本节内容继续开发我们的项目内全局变量，在此之前，先让我们一起回顾下，之前我们的进度：
最近在整理反馈类组件的设计规范，这里对后台管理系统的反馈体系做一个总结。 文章将从以下几个方面进行总结： 为什么需要反馈：简述反馈的重要性 反馈的作用：简述反馈的作用 反馈相关组件：介绍七种反馈类组件的定义和使用场景 反馈方式：七种反馈组件在不同的反馈进程中的使用方式 反馈原则：总结三种反馈设计的原则 为什么需要反馈？ 在尼尔森十大可用性原则中，第一个原则说的就是系统状态的可见性，即系统状态需要反馈给用户，不让用户因对系统状态的未知而产生焦虑。系统状态可见性包括让用户知道自己在做什么，系统在做什么，系统进行
在调试和删除 俩个按钮中间 加入 备注/复制/异常值测试 三个按钮 ，按钮顺序尽量按照使用习惯 和频率 来设计。
大型语言模型构建在基于Transformer的架构之上来处理文本输入, LLaMA 系列模型在众多开源实现中脱颖而出。类似LLaMa的Transformer可以用来处理2D图像吗？在本文中，我们通过提出一种类似 LLaMA 的朴素和金字塔形式的Transformer来回答这个问题，称为 VisionLLaMA。VisionLLaMA 是一个统一的通用建模框架，用于解决大多数视觉任务。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/100734.html原文链接：https://javaforall.cn
市面上常见的多媒体资源管理器并不少见，比如很有名的本地电子书管理工具-Calibre，图片管理工具-Eagle，以及音频爱好者喜爱的foobar2000。它们在各自的领域内都完美解决了诸多痛点，但人的需求是在不断变化的，互联网的环境也是在不断发生改变的。
在本文中，作者提出了一种新的结构，称为卷积视觉Transformer（CvT） ，它通过在ViT中引入卷积来提高视觉Transformer（ViT）的性能和效率。这是通过两个主要修改来实现的：包含卷积token嵌入的Transformer层次结构 ，以及利用卷积投影的卷积Transformer 。
在上一篇博文《C/C++ Qt ListWidget 列表框组件应用》中介绍了ListWidget组件的基本使用技巧，本次将给ListWidget组件增加一个右键菜单，当用户在ListWidget组件中的任意一个子项下右键，我们让其弹出这个菜单，并根据选择提供不同的功能。
开发人员可根据软件开发最佳做法来编写需要最少权限的软件。 但是，某些软件（如性能监视工具）由于操作系统规则，需要管理员权限。 以下指南介绍使用 .NET Core 编写此类软件的适用方案。
Command + Shift + K：清除工程: Command + B ：构建应用 commond + r 启动模拟器 commond + . 停止模拟器
关于弹出框，前几篇主要讲了如何渲染弹出框标签、实现弹出框的弹出位置、触发弹出框以及弹出框组件和tabs组件的数据交互。
IDEA或者IntelliJ IDEA是JetBrains公司提供的一款优秀的Java集成开发环境(IDE)，通过使用插件，可以支持多种编程语言开发使用。
索引是一个关键组件，有助于 Hudi 写入端快速更新和删除，并且它在提高查询执行方面也发挥着关键作用。Hudi提供了多种索引类型，包括全局变化的Bloom索引和Simple索引、利用HBase服务的HBase索引、基于哈希的Bucket索引以及通过元数据表实现的多模态索引。索引的选择取决于表大小、分区数据分布或流量模式等因素，其中特定索引可能更适合更简单的操作或更好的性能。用户在为不同表选择索引类型时经常面临权衡，因为还没有一种能够以最小的操作开销促进写入和读取的通用性能索引。
本文是笔者写组件设计的第十一篇文章, 今天带大家实现一个同样比较特殊的组件——全局提示(Message)组件。我们看到的组件效果可能是这样的：
今天从 PyCharm 入手，写一些可以明显改善开发效率的使用技巧，一旦学会，受用一生。以下代码演示是在 Mac 环境下，Windows 也类似，Command 键 相当于 Windows 上的 Control 键。
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默认的git diff命令只会将文件的修改差异使用“+”，“-”符号标注出来，并不直观。 最理想的方式应该是使用诸如“DiffMerge”这样的对比工具将原始文件和修改后的文件左右并列显示，这样就能
我们经常会有一些物联网、作战指挥、工业监控方面的大型项目，需要上大屏展示直播，尤其是多屏展示的功能，传统安防里面，我们一般都是采用的海康、大华、宇视的解码器上大屏的；而现在，越来越多的项目，是基于网页、H5、B/S、Chrome的架构，轻量、友好、无插件、去IE化，那么这个时候，我们往往思维上还是需要像传统安防上大屏一样，做到多屏播放展示，那么在H5里面怎么做到呢，这就是我们今天将要讲解的这个例子：
本文则试图打开惯性动作捕捉的「眼睛」。通过额外佩戴一个手机相机，我们的算法便有了「视觉」。它可以在捕获人体运动的同时感知环境信息，进而实现对人体的精确定位。该项研究来自清华大学徐枫团队，已被计算机图形学领域国际顶级会议SIGGRAPH2023接收。
在我们的日常开发中，我们一般会引入做的比较成熟的第三方UI框架，比如ElementUI。
我们会看到很多页面带有水印，但是怎么实现呢？当然可以有多种实现方式，本文主要讲解在vue项目中基于DOM或者Cavans实现水印效果，当然还有其他的实现方式，比如在原图片的基础上加上水印生成新的图片，但是这需要后端处理。因为要在vue项目中使用，所以我使用自定义指令可以直接对挂载的dom实现水印效果。
本文分享一篇由清华& UCLA联合研究的论文『DynamicViT: Effificient Vision Transformers with Dynamic Token Sparsifification』，提出token 的动态稀疏化采样，降低 inference 时的计算量。
PyCharm 几乎是最受欢迎的 Python 开发工具，相信很多同学都在使用，那么，如何高效地使用它，提升工作效率呢？今天分享的这个系列文章，介绍了一些使用技巧，一起来看看吧！
今天先从 PyCharm 入手，写一些可以明显改善开发效率的使用技巧，一旦学会，受用一生。以下代码演示是在 Mac 环境下，Windows 也类似，Command 键 相当于 Windows 上的 Control 键。
前段时间，Meta 发布「分割一切（SAM）」AI 模型，可以为任何图像或视频中的任何物体生成 mask，让计算机视觉（CV）领域研究者惊呼：「CV 不存在了」。之后，CV 领域掀起了一阵「二创」狂潮，一些工作陆续在分割的基础上结合目标检测、图像生成等功能，但大部分研究是基于静态图像的。
首先需要说的是，我是初学Python，这篇文章只是用于展示global和nonlocal关键字的区别，是很简单的知识点，如果你已经学过，可以绕道。因为不经常写博客，而且是个Python小白，所以内容有些啰嗦。。。
这篇文章[1]针对目标检测任务给出了一个基于 Transformer 的端到端的神经网络模型 DETR，简单且有效，不再需要任何的前/后处理操作。DETR 可谓是目标检测方向上一个里程碑式的工作。作者将目标检测看作是一个集合预测问题，即给定一个图片，预测出所有的物体框的集合。通过将问题转化为集合预测的问题，结合 Transformer 结构，作者将原先目标检测模型中依赖于人的先验知识的部分（NMS 和 Anchor）都删除了，设计出一个简单的端到端架构 DETR。DETR 通过一个全局的集合 Loss，强制模型针对一个物体只会对应有一个框，而不会生成过多的冗余框。此外，在 DETR 架构中，Transformer 的解码器的输入额外有一项 Learned Object Queries，类似于可学习的 Anchor。DETR 简单且有效（但在目标检测上和 SOTA 还是差了挺多）！
安装此插件后，如果网页是由 react 开发的，那么开发者工具会多出一个 react 的选项，并且插件图标是点亮的。
因为公司的要求，我们需要使用Protobuff完成序列化工作，并且需要生成API文档，所以我们一般需要补上Swagger注解和Tag注解。为了补上这两种注解，你需要一点一点地敲键盘了。
刚开始做公众号的时候，更新频率正常是一周两到三篇。老读者应该有注意到，以前都是写系列教程，对于读者而言，系列教程会更加友好，学习起来会更容易深入浅出，而对于作者来说，写系列教程，更有一种使命感，而这种使命感是维持更新一大动力。
在Go语言中，我们通常使用指针和结构体来表示和操作复杂的数据结构。对于一组同构对象，我们可以使用一个数组来存储它们的指针，每个指针指向一个对象。下面是使用Go语言实现ALLOCATE-OBJECT和FREE-OBJECT的过程：
猜测这个图是根据字符串长度判断的，不过我们在viwes.py中修改一下，只保留整数位即可：
Google于21日公布了一项新的AdSense广告单元, 该广告单元反映了该公司在其业务中添加更多人工智能的巨大推动力，并且可能会吸引更多可能考虑加大广告投放但却没有时间或其他因素的发布商资源来管理
这是一个用来查找资源引用和依赖的插件，通过缓存来保存资源间的引用信息，通过树状结构直观的展示。 由于是通过缓存进行实现的，所以在希望的到精确的引用信息时需要刷新缓存。不过由于缓存的存在，在资源改动较少的情况下，刷新速度直接将文件夹拖到项目中即可使用。
pep8 是Python 语言的一个代码编写规范。如若你是新手，目前只想快速掌握基础，而不想过多去注重代码的的编写风格（虽然这很重要），那你可以尝试一下这个工具 -autopep8
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最近在看Apache pulsar这个被誉为下一代消息队列的相关的，我之前其实已经写过很多kafka,rocketmq相关的文章，本来以为消息队列的技术大体花样都差不多，但是当我看到了pulsar的确被他的一些设计给惊艳到了。这篇文章是我看pulsar的时候觉得不错的一篇英文文章，在网上找了一下译文，直接转载给大家看。
列表是python中最基础，最强大的数据结构之一。python的列表可以容纳任何东西，其中的元素可以没有任何关系。python的列表就像一个可以容纳万物的容器。但是需要注意，这个容器中的数据是有序的。 在Python 中，用方括号（[]）表示列表，并用逗号分隔其中的元素。下面是一个例子：
VSCode的快捷键继承了一些IDE风格，有VS的身影，也有Emacs的身影。。简言之，内置快捷键玩熟了，效率提高不是一点两点。
在本文中，作者提出了一个并行设计的双向连接MobileNet和Transformer的结构Mobile-Former。这种结构利用了MobileNet在局部信息处理和Transformer的在全局交互方面的优势，这样的连接可以实现局部和全局特征的双向融合。
据相关数据显示，截至2017年底，中国手机新闻客户端用户规模达到6.36亿人，移动App已经成为新闻和内容传播的最重要途径之一。而伴随着行业的竞争和发展，App中的 内容页 在提升App品质、提升使用时长及提升用户黏性等方面，扮演着更为重要的角色，同时也面临着更大的挑战。
|快捷键|作用| |Alt + Click| 插入光标-支持多个| |Ctrl + Alt + up/down |上下插入光标-支持多个| |Ctrl + U |撤销最后一次光标操作| |Shift + Alt + I| 插入光标到选中范围内所有行结束符| |Ctrl + I |选中当前行| |Ctrl + Shift + L |选择所有出现在当前选中的行-操作| |Ctrl + F2| 选择所有出现在当前选中的词汇-操作| |Shift + Alt + right |从光标处扩展选中全行| |Shift + Alt + left |收缩选择区域| |Shift + Alt + (drag mouse)| 鼠标拖动区域，同时在多个行结束符插入光标| |Ctrl + Shift + Alt + (Arrow Key) |也是插入多行光标的[方向键控制]| |Ctrl + Shift + Alt + PgUp/PgDown |也是插入多行光标的[整屏生效]|
从正式使用Jenkins之前，将会逐步接触到Jenkins的各种配置，通过各种配置来完成各项不同的工作。本文将简单介绍一下Jenkins中的各项配置选项，以便后续使用过程中能够灵活使用。
说起增删改查，其实就是curd，业务开发们每天的日常.... 也是测开最不想做的功能之一。
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