增强专题

如何用百度网盘开关远程桌面3389端口增强安全性

黑神话：悟空》增加草地绘制距离MOD使游戏场景看起来更加广阔与自然，增强了游戏的沉浸式体验

《黑神话：悟空》增加草地绘制距离MOD为玩家提供了一种全新的视觉体验，通过扩展游戏中草地的绘制距离，增加了场景的深度和真实感。该MOD通过增加草地的绘制距离，使游戏场景看起来更加广阔与自然，增强了游戏的沉浸式体验。增加草地绘制距离MOD安装 1、在%userprofile%AppDataLocalb1SavedConfigWindows目录下找到Engine.ini文件。 2、使用记事本编辑

国产隔离放大器：增强信号完整性和系统安全性的指南

隔离放大器是电子领域的关键组件，特别是在信号完整性和电气隔离至关重要的应用中。这些放大器隔离输入和输出信号，使它们能够在没有直接电气连接的情况下跨不同系统传输数据。这确保了电路一部分的高压尖峰或噪声不会影响另一部分，从而保护了系统和用户。随着国产隔离放大器的不断发展，它们提供了性能、可靠性和成本效益的完美结合，使其成为工程师和系统设计师的理想选择。 1. 了解国产隔离放大器的优势增强信号

jmeter压力测试，通过LLM利用RAG实现知识库问答，NEO4J部署，GraphRAG以知识图谱在查询时增强提示实现更准确的知识库问答（9/7）

前言这周也是杂七杂八的一天（高情商：我是一块砖，哪里需要往哪里搬），首先是接触了jemter这个压力测试工具，然后帮公司的AIGC项目编写使用手册和问答手册的第一版，并通过这个平台的智能体实现知识库问答的功能展示，以及部分个人扩展和思考（NEO4J创建知识图谱的GraphRAG）。 Jmeter Jmeter是一个压力测试工具，一开始导师叫我熟悉的时候我还说

Java高级特性增强-NIO

GitHub：https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData 关注公众号,内推,面试,资源下载,关注更多大数据技术~大数据成神之路~预计更新500+篇文章，已经更新50+篇~ **Java高级特性增强-NIO 本部分网络上有大量的资源可以参考，在这里做了部分整理并做了部分勘误，感谢前辈的付出，每

一个功能增强的Delphi TListView组件——TSmartListView

unit SmartListView; {* |<PRE> ================================================================================ * 单元名称：TSmartListView v1.01 * 单元作者：HsuChong@hotmail.com * 备注： * 开发平台：PWin2003St

华为OD机试 - 增强的strstr - 滑动窗口（Python/JS/C/C++ 2024 E卷 200分）

华为OD机试 2024E卷题库疯狂收录中，刷题点这里专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题（Python/JS/C/C++）》。刷的越多，抽中的概率越大，私信哪吒，备注华为OD，加入华为OD刷题交流群，每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景，发现新题目，随时更新，全天CSDN在线答疑。一、题目描述 C语言有一

Cglib的MethodPro的invoke和invokeSuper的区别；为何invokeSuper可以内部调用方法依然能增强，为何jdk代理不能实现invokeSuper的功能

个人总结类继承测试代码 package test1;public class B {public static void main(String[] args) {B2 b2=new B2();b2.a1();}}class B1{public void a1() {System.out.println("a1");this.a2();}public void a2() {System.o

增强RAG：选择最佳的嵌入和重排模型

对于如何选择最佳的嵌入模型和重排模型，给出了详细的步骤和代码。在构建检索增强生成（RAG）管道时，关键组件之一是检索器。我们有多种嵌入模型可供选择，包括 OpenAI、CohereAI 和开源的sentence transformers。此外，还有来自 CohereAI 和sentence transformers的几种重排器可供选择。但是，在所有这些选项中，我们如何确定最佳组合以获得顶级

[Java]SpringBoot业务代码增强

异常处理在程序开发过程中, 不可避免的会遇到异常现象, 如果不处理异常, 那么程序的异常会层层传递, 直到spring抛出标准错误, 标准错误不符合我们的结果规范手动处理: 在所有Controller的方法中添加 try/catch 处理错误, 代码臃肿, 所以并不推荐全局异常处理器: 统一捕获程序中的所有异常, 简单优雅 @RestControllerAd

VK11之BADI增强SD_COND_SAVE_A

T-code se19 例如ZSD_COND_SAVE_A 若不知道增强位置，可以再CLASS CL_EXITHANDLER 的方法GET_INSTANCE设置外部断点，来查看Exit的位置。此需求是当用户用VK11新增时，检查不能出现在process的值来进行错误反馈 UPDKZ = ‘I’ 指新增 METHOD if_ex_sd_cond_save_a~condition_s

眼底视网膜血管增强方法（五）Hessian矩阵最大特征值

眼底视网膜血管增强方法（五）Hessian矩阵最大特征值说明在上一篇文章中讲到，Hessian矩阵的特征值能够很好地描述眼底图像的血管信息。眼底的血管部分是一个管状的结构，高斯二阶导的响应值比较大；眼底的背景是均匀部分，高斯二阶导的响应值比较小。因此，血管点处的Hessian矩阵特征值一大一小，血管交叉点处Hessian矩阵特征值两个都很大，背景点处Hessian矩阵的特征值两个都很小。f

眼底视网膜血管增强方法（三）形态学操作

眼底视网膜血管增强方法（三）形态学操作在图像处理中，我们经常把数学形态学作为工具用于图像的相关属性提取，或者对图像进行预处理和后处理。形态学的基本操有腐蚀、膨胀、开操作、闭操作、顶帽等。形态学的基本操作由于我们是在灰度图像上进行操作的，所以只讨论灰度级形态学操作。设f(x,y)代表输入图像，b(x,y)代表结构元素，则灰度级膨胀定义为 (f⊕b)(s,t)=max{f(s−x

眼底视网膜血管增强方法（二）Gabor滤波

眼底视网膜血管增强方法（二）Gabor滤波傅里叶变换自提出后被广泛地运用于信号、图像领域，但傅里叶变换是在整个时域进行分析，其变换到频域后丢失了原来的时域信息。对一整副图像进行傅里叶变换后，我们只能得到整副图像的频率分布情况，但很多时候我们是关心图像的局部频率分布，像边缘部分，这时傅里叶就无能无力了。为了使傅里叶具有局部特性，D.Gabor在1946年提出窗口傅里叶变换，即gabor变换。

【python计算机视觉编程——4.照相机模型与增强现实】

python计算机视觉编程——4.照相机模型与增强现实 4.照相机模型与增强现实4.1 真空照相机模型4.1.1 照相机矩阵4.1.2 三维点的投影4.1.3 照相机矩阵的分解4.1.4 计算照相机中心 4.2 照相机标定4.3 以平面和标记物进行姿态估计sift.pyhomography.py主函数homography.pycamera.py主函数4.4 增强现实4.4.1 PyGame和

HT97230 具有3D环绕和低音增强功能的125mW免输出耦合电容的立体声线路驱动器1耳机放大器

特点可调节的3D环绕功能可调节的低音增强功能输出无需隔直流电容卓越的低音效果! 无咔嗒/噼噗声低THD+N:最低0.001% 低噪声,VN:7μV 支持单端输入和全差分输入 2.5V至5.2V较宽的电源工作范围输出功率: 125mW(fIN =1kHz,VDD=5V,RL=32Ω THD+N=0.1%) 输出摆幅: 3Vrms (fIN = 1kHz, VDD=5V, RL=1kΩ,

Python计算机视觉四章-照相机模型与增强现实

目录 4.1针孔照相机模型 4.1.1照相机矩阵 4.1.2　三维点的投影 4.1.3　照相机矩阵的分解 4.1.4　计算照相机中心 4.2　照相机标定 4.2.1　一个简单的标定方法 4.3　以平面和标记物进行姿态估计 4.4　增强现实 4.4.1 PyGame和PyOpenGL 4.4.2　从照相机矩阵到

第三章少量（无）标记增强现实——Chapter 3:Marker-less Augmented Reality

注释： 1、翻译书名:Mastering OpenCV with Practical Computer Vision Projects 2、翻译章节：Chapter 3:Marker-less Augmented Reality 3、电子书下载，源代码下载，请参考:http://blog.csdn.net/raby_gyl/article/details/11617875 4、本章程序

一文彻底搞懂大模型 - RAG（检索、增强、生成）

最近这一两周看到不少互联网公司都已经开始秋招提前批面试了。不同以往的是，当前职场环境已不再是那个双向奔赴时代了。求职者在变多，HC 在变少，岗位要求还更高了。最近，我们又陆续整理了很多大厂的面试题，帮助一些球友解惑答疑，分享技术面试中的那些弯弯绕绕。《大模型面试宝典》(2024版) 正式发布喜欢本文记得收藏、关注、点赞。文末技术交流 RAG（Retrieval-Augment

yolo训练策略--使用 Python 和 OpenCV 进行图像亮度增强与批量文件复制之（图像增强是按梯度变化优化）

接上个博客： https://blog.csdn.net/weixin_43269994/article/details/141753412 优化如下函数： def augment_and_copy_files(base_folder, image_filename, num_augmentations=2, vgain_range=(1, 1.5), process_labels=Tru

【实用】增强WIFI信号（利用闲置无线路由器）

【背景】先交代一下文章的背景。考完试高高兴兴的回家，不知道你们回家的第一件事是干什么，我回家是先拿出手机连上WiFi。由于无线路由器在其他的房间，我这里收到的信号并不是很好，也不是很稳定。嘿嘿，是不是还有不少同学喜欢上厕所的时候抱一个手机玩儿，可是有的时候由于房屋的结构和墙的阻隔，收不到WiFi信号。于是我就在想，正好家里还有一个闲置的无线路由器（B-LINK），它的发送和接收数

yolo训练策略--使用 Python 和 OpenCV 进行图像亮度增强与批量文件复制

简介在计算机视觉和深度学习项目中，数据增强是一种常用的技术，通过对原始图像进行多种变换，可以增加数据集的多样性，从而提高模型的泛化能力。本文将介绍如何使用 Python 和 OpenCV 实现图像的亮度增强，并将增强后的图像与对应的注释文件批量复制到新目录中。项目背景假设你有一个数据集，包含若干图像及其对应的 XML 注释文件和标签文件。在模型训练前，你希望对这些图像进行亮度增强，并生

使用angularjs的键盘事件来增强用户体验

绑定键盘事件（尤其注意：不能用a标签，不然会失效）推荐button 方法一：ng内置指令 <button ng-click="login()" ng-keypress="todoSomething($event)" class="btn btn-success btn-lg" ng-disabled="loginForm.$invalid">登录</button> 说明：在对应的控

使用叶脊架构和EVPN-VXLAN技术增强数据中心性能

为应对当前业务转型和数据日益增长的趋势，越来越多数据中心网络选择采用先进的叶脊架构和EVPN-VXLAN技术对网络进行虚拟化。这种方法实现了高性能、高带宽、低延迟的流量，并具有出色的可扩展性和灵活性。从传统的核心-汇聚-接入模型过渡到叶脊架构，提高了互连带宽，并简化了扩展过程。除此之外，前瞻性的设备选择也至关重要，这有助于预测技术进步和行业趋势，以优化数据中心资源并助力核心业务的运营。先进的数

大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案

背景在人工智能和自然语言处理领域，大语言模型通过训练数百亿甚至上千亿参数，实现了出色的文本生成、翻译、总结等任务。然而，这些模型的训练和推理过程需要大量的计算资源，使得它们的实际开发应用成本非常高；其次，大规模语言模型的高能耗和长响应时间问题也限制了其在资源有限场景中的使用。模型蒸馏将大模型“知识”迁移到较小模型。通过模型蒸馏，可以在保留大部分性能的前提下，显著减少模型的规模，从而降低计算资源

TC-RAG: Turing-Complete RAG--图灵完备的检索增强

摘要：在提升领域特定的大语言模型（LLMs）的方法中，检索增强生成（RAG）技术作为一种有前景的解决方案，可以缓解诸如幻觉、知识过时以及在高度专业化查询中专业知识有限等问题。然而，现有的RAG方法忽视了系统状态变量的引入，而系统状态变量对于确保自适应控制、检索停止和系统收敛至关重要。本文通过严格的理论证明，提出了图灵完备的RAG（TC-RAG）框架，通过引入图灵完备的系统来管理状态变量，从