骤三:对客户端进行配置总结简介 RustDesk是一款基于Rust编程语言开发的免费开源…

框架面试题26介绍下VUE中的父子组件传值?

在 Vue 中,父子组件传值是最基础的组件通信方式,核心通过 Props(父传子) 和 自定义事件(子传父) 实现。以下是详细说明和代码示例: 一、父组件向子组件传值(Props) 核心机制:父组件通过 属性绑定(v-bind 或 :)传递数据,子组件用 props 接收。 1. 子组件定义 Pro…

剪辑总监的“AI配乐师”:用Premiere Pro Remix,智能重构任意时长的配乐

在专业的动态影像叙事中,我们常常探讨一对核心的“对立统一”:一方面是**“剪辑师的时间线”(The Editors Timeline),它的长度由故事的节奏和信息量所决定,是灵活可变的;另一方面是“作曲家的乐…

人 工 智 能 赋 能 情 报 研 究 的 变 革 与 发 展(三)

引用:耿国桐, 卢胜军, 雷帅, 汤珊红, 赵柯然, 杨湘云. 人工智能赋能情报研究的变革与发展[J].情报学进展,2024,15(00):278-317. 3 业务视角下人工智能赋能情报研究的进展 需求牵引与技术推动是情报研究长期以来所坚持的两个基本原则。 人工智能赋能情报研究本质也是 “…

框架面试题27什么是poi文件上传

POI文件上传是指利用 Apache POI(Poor Obfuscation Implementation) 库在Java应用中处理用户上传的Excel文件(.xls或.xlsx)的技术流程。它涵盖从前端文件上传到后端解析的全链路操作,核心是解析Excel数据并转换为业务可用的结构化数据(如对象列表、数据库记录)。 一、完…

八、原理解析

文章目录1. Profile 功能1.1 application-profile功能1.2 Profile条件装配功能1.3 profile分组2. 外部化配置2.1 外部配置源2.2 配置文件查找位置2.3 配置文件加载顺序2.4 指定环境优先,外部优先,后面的可以覆盖前面的同名配置项3. 自定义 starter3.1 st…

MySQL多表JOIN的禁忌:为什么90%的DBA都反对使用?

想象一下,你正在组装一台复杂的机器,需要从10个不同的箱子中找零件。每次组装都要打开所有箱子翻找——这就是多表JOIN在MySQL中的真实写照!今天,我将揭示为什么数据库专家普遍反对使用多表JOIN,以及如何用更高效的方式…

老码农和你一起学AI:Python系列-Matplotlib 核心架构

在数据可视化领域,Matplotlib 就像一位全能的画家 —— 它能画出折线图、柱状图等基础图表,也能创作热力图、3D 图等复杂作品。但要真正用好这位 “画家”,首先得理解它的 “创作工具”:Figure 与 Axes 对象的关系、绘图的基本流程…

Go语言实战案例-滑动窗口最大值

在高性能计算、数据分析、监控系统等应用中,实时处理数据流是一项基础能力。其中一个典型的需求是:在一个不断移动的区间(窗口)内,快速求出当前区间的最大值。这就是我们今天要实现的算法——滑动窗口最大值(Sliding Window Maximum)。 一、问题描述与示例 给定一个整数…

MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法(GA)优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例(含模型描述及示例代码)

目录 MATLAB实现基于GA-CNN-BiLSTM-Attention遗传算法(GA)优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例... 2 项目背景介绍... 2 项目目标与意义... 3 1. 提高多变量时序预测的准确性... 3 2. 弥补传统方法的局限性... 3 3. 提高模型…

【模型之美】12、LangChain记忆系统全攻略:让AI精准记住关键信息的7大策略

引言:为什么AI需要“聪明的记忆”? 在与AI对话时,你是否遇到过这样的尴尬: 聊了10分钟后,AI忘了你提到的“过敏体质”; 反复提及的订单号,AI每次都要重新询问; 长对话中,早期重要信息被“遗忘”,导致回答脱节。 传统对话系统要么“记不住”(无记忆),要么“记太杂…

MySQL Log Buffer:数据库写入速度提升10倍的秘密武器

你是否好奇MySQL如何在高并发场景下保持惊人的写入性能?当1000个用户同时下单时,数据库如何避免被写入请求压垮?答案就是Log Buffer!这个看似简单的内存区域,却是MySQL性能优化的关键所在。今天,我将为你揭…

LLM - AI Agent 五大工作模式详解:构建智能体核心机制

文章目录Pre概述一、提示链 (Prompt Chaining):分步拆解的思维链二、路由 (Routing):动态决策的智能交换机三、并行化 (Parallelization):高效执行的并发引擎四、协调者-工作者 (Orchestrator-Workers):分层管控的军事架构五、评估…

LeetCode第353题_贪吃蛇游戏

LeetCode 第353题:贪吃蛇游戏 📖 文章摘要 本文详细解析LeetCode第353题"贪吃蛇游戏",这是一道考察数据结构设计和游戏逻辑的中等难度题目。文章提供了基于双端队列和哈希集合的解法,包含C#、Java、Python三种语言实现…

Go语言中 map[interface{}]interface{} 转换为 map[string]string 的实用技巧

Go语言中 map[interface{}]interface{} 转换为 map[string]string 的实用技巧 在使用 Go 语言解析如 YAML、TOML 等配置文件时,开发者经常会遇到这样的数据结构: map[interface{}]interface{}这种结构类型虽然灵活,但在实际开发中&#xff0c…

20 SAP CPI ProcessDirect 适配器

使用 ProcessDirect 适配器(发送方和接收方)可以通过降低延迟和网络开销在集成流之间建立快速直接的通信,前提是这两个流在同一租户中都可用。 ProcessDirect 发送方适配器:如果使用 ProcessDirect 适配器来使用其他集成流中的数据,则将集成流视为使用者集成流。在这种情…

三生原理的生成规则对应八卦爻位变化的“乘承比应”关系?

AI辅助创作:《论三生原理》通过数学建模将八卦爻位变化的"乘承比应"关系转化为动态生成规则,形成数理逻辑与易学象数的跨学科映射。具体对应关系如下:一、爻位动态与参数联动 ‌1.阴阳爻变与素数生成‌阴爻(⚋&#xff…