深入解析 Vision Transformer (ViT) 与其在计算机视觉中的应用 VisionTransformer（ViT）是一种基于Transformer架构的视觉模型，它在计算机视觉任务中表现出色，甚至超越了传统的卷积神经网络（CNN）如ResNet。ViT通过将图像分割成小块，并将这些块转换为向量序列，利用自注意力机制处理图像数据，从而捕捉长距离依赖关系。ViT在大规模数据集上的预训练过程中展现出显著优势，尤其是在全局依赖建模和表示能力方面。尽管ViT在计算资源上要求较高，但其在大数据集上的优异表现预示着它可能成为未来计算机视觉领域的主流方法

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【SSL部署与优化​】​​TLS 1.3的核心改进与性能优化​​ TLS 1.3 作为当前最安全的传输层安全协议版本，通过多项核心改进和性能优化，显著提升了网络通信的安全性和效率。其核心改进包括精简加密套件、移除弱算法、强制前向保密、简化握手流程（从2-RTT到1-RTT，并支持0-RTT握手），以及增强的安全机制如PSK模式和0-RTT风险缓解。性能优化方面，TLS 1.3 提供了更快的握手速度、更高效的加密算法（如AES-GCM和ChaCha20-Poly1305），以及会话复用技术，有效降低了延迟和资源消耗。此外，TLS 1.3 的0-RTT握手机制在提升性能的同时

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数据预处理之数据平滑处理详解 信号数据常受噪声干扰，影响检测准确性。数据平滑处理旨在降低噪声同时保留信号特征。本文介绍了三种常用的平滑滤波方法：移动平均（Moving Average）、Savitzky-Golay滤波（SG滤波）和邻域平均滤波（Adjacent Averaging）。移动平均通过计算窗口内数据的均值来平滑噪声，适用于快速去除高频噪声，但可能导致峰形展宽和细节丢失。SG滤波基于局部多项式拟合，能保留信号高阶特征，适合处理光谱峰，但计算量较大。邻域平均滤波通过局部均值运算抑制噪声，与移动平均效果相似。三种方法各有优缺点，适

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榕壹云打车系统：基于Spring Boot+MySQL+UniApp的开源网约车解决方案 无论您是寻求低成本转型的传统企业，还是希望快速搭建平台的创业者，亦或是技术开发者，榕壹云都能为您提供可落地的解决方案。榕壹云系统成功帮助厦门某出租车公司在两个月内上线了全新的网约车平台，用户量增长30%，司机接单效率显著提高。通过与高德地图的合作，榕壹云系统为用户提供了更便捷的出行选择，订单量提升了20%。：某省会城市出租车公司接入榕壹云系统后，日均订单量提升40%，司机月均收入增长25%，乘客投诉率下降60%。通过这些功能，榕壹云打车系统不仅提升了用户体验，也大幅提高了企业的运营效率和市场竞争力。

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嵌入式（c语言篇）Day9 C语言提供了一系列字符串标准库函数用于处理字符串，使用这些函数需要包含头文件<string.h>。主要函数包括求字符串长度、字符串复制、字符串拼接和字符串比较等。我们不仅要理解这些函数的行为，还需掌握手动实现的方法。

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【LeetCode 热题 100】全排列 / 子集 / 组合总和 / 分割回文串 / N 皇后 全排列 / 子集 / 组合总和 / 分割回文串 / N 皇后

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[目标检测] YOLO系列算法讲解 模型优点：YOLO检测速度非常快，标准版本的YOLO可以每秒处理45张图像，YOLO的极速版本可以每秒处理150帧图像，这就意味着该模型可以实时处理视频，在当时，准确率比它高的，速度没他快，速度比他快的，精度没他高。迁移能力强，能运用到其他新的领域。局限：1、YOLO对相互靠近的物体，以及很小的群体检测效果不好，因为只预测了98个框。假如一张图片有200个目标的话，根本检测不完。2、由于损失函数的问题，定位误差是影响检测效果的主要原因，尤其是大小物体的处理上。有待提高。

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【FFmpeg】介绍+安装+VisualStudio配置FFMpeg库 介绍了FFMpeg在windows和ubuntu下的安装，已经如何在Visual studio里配置FFMpeg库，涉及到静态库动态库环境变量等的配置，图文并茂；

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.Net HttpClient 发送Http请求 本文介绍了使用 C# 中的 HttpClient 发送 HTTP 请求的基础操作。

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stm32之FLASH 本文系统梳理了STM32F1系列微控制器中的FLASH存储器结构及其工作机制，重点介绍了程序存储器、系统存储器和选项字节的布局与作用。结合官方手册，详细解析了FPEC（FLASH程序/擦除控制器）的寄存器配置，阐述了写保护机制、页擦除流程和编程操作的具体步骤。通过图示与流程讲解，帮助读者深入理解FLASH的擦写原理及其在嵌入式开发中的实际应用

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关于github使用总结 git常用命令

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微服务的“迷宫” - 我们为何需要服务网格？ 你好！欢迎来到我们的服务网格探索之旅。近年来，“微服务架构”无疑是软件开发领域最热门的词汇之一。它将庞大的单体应用拆分成一组小而独立的、可以独立开发、部署和扩展的服务单元，带来了前所未有的敏捷性和弹性。开发团队可以自由选择技术栈，快速迭代功能，单个服务的故障影响范围也相对可控。听起来是不是很棒？然而，当我们陶醉于微服务带来的种种好处时，一个新的、复杂的问题也悄然浮现：这些的微服务实例之间，该？原本在单体应用内部简单的方法调用，现在变成了跨网络的 RPC（远程过程调用）或 HTTP 请求。/read。

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FFmpeg 与 C++ 构建音视频处理全链路实战（五）—— 音视频编码与封装 本文是音视频处理系列文章的终章，重点介绍了音视频编码与封装的过程。首先回顾了音视频编码的基础知识，包括H.264和AAC的编码原理，并介绍了新一代编码标准如H.265和Opus的优势。接着，详细剖析了使用FFmpeg进行音视频编码的流程，包括编码器的初始化、编码数据的准备、编码操作的执行以及资源的释放。最后，讲解了如何将编码后的音视频码流封装成媒体文件，涵盖了封装格式的选择、文件头的写入、编码数据的写入以及文件尾的写入和资源的释放。文章还提到了实战中可能遇到的常见问题及其解决方案，帮助读者更好地理解和应用音

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LeetCode100.3 最长连续序列 注意，需对哈希表循环，而非原数组，否则会超时。原因是unordered_set是按照一定的bucket顺序排列的，对nums遍历会破坏这样的顺序，造成访问内存不连续。同时如果nums中有重复元素，那么会造成重复判断，存入unordered_set也是一个去重的过程。将原vector转化为unordered_set，遍历这个哈希表，如果某个数-1可以在表中被找到，说明这个数不是起点，直到找到可以作为连续串起点的数，再以这个数为起点计算长度。如此循环一遍，即可得出答案。要怎样不排序定位一段连续串呢？

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elasticsearch硬件与资源配置优化 堆内存设置为物理内存的50%，但不超过32G（绕过指针压缩缺陷）。禁止JVM交换分区：bootstrap.mlockall: true，避免频繁的磁盘交换。通过以上优化，可显著提升Elasticsearch的吞吐量与稳定性，同时兼顾成本效益。高性能检索集群 SSD+64G内存+32核CPU+10GbE网卡 JVM堆30G，单节点分片数<2000。日志分析集群 机械硬盘+32G内存+16核CPU JVM堆16G，索引生命周期自动归档至冷存储。

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鸿蒙-5.1.0-release源码下载 描述了鸿蒙的源码怎么下载

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速查 Linux 常用指令 II 本文主要介绍了Linux系统中的用户配置和目录文件操作。

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网络基础概念 发送主机将发送缓冲区中的数据按照内存地址从低到高的顺序发送出去，接收主机则把从网络上接收到的字节依次按照内存地址从低到高的顺序保存到接收缓冲区中。MAC地址是被烧录在网卡中的，在网卡出厂时就已经确定了，不能修改，并且是唯一的（虚拟机中的MAC地址不是真实的MAC地址，可能会冲突）它将网络通信过程划分为七个层次，每一层负责不同的功能，从底层的物理传输到上层的应用服务。因此，网络数据流的地址规定为：先发送的数据对应低地址，后发送的数据对应高地址。：负责端到端的数据传输，确保数据的可靠性和完整性。

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