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- 多模态AI如何精准识别手语视频
- 手语识别技术通过多模态AI实现无障碍沟通，核心挑战在于理解复杂动作和语义差异。1.计算机视觉捕捉手势与表情；2.动作时序建模分析连续动作；3.NLP转化语言输出；4.语音合成提供语音反馈。应用中需注意数据多样性、实时性、摄像头角度及语义歧义处理，目前技术仍在发展阶段，未来将更广泛应用于智能设备。
- 科技周边 · 人工智能 | 6天前 | 176浏览 收藏
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- Java反射机制详解与框架应用
- Java反射机制在框架开发中实现了动态获取类信息及调用方法或操作属性，提升了灵活性与可配置性。1.Spring框架通过反射实现依赖注入与注解扫描，如@Autowired自动注入及SpringMVC的请求映射。2.MyBatis利用反射结合动态代理绑定接口与SQL语句，并设置参数与封装结果。3.Hibernate/JPA通过反射读取实体类注解与字段，完成对象与数据库表的映射。4.测试框架如JUnit通过反射查找并执行@Test注解的方法，提升测试效率。尽管反射性能较低，但其带来的开发便利性使其成为主流框架不
- 文章 · java教程 | 6天前 | 430浏览 收藏
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- 指定打印机与绕过打印对话框方法详解
- 在Web应用开发中，通过HTML或PHP等技术直接指定特定打印机进行打印，并绕过操作系统默认的打印对话框是不可能的。这主要是出于安全考虑，浏览器和操作系统限制了网页对本地硬件（如打印机）的直接控制权限，以防止恶意网站滥用打印功能。对于需要特定打印输出的场景，开发者应专注于优化打印内容布局，并依赖用户通过标准打印对话框进行选择。
- 文章 · php教程 | 6天前 | 316浏览 收藏
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- CSS响应式布局实现方法及媒体查询技巧
- 响应式布局的核心是媒体查询、Flexbox、GridLayout和相对单位的综合运用。1.常见断点为：手机（≤575px）、平板（576px–767px）、中等屏幕（768px–991px）、大屏幕（992px–1199px）、超大屏幕（≥1200px），但应根据内容实际表现自定义断点，优先采用移动优先策略逐步增强样式。2.Flexbox适用于一维内容排列，如导航栏和卡片布局，通过flex-wrap和flex-direction实现响应式排列；GridLayout适用于二维页面结构，通过grid-temp
- 文章 · 前端 | 6天前 | 响应式布局 FLEXBOX 媒体查询 相对单位 GridLayout 187浏览 收藏
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- 即梦AI动态背景添加教程场景切换全攻略
- 在即梦AI中添加动态背景和使用场景切换功能可以通过以下步骤实现：1.在编辑界面选择“背景”选项，点击“动态背景”，选择或上传背景，确保与视频主题匹配。2.进入“编辑”模式，找到“场景”选项，添加并调整场景顺序，选择切换效果，如淡入淡出。使用这些功能时，注意背景不抢眼，切换效果区分内容段落，预览效果以确保匹配，调整切换速度以避免生硬。
- 科技周边 · 人工智能 | 6天前 | 142浏览 收藏
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- Golang并发下载：sync.WaitGroup实战详解
- 在Golang中实现并发文件下载需使用sync.WaitGroup协调任务。1.导入http、os、io和sync包；2.使用WaitGroup的Add、Done和Wait方法控制协程同步；3.编写downloadFile函数处理下载逻辑，包含请求、文件创建、写入及错误处理；4.注意事项包括确保调用Done、防止协程泄漏、限制最大并发数及避免文件名冲突。示例通过带缓冲的channel限制并发数量，确保程序高效稳定运行。
- Golang · Go教程 | 6天前 | 127浏览 收藏
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- JDBC连接池使用全解析
- JDBC连接池通过复用数据库连接显著提升性能。1.传统JDBC每次连接需经历TCP握手、认证、资源分配等耗时操作，高并发下效率极低；2.使用HikariCP等高性能连接池可解决此问题，其通过预创建连接、复用机制减少开销；3.配置时需合理设置maximumPoolSize、minimumIdle、connectionTimeout等参数，并结合监控调优；4.常见问题如连接泄露可通过try-with-resources和leakDetectionThreshold避免，陈旧连接可通过connectionTes
- 文章 · java教程 | 6天前 | 性能优化 连接复用 JDBC连接池 HikariCP 配置调优 332浏览 收藏
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- Go语言机器学习算法常见问题解析
- Go语言在机器学习领域虽然不如Python广泛，但其高效并发和性能优势在特定场景下非常突出。实现机器学习算法时需注意：1)数学运算精度问题，可能需要高精度数学库；2)利用Go的并发处理能力提高算法效率；3)由于库资源有限，可能需自行实现或使用第三方库；4)算法优化，如选择初始聚类中心和最佳分割点。
- Golang · Go教程 | 6天前 | 213浏览 收藏
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- Linuxtop与htop监控教程详解
- Linux系统资源监控的核心工具是top和htop。top用于快速基础监控，显示CPU、内存、进程状态及负载等；htop提供更直观的界面与交互功能，适合深入分析。两者互补，适用于不同场景。定位高资源占用进程时，top通过P/M键按CPU/内存排序，htop则支持鼠标点击列排序或F6选择排序方式，并可过滤和查看进程树。除CPU和内存外，还可观察平均负载（LoadAverage）、Swap使用情况、进程状态（D/Z/T）及VIRT/RES/SHR内存指标，帮助全面诊断性能问题。
- 文章 · linux | 6天前 | 239浏览 收藏
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- CommonLisp与SBCL高性能解析
- 本文探讨了如何选择一种既能快速原型设计，又能保证高性能的编程语言。针对数值模拟、人工智能、机器人和控制系统等领域的工程问题，提出CommonLisp及其实现SBCL(SteelBankCommonLisp)作为一种潜在的解决方案。SBCL兼具动态语言的灵活性和编译型语言的效率，能够满足快速原型开发和性能优化的双重需求。
- Golang · Go教程 | 6天前 | 106浏览 收藏
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- Golang搭建gRPC服务：proto生成与代码教程
- 第一步是定义proto文件，使用ProtocolBuffers编写接口和消息结构，如定义UserService服务和GetUser方法；接着安装protoc编译器及Go插件，执行protoc命令生成service.pb.go和service_grpc.pb.go文件；然后编写服务端代码实现GetUser逻辑，并启动gRPC服务器监听50051端口；最后编写客户端代码连接服务器并调用GetUser方法获取用户信息，完成整个gRPC服务构建流程。
- Golang · Go教程 | 6天前 | 134浏览 收藏
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- XPath与正则提取标签属性值技巧
- 在Scrapy中，当需要根据特定属性值提取XML或HTML元素的标签名时，直接使用XPath的name()函数可能导致错误。本文提供了一种鲁棒的解决方案：结合使用Scrapy的XPath选择器和其内置的re()方法，配合精心设计的正则表达式r'<(\w+)\s'。这种方法能够有效捕获目标元素的准确标签名，尤其适用于处理复杂或非标准化的文档结构，确保数据提取的准确性和稳定性。
- 文章 · python教程 | 6天前 | 166浏览 收藏
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- JavaScriptcharAt方法使用详解
- 在JavaScript中，使用charAt()方法可以从字符串中获取特定索引位置的字符。该方法接受一个整数参数作为索引值，返回对应的字符；若索引超出字符串长度，则返回空字符串""，例如：str.charAt(0)获取第一个字符，str.charAt(str.length-1)获取最后一个字符。与方括号[]访问的区别在于越界处理，[]会返回undefined。此外，charAt()无法正确处理由多个UTF-16编码单元组成的Unicode字符（如Emoji），此时应使用codePointAt()方法以确保准
- 文章 · 前端 | 6天前 | 446浏览 收藏
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