概述 On-Demand Revalidation 是 Next.js 自 11.1 版本开始支持的一项功能，它允许开发者通过 API 路由手动触发页面的重新验证和重新生成。这在需要手动控制内容更新，而不想等待增量静态生成（ISR，Incremental Static Regeneration）的默认时间间隔时，特别有用。 在 Next.js 12 中，这项功能得到了完全支持。下面是实现 On

谷歌今天宣布在Google Ads广告中为Demand Gen活动推出新的生成人工智能功能。 这些工具由谷歌人工智能提供支持，广告商只需几个步骤即可使用文本提示创建高质量的图片。 这些由人工智能驱动的创意功能旨在增强视觉叙事能力，帮助品牌在YouTube、YouTube Shorts、Discover 和Gmail等Google平台上产生新的需求。 谷歌副总裁兼社交、本地和垂直广告总经理

On-Demand State Separation for Cloud Data Warehousing 问题背景 首先是问题背景，目前除了大规模PB级别的AP会使用云数据库，越来越多的百G大小的中小规模的负载也开始进行上云分析和处理，而这些ap任务不需要消耗整个集群的资源，往往只需要单个节点运行。 那么这个过程中，如何选择合适的工作机就是一个问题，考虑到负载变化以及降低成本或者需要提高算力

1.导入数据 import numpy as npimport pandas as pdimport seaborn as sns# 读取csv文件hotel_data = pd.read_csv(r'D:\4_Project\1_pycharm_project\Hotel_booking_demand\hotel_bookings.csv')# 查看前5行数据hotel_data.h

说明 都知道饿汉有内存内存浪费的问题，而懒汉有线程安全问题。所以这两个平时都不敢用，但是它们的优化方式我经常说不明白。今天好好总结总结。 双重校验 是否 Lazy 初始化：是 是否多线程安全：是 描述：这种方式采用双锁机制，安全且在多线程情况下能保持高性能。 public class Singleton{private volatile static Singleton s;priva

1.错误如下： Configuration on demand is not supported by the current version of the Android Gradle plugin since you are using Gradle version 4.6 or above. Suggestion: disable configuration on demand by se

题目：Edge AI: On-Demand Accelerating Deep Neural Network Inference via Edge Computing            边缘智能：通过边缘计算按需加速深度神经网络推理         在深度学习中，推理是指将一个预先训练好的神经网络模型部署到实际业务场景中，如图像分类、物体检测、在线翻译等。 由于推理直接面向用户，因此推理性

什么是需求管理 　　需求管理是一种用于查找、记录、组织和跟踪系统需求变更的系统化方法。需求管理是认识和管理对产品的全部需求，并确保主生产计划反映这些需求的功能。需求管理包括：预测、订单录入、订单承诺、分库需求、非独立需求、厂际订单及维修件需求等。有效需求管理的关键在于维护需求的明确阐述、每种需求类型所适用的属性，以及与其他需求和其他项目工件之间的可追踪性。 需求管理的难点 　　1、

要实现android摄像头的autoFocus，并不难，但要实现自动连续的自动聚焦就要费点劲。这里将我的研究思路和解决方法记录于此。实现自动聚焦，方法有如下： 第一：最常见的实现---利用按键或拍照前一次性自动聚焦 在Activity里申明变量private AutoFocusCallback myAutoFocusCallback = null;然后 //自动聚焦变量回调 myAutoF

译："DOF：面向需求的图像去噪框架" -- IEEE Transactions on Industrial Informatics -- 2021 目录 一、引言 二、方法 A、需求为导向的框架 B、基于DOF的网络 三、实验 一、引言         大多数图像去噪算法的重点是最大化图像去噪质量，在降低参数数量和计算复杂度方面仍有相当大的空间。当面对不同的任务时，