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详细介绍：iBizModel 实体向导（PSDEWIZARD）模型详解

摘要：实体向导模型（PSDEWIZARD）详细介绍1. 实体向导模型概述实体向导模型（PSDEWIZARD）是iBizModel模型体系中的重要组成部分，专门用于定义和管理多步骤数据操作流程。该模型通过将复杂的业务操作分解为多个逻辑步骤，为用户提供清晰的导航和操作指引，显著提升用户体验和操作效率。实体向导阅读全文

posted @ 2025-10-31 17:53 jzssuanfa 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)

【数据结构】考研重点掌握：顺序查找算法达成与ASL计算详解

摘要：顺序查找导读一、顺序查找1.1 定义1.2 一般线性表的顺序查找1.2.1 算法思想1.2.2 算法实现1.2.3 算法效率1.3 有序表的顺序查找结语导读大家好，很高兴又和大家见面啦！！！在上一篇内容中，我们系统学习了查找算法的基本概念，包括：查找的定义：在数据集合中寻找满足某种条件的数据元素的过阅读全文

posted @ 2025-10-31 17:15 jzssuanfa 阅读(23) 评论(0) 推荐(0)

计算机专业Net毕业设计-基于net的实验室管理信息系统的设计与构建计算机专业【附源码、数据库、文档】

摘要：博主介绍：✌️码农一枚，专注于大学生项目实战构建、讲解和毕业文撰写修改等。全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小软件技术领域和毕业项目实战✌️技术范围：：小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、阅读全文

posted @ 2025-10-31 16:46 jzssuanfa 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)

【Linux】System V —— 基于建造者模式的信号量 - 详解

摘要：目录一、信号量和P、V原语1.1 信号量常规理解1.2 信号量值含义1.3 信号量结构体伪代码1.4 P原语1.5 V原语1.6 信号量集结构体二、信号量操作接口2.1 semget2.2 semctl2.3 semop三、封装Sem一、信号量和P、V原语信号量和P、V原语由Dijkstra（迪杰斯阅读全文

posted @ 2025-10-31 16:02 jzssuanfa 阅读(8) 评论(0) 推荐(0)

SSM基于的宠物领养管理系统ugssn（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）平台界面在结果面。

摘要：系统程序文件列表系统项目功能用户,宠物种类,宠物招领,领养申请,团队活动,报名信息基于 SSM 的宠物领养管理系统开题报告一、计划背景与意义近年来，我国宠物饲养率持续上升，据《2024 年中国宠物行业白皮书》素材显示，全国城镇宠物犬猫数量已突破 1.2 亿只，与此同时，流浪宠物问题也日益突出，每年新阅读全文

posted @ 2025-10-31 12:03 jzssuanfa 阅读(22) 评论(0) 推荐(0)

详细介绍：AI绘画新境界：多图融合+4K直出

摘要：一、多图融合：创意拼接新境界Seedream 4.0 的多图融合手艺突破传统单图生成限制，支持将不同主题的图片元素无缝整合。例如：输入「赛博朋克城市+水墨山水+机械鲸鱼」，生成融合三种风格的超现实场景通过权重调节控制元素占比：融合强度 = α ⋅ 图A特征 + β ⋅ 图B特征 ( α + β = 阅读全文

posted @ 2025-10-31 11:41 jzssuanfa 阅读(15) 评论(0) 推荐(0)

深入解析：情绪识别论文阅读——EMO

摘要： EMO: Real-Time Emotion Recognition from Single-Eye Images for Resource-Constrained Eyewear DevicesEMO系统的四大核心组件特征提取器 (Feature Extractor)一个卷积神经网络（CNN），使阅读全文

posted @ 2025-10-31 11:23 jzssuanfa 阅读(10) 评论(0) 推荐(0)

react源码 - 详解

摘要：思维导图关键问题：高优先级任务插入后的操作假设高优任务taskH，正在执行的低优任务taskL1）在ensureRootIsScheduled中创建taskH，并插入taskqueue，由于taskqueue自动排序,taskH 在它的过期时间比所有现有任务都早时会在队首。然后将root.call 阅读全文

posted @ 2025-10-31 11:11 jzssuanfa 阅读(7) 评论(0) 推荐(0)

神经网络中优化器的作用 - 指南

摘要：优化器（Optimizer）在深度学习和大模型训练中起着核心作用，它是连接“模型预测误差”与“参数更新”的桥梁。便捷来说：✅ 优化器的作用是：根据损失函数的梯度，自动调整模型的参数（如权重和偏置），使模型逐步学会从输入到输出的正确映射。一、为什么需要优化器？在训练神经网络时，大家的目标是：最小化损失阅读全文

posted @ 2025-10-31 10:47 jzssuanfa 阅读(16) 评论(0) 推荐(0)

C语言——循环的嵌套小练习 - 教程

摘要：目录:bell:前言：为什么循环的嵌套以`for`为主:question::writing_hand:练习题：:one:打印矩形1.1、`for`的嵌套1.2、`while`的嵌套1.3、`do while`的嵌套:two:打印等腰直角三角形:three:打印九九乘法表:four:打印1-100之间阅读全文

posted @ 2025-10-31 10:23 jzssuanfa 阅读(42) 评论(0) 推荐(0)

2025年10月31日

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