【1】引言 前序学习进程中，已经使用cv2.findContours()函数+cv2.drawContours()函数实现图像轮廓识别和标注，这种标注沿着图像的轮廓进行，比较细致。相关文章链接为： python学opencv|读取图像（六十四）使用cv2.findContours()函数+cv2.drawContours()函数实现图像轮廓识别和标注-CSDN博客 如果想用矩形将图像直接框选，就是今天的学习目标： 使用cv2.boundingRect()函数实现图像轮廓矩形标注。 【2】官网教程

大家好，我是锋哥。今天分享关于【介绍下你们电商搜索的整体Java技术架构？】面试题。希望对大家有帮助； 介绍下你们电商搜索的整体Java技术架构？ 1000道 互联网大厂Java工程师 精选面试题-Java资源分享网 在电商平台的搜索系统中，Java技术架构通常是构建高性能、可扩展、稳定搜索引擎的核心。一个典型的电商搜索系统通常会涉及以下几个关键部分：数据采集、索引建立、搜索查询处理、缓存和分布式处理等。下面是一个基于Java技术的典型电商搜索架构的简要介绍： 1. 数据采集与数据源 电商平台的

目录 1、数据库约束 2、NULL约束 3、UNIQUE：唯一约束 4、DEFAULT：默认值约束 5、PRIMARY KEY：主键约束 6、FOREIGN KEY：外键约束 1、数据库约束 有些时候，对数据库中的数据是有一定要求的，有些数据认为是合法数据，有些是非法数据，靠人工检查是不可行的，所以就有了数据库约束 数据库约束：数据库自动的对数据的合法性进行校验检查的一系列机制。其目的是为了保证数据库中能够避免被插入/修改一些非法的数据 数据库引入约束之后，执行效率就会受到影响，可能会降低很多。

让数据查询像聊天一样简单 在快节奏的业务环境中，数据查询的实时性和便捷性至关重要。传统BI工具需要复杂的操作，而衡石ChatBot结合飞书，让业务人员只需在聊天窗口提问，就能立刻获取数据反馈，真正实现“零门槛”数据分析。 本文将手把手教你如何在10分钟内，完成飞书与衡石ChatBot的集成，快速上线一个智能数据问答助手！ 1. 准备工作 在开始前，确保满足以下条件： ✅ 已部署衡石SENSE平台（完成AI功能配置） ✅ 拥有飞书管理员权限（用于创建和发布应用） ✅ 衡石指标平台已配置业务数据包（

摘要 随着信息技术与教育现代化的深度融合，图书管理系统的智能化与自动化成为提升资源利用效率的关键需求。本文基于Python语言，采用Django框架与MySQL数据库设计并实现了一套功能完备的图书管理系统，旨在通过信息化手段优化图书借阅流程、强化数据管理能力，并为相关领域提供可复用的技术方案。 系统以Django的MVT（Model-View-Template）架构为核心，结合其内置的ORM（对象关系映射）机制，实现了业务逻辑与数据操作的解耦。前端采用模板引擎动态渲染页面，后端通过路由配置与视图

  各类主流编程语言的语法有着显著差异，这些差异源于语言设计哲学（简洁性 vs 显式性）、应用领域（系统级、Web、数据科学）、运行方式（编译 vs 解释）以及支持的范式（面向对象、函数式、过程式）的不同。   以下是一些主要语言核心语法层面的对比（Python, JavaScript, Java, C++, C#, Go, TypeScript, PHP, Ruby, Swift, Kotlin）。 一、变量声明与类型 显式类型声明 (Static Typing):   C++: int ag

目录 一、添加货件信息 二、输入货件信息 三、选择发货 四、填写交货日期 五、注意事项 MercadoLibre（美客多）于2021年10月18号上线了新预约入仓系统，在MercadoLibre美客多平台上，新入仓预约系统是一项非常重要的功能，它可以帮助卖家更好地管理和安排他们的仓库存储和发货工作。下面将详细介绍MercadoLibre美客多新入仓预约系统的操作流程。然后下一篇将分享下针对卖家开发的一个自动约号的系统。 原文：MercadoLibre（美客多）入仓预约系统操作流程-自动化约号（开

深度解析自动化工作流工具：n8n 与 Dify 的对比分析 随着企业数字化转型的加速，自动化工具在提高工作效率、降低人工成本方面扮演着越来越重要的角色。市面上有多种自动化工作流工具可供选择，其中 n8n 和 Dify 是两个备受关注的开源和商业产品。本文将深入探讨这两个工具的特点、优势及适用场景，帮助读者做出更明智的选择。 一、n8n 概述 1.1 什么是 n8n？ n8n 是一个开源的自动化工作流工具，旨在通过可视化的方式连接不同的应用程序和服务。用户可以轻松构建自动化流程，支持多种编程语言和

江苏田倍丰农业科技有限公司（以下简称“田倍丰”）是一家专注于粮油种植的农业科技公司，为拥有300亩以上田地的大户提供全面的解决方案。田倍丰通过与当地政府合作，将土地承包给大户，并提供农资和技术，实现利润共享。 01「 为什么选择使用低代码 」 田倍丰业务需求较为个性化，传统领域很难找到合适的SAAS产品，外包开发也不太好管理，过去2年一直采用自研的方式进行开发，上年度公司对组织架构进行了精简，加上人员流失，具备行业经验的研发人员迟迟未能招到，研发团队仅剩下2名后端开发人员，经过详细评估后，原有系

导入关键包 npm install @antv/x6 --save npm install @antv/x6-vue-shape 保存插件 (可选) npm install --save @antv/x6-plugin-clipboard @antv/x6-plugin-history @antv/x6-plugin-keyboard @antv/x6-plugin-selection @antv/x6-plugin-snapline @antv/x6-plugin-stencil @antv/

编者按： 在人工智能算力军备竞赛愈演愈烈的今天，为什么 Google 会选择与主流 GPU 截然不同的技术路线，开发出架构独特的 TPU？这种专用芯片究竟凭借什么优势，能够支撑起 Gemini、Veo 等 AI 模型的训练与推理？ 文章从单芯片架构出发，深入剖析了 TPU 的核心设计理念：首先解释了 TPU 如何通过脉动阵列和流水线技术优化矩阵运算，然后阐述了 XLA 编译器如何通过预先编译减少缓存依赖，大幅降低能耗。在多芯片层面，作者详细介绍了 TPU 从托盘、机架、Pod 到 Multi-P

目录 5.1 LVS 相关原理 5.1.1 LVS集群的体系结构以及特点 5.1.1.1 LVS简介 5.1.1.2 LVS体系结构 5.1.1.3 LVS相关术语 5.1.1.4 LVS工作模式 5.1.1.5 LVS调度算法 5.1.2 LVS-DR集群介绍 5.1.2.1 LVS-DR模式工作原理 5.1.2.2 LVS-DR模式应用特点 5.1.2.3 LVS-DR模式ARP抑制 5.1.3 LVS – NAT 模式 5.1.4 LVS – TUN 模式 5.1.5 ipvsadm工具使

场景 自动回复会下发内容和链接，点击链接会自动回复新的内容，像淘宝等的自动回复。 服务端下发的是html标签，如： "<div class="link" @click="autoReply(1,2)">aaaaa</div>" 下发的内容已经写了类和方法，并传入参数。 目标：实现点击下发的链接调用对应方法，完成自动回复。 技术栈：svelte。 代码 下发的链接有link类，因此在全局写link的css样式： .link { color: #4ea1db; } 由于下发的链接不会经

OLE打印就是打开一个excel然后把数据和对单元格的操作一行行写上去,如果程序执行,立刻打开excel有时甚至能看到一行行数据写入的过程 另一种打印方式是abap2excel 需要先下载对应的插件,本质是在sap中内置一个excel然后将数据写入,直接下载到桌面 OLE需要实现一些特别的功能时,都可以选择在excel中录制宏,再根据宏代码修改即可 在excel中点击录制宏,然后执行想要的操作 操作完需要的效果,点击结束宏,然后点查看 就可以看到这个宏对应的代码,根据下列代码改写成abap的部分

整体分为2个部分，也就是2个模型，车辆检测、车型检测、车牌检测这3个功能是一个基于yolov5的模型实现，车牌识别是基于PaddleOCR中的PP-OCRv3的模型实现。 车辆检测数据集制作： 车辆检测、车型检测、车牌检测的数据集主要从coco数据集中选取出1.5w的数据，然后从中筛选出500张小汽车图片。从互联网爬取了500张卡车数据集。从ccpd中挑选了500张车牌数据集。标注采用labelimg标注。 车辆检测模型训练： python3 train.py --img 640 --epoch

VIM提供了很多 复合命令，可以把两个动作合并为一次按键。极大提高了编辑效率。以下是一些具体的例子： 复合命令 等效的长命令 说明 C c$ 删除光标到行尾 s cl 删除光标位置的字符 S ^C 删除整行 I ^i 光标移动到行首 A $a 光标移动到行尾 o A + 回车 光标下方开启一行 O ko 光标上方开启一行 除了表中说明的功能之外，这些命令还有一个共同特点：它们都会从普通模式切换到插入模式。结合重复命令.将产生奇特的反应。 假设文本内容： Maximum length of a c

使用Flash Linear Attention库训练GLA和Gated DeltaNet模型 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家，觉得好请收藏。点击跳转到网站。 1. 项目概述 在本项目中，我们将指导客户如何使用Flash Linear Attention库来训练两个先进的神经网络模型：GLA (Gated Linear Attention)和Gated DeltaNet，模型规模为340M参数，训练数据使用SlimPajama-627B数据集的1

查询性能优化 1、为什么查询这么慢 2、慢查询基础：优化数据访问 2.1 是否向数据库请求了不需要的数据 2.2 MySQL是否存在扫描额外的记录 3、重构查询方式 3.1 一个复杂查询还是多个简单查询 3.2 切分查询 3.3 分解联接查询 4、查询执行的基础 4.1 MySQL的客户端/服务器通信协议 4.2 查询状态 4.3 查询优化处理 5、MySQL查询优化器的局限性 5.1 UNION的限制 5.2 并行执行 5.3 同一个表中查询和更新 6、优化特定类型的查询 6.1 优化coun

文章目录 1. 问题引入 2. 证明 2.1 引理1 2.2 引理2 2.3 引理3： 2.4 核心证明： 3. 参考 1. 问题引入 s ( n ) = 1 + 1 2 + 1 3 + ⋯ + 1 n , n ∈ N ∗ , n ≥ 2 s(n) = 1+\frac{1}{2}+\frac{1}{3}+\cdots+\frac{1}{n}, \quad \\n \in N^*, n \ge2 s(n)=1+21+31+⋯+n1,n∈N∗,n≥2 证明 s ( n ) s(n) s(n)一定不是

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