#1024程序员节

通过“采集—分析—处置”的智能化流程，系统既实现了对水务运行状态的全方位感知与精准预警，又全面提升了应急处置的效率与规范性，为水务系统的安全与稳定运行提供了坚实支撑。

系统调用是操作系统内核提供的服务接口，用户程序通过软中断或专用指令（如int0x80/syscall）从用户态切换到内核态执行。主要功能包括：1）错误处理（如strerror/perror）；2）内存管理（mmap/brk）；3）文件操作（open/read/write）；4）进程控制（fork/exec）；5）信号处理（signal/kill）；6）进程间通信（pipe/shmget）；7）网络通信（socket/bind）；8）线程管理（pthread_create）。系统调用实现了用户程序与硬件资源

本文系统地介绍了C++中继承的核心概念与应用。主要内容包括：继承的基本概念与定义方式，基类与派生类的转换规则，继承作用域的处理机制，派生类默认函数的生成规则，以及继承与友元、静态成员的关系。重点探讨了多继承与菱形继承问题的解决方案，并对比分析了继承与组合的设计优劣。文章通过具体代码示例，详细说明了public/protected/private继承的访问控制差异，虚函数实现多态的原理，以及派生类构造/析构函数的调用顺序。最后总结了继承在代码复用、接口设计和多态扩展中的实际应用场景。

汽车配置信息数据是连接汽车生产、销售、使用及后市场服务的核心纽带，对不同主体均具有不可替代的价值。对消费者可辅助决策，规避风险，对车企可指导研发，优化生产，对经销商可精准销售，提升转化，对后市场可匹配服务，规范行业。本分享数据整合了汽车之家、懂车帝两个平台的汽车数据，覆盖1999-2025年4月各类型汽车的车型配置、价格与技术参数等，适用于车型对比、产品页内容丰富化、长尾关键词挖掘与汽车电商/内容运营的数据支撑。数据名称：汽车之家、懂车帝汽车配置信息数据库。2、汽车之家汽车配置数据概览。

Pip install ultralytics numpy==1.26.1 torch==2.8.0总而言之，一定要指定你必须要使用的版本，否则pip会直接给你下载兼容ultralytics的最新的torch， 这个torch可就未必兼容你的jetpack了。还没有装tensorrt, 这个网址里是找不到的，但是jetpack已经给你装过了，在/usr/lib/python3.10/dist-packages, 软链接过去，注意换成自己的路径。# 设置一下路径变量，注意先进入你要配置的conda虚拟环境。

广泛用于iOS风格的选择界面（比如选择日期、时间、选项等）。支持滚轮滑动选择（类似iPhone设置里的时间/日期选择器）是Flutter框架中非常核心的一个。它有好几个参数，可以一个一个去试试，看效果。可自定义内容（不限于文字）

模型重复、论文相似在所难免。数模社提供作品最多也就是几百支队伍可以看到，现在95%的队伍都使用AI，也就意味着有3000支队伍都在参考AI给出的模型。Ø2024年国赛，对于双目标优化模型求解算法，在无AI时代智能算法、NSGA-II（非显性排序遗传算法II）、MOPSO（多目标粒子群优化）等看起来高大上的模型。MathorCup妈杯大数据竞赛，题目简单【国赛难度的0.5】，比赛时长一周，获奖率高(50%)，可以看做2025年下半年最容易获奖的中文数模竞赛，本文将为大家带来赛题浅析，以帮助大家尽快选题。

注：顺序表的接口可以采用传值传参和传址传参两种方式，传值传参时形参是实参的临时拷贝，会有额外的空间消耗，传址传参则是传入结构体的地址，相较于传值传参，更推荐使用传址传参。线性表是一种在实际中广泛使用的数据结构，常见的线性表：顺序表、链表、栈、队列、字符串...但在物理结构上不一定是连续的，线性表在物理上存储时，通常以数组或链式结构的形式存储。注：静态顺序表的空间是固定的空间给少了可能不够用，空间给多了可能会浪费。相较于静态顺序表，更推荐使用动态顺序表。2.动态顺序表：使用动态开辟的数组存储元素。

函数重载是C++多态性的重要体现，通过深入理解名称修饰规则、调用约定和重载解析过程，可以编写出更加灵活和健壮的代码。在实际开发中，要注意避免歧义调用，合理设计函数接口，并充分考虑与模板、继承等特性的交互作用。掌握函数重载不仅有助于通过技术面试，更是提升C++编程能力的关键一步。建议通过实际项目不断练习，加深对这一重要特性的理解和运用。

推荐使用压缩版：1.解压文件（解压路径不能出现中文）2.在解压目录(安装目录)下：3.修改配置文件my.ini4.配置环境变量将bin路径填入系统变量Path5.初始化mysql以管理员身份运行cmd记录下初始密码6.安装mysql服务重新打开cmd管理员命令窗口，启动服务7.登录mysql8.修改临时密码卸载MySQL：删除解压目录即可。

EulerOS(NPU)安装llamafactory教程CANN安装教程GCC安装教程

第一个参数绑定自定义事件名,第二个参数传值给父组件,父组件在使用自定义事件接收传值。:父组件在子组件占位符上绑定自定义属性,子组件通过。:父组件在子组件占位符上绑定。来调用子组件中对外暴露的方法。并导出,并在组件中导入,接收数据,最后可以使用。中更改state数据的。select下拉菜单。属性.并在事件中通过。

深度聚类（Deep Clustering）是 2025 年工业界落地最迅猛的无监督技术之一。它把「表示学习」与「聚类」两个任务放在同一个神经网络里联合优化，让网络自己学出「适合聚类」的特征，再用 K-means 等经典算法完成分组。相比传统 K-means 直接在高维原始数据上迭代，深度聚类把维度灾难、噪声冗余、线性不可分等问题一次性打包解决。

本文介绍了有关C、C++中大小端机的问题，快来检测一下你的机器是大端机还是小端机！

ss00:00:05：指定从输入文件的第5秒开始处理。时间格式可以是秒数(如5)，也可以是时:分:秒(如00:00:05)。FFmpeg是一个处理音频/视频非常强大的框架，可以对音频/视频进行灵活的操作。ffmpeg[全局选项]{[输入文件选项]-i输入_url_地址}…-ccopy：关键参数。它指示FFmpeg对流进行流复制，而不是重新编码。{[输出文件选项]输出_url_地址}…时间参数支持时:分:秒.毫秒格式。

当前吉利汽车研究院人工智能团队承担了吉利汽车座舱 AI 智能化的方案建设，在和阿里云的合作中，基于星睿智算中心 2.0 的 23.5EFLOPS 强大算力，构建 AI 混合云架构，面向百万级用户的实时推理计算引入阿里云函数计算的 Serverless GPU 算力集群，共同为智能座舱的交互和娱乐功能提供大模型推理业务服务，涵盖的场景如针对模糊指令的复杂意图解析、文生图、情感 TTS 等。

另外，没残损的图片可能比有残损的多好多，要是模型光看这些“没问题”的图，最后可能就偷懒只认“没残损”，漏了真正有问题的，所以得想办法平衡数据，比如多复制点有残损的图，或者少用点没残损的图，这才是这个问题的关键。严重超额的样本只占3%，要是直接建模，模型很可能只认“合理诉求”，漏了严重超额的，所以得想办法处理——比如用SMOTE造点“严重超额”的假样本，或者调模型的class weight，给严重超额的样本更多“权重”，让模型重视它。另外，像运单号这种跟赔付金额没关系的特征，得删掉，不然会干扰模型。

鸿蒙分布式笔记应用开发实践本文详细介绍了基于HarmonyOS分布式能力开发跨设备协同笔记应用的全过程。应用通过分布式软总线、数据管理和任务调度三大核心技术，实现手机、智慧屏和手表间的文档无缝流转与协同编辑。文章从鸿蒙分布式架构解析入手，详细讲解了开发环境搭建、分布式数据模型定义、任务迁移逻辑实现等关键环节，并提供了资产文件同步等实用代码示例。该案例充分体现了鸿蒙"一次开发，多端部署"的理念，为开发者提供了分布式应用开发的完整实践指南。

Dubbo的超时与重试配置是保障分布式服务稳定性的关键环节，在VSCode中通过实现层级化配置（全局-接口-方法），可灵活适配不同业务场景。配置时需注意：消费者端优先级高于提供者端，重试次数需结合接口幂等性设置，同时通过VSCode的插件校验与日志调试确保配置生效。掌握这些技巧后，开发者能有效避免服务调用中的超时阻塞与瞬时故障影响，提升Dubbo微服务的可靠性。

预上线流程要点：提前通知各团队负责人，严格检查PR代码消除调试痕迹和非必要改动；重点核查第三方凭证的生产环境适配性和余额状态；处理数据库结构调整和数据变更；合并PR后重启服务器并协调其他开发上线；最后通知前端代码更新并告知产品运营和开发组长上线完成。流程注重代码审核、环境适配和团队协作，确保发布质量。

原文出处：拓端抖音号@拓端tecdat2025年电商行业正上演“冰火两重天”：有的商家靠AI让业务收入飙92%，有的却还在为私域复购率低于3%发愁；快手8月销售热度冲45.35%，9月就掉到4.41%，直播流量波动让不少团队措手不及。这背后，是“技术赋能+场景细分”的新规则已成型——AI不再是“试水工具”，私域不是“补充渠道”，直播也不是“随便播播就能卖”。

本文介绍了网络传输中UDP和TCP协议的关键特性及应用，像UDP无连接、不可靠传输和面向数据报，TCP有连接、确认应答、超时重传等机制实现的可靠传输和面向字节流等等

对于Mac设备建议选择7B或13B参数量级，过大的模型可能导致内存溢出。使用llama.cpp工具进行4-bit量化处理，将原始FP16模型转换为GGUF格式以降低显存占用。建议将频繁调用的模型部件缓存至RAMdisk，可减少约15%的加载延迟。最终部署时考虑使用量化后的GGML模型配合llama.cpp的BLAS加速。启用FlashAttention可提升20%以上推理速度，需安装flash-attn的Mac定制版本。量化后模型大小可缩减至原始尺寸的30%左右，显著提升在Mac设备上的推理速度。

压缩后数据大小$D_{\text{compressed}}$可降至原大小$D_{\text{original}}$的30%-50%，即：$$D_{\text{compressed}}=k\timesD_{\text{original}}\quad\text{其中}\quadk\approx0.3\text{到}0.5$$这直接降低传输时间$T$，减少网络负载。实测案例显示，在典型查询中，数据传输量减少40%-60%，查询时间缩短30%以上。