摘要：文章的目的为了记录使用C# 开发学习的经历。开发流程和要点有些记忆模糊，赶紧记录，防止忘记。 相关链接：开源 C# 快速开发（一）基础知识开源 C# 快速开发（二）基础控件开源 C# 快速开发（三）复杂控件开源 C# 快速开发（四）自定义控件--波形图开源 C# 快速开发（五）自定义控件--仪表盘开 阅读全文
华为设备MSTP - 指南
2025-10-02 21:11 by tlnshuju, 23 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：一、MSTP核心理论1. 基本概念MSTP定义：MSTP（Multiple Spanning Tree Protocol）是一种基于实例的生成树协议，支持多个生成树实例（MSTI），每个实例对应一组VLAN，实现不同VLAN流量的负载均衡。与STP/RSTP不同，MSTP通过划分域（Region）和 阅读全文
Node.js面试题及详细答案120题（93-100） -- 错误处理与调试篇 - 教程
2025-10-02 21:01 by tlnshuju, 35 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：《前后端面试题》专栏集合了前后端各个知识模块的面试题，包括html，javascript，css，vue，react，java，Openlayers，leaflet，cesium，mapboxGL，threejs，nodejs，mangoDB，MySQL，Linux… 。前后端面试题-专栏总目录文章 阅读全文
OpenEvidence DeepConsult深度分析：技巧架构、临床应用与行业影响
2025-10-02 20:30 by tlnshuju, 230 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：引言：医疗AI的范式革新医学知识正以每5年翻一倍的速度爆炸式增长，全球每30秒就有一篇新论文发表，医生在日均接诊20名患者的同时，还需从海量研究中筛选信息制定诊疗方案，传统文献检索工具如UpToDate的手动搜索模式已难以满足需求[1][2]。在此背景下，OpenEvidence作为"医生第三大脑" 阅读全文
新奇特：数字永生，当神经网络成为你的数字化身 - 指南
2025-10-02 19:54 by tlnshuju, 28 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：数字永生：当神经网络成为你的“数字化身”在人工智能的奇妙世界里，一个令人着迷的可能性正在浮现：通过神经网络，我们或许能找到某种意义上的“数字永生”。这并非科幻电影中的意识上传，而是依据让神经网络深度学习个人的思维特质，创造出一个高度逼真的“数字分身”。灵魂的镜子：神经网络的记忆宫殿想象一下，有一个特 阅读全文
Bootloader核心原理与简单完成：从零写一个bootloader
2025-10-02 19:28 by tlnshuju, 92 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：目录0 相关阅读1 为什么需要boot loader？2 写一个最简单的bootloader原理与思想步骤bootloader工程1. 选择工程代码烧录的区域2. 定义APP的工程代码存放区域（方便后续跳转）3. printf重定向和关闭外设函数4.【重点】跳转APP程序函数5. main()函数（ 阅读全文
python-dotenv正则表达式应用：麻烦变量名的匹配技巧
2025-10-02 18:54 by tlnshuju, 21 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：python-dotenv正则表达式应用：复杂变量名的匹配技巧【免费下载链接】python-dotenvReads key-value pairs from a .env file and can set them as environment variables. It helps in deve 阅读全文
深入解析：AI赋能千行百业：金融、医疗、教育、制造业的落地实践与未来展望
2025-10-02 18:22 by tlnshuju, 368 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：引言：从理论到实践，AI正重塑产业格局人工智能（AI）已经不再是科幻小说的情节或实验室里的概念，它正以前所未有的速度和深度，渗透到社会经济的每一个角落。从优化复杂的金融交易到辅助医生进行精准诊断，从为学生提供个性化学习路径到让工厂的机器“开口说话”，AI正在成为驱动产业变革的核心引擎。本文将聚焦于金 阅读全文
机器学习15：自监督式学习(Self-Supervised Learning)① - 实践
2025-10-02 18:11 by tlnshuju, 47 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：摘要本周课程介绍了自监督式学习（Self-Supervised Learning）的基本概念与应用场景。自监督式学习是一种无需人工标注标签的学习办法，通过从无标签材料中自动构造监督信号进行模型预训练。课程以BERT模型为例，详细讲解了其自监督训练过程，包括遮码（Masking）和下一句预测（Next 阅读全文
【pytorch】材料增强与时俱进，未来的改进和机制将仅添加到 torchvision.transforms.v2 转换中
2025-10-02 17:33 by tlnshuju, 30 阅读, 0 推荐, 收藏,
摘要：大多数转换都接受 PIL 图像和张量输入。支持 CPU 和 CUDA 张量。两种后端（PIL 或张量）的结果应该非常接近。一般来说，我们建议依赖张量后端以获得性能。可以使用转换转换在 PIL 图像之间或转换 dtypes 和范围。张量图像的形状应为 (C, H, W)，其中 C 是通道数，H 和 W 阅读全文
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