2023年第三届中国高校大数据挑战赛第二场赛题D题赛题
文章浏览阅读400次，点赞9次，收藏5次。这种评价制度显然有瑕疵，因为学员最终的考核成绩不仅仅是由于培训学校的培训能力导致的，还有学员的素质等其他因素，这使得部分培训学校不是把主要精力放在技能培训方法方式的改进上面，而是去抓生源质量。2. 不同的培训学校有不同的生源质量、学校办学条件、学校师资水平等的差异，仅仅用离校考核成绩的高低无法真正有效的体现一个学校的真正的培训能力。3. 每个培训学校有不同的特色，如有些培训学校技能 1 的培训能力很好，而有些学校可能是技能 2 的培训能力上有优势。请问， 哪些培训学校分别在哪种技能培训能力上有特色？_行业职业技术培训能力评价
没有硬件基础可以学单片机吗？
文章浏览阅读1k次，点赞15次，收藏12次。学习单片机并不要求先具备硬件基础，只要你对电子技术和编程感兴趣，并愿意学习和探索，就可以开始学习单片机。3. 获得单片机开发工具：选择一款常用的单片机开发工具，例如Arduino、Raspberry Pi等，这些工具提供了简单且易于使用的开发环境和丰富的资源。记住，单片机学习是一个持续的过程，需要不断实践和探索。通过逐步学习和实践，你可以逐渐掌握单片机的技术和应用，开展自己的项目并进行更高级的创作。在开始前我分享下我的经历，我刚入行时遇到一个好公司和师父，给了我机会，一年时间从3k薪资涨到18k的，
【PDF合并】利用 Python 合并 PDF 文件
文章浏览阅读483次，点赞7次，收藏9次。然后，使用 append 方法逐个添加要合并的 PDF 文件。在示例中，将要合并的 PDF 文件路径存储在列表 pdf_files 中，可以根据实际情况进行修改。在 PyPDF2 版本 3.0.0 中，PdfFileMerger 类被移除了，取而代之的是 PdfMerger 类。执行上述代码后，将会生成一个名为 merged.pdf 的文件，其中包含了所有合并的 PDF 文件的内容。在添加完所有的 PDF 文件后，需要指定合并后的输出文件路径 output_path。
C语言项目实战——贪吃蛇
文章浏览阅读1.7w次，点赞231次，收藏872次。游戏初始化：设置游戏窗口大小、颜色、速度等参数，并初始化蛇的长度和位置。游戏循环：在一个无限循环中，不断更新游戏状态，包括蛇的移动、食物的生成和碰撞检测等。蛇的移动：根据用户的输入（通常是方向键），控制蛇的头部向相应方向移动，并更新蛇的身体位置。食物的生成：在游戏区域内随机生成食物，并标记其位置。碰撞检测：检测蛇是否吃到食物、是否碰到游戏边界或自己的身体。游戏结束条件：如果蛇碰到游戏边界或自己的身体，游戏结束，显示游戏结束画面。渲染画面。_c语言写小游戏程序完整代码
AI生成代码加速代码屎山噩梦？
如今，许多程序员选择使用AI来辅助编程，但是随着AI软件开发的快速普及，有关代码质量的担忧越发凸显。长期从事代码研究的Adam Tornhill曾表示，AI辅助编程所面临的主要挑战是，它很容易生成大量原本无需编写的代码。 根据最新的研究，结果确实令人担忧。除了代码反复修改后被删除的问题，重复代码比例也变得越来越严重。 GitHub Copilot 自推出 beta 版以来，迅速席卷了 AI 编码领域。根据公司首席执行官 Thomas Dohmke 的介绍，该软件目前已经吸引了超过一百万付费订阅
如何轻松玩转Java函数调用：借助FuncGPT，告别繁琐调试
作为一名开发者，你是否曾经在开源社区的广袤海洋中探寻所需的代码，却发现这些代码并不符合你的实际需求？你是否曾花费大量时间测试和调试，却收效甚微？现在，有了FuncGPT（慧函数），这些困扰将一扫而空。作为你的私人编程助手，FuncGPT能够根据你的需求，迅速提供符合要求的函数，让你轻松迈向高效开发之旅。 首先，让我们了解一下传统代码搜索的困境。在传统的开发过程中，当你需要实现某个功能时，需要在开源社区中搜索相关的代码。然而，这些代码可能存在各种问题，如潜在的错误和漏洞、不兼容的API以及性能问
选购指南|企业ERP系统如何选？
ERP系统在公司发展中起着至关重要的作用，然而如何选择合适的系统是许多公司目前面临的难题。如果企业选择了过于高端的ERP系统，会发现实际使用起来无法为公司提供正常的支持。然而选择功能过于简单的系统，又会发现难以满足公司的管理需求。那究竟如何选择适合公司的企业ERP系统软件呢? 一、满足管理方面的需求 在做出任何决策之前，不要浪费时间进行无用的工作，特别是与公司相关的工作。首先企业要明确自身的业务需求和目标，例如财务管理、供应链管理、人力资源管理等。其次明确各个部门的管理需求，这样才能真正帮助公
Android用setRectToRect实现Bitmap基于Matrix矩阵scale缩放RectF动画，Kotlin（一）
文章浏览阅读1k次，点赞14次，收藏8次。基于Matrix，控制Bitmap的setRectToRect的目标RectF的宽高。从很小的宽高开始，不断迭代增加setRectToRect的目标RectF的宽高，每次迭代加上一定时延，实现Matrix基础上的动画。文章浏览阅读180次。【代码】Android矩阵setRectToRect裁剪Bitmap原图Matrix放大，mapRect标记中心区域，Kotlin。Android矩阵setRectToRect裁剪Bitmap原图Matrix放大，mapRect标记中心区域，Kotlin-CSDN博客。
Java实现学生信息管理系统：从Excel中提取数据的实用方法
在Java中实现学生信息管理系统并从Excel中读取数据，通常适用于以下场景： 数据迁移和集成：如果你有一个现存的学生信息管理系统，该系统可能使用数据库或其他存储方式，但你想将这些数据迁移到新的系统。Excel文件可能提供了一种方便的方式来迁移这些数据，因为Excel文件格式易于查看和编辑。 数据导入：如果你正在开发一个新的学生信息管理系统，你可能需要从其他来源导入学生信息。Excel文件可能是一个易于获取和使用的格式，特别是当这些数据已经在Excel文件中时。 数据分析：如果你需要对学生信息
以深度定制开发破解ERP难题，飞算科技助力企业数字化升级
你可能听说过或见过这样的说法：“不是买不起羽绒服，而是军大衣更划算”、“不是去不起欧洲，而是哈尔滨更划算”、“不是吃不起豪华餐厅，而是大排档更划算。”以此类推，当攀比与性价比相遇时，“新型性价比文学”应运而生。 从一个侧面来看，可以明显观察到在经济下行的背景下，人们对收支进行了谨慎的分配。而从另一个方面来看，由于消费热潮过后，人们理性地回归了，不再盲目追随潮流。这也导致影响购物决策的因素变得更加多样化。 然而，对于品牌商来说，逆向消费的盛行使他们充分意识到了不稳定的商业环境带来的机遇和挑战。
opencv C++ dnn模块调用yolov5以及Intel RealSense D435深度相机联合使用进行目标检测
文章浏览阅读512次。注意：由于手头上没有该摄像头，本人只是查询资料，以及文档之后写的代码，并没有实操。需要安装opencv、librealsense2库。
当我们一起走过 2023｜Apache Doris 年度时刻盘点
2024 年的第一个月已经彻底过去，2023 年的回顾总结才姗姗来迟。 在过去一年的大多数时间里，我们一直处于忙碌的状态中，紧锣密鼓的代码研发、高速推进的版本迭代、行程紧密的全国之行，众多社区用户与开发者皆是见证。 越是忙碌，在年末的这场回顾就越难能可贵。 在 2024 年开端，我们挑选出了一些有意义的片刻，期待跟每一个社区用户和开发者一同看看过去一年所共同经历的种种。正是因为每一个您都是见证者和参与者，所以把这场回顾的标题取为「当我们一起走过 2023」。 “里程碑式的跨越” 2023 年
【ArcGIS微课1000例】0102：面状要素空洞填充
文章浏览阅读643次。在对地理数据进行编辑时，时常会遇到面数据中存在个别或大量的空洞，考虑实际情况中空洞的数量多少、分布情况，填充空洞区域可以采用逐个填充的方式，也可以采用快速大批量填充的方式：**①逐个填充**：针对每个空洞进行手动合并填充；**②批量填充**：绘制能够覆盖所有图形区域的草图面来实现融合。读者通过实验练习，应能够深入理解两种方法的处理方式，熟练掌握填充面空洞的方法。
MacOS 查AirPods 电量技巧：可实现低电量提醒、自动弹窗
文章浏览阅读731次，点赞7次，收藏8次。此功能需要先替AirPods 连上Mac ，才能够透过Mac 状态列上点击「蓝牙」图示后，选择AirPods 设备名称，就可以看见AirPods 左右耳和充电盒电量。当AirPods 和Mac 配对后，有的朋友想通过Mac来查询AirPods有多少电量，这个里有几个技巧，下面我们来介绍一下。如要使用此功能查询，需要先将Mac 连上AirPods ，并且在Mac 附近打开AirPods 充电盒盖子后，就能看见耳机剩余电量，不过此功能只能看电量图示，没办法显示趴数。如果想要取消AirPods连线，也可以选择「
大模型应用实践：AIGC探索之旅
随着OpenAI推出ChatGPT，AIGC迎来了前所未有的发展机遇。大模型技术已经不仅仅是技术趋势，而是深刻地塑造着我们交流、工作和思考的方式。本文介绍了笔者理解的大模型和AIGC的密切联系，从历史沿革到实际应用案例，再到面临的技术挑战和伦理监管问题，探讨这一技术浪潮如何引领我们进入一个智能化的未来。 前言 ▐ 引言：AI时代，未来已来 2022.11月30号OpenAI推出ChatGPT后随即爆火，五天注册用户数过百万，2个月用户破1亿，成为史上增长最快的消费者应用。随后各大厂也纷纷卷入A
mnn-llm: 大语言模型端侧CPU推理优化
在大语言模型(LLM)端侧部署上，基于 MNN 实现的 mnn-llm 项目已经展现出业界领先的性能，特别是在 ARM 架构的 CPU 上。目前利用 mnn-llm 的推理能力，qwen-1.8b在mnn-llm的驱动下能够在移动端达到端侧实时会话的能力，能够在较低内存（<2G）的情况下，做到快速响应。 背景 在大型语言模型（LLM）领域的迅猛发展背景下，开源社区已经孵化了众多优异的 LLM 模型。这些模型在自然语言处理的各个领域展现出了强大的能力，但同时也带来了一个挑战，即如何有效地将这些模
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