金蝶精斗云是金蝶集团面向中小微企业推出的一站式云服务平台，它以便捷的云服务为核心，帮助企业实现高效的数字化管理。核心功能亮点财务业务一体化管理：精斗云覆盖了企业财务、进销存、零售等核心业务流程。其智能财务模块能通过AI技术自动识别票据、生成凭证，大幅提升记账效率；进销存管理则实现了从采购、销售到库存的多仓库协同管理，库存数据精准实时。全渠道营销与数据驱动：针对零售、电商等行业的行业特性，精斗云支
1. 摘要超短脉冲的精准控制在各种应用中至关重要。棱镜和光栅是用于操控超短脉冲时域特性的常用光学元件。在此示例中，根据T. Clausnitzer等人的工作，我们使用两个透射光栅来构建用于超短脉冲的展宽/压缩系统。特别地，我们分析了光栅所引起的偏振效应，并对光栅进行了优化，得到了一个高效的偏振无关系统。2. 任务描述 3. 输出光束的空间特性(@载波波长) 4. 输
摘要：气温预测在气象研究、农业生产、能源管理等诸多领域都具有关键意义。本文提出了一种基于随机森林的气温预测模型，旨在提高气温预测的准确性和稳定性。文章首先阐述了研究的背景与意义，接着介绍了随机森林算法的基本原理和优势。通过需求分析明确了模型构建的目标和数据要求，在系统设计部分详细说明了数据预处理、特征选择、模型构建与评估等环节。实验结果表明，该模型在气温预测方面表现出较好的性能，能够为相关领域提供
敏捷方法核心解析
三大核心思想
适应型而非预测型
强调响应变化而非遵循既定计划[3]
案例：像应对城市交通拥堵，实时调整路线而非死守原导航方案
以人为本非过程为本
核心区别：传统方法关注文档流程，敏捷关注人员协作[1]
真题印证："敏捷开发以人为本，非过程"是正确描述[1]
迭代增量式开发
将大项目拆分为2-4周的小周期交付[3]
类比：像拼乐高，每次完
摘要：随着宁夏事业单位报考人数的逐年增加，报考数据的管理和分析变得愈发重要。本文介绍了基于Python的宁夏事业单位报考数据管理系统，该系统旨在实现对报考数据的有效收集、存储、管理和分析。文章阐述了系统的研究背景与意义，介绍了Python相关技术在数据处理和分析中的应用，通过需求分析明确系统功能，在系统设计部分详细说明了系统的架构、数据库设计以及各功能模块的设计。该系统能够为宁夏事业单位报考管理提
摘要：随着医学影像技术的迅速发展，医学图像在临床诊断中发挥着越来越重要的作用。基于深度学习的医学图像诊断系统能够从海量医学图像数据中自动学习特征，辅助医生进行更准确、高效的诊断。本文详细阐述了基于深度学习的医学图像诊断系统的相关内容。首先介绍了系统的研究背景和意义，接着对深度学习相关技术进行简介，然后从用户需求、功能需求和非功能需求等方面进行需求分析，在此基础上进行系统设计，包括系统架构设计、数据
在上一章中，我们学习了 Python 中的变量与命名规范，知道了如何用变量来保存数据。
但你有没有想过：变量里到底能装什么？
答案是 —— 各种不同类型的数据（Data Types）。
理解数据类型，是学习 Python 的关键一步。
就像人类语言中有名词、动词、形容词，编程语言中也有“数字”“文字”“真假值”等不同类别的“词汇”。
本章，我们将带你认识 Python 最基础的三种数据类型：
笔记摘要：深入讲解程序注释在代码规范性和可读性中的核心作用，区分了单行注释和文档注释两种主要类型：单行注释用两个斜杠（//）标识，适用于简短说明单条语句；文档注释则由三个斜杠（///）表示，主要用于方法或类前，提供包括功能、参数含义和返回值等详细信息，以增强理解和智能提示。他建议对关键语句添加注释，避免过度或遗漏，特别强调复杂类和方法应使用文档注释，以提升代码的可维护性和可读性。此外，讲师重申注释
一、准备工作确认系统架构是申威（SW）的一般这个包是专门为申威平台的银河麒麟操作系统（比如 KY10）准备的，你下载的包名里已经有 sw_64，说明是为申威64位系统编译的。确保你有 root 权限 或能 sudo安装软件一般得有管理员权限，要么直接用 root 用户登录，要么用普通用户但能 sudo。安装包下载：https://pan.quark.cn/s/662237ce272c二、
要解决 el-date-picker 中禁用分钟选择器、隐藏分钟滚动条及点击定位问题，需结合组件配置和自定义样式实现。以下是完整解决方案：解决方案步骤固定分钟值为0
在组件配置中强制将分钟值设为0，确保用户无法选择其他分钟值：<template>
<el-date-picker
v-model="selectedTime"
type="datetime"
HPjtune.jar 是一个 Java 编写的数据库调优辅助工具，主要用于帮助用户分析和优化数据库的配置参数，从而提升数据库的性能。它通常被用来调优像 PostgreSQL 这类开源数据库（也有说法用于其他数据库，但以 PostgreSQL 居多），通过你输入的一些服务器和数据库相关的信息，比如 CPU、内存、数据库版本、业务负载情况等，它会自动给出一些参数调整的建议，一、准备工作确保你有 Ja
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：10614标注数量(xml文件个数)：10614标注数量(txt文件个数)：10614标注类别数：1所在仓库：firc-dataset标注类别名称:["person"]每个类别标注的框数：person 框数 = 230
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：13103标注数量(xml文件个数)：13103标注数量(txt文件个数)：13103标注类别数：2所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹class
本文主要介绍由Oracle同步增量数据到南大通用GBase 8a数据库的操作过程。1、在oracle库中创建带主键的表。create table a(a int, b varchar2(10),c int);insert into a values(1,'a',1);insert into a values(2,'b',2);insert into a values(3,'c',3);insert
1 功能概述南大通用GBase 8a MPP Cluster新增支持随机分布表及hash分布表的limit offset数据一致性功能，对复制表进行limit分页一致性查询时，则不需要开启此优化功能。使用优化后的limit offset语句，可确保翻页查询按照执行规则返回的结果集时，每页数据无重复，单页数据固定，且无热点节点影响集群性能。2 配置部署通过参数方式控制优化后的limit offset
厨房电子秤核心基于力电转换原理开发，通过将物体重量产生的压力转化为可测量的电信号，再经处理后显示为重量数值。
这个问题很贴近生活，能注意到日常工具的技术原理很有意思。其具体工作依赖三个关键环节的协同作用。
1.核心感知：力传感器（称重传感器）
这是电子秤的“心脏”，负责将重量转化为电信号。
主流采用应变片式传感器。它由贴在弹性金
厨房秤的常规功能围绕精准称重和便捷操作两大核心设计，覆盖从基础称重到辅助烹饪的多个场景，满足日常家用和轻度专业需求。
这些功能看似基础，却能大幅提升烹饪的精准度和效率，尤其适合烘焙、减脂餐制作等对食材重量有严格要求的场景。
一、核心称重功能
这是厨房秤最基础也最核心的功能，直接决定其使用价值。
多单位切换
支持常见
集中数据管理系统和优化数据管理流程，能够有效整合各类数据集，并提升数据的可访问性和一致性。
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)
图片数量(jpg文件个数)：802
标注数量(xml文件个数)：802
标注数量(txt文件个数)：802
标注类别数：7
标注类别名称:["Train","bucket","motorbike","person","stone",
作者：京东科技 王光辉核心能力1. 全流程自动化打通 Jen/行云/京东云OSS/零售云OSS/NP/CDN/R2M/JimDB/科技容器/零售容器/域名解析/镜像适配/测试站发布等全链路实现资源免维护部署，提升部署效率2. 高可用架构支持高并发访问，具备主备容灾机制系统稳定性与可维护性全面提升3. 精细化部署策略新增前端灰度发布能力支持按业务需求灵活选择部署模式部署模式共享集群适用场景：B端类应
一、背景 ROMA承接很多复杂图表的渲染需求，在京东金融APP内，特别是首页首屏的图表，对图表渲染的及时性要求很高。近期业务反馈频繁重启时，首页的黄金走势图偶现渲染不出的问题，通过梳理图表的渲染流程，对缓存策略、视图加载和渲染过程进行了重构，确保渲染成功率，提升了渲染速度以及补充了异常重试的功能。二、使用场景分析 京东金融App内有很多使用复杂图表的业务场景，以下截取部分场
一、引言当你想规划一场旅行时，还会在百度里翻找十几页攻略，或是在小红书、微博上手动总结笔记吗？显然，这种传统方式既耗时又难整合，在当下快节奏和忙碌的生活中无疑是个负担。同时随着AI大模型的发展，越来越多的人直接向 ChatGPT、豆包等生成式 AI 提问，只需几秒就能获得带来源标注的精准答案。从 “主动找链接” 到 “被动等结论”，用户行为的这场变革使得GEO（生成式引擎优化）也正在成为 AI 时
在Java开发中集合处理的“利器”，但面对嵌套集合、多条件筛选、大数据量聚合等复杂场景，很多人仍会陷入“代码臃肿”的困境。本文分享5个Stream进阶技巧，帮你用更简洁的代码搞定复杂集合处理。一、技巧一：用flatMap“拉平”嵌套集合处理嵌套结构（如“部门-团队-员工”“订单-商品-规格”）时，普通map会得到“流的流”（Stream<Stream<T>>），而flat
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：1484标注数量(xml文件个数)：1484标注数量(txt文件个数)：1484标注类别数：4所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.
开发者朋友们大家好： 这里是 「RTE 开发者日报」 ，每天和大家一起看新闻、聊八卦。我们的社区编辑团队会整理分享 RTE（Real-Time Engagement） 领域内「有话题的技术」、「有亮点的产品」、「有思考的文章」、「有态度的观点」、「有看点的活动」，但内容仅代表编辑的个人观点，欢迎大家 ...
数据集格式：labelme格式(不包含mask文件，仅仅包含jpg图片和对应的json文件)图片数量(jpg文件个数)：1673标注数量(json文件个数)：1673标注类别数：1标注类别名称:["Water"]每个类别标注的框数：Water count = 3122使用标注工具：labelme=5.5.0所在仓库：firc-dataset图片分辨率：640x640标注规则：对类别进行画多边形框p
在数字化时代，企业一直在追求高效、稳定、灵活的应用开发方式。但是应用需要迭代，如果用传统的应用开发和版本管理，流程就比较复杂，也存在运维风险。低代码开发平台中提供了精细化应用版本管理机制，帮助开发团队从繁琐的代码中，解放出来了。从应用创建到应用上线，每一步都清晰可控。JVS低代码平台作为企业级数字化服务构建的快速开发平台，提供了完善的应用版本管理机制。通过清晰的版本控制流程，可以降低系统运维工作量
一、前言
嘿，各位Unity老司机！是不是觉得在编辑器里跑得飞起的项目，一打包成WebGL，就像被扔进了“慢动作宇宙”？别急，这不是你的代码出了问题，而是WebGL这个“小房间”有它自己的规矩。今天，咱们就来聊聊怎么在这个小房间里优雅地“蹦迪”。
二、体积！体积！还是TMD体积！—— “瘦身”是首要任务
想象一下，用户点开你的游戏链接，然后……开始泡杯咖啡，刷会儿微博，甚至看了一集电视剧，游戏还没
注意数据集中有部分增强图片数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：3143标注数量(xml文件个数)：3143标注数量(txt文件个数)：3143标注类别数：14所在仓库：firc-dataset标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以lab
一、多维度交易数据深度分析 通过5个时间维度、9大核心指标（销售、资金、利润等）直观呈现客户交易动态，支持排名对比与环比变化查看，数据明细一键联查，助力企业快速捕捉客户消费规律与价值贡献。 二、精准客户喜好画像自动分析客户常购商品、偏好品牌及类别，同步预警下滑商品趋势，从商品维度定位客户需求变化，为精准营销与库存优化提供数据支撑，避免无效推荐。 三、全流程销售过程可视化 从潜客跟进到成交转化，完整