AI,cursor快速上手思维导图

https://cursor101.com/zh/tutorial/learn-cursor-tabsor

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/941540.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

Echarts实现大屏可视化

一、效果展示 二、简介 该项目涉及到的图表有: 渐变堆叠面积图中国地图涟漪特效散点图饼图横向柱状图竖向柱状图圆环饼图 该项目主要展示的是使用Echarts制作的大屏可视化,所用到的技术有: 2.1 前端: vue3、vite、echarts、pi…

ECharts关系图-关系图11,附视频讲解与代码下载

引言: 关系图(或称网络图、关系网络图)在数据可视化中扮演着至关重要的角色。它们通过节点(代表实体,如人、物体、概念等)和边(代表实体之间的关系或连接)的形式,直观地…

javaEE--计算机是如何工作的-1

目录 一.计算机的组成: 各组件的功能: 衡量cpu好坏的标准: 二.指令(instruction) 三.操作系统Operating System 四.进程/任务process/tesk 五.进程在系统中如何管理 1.进程在系统中的管理,从两个角度来分类: 2.进程控制块PCB(Process Control Block)) 3.P…

目标检测-R-CNN

R-CNN在2014年被提出,算法流程可以概括如下: 候选区域生成:利用选择性搜索(selective search)方法找出图片中可能存在目标的候选区域(region proposal) CNN网络提取特征:对候选区域进行特征提取(可以使用AlexNet、VGG等网络) 目…

Blender 中投影仪的配置与使用

Blender 中投影仪的配置与使用 Blenderdownloadbasic Projectordownloadinstallconfigure 利用Blender中的投影仪搭建一个简单的结构光仿真系统,通过调整被测对象的材质和投影仪位姿以及投影来获得不同的渲染图像。 Blender download 在官网中下载相应安装包&…

MYSQL慢查询日志(开启慢查询配置、explain执行计划SQL优化、各个字段详解、索引失效)

大家好,我是此林。 今天来分享一下MYSQL慢查询日志记录。 目录 1. 定义 2. 开启慢查询 方法一:命令行 方法二:修改配置文件 3. explain性能分析 4. 索引失效 1. 最左前缀法则 2. 对字段做运算、字段类型不匹配 3. 模糊匹配 4. OR…

Leetcode打卡:考场就坐

执行结果:通过 题目: 855 考场就坐 在考场里,有 n 个座位排成一行,编号为 0 到 n - 1。 当学生进入考场后,他必须坐在离最近的人最远的座位上。如果有多个这样的座位,他会坐在编号最小的座位上。(另外&am…

2024.2 ACM Explainability for Large Language Models: A Survey

Explainability for Large Language Models: A Survey | ACM Transactions on Intelligent Systems and Technology 问题 可解释性问题:大语言模型(LLMs)内部机制不透明,难以理解其决策过程,如在自然语言处理任务中&…

解决“SVN无法上传或下载*.so、*.a等二进制文件“问题

今天,在使用Subversion提交代码到服务器时,发现无法提交*.a、*.so等二进制文件,右击这些文件,发现其属性为ignores。     问题原因:SVN的配置文件里,屏蔽了*.a、*.so文件的上传与下载,并把这些…

层序遍历练习

层次遍历 II 给定一个二叉树,返回其节点值自底向上的层次遍历。 (即按从叶子节点所在层到根节点所在的层,逐层从左向右遍历) 思路 相对于102.二叉树的层序遍历,就是最后把result数组反转一下就可以了。 C代码&…

京东大数据治理探索与实践 | 京东零售技术实践

01背景和方案 在当今的数据驱动时代,数据作为关键生产要素之一,其在商业活动中的战略价值愈加凸显,京东也不例外。 作为国内领先的电商平台,京东在数据基础设施上的投入极为巨大,涵盖数万台服务器、数 EB 级存储、数百…

【论文阅读笔记】Learning to sample

Learning to sample 前沿引言方法问题声明S-NET匹配ProgressiveNet: sampling as ordering 实验分类检索重建 结论附录 前沿 这是一篇比较经典的基于深度学习的点云下采样方法 核心创新点: 首次提出了一种学习驱动的、任务特定的点云采样方法引入了两种采样网络&…

[AIGC知识] layout理解

前言 要开组会了,随便讲个凑数吧。 参考论文 https://arxiv.org/html/2303.17189? 什么是layout数据? 像下图这样,Layout是每个图片的布局,其中包含一些物体的相应边界框和类别 layout信息如何整合表示并作为条件加入到网络…

【macos java反编译工具Java Decompiler】

mac上能用的反编译工具 https://java-decompiler.github.io/

C#+OpenCv深度学习开发(常用模型汇总)

在使用 OpenCvSharp 结合深度学习进行机器视觉开发时,有许多现成的模型可以使用。以下是一些常用的深度学习模型,适用于不同的机器视觉任务,包括物体检测、图像分类和分割等。 使用示例 在 OpenCvSharp 中加载和使用这些模型的基本示例&…

【生成模型之七】Classifier-free diffusion guidance

论文:classifier-free diffusion guidance 一、Background 分类器引导是一种最近引入的方法,用于在训练后的条件扩散模型中权衡样本丰富度和样本保真度,其思想与其他类型生成模型中的低温采样或截断相同。 分类器引导将扩散模型的分数估计…

【LeetCode每日一题】——415.字符串相加

文章目录 一【题目类别】二【题目难度】三【题目编号】四【题目描述】五【题目示例】六【题目提示】七【解题思路】八【时空频度】九【代码实现】十【提交结果】 一【题目类别】 字符串 二【题目难度】 简单 三【题目编号】 415.字符串相加 四【题目描述】 给定两个字符…

Why SAP TM?

最近发现跟 SAP TM 的集成越来越多了,并且发现这模块还挺大,很难一下子理解。TM(Transportation Management)- 顾名思义就是“运输管理”。起初很难想象为啥 SAP 会浪费大量的时间和精力开发“运输管理”,从而只是为了…

开源鸿蒙 5.0 正式版发布

在2024年的开放原子开发者大会上,开源鸿蒙5.0版本正式发布啦!这个版本是一个比较大的升级,性能和功能都上了一个新台阶,让我们一起来看看都有哪些亮点。 首先,开源鸿蒙这个项目,从最初的700万行代码&#x…

直流有刷电机多环控制(PID闭环死区和积分分离)

直流有刷电机多环控制 提高部分-第8讲 直流有刷电机多环控制实现(1)_哔哩哔哩_bilibili PID模型 外环的输出作为内环的输入,外环是最主要控制的效果,主要控制电机的位置。改变位置可以改变速度,改变速度是受电流控制。 实验环境 【 &…