在平时开发中，我会需要获取一些元素的实际尺寸信息，下面就记录了一下获取尺寸的方法。以下内容是整理自红宝书中。偏移尺寸（offset dimensions）偏移尺寸，包含元素在屏幕上所占用的所有的视觉空间。元素在页面上的视觉空间是由其的宽高决定的，包含所有的内边距、滚动条和边框（不包含外边距）。以下四个属性用于取得元素的偏移尺寸。offsetHeight，元素在垂直方向上占用的像素尺寸，包括它的高度
一 具体内容一个嵌入式系统或PC系统中，都会有各种各样的存储器，如下所示， 这些存储器在物理上都是独立的，但在以下2点上都是相同的，都和CPU总线相连CPU对他们进行读或写的时候都是通过控制总线发出内存读写命令也就是说，CPU在操控它们的时候，把它们都当做内存来对待，把它们总的看作一个由若干存储单元组成的逻辑存储器，这个逻辑存储器就是我们所说的内存地址空间。如下所示， 每个独立的物理存储器在这个逻
本文结构概览不同的摘要任务下，选择合适的Rouge指标Rouge-N的理解与示例Rouge-L的理解与示例代码示例（char粒度 计算摘要的Rouge值）代码示例（word粒度 计算摘要的Rouge值）个人思考ReferenceRouge的全名是Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation，单看名字就会发现Rouge是由召回率演变而来的指标，用
Web Deploy远程发布教程传统的发布就是拷贝文件+登录远程服务器进行更换文件，是人为就有可能出错，为了尽可能的避免这种出错，所以采用程序进行远程部署，Web Deploy就是一款轻量级的发布工具1、服务器端1.1、安装IIS的管理服务1.2、安装Web DeployWeb Deploy下载，安装请建议使用完全按照，避免后期出现各种奇怪问题，例如缺少服务，403报错等1.3、确认服务是否开启1
本文对比Dify和n8n两款开发平台，Dify专注于AI应用低代码开发，n8n侧重通用工作流自动化。文章分析了两者在LLM优化、知识库管理、系统集成等方面的优劣势，并通过上手难度、开发效率等维度进行了详细对比。结合电商智能等实际案例，提出应根据技术背景、业务需求选择合适工具，或在复杂场景中结合使用，强调技术工具应服务于实际业务需求。
通过简单易懂的内容来给大家介绍一下怎么通过用Dify+Ollama这两个工具手搓出来一个属于自己的AI聊天助手
在被外资企业占据一半的洗发水市场中，某国货洗发水品牌靠独持的留香站稳脚跟，多年在国货洗护品牌TOP 1。外部订单飙升，但内部管理运营却一度陷入“增长泥潭”，人人都在忙于沟通、核对与等待，而非创造。该品牌为提升内部各部门工作效率，落地了一批智能体，AI如雨后春笋般出现，提效的同时，新的挑战也随之而来。该品牌CEO发现，那些智能体就像离散的拼图碎片，业务是一块，财务是一块，数据运营又是一块…
SpringAI 终于支持 ONNX 向量模型啦！这意味着你可以完全离线地做文本嵌入，不再依赖云端 API。本文小米将带你从入门到实战，教你如何配置、使用、排坑 ONNX Embedding 模型，让本地 AI 开发更自由、更高效！
Zynq 赛灵思公司（Xilinx）推出的行业第一个可扩展处理平台Zynq系列。旨在为视频监视、汽车驾驶员辅助以及工厂自动化等高端嵌入式应用提供所需的处理与计算性能水平。Zynq中包含FPGA资源和ARM资源，可用AXI片内总线进行互联。PS端的SPI 在zynq中，PS端有两个SPI控制器，每个控制器可以接3个设备，因为zynq除了ARM之外，还含有FPGA资源，因此可以利用FPGA资源将S
主要针对当前的usb转串口进行了穷举。方便判断串口对应哪个设备。返回串口名称类对象，（包含了参考网址，以及对其进行了修改，防止出现蓝牙端口）using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Linq;
using System.Text;
using System.Threading.Tasks;
using System.
在 AI 技术向企业级应用迁移的过程中，Java 技术团队常陷入三重困境：想为系统接入 AI 能力，却卡在多模型适配、接口封装的繁琐流程里；老系统改造需求迫切，却找不到既能保留原有架构、又能快速叠加智能的方案；团队从 0 学习 AI 开发，不仅要掌握大模型原理，还要解决与 Java 生态的兼容问题，时间与人力成本居高不下。市场上不缺零散的 AI 工具，但缺乏一个 “懂 Java 生态、能覆盖全开发
当多数 Java 团队还在尝试用 AI 生成代码片段、优化文案时，软件行业的 AI 应用已悄然迈入 “深水区”—— 从 “生成内容” 的 AIGC，走向 “重塑服务” 的 AIGS。对于深耕 Java 生态的技术人而言，这场变革藏着一个关键矛盾：我们熟悉 SpringBoot、MyBatis 的传统开发逻辑，却对 “如何让 AI 深度融入企业系统” 感到迷茫。而 JBoltAI 的出现，恰好为这个
一、老 Java 系统 AI 升级困境：三大核心挑战（一）技术栈断层：传统架构与 AI 组件兼容性壁垒在数字化转型浪潮中，许多企业依赖的老 Java 系统，如基于 Spring、MyBatis 搭建的经典架构，承载着核心业务逻辑，是企业运营的中流砥柱。但当试图为其增添 AI 能力，接入大模型、向量数据库等新兴组件时，却犹如遭遇了一堵无形的高墙。这些老系统的接口设计、数据交互方式与新的 AI 技术存
一、Java 团队 AI 开发的现实困境：从技术断层到落地迷茫在当今数字化转型的浪潮中，AI 技术已成为企业提升竞争力的关键。Java 作为广泛应用于企业级开发的主流语言，其开发团队肩负着将 AI 融入现有系统、推动业务创新的重任。但在实际操作中，Java 团队在 AI 开发的道路上面临着重重困难，这些困境阻碍着 AI 技术在企业中的有效落地与深度应用。（一）传统技术栈与 AI 能力的衔接鸿沟长期
一、自然语言交互：让业务需求直达系统核心（一）语义理解引擎：从指令解析到意图捕捉JBoltAI 的语义理解引擎打破了这种传统的交互模式，让用户能够以自然语言的方式与系统进行交互。它通过多模型协同的方式，实现了从指令解析到意图捕捉的精准转换。在实际应用中，当用户输入 “查询上周华北区滞销产品报表” 时，系统首先会利用大语言模型强大的语义理解能力，对用户的输入进行初步分析，识别出其中的关键信息，如“上
一、集合运算的基本格式是：集合查询1<集合运算>集合查询2[order by ...]二、集合运算符是对两个集合操作的，两个集合必须具有相同的列数，列具有相同的数据类型（至少能隐式转换的），最终输出的集合的列名由第一个集合的列名来确定。（可以用来连接多个结果）；集合运算对行进行比较时，认为两个NULL值相等。三、union和union all(并集)集合运算union(并集)集合运算可
刚刚接触WPF,微软的一套东西。WPF最大的特点就是UI设计与代码逻辑的完全剥离。这样美工和程序员的分工就变得非常清楚。因为界面和程序的耦合度很低，也增加的代码的灵活性和可重用性。 微软为WPF的UI设计提供了类似PS的软件Blend Expression，可以很方便的“画”界面。界面设计基于XAML，一种面向对象设计的标签式语言。与传统的WinF
MPC5744P内部Flash相当大，除了存储代码，多余的空间还可以另作它用，例如参数存储，故障存储，当然，Bootloader也是依赖于Flash读写。内部Flash的结构请参考上一篇关于Flash结构及启动原理的说明：读取：一次读取256位。擦除：一次擦除一个block，无论是16KB、32KB、64KB抑或256KB编程：内置flash存储可以通过word(32bits)或者double w
目录一、实验背景二、实验数据三、实验步骤方法一：数字化长江整个范围（完成草图)（1）绘制长江图形（包括岛屿）（2）绘制岛屿图形（3）裁剪岛屿区域方法二：数字化长江整个范围（完成部件）一、实验背景地理对象的数字化图形常用规则的形状进行记录与表达，如折线、凸多边形等。而对于特殊的地理对象，需要在常规图形的基础上进行编辑处理，形成复杂的图形结构，如在数字化长江水域江面的水体要素时，必须将属于陆地的江心岛
A P1247 取火柴游戏 x可取奇次时，A取x，B无法取xnim游戏中 ^（异或）的本质：就是看两个数是否相同（相同为0，不同为1） a1 ^ a2 ^ a3 == 0 表示从其中取一个数x，则一定可以再取出一次x（x可取偶次） a1 ^ a2 ^ a3 !=0 ( ==k ) 表示从中取一个数y，则再取不出y（y可取奇次 且 y可以不止一个）（k为所有y的和） 例： 3 6 9 则 3^ 6
1. 概念自动化测试模型可以看作自动化测试框架与工具设计的思想。自动化测试不仅仅是单纯写脚本运行就可以了，还需要考虑到如何使脚本运行效率提高，代码复用、参数化等问题。自动化测试模型分为四大类：线性模型，模块化驱动测试，数据驱动，关键词驱动2. 线性模型线性脚本中每个脚本都相互独立，且不会产生其他依赖与调用，其实就是简单模拟用户模拟操作流程的脚本。例如，将一个登录网页和退出的过程，用python+s
Mybatis文章目录Mybatis注意目录结构核心概念CRUD获取参数形式${}和#{}@Param查询删除：添加功能获取自增的主键自定义映射resultMap多对一映射处理一对多映射处理动态SQLtrimchoose、when、otherwiseforeach逆向工程注释开发注意注意数据库使用版本： MySQL 5版本使用jdbc5驱动，驱动类使用：com.mysql.jdbc.Driver
一.MinicomMinicom
的功能与Windows下的超级终端功能相似，可以通过串口控制外部的硬件
设备.适于在linux通过超级终端对嵌入式设备行管理.同样也可以使用minicom
对外置Modem
进行控制.二.Minicom1.rpm包方式minicom# rpm -ivh minicom
-xxx.rpm2.源码包方式
源码包下载地址:http://alioth.debian
作为 XTX 技术有限公司的授权代理商，我们荣幸地向大家推荐一款高性能、高可靠性的非易失性存储器产品——XTX PN27G02B BGA24 NAND Flash。该产品在存储容量、数据完整性、操作效率及寿命方面表现卓越，特别适合需要大容量、高速存储的应用场景。--- 产品概述PN27G02B 是一款基于单级单元（SLC）技术的 2Gb（256M×8）NAND Flash，工作电压为 3.3V，内
“写 Excel 公式比写代码还难？”
“每天都在做报表，却被 VLOOKUP 折磨？”
现在，有了 AI，你可能再也不用死记硬背函数了。本文带你了解如何利用 ChatGPT、Copilot、通义千问等 AI 工具，在 Excel 中实现 公式自动生成、数据分析、图表一键生成 —— 真正让 AI 成为你的“智能表格助手”。一、AI + Excel，到底能干什么？在过去，Excel 是“手工活”：
1. 硬盘系统分区规则:1)主分区最多只能分四个,由硬盘结构决定;2)扩展分区Ø 最多一个;Ø 主分区和扩展分区相加最多只能有四个,最多三个主分区+一个逻辑分区;Ø 扩展分区中不能写入数据 ,必须再分成逻辑分区才能写入数据;Ø 分区号1,2,3,4只能给主分区或扩展分区使用,逻辑分区号只能从5开始;2. 格式化格式化的作用是往硬盘中写入文件系统,wi
Vue-动画效果1.vue中动画效果可以手写也可以通过插件实现，下面介绍一下两种方式的使用。(1).手写
手写，需要自己写好样式v-enter：定义进入过渡的开始状态。在元素被插入之前生效，在元素被插入之后的下一帧移除。v-enter-active：定义进入过渡生效时的状态。在整个进入过渡的阶段中应用，在元素被插入之前生效，在过渡/动画完成之后移除。这个类可以被用来定义进入过渡的过程时间，延迟和曲
今年暑假买的U盘，16G，突然某一天发现它要跪掉了。每次插上电脑都要显示格式化，一点击”格式化却显示“无法完成格式化”。当时真的想把电脑和U盘一起砸掉。。。。。然后在网上找了很多自称很牛逼的低级格式化的软件，还是败北了。后来用了这个软件 ChipGenius4.0 1.插上U盘，打开下载的文件：2.运程序后（以我的U盘为例）3.你就会看到自己
OLAP介绍 一、发展背景 60年代，关系数据库之父E.F.Codd提出了关系模型，促进了联机事务处理(OLTP)的发展(数据以表格的形式而非文件方式存储)。1993年，E.F.Codd提出了OLAP概念，认为OLTP已不能满足终端用户对数据库查询分析的需要，SQL对大型数据库进行的简单查询也不能满足终端用户分析的要求。用户的决策