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前文:Ubuntu 22.04: 使用chroot切换到Ubuntu18.04运行环境进行开发编译 考虑到某些平台的编译要求持续更新, Ubuntu18.04已经不在支持后续的开发, 于是筹备制作一个基于Ubuntu20.04 的系统镜像. 在 Ubuntu 20.04 系统中创建一个系统镜像文件（img 文件），并确保其可以在另一台 Ubuntu 系统上通过 mount 和 chroot 使用，需要一系列步骤来完成系统备份、镜像创建以及后续的挂载操作。 准备工作 确认目标系统环境： 确保当前

言简意赅，数字化就是把物理实体、业务流程和信息数据转换为数字形式，比如原本公司的账都记在纸质账本上，堆在仓库里，通过“数字化”，这些账本就被存入了线上的仓库里。而数智化则更加注重对数据的分析和利用，比如怎么通过分析这些财务数据，建立一定的模型，挖掘出一些能够替公司降本增效的东西。 企业在进行数据建设的时候，会经历信息化、数字化、数智化等多个阶段，但对这些阶段的划分，大多数企业是不清楚的。 下面就拿制造业举例，带大家区分一些“信息化”、“数字化”和“数智化”的区别。 先放张图： 信息化：“业务数据

教育数字化是建设教育强国的重要基础，利用技术和数据助推高校管理转型，从而更好地支撑教学业务开展。 近年来，国家多次发布政策，驱动教育行业的数字化转型。《“十四五”国家信息化规划》，推进信息技术、智能技术与教育教学融合的教育教学变革，提升教育信息化基础设施建设水平，构建高质量教育支撑体系 ；《关于推进教育新型基础设施建设构建高质量教育支撑体系的指导意见》，到2025年，基本形成结构优化、集约高效、安全可靠的教育新型基础设施体系。 高校组织规模大、在校人员数量大，涵盖教职工、学生、校友、访客等；在行

知识点回顾： tensorboard的发展历史和原理 tensorboard的常见操作 tensorboard在cifar上的实战：MLP和CNN模型 之前的内容中，我们在神经网络训练中，为了帮助自己理解，借用了很多的组件，比如训练进度条、可视化的loss下降曲线、权重分布图，运行结束后还可以查看单张图的推理效果。 如果现在有一个交互工具可以很简单的通过按钮完成这些辅助功能那就好了。所以我们现在介绍下tensorboard这个可视化工具，他可以很方便的很多可视化的功能，尤其是他可以在运行过程中实

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随着AI技术的发展，AI搜索引擎工具正逐渐成为我们信息获取的重要方法。下面小编就来和大家分享一些好用的AI搜索引擎软件，感兴趣的同学可以逐个使用体验一下。因为每个AI搜索引擎工具不同，建议大家搜索的时候可以多个工具搜索，然后选择最佳的答案。 AI搜索引擎： https://www.bgrdh.com/favorites/9377.htmlhttps://www.bgrdh.com/favorites/9377.html 1.开搜AI搜索 开搜AI搜索是一款基于深度学习技术的智能搜索引擎，旨在通过

SPI传输位数可参数化配置。 SPI_MASTER: `timescale 1ns / 1ps module SPI_Master #( parameter CLK_FREQ = 50, parameter SPI_CLK = 1000, parameter CPOL = 0, parameter CPHA = 0 )( input clk, input rst_n, input

在全球跨境电商的版图中，美客多(MercadoLibre)以其独特的魅力和广泛的影响力，成为了众多卖家眼中的蓝海市场。那么，美客多基础知识及运营策略是什么？如何做起来？ 一、美客多基础知识及运营策略是什么？ 美客多，作为拉丁美洲领先的电商平台，以其丰富的商品种类、便捷的购物体验和高效的物流服务，赢得了广大消费者的青睐。对于卖家而言，美客多不仅是一个销售商品的平台，更是一个展示品牌、拓展市场的绝佳舞台。 在运营策略上，美客多鼓励卖家注重商品质量与服务体验，通过优化Listing、合理定价、积极参与促销活动等方式提升商品曝光度和转化率。 美客多还提供了丰富的流量扶持和成长机制，帮助卖家快速成长并扩大业务规模。例如，平台会根据卖家的店铺等级和信誉给予不同的流量倾斜，鼓励卖家提升店铺信誉和销售额。 此外，美客多还注重数据驱动运营，为卖家提供了详尽的数据分析工具，帮助卖家了解市场动态、竞争对手情况及自身经营状况，从而制定更加精准的运营策略。 二、如何做起来？ 要在美客多平台上成功运营，卖家需要从以

文章目录 一、题目描述 二、为什么这道题值得你花几分钟看懂？ 三、题目拆解：提取其中的关键点 四、明确思路：从暴力到滑动窗口 五、算法实现：滑动窗口（双指针） 六、C++代码实现：一步步拆解 代码拆解 时间复杂度 空间复杂度 七、实现过程中的坑点总结 八、什么时候用滑动窗口？ 九、举一反三 十、下题预告 一、题目描述 题目链接：长度最小的子数组 题目描述： 示例 1： 输入：target = 7, nums = [2,3,1,2,4,3] 输出：2 解释：子数组 [4,3] 的和是 7，长度最小

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个人主页：chian-ocean 文章专栏-Linux 前言： 网络编程中的套接字（Socket）是通信的基本接口，允许不同计算机之间通过网络交换数据。套接字是计算机网络中通信的“端点”，通过它，应用程序可以与网络中的其他计算机进行数据通信。网络套接字接口提供了一种抽象的、平台无关的方式来进行进程间通信（IPC）或网络通信。 网络套接字接口 头文件 编写网络的常用的4个头文件，基本常用的函数都在这4个头文件里面。 #include <sys/types.h> // 包含各种系统数据类型 #

1034. 边界着色 1.采用BFS或DFS即可。 2.和传统的找联通不一样，本题要求对边界上色，即BFS或DFS均需要保留上一次的坐标，因为判断(x,y)是不是边界需要根据(x±1,y±1)判断，倘若(x±1,y±1)判定"成功"，则对(x,y)着色，这就是本题的最大不同。 3.本题我的BFS貌似存在重复上色现象，即有的边界可能被上色多次，故不可以使用取反值进行特殊标记，找到了直接在grid里修改即可。 1.DFS（感觉比BFS容易） class Solution { public i

　　Real-Time with Spreadsheet Sync 　　SpreadJS enables seamless real-time co-editing in JavaScript applications with a modular collaboration framework that delivers conflict-free editing. 　　SpreadJS is a high-performance JavaScript spreadsheet and data

随机森林作为一种集成学习方法，在处理复杂数据分析任务中特别是遥感数据分析中表现出色。通过构建大量的决策树并引入随机性，随机森林在降低模型方差和过拟合风险方面具有显著优势。在训练过程中，使用Bootstrap抽样生成不同的训练集，并在节点分裂时随机选择特征子集，这使得模型具备了处理高维和非线性数据的能力。随机森林对噪声和异常值具有鲁棒性，其预测结果通过对多棵树的集成投票或平均获得，减少了单个异常对结果的影响。此外，随机森林提供了变量重要性评估功能，帮助研究者识别对预测最重要的特征，从而优化模型性能

引言：当AI拿起电话时 在智能客服、电话营销等场景中，智能呼叫系统正以每年23%的增长率重塑人机交互方式。而支撑这一变革的核心技术，正是自然语言处理（NLP）中的意图理解模块。本文将深入解析意图理解的技术原理，并分享工业级解决方案的实现细节。 一、意图理解的技术演进 1.1 传统方法的局限性 早期系统多采用基于规则和词典的匹配方式，其核心代码如下： python def rule_based_intent(text): keywords = { '投诉': ['不满意',

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