docker1.初识Docker1.1.什么是Docker1.1.1.应用部署的环境问题1.1.2.Docker解决依赖兼容问题1.1.3.Docker解决操作系统环境差异1.1.4.小结1.2.Docker和虚拟机的区别1.3.Docker架构1.3.1.镜像和容器1.3.2.DockerHub1.3.3.Docker架构1.3.4.小结1.4.安装Docker2.Docker的基本操作2.1.镜像操作2.1.1.镜像名称2.1.2.镜像命令2.1.3.案例1-拉取、查看镜像2.1.4.案例2-保存、导入镜像2.1.5.练习2.2.容器操作2.2.1.容器相关命令2.2.2.案例-创建并运行

1.组件重用样式如果每个组件的样式都需要单独设置，在开发过程中会出现大量代码在进行重复样式设置，虽然可以复制粘贴，但为了代码简洁性和后续方便维护，可以采用公共样式进行复用的装饰器@Styles。@Styles装饰器可以将多条样式设置提炼成一个方法，直接在组件声明的位置调用。通过@Styles装饰器可以快速定义并复用自定义样式。用于快速定义并复用自定义样式。当前@Styles仅支持[通用属性]和[通用事件]。 @styles方法不支持参数@Styles可以定义在组件内或全局，在全局定义时需在方法名前面添加function关键字，组件内定义时则不需要添加function关键字。注意:组件内@Sty

文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果：毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎项目获取：https://gitee.com/assistant-a/project-sharing1前言图像检索：是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片，就是以图找图。网络时代，随着各种社交网络的兴起，网络中图片，视频数据每天都以惊人的速度增长，逐渐形成强大的图像检索数据库。针对这些具有丰富信息的海量图片，如何有效地从巨大的图像数据库中检索

前言在现代商业环境中，数据驱动的决策已成为企业成功的关键。为了有效地将数据转化为有价值的见解，数据看板（Dashboard）成为了一个重要的工具。QuickBI作为阿里云推出的商业智能服务，为用户提供了强大的数据看板制作功能。本文将详细介绍如何使用QuickBI制作数据看板，并结合实际案例进行演示。一、QuickBI数据看板简介数据看板是一个集成了多个数据视图的界面，它可以帮助用户快速了解关键指标（KPI）和数据趋势。QuickBI的数据看板功能允许用户通过简单的拖拽操作，将各种图表、控件和文本组合在一个界面上，从而创建一个直观、易懂的数据展示。二、QuickBI数据看板制作步骤数据源准备：首

一、微信小程序应用内跳转（1）wx.navigateTo({url:'....这个里面放需要跳转的页面的地址'})wx.navigateTo({url:'../deng_lv/deng_lv'})wx.navigate是一种很常用的跳转方式，官方解释为：保留当前页面，跳转到应用内的某个页面采用navigate进行跳转后，左上方会有个小箭头，点击小箭头可以返回跳转前的界面 （2）wx.redirectTo({url:'.......这里面放置跳转界面的地址'})wx.redirectTo({url:'../deng_lv/deng_lv'})wx.redirectTo与navigate有所不同，

FPGA入门——RAM(ip核与原语的使用)BRAM简介XILINX系列的FPGA，如果想要做一个RAM，有两种方式：1、使用逻辑资源组成分布式RAM，即 DistributedRAM2、使用XILINX专用的BlockRAM，即BRAM前者是由CLB的 SLICEM的LUT组合而成，构成RAM后，可能分布在不同的地方，具有一定的延迟；后者是BlockRAM是内嵌专用的RAM，是XILINX做进FPGA内的专用资源，具有更好的时序性能；这里我们以ZYNQ-7000为例：可以看到红色方框中，标识出了此款FPGA的BRAM资源，我们也可以了解到，一个BRAM资源大小为36Kbits(注意，这里是b

1.什么是云计算？答：话说英特尔创始人戈登·摩尔曾说过：“集成电路上可容纳的晶体管数目，约每隔两年便会增加一倍”。换言之，就是：处理器的性能每隔两年翻一倍。如此快速的发展，导致硬件的成本越来越低，单个企业也就买得起大量的服务器。对于很多大型企业来说，在业务高峰期所需的硬件资源很多，但平均下来的负荷并不高，然而服务器还得按照最大需求来配，分配很不灵活，这就导致了资源的浪费。如果能把这些服务器闲置的能力整合成一个资源池，然后再出租给其他公司使用的话，不但变废为宝，甚至还能开拓出新的商业模式。也就是说，大家都各自买服务器花钱多不说，还有利用率低，扩容麻烦的问题，我来大量买入服务器，组成一个大池子，按

形态学图像处理0.前言1.腐蚀和膨胀1.1腐蚀1.2膨胀1.3对偶性2.开操作和闭操作3.击中或不击中变换4.一些基本的形态学算法4.1边界提取4.2孔洞填充5.形态学重建5.1测地膨胀和腐蚀6.灰度级形态学6.1腐蚀和膨胀6.2一些基本算法6.3灰度级形态学重建7.小总结0.前言参考博客：opencv图像处理模块(6)——击中击不中-知乎(zhihu.com)第三版教材中图片下载地址：bookimagesdownloadsvs2019配置opencv可以查看：VS2019&Opencv4.5.4配置教程前情回顾：数字图像处理第三章灰度变换和空间滤波学习笔记数字图像处理第四章频率域滤波学习笔记

人工智能=机器学习+大数据虽然AI历史很悠久，自2016人工智能alphaGO战胜了围棋世界冠军，2017年已经远远把人类甩在后面了。AI发展进入快车道：2022年11月底，人工智能对话聊天机器人ChatGPT推出，AI几乎读遍互联网所有的文章，可以自己辨认那些是好的表达；轻松通过各种雅思，托福，四六级英语考试。感觉普通文字工作者快要失业了。。。2024年2月，OpenAI继ChatGPT之后，推出了文字生成视频大模型，目前还没有公开测试，只是展示了几个60秒的样片。但是效果咋舌！ChatGPT的文字能力已经胜过人类，Sora出道即巅峰！跟文字能力一样，Sora可以自己学习物理规律，生成有意义

文章目录假定已知的前置知识需求：注意点：代码实现：顶层模块led闪烁模块xdc约束这篇博客将针对AMDZynq7000SoCZC706EvaluationKit板卡(对应Vivado创建工程时FPGA型号：XC7Z045ffg900-2)实现基本的点灯程序。假定已知的前置知识本文对以下内容不再介绍，使用Vivado进行综合、实现、生成比特流并烧录FPGAFPGA的概念、Verilog的基础语法需求：板卡时钟为200MHz，让板子上的一个LED灯保持0.5秒亮，0.5秒灭。注意点：①板卡使用JTAG接口烧录时，必须将SW4拨为01，如图所示：②ZC706的时钟都是差分时钟，必须使用Verilog