💌所属专栏：【微信小程序开发教程】😀作 者：我是夜阑的狗🐶🚀个人简介：一个正在努力学技术的CV工程师，专注基础和实战分享，欢迎咨询！💖欢迎大家：这里是CSDN，我总结知识的地方，喜欢的话请三连，有问题请私信😘😘😘文章目录前言一、列表渲染1、wx:for2、指定索引和当前项的变量名3、\使用wx:for4、wx:key的使用总结前言 大家好，又见面了，我是夜阑的狗🐶，本文是专栏【微信小程序开发教程】专栏的第12篇文章; 今天开始学习微信小程序的第八天💖💖💖，开启新的征程，记录最美好的时刻🎉，每天进步一点点。不知不觉已经学习微信小程序八天了，估计大佬们一天就学完这些内容了吧，我还在慢吞吞的学
目录1.MSK的调制原理2.MSK的解调原理3.MSK代码4.结果图5.特点1.MSK的调制原理MSK调制原理如下图所示，基带码元先差分编码，然后经过串并转换分成I、Q两路，再与对应的载波相乘，然后再相加完成MSK的调制。其中注意:I、Q两路码元分别是差分编码后的相对码的奇数和偶数位置上的码元，I路对应于奇数，Q路对应于偶数。而pk是I路码元，但是其码元宽度Tb是相对码的码元宽度Ts的两倍，并且延时一个Ts；而qk是Q路码元，其码元宽度Tb也是相对码码元宽度Ts的两倍。例如，绝对码元是10001，如果参考电平是1，那么相对码元是100001，然后经过单极性码变为双极性码，1转换成1,0转换成-
多条件查询同时满足must查询的body体的查询不能在使用match关键字了，而需要使用，bool然后要多个条件同时成立，接下来要填入must，多个条件用数组。body样例如下：{"query":{"bool":{"must":[{"match":{"category":"床上用品"}}]}}}以上看起来就相当于是单条件要一样的效果。然后我们再加一个条件。如下：{"query":{"bool":{"must":[{"match":{"category":"床上用品"}},{"match":{"price":169.0}}]}}}返回结果:{"took":17,"timed_out":false
前端Vue自定义精美宫格菜单按钮组件可设置一行展示个数可设置成九宫格十二宫格十五宫格，下载完整代码请访问uni-app插件市场地址：https://ext.dcloud.net.cn/plugin?id=13315效果图如下：cc-categoryMenu使用方法十五宫格菜单十二宫格菜单九宫格菜单HTML代码实现部分十五宫格菜单十二宫格菜单九宫格菜单exportdefault{data(){return{categoryList:[{id:1,name:'红萝卜',img:"https://cdn.pixabay.com/photo/2014/12/21/23/34/carrot-575529
目录第二章OSG数学基础2.2矩阵2.2.1左乘与右乘2.2.2行主序与列主序第二章OSG数学基础 OSG是一个优秀的三维渲染引擎，三维渲染涉及到大量的3D数学知识。3D数学是一门和计算机几何相关的科学，研究怎样用数值的方法来解决几何问题&#x
目录第五章：QtGUI应用程序设计5.4混合方式UI设计5.4.7手工创建的组件的信号与槽第五章：QtGUI应用程序设计
多模态大语言模型（MultimodalLargeLanguageModel，MLLM）依赖于LLM丰富的知识储备以及强大的推理和泛化能力来解决多模态问题，目前已经涌现出一些令人惊叹的能力，比如看图写作和看图写代码。但仅根据这些样例很难充分反映MLLM的性能，目前仍然缺乏对MLLM的全面评测。为此，腾讯优图实验室联合厦门大学在新建的评测基准MM上首次对现有12种开源MLLM模型进行了全面定量评测并公布了16个排行榜，包含感知和认知两个总榜以及14个子榜单：论文链接：https://arxiv.org/pdf/2306.13394.pdf项目链接：https://github.com/BradyF
文章目录HDFSLoad和SparkLoad的基本原理一、HDFSLoad二、 SparkLoad的基本原理HDFSLoad和SparkLoad的基本原理一、HDFSLoadHDFSLoad主要是将HDFS中的数据导入到Doris中，Hdfsload创建导入语句，导入方式和
欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos本篇概览本文是《JavaCV的摄像头实战》系列的第十二篇，咱们来开发一个实用功能：识别性别并显示在预览页面，如下图：今天的代码，主要功能如下图所示：如果您看过《JavaCV的摄像头实战》系列的其他文章，就会发现上图中只有蓝色部分是新增内容，其余的步骤都是固定套路，《JavaCV的摄像头实战》系列的每一个应用玩的都是相同套路：别看步骤挺多，其实都是同一个流程关于性别和年龄检测使用卷积神经网络推理性别和年龄的更多技术细节，这里有更详细的说明：https://
目录一、前言二、问题背景三、问题四、解题思路（1）针对问题1：（2）针对问题2：（3）针对问题3：五、附上几个典型代码（1）K-means算法（2）遗传算法（3）模拟退火算法一、前言 本文是对2022年第十二届MathorCup高校数学建模挑战赛D题移动通信网络站址规划和区域聚类问题的解题思路，希望能够对正在学习数学建模或者研究该类问题的读者提供帮助。作者在当届的比赛中，依据这个思路获得了本科组一等奖的成绩，可以说这个思路还是具有一定的合理性的。附获奖证书：二、问题背景 移动通信技术规模飞速发展，运营规模也越来越大，导致带来的通信网络越来越复杂。随着5G的发展，通信
