在智能制造与智慧物流加速发展的今天，自动化仓储、无人叉车、智能分拣等AI视觉应用对高精度目标检测数据的需求日益迫切。本数据集包含 631张高清JPG图像，覆盖多种仓库、工厂、物流园区等真实场景，共标注 2156个托盘目标框，全面支持 Pascal VOC 与 YOLO 双格式，适用于各类主流目标检测模型训练，是构建智能物流系统的理想数据基础。? 数据集核心亮点专注工业托盘识别：标签类别单一明确——
口腔疾病检测数据集7066张VOC+YOLO数据集格式：VOC格式+YOLO格式
压缩包内含：3个文件夹，分别存储图片、xml、txt文件
JPEGImages文件夹中jpg图片总计：7066
Annotations文件夹中xml文件总计：7066
labels文件夹中txt文件总计：7066
标签种类数：6
标签名称:["Aphthous Ulcer","Dental Caries","Ging
点击上方“程序员蜗牛g”，选择“设为星标”跟蜗牛哥一起，每天进步一点点程序员蜗牛g大厂程序员一枚 跟蜗牛一起 每天进步一点点33篇原创内容公众号在Java后端开发中，你一定在写集合类或工具类时，见过 T、E、K、V、? 这样的泛型通配符。但你是否有过以下疑惑：• T、E、K、V 到底有什么区别？为什么大家都用这些字母？• List<?> 和 List 有什么不同？什
Metasploit实战一：使用OpenVAS进行漏洞扫描前言在网络安全领域，漏洞扫描是发现系统潜在安全问题的重要手段。Metasploit框架作为一款强大的渗透测试工具，能够与多种漏洞扫描工具集成，其中OpenVAS（Open Vulnerability Assessment System）因其开源、功能强大而受到广泛欢迎。本文将介绍如何使用OpenVAS与Metasploit结合，进行高效的漏
别人写的一个Tree工具类https://github.com/edanlx/TechingCode/blob/master/demoGrace/src/main/java/com/example/demo/util/TreeUtils.javaTreeUtils.javapackage com.example.demo.util;
import com.example.demo.bean.Te
前言今天大姚给大家分享一个基于 .NET 8 + Vue3 实现的极简 RABC 权限管理系统，方便广大 .NET 开发者进行快速业务开发，无需再为搭建项目框架而烦恼。项目介绍Purest Admin 是一个基于 .NET 8 + Vue3 实现的前后端分离、极简 RABC 权限管理系统，基于 LGPL-3.0 协议开源，后端在 ABP 框架的设计上进行了精简和改良，前端基于 vue-pure-a
JVM 内存模型（Java Memory Model，JMM）是 Java 语言定义的一套内存访问规范，用于解决多线程并发场景下，由于 CPU 缓存、指令重排序等导致的内存可见性、原子性和有序性问题。它并非实际的物理内存布局，而是通过抽象规则规范了线程与主内存之间的交互方式，确保多线程程序的正确性。
一、JMM 的核心目标
在多线程环境中，每个线程可能拥有自己的本地缓存（如 CPU 寄存器、L1/
大模型智能体在强化学习中的探索与利用平衡机制：从理论到实践引言：当“大模型”遇见“老问题”过去三年，NLP 的“参数膨胀”让千亿级模型成为基础设施，而 RL 的“探索-利用”困境却三十年未变。
当大模型（Large-Scale Generative Model，LSGM）被当作策略网络塞进强化学习框架时，我们第一次拥有了“会写代码、能读手册、可自我反思”的智能体。
然而，参数越大，对样本效率越敏感
性能瓶颈来源：Plane 资源不足导致回退到 GPU 合成，增加带宽和延迟。不匹配的格式/修饰符导致 AddFB 失败或禁用压缩，带宽飙升。过度缩放/旋转在硬件上代价高，拉低提交成功率或引入时序抖动。调优思路：Overlay 命中率：优先让大面积视频/静态层走 Overlay，减少 GPU 合成面积。压缩与 tiling：尽可能使用受硬件支持的压缩（AFBC/UBWC）与修饰符，平衡画质和带宽。原
• 事务问题常表现为：属性看似设置了但未生效、动画出现跳帧或抖动、窗口层级错乱、某些设备上 Overlay 失效导致卡顿。调试需要结合日志、可视化时间线与设备差异分析。 • 日志入口： • sfaceFlinger：打开详细日志或使用 dumpsys sfaceFlinger 查看 Layer 树、每层属性、当前缓冲、合成策略；观察最近的 Transaction 队列与应用结果。 • Window
Spring Cloud Gateway 配置使用 lb:// 协议时，需依赖以下组件：核心依赖Spring Cloud Gateway 依赖需添加 spring-cloud-starter-gateway 依赖，用于启用网关功能。 <dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
香烟电子烟检测数据集8595张1类标签VOC+YOLO（不区分电子烟雨香烟，都是同一个标签）在智慧城市、公共安全与健康监管日益智能化的今天，对吸烟行为的自动识别与监控成为AI视觉技术的重要应用场景。本数据集包含 8595张高清图像，涵盖室内外多种真实场景，共标注 12311个香烟目标框，支持Pascal VOC与YOLO双格式输出，适用于各类深度学习模型训练，是研发吸烟行为识别、禁烟区域监控等AI
复制已有的表结构CREATE [TEMPORARY] TABLE [IF NOT EXISTS] 表名 LIKE 原表名;
复制已有表的表数据INSERT INTO 表1 [字段1, 字段2,...] SELECT [字段1, 字段2, ...] FROM 表2;
INSERT INTO 表1 SELECT * FROM 表2;
主键冲突更新ON DUPLICATE KEY UPDATE 是一个
专业医疗场景目标检测数据集重磅发布：精准标注，助力AI医疗智能识别在人工智能技术飞速发展的今天，计算机视觉在医疗领域的应用正日益深入。为推动医疗场景下的智能目标检测技术发展，我们正式发布一款高质量、精细化标注的医疗物品目标检测数据集，全面支持VOC与YOLO双格式，适用于各类深度学习模型训练与算法研发。? 数据集概览本数据集共包含 2202张高清图像，每张图像均配有精确的边界框标注，涵盖医疗环境中
在现代智慧农业（Smart Agriculture）中，牲畜行为识别是提高养殖效率与动物健康监测的重要环节。牛作为主要的经济牲畜之一，其行为变化往往直接反映健康状态与生产潜力。
传统的监测方式主要依赖人工巡查和视频观察，不仅耗时耗力，而且受主观判断影响较大。随着**人工智能（AI）与计算机视觉（Computer Vision）**技术的发展，利用目标检测算法自动识别牛的行为成为智能牧场建设的核心方向之一。
针对台风灾害预警滞后、精度不足等问题，本研究基于Python与大数据技术，构建多源数据融合的台风预测系统。利用机器学习提升路径与强度预测准确率，结合Django框架实现动态可视化与实时预警，为防灾决策提供科学支持，显著提高应急响应效率，具有重要社会经济价值。
TPC-C是一个在线事务处理（OLTP）基准测试标准，主要用于评估数据库系统的性能。以下是关于TPC-C的关键信息：TPC-C概述全称: Transaction Processing Performance Council - C用途: 衡量数据库系统在模拟复杂事务处理环境下的性能表现应用场景: 主要用于测试在线事务处理系统的性能主要特点混合工作负载:包含多种类型的事务操作模拟真实的商业应用场景关
在智能实验室与科研自动化的背景下，实验室设备的智能识别与管理成为实验室信息化建设的重要环节。传统的人工盘点和巡检方式效率低下、易出错，难以满足现代科研环境中对精确与实时性的要求。
从哪些方向判断这个offer值不值得去？你的选择是宝藏还是天坑？本文作者：程序员小白条本站地址：https://xbt.xiaobaitiao.top大家好，我是程序员小白条，秋招季渐入尾声，许多求职者迎来了"幸福的烦恼"：面对多个offer，如何做出不后悔的选择？是追逐高薪，还是看重平台？是选择稳定，还是追求成长？这份关乎职业起点的决策，需要从多个维度进行系统评估。不管是几十个offer还是几个
上一篇：DIY TCP/IP IP模块和ICMP模块的实现5 8.8 IP分片的发送 本节在8.7节的基础上修改ICMP模块对ICMP Echo Ping Reuqest的处理，构建ICMP Echo Ping Reply 数据帧，将长度超过MTU_SIZE (1500字节)的ICMP Echo Ping Reply数据帧交给IP模块 ，在IP模块添加IP分片的实现，并发送IP分片。IP分片是重组
针对游戏产业信息过载与推荐精准度不足问题，本研究基于Python构建智能推荐系统，融合多源数据与深度学习技术，提升用户兴趣匹配度，降低决策成本，助力中小厂商突破流量困境，推动行业向智能化、价值共创转型。
VETH Pair（虚拟以太网设备对）和 VXLAN（虚拟可扩展局域网）是 Linux 网络虚拟化中常用的技术，用于跨主机通信。通过以上步骤，可以在多台机器上实现基于 VETH Pair 和 VXLAN 的跨主机通信。VXLAN 是一种隧道技术，用于在现有网络（如 Internet）上封装和传输二层帧。重复以上命令在其他机器上创建 VETH Pair，注意避免 IP 地址冲突。（IP: 10.0.1.20），目标是通过VXLAN实现二层互通。：如果使用多播模式（而非点对点），需确保网络支持多播。
本文通过一个父子进程修改全局变量的实验，展示了程序地址空间的重要概念。实验发现父子进程中相同地址的全局变量值却不同，这是因为fork()创建了独立的地址空间副本，并采用写时复制(Copy-On-Write)机制：只有当子进程修改变量时，系统才会分配新的物理内存。关键知识点包括fork()的返回值含义、进程ID类型pid_t、全局变量的独立性、地址空间与物理内存的关系等。这种机制既保证了进程间的数据隔离，又提高了系统资源利用率。
摘要：本文介绍了Linux系统中常见的压缩工具及其使用方法。压缩技术通过优化数据存储方式节省磁盘空间，常见格式包括gzip、bzip2、xz等，通常配合tar工具打包目录后再压缩。文章详细讲解了gzip、bzip2、xz三种主流工具的参数和使用实例，通过对比测试显示xz压缩率最高但耗时最长。最后介绍了tar命令的打包和压缩目录操作，包括查看压缩包内容、解压指定文件等实用技巧。
图观流渲染场景打包服务器支持自动编译、打包、版本管理及多任务调度，提升场景发布效率。
摘要：本文对比了C++模板与Java/C#泛型的核心区别，分析了C++中auto关键字的特性，指出其仅用于变量类型推导，不能替代模板的泛型功能，并解释了auto不能作为函数参数的原因。
后台启动：不会打日志，想看日志需要ctrl+c后再输入tail -f nohup.out（输入ctrl+c不影响东方通），如果最后不加“&”，退出当前服务器连接的话，东方通也会停止。【Web 容器配置】-【Https 通道管理】：点开tong-http-listener，更新URL编码格式为UTF-8，parse-body-methods勾选全部类型。注：东方通指定了系统访问的端口号，端口号是东方通控制台的【WEB容器配置】-【Https 通道管理】-【tong-http-listener】的。
根据基准测试，两者性能在大多数场景下相差无几，但在特定领域各有优势：Java在大规模分布式系统中表现稳定，而C#在游戏开发领域(特别是使用Unity引擎时)性能优异。根据地区差异，北美和欧洲的C#岗位较多，而亚洲市场Java开发者需求更为普遍。云原生支持方面，两者都深度集成Kubernetes和Docker，但Java在传统金融和电信领域占据优势，C#则在游戏和制造业应用更广泛。在值类型方面，C#支持结构体(struct)，可以在栈上分配，减少垃圾回收压力，Java则通过包装类提供类似功能但性能开销较大。
状态之间的合法转移需遵循明确规则，如下图所示的mermaid状态图清晰表达了各状态间的迁移路径：上述流程图展示了kokoro-player的状态流转机制。例如，只有在idle状态下调用play()才会进入loading；而一旦进入stopped状态，再次播放需重新走加载流程。这种设计避免了“假播放”问题——即音频元素未真正开始播放却被标记为播放中。此外，在移动端Safari等严格限制自动播放的环境中，首次播放必须由用户手势触发，因此play()