建站者
建站者
前端开发工程师
2026/1/12 1:52:39
15分钟阅读
1,245 次浏览
React 18 新特性
前端开发 React TypeScript

文章摘要

一个完整的Qt水印实现样例&#xff0c;包含文字水印和图片水印两种方式。1. 文字水印实现WatermarkWidget.h#ifndef WATERMARKWIDGET_H #define WATERMARKWIDGET_H#include <QWidget> #include <QPixmap> #include <QPainter> #include <QMouseEvent>c…

文章不存在

相关文章

MiDaS深度估计优化教程:提升热力图精度的7个技巧
前端
MiDaS深度估计优化教程:提升热力图精度的7个技巧 2026/1/12 16:39:24

MiDaS深度估计优化教程:提升热力图精度的7个技巧

MiDaS深度估计优化教程&#xff1a;提升热力图精度的7个技巧 1. 引言&#xff1a;AI 单目深度估计的现实挑战 1.1 技术背景与应用价值 单目深度估计&#xff08;Monocular Depth Estimation&#xff09;是计算机视觉中极具挑战性的任务之一。传统双目或激光雷达方案依赖硬件…

告别无效内卷!先知AI如何重塑男装品牌增长全链路?
前端
告别无效内卷!先知AI如何重塑男装品牌增长全链路? 2026/1/12 16:39:28

告别无效内卷!先知AI如何重塑男装品牌增长全链路?

当前男装领域的竞争&#xff0c;时常陷入“图片卷”、“详情卷”、“上新卷”的无效内卷。大家都在比拼谁家的模特图更精致、谁的详情页更丰富、谁的上新频率更高&#xff0c;却罕有品牌能跳出这一循环&#xff0c;构建真正的差异化优势。这场消耗战的背后&#xff0c;是传统生…

AI万能分类器开箱即用:0配置云端镜像1小时1块钱
前端
AI万能分类器开箱即用:0配置云端镜像1小时1块钱 2026/1/12 16:37:24

AI万能分类器开箱即用:0配置云端镜像1小时1块钱

AI万能分类器开箱即用&#xff1a;0配置云端镜像1小时1块钱 引言&#xff1a;设计师的素材管理救星 作为一名设计师&#xff0c;你是否经常遇到这样的困扰&#xff1a;电脑里堆满了未分类的素材——LOGO、插画、照片、字体文件混杂在一起&#xff0c;每次找素材都要花费大量时…

AI分类模型最佳实践:低成本云端方案省心又省钱
前端
AI分类模型最佳实践:低成本云端方案省心又省钱 2026/1/12 16:37:28

AI分类模型最佳实践:低成本云端方案省心又省钱

AI分类模型最佳实践&#xff1a;低成本云端方案省心又省钱 引言 当你需要给海量商品自动打标签、为客服对话分类归档&#xff0c;或是分析用户评论情感倾向时&#xff0c;AI分类模型就是你的智能小助手。但作为创业团队&#xff0c;动辄数万元的本地GPU设备和复杂的算法开发门…

5大AI分类模型对比实测:云端GPU 3小时完成选型
前端
5大AI分类模型对比实测:云端GPU 3小时完成选型 2026/1/12 16:34:25

5大AI分类模型对比实测:云端GPU 3小时完成选型

5大AI分类模型对比实测&#xff1a;云端GPU 3小时完成选型 1. 为什么需要对比测试AI分类模型&#xff1f; 作为技术负责人&#xff0c;选择适合团队的AI分类模型就像选购汽车一样需要试驾。不同模型在准确率、推理速度、硬件需求和易用性上差异显著&#xff1a; 业务适配性&…

MiDaS应用解析:智能仓储中的案例
前端
MiDaS应用解析:智能仓储中的案例 2026/1/12 16:34:26

MiDaS应用解析:智能仓储中的案例

MiDaS应用解析&#xff1a;智能仓储中的案例 1. 引言&#xff1a;AI 单目深度估计在智能仓储中的价值 随着智能制造与自动化物流的快速发展&#xff0c;智能仓储系统对环境感知能力提出了更高要求。传统基于激光雷达或多目视觉的3D感知方案虽然精度高&#xff0c;但成本昂贵、…

法大大与亚太国际仲裁院香港仲裁中心达成战略合作
前端
法大大与亚太国际仲裁院香港仲裁中心达成战略合作 2026/1/11 17:57:12

法大大与亚太国际仲裁院香港仲裁中心达成战略合作

在粤港澳大湾区商事法律协作不断深化的当下&#xff0c;“强化商事法律合作&#xff0c;共建高效跨境争议解决体系”已成为众多企业的共同诉求。为顺应粤港澳大湾区商事法律协作深化的趋势&#xff0c;国内领先的电子签名服务商法大大与亚太国际仲裁院香港仲裁中心&#xff08;…

PostgreSQL学习总结(16)—— PostgreSQL 插件之 pgvector
前端
PostgreSQL学习总结(16)—— PostgreSQL 插件之 pgvector 2026/1/11 14:39:05

PostgreSQL学习总结(16)—— PostgreSQL 插件之 pgvector

前言向量数据库在 AI 与大模型(LLM) 领域中是个至关重要的组件&#xff0c;主要承担"记忆与检索"的角色&#xff0c;其解决了大模型不能长期存储海量知识、推理效率受限的问题&#xff0c;无论是 RAG、推荐系统还是智能搜索&#xff0c;向量数据库都提供了"相似…

PyTorch分布式训练准备:Miniconda-Python3.10多节点环境配置
前端
PyTorch分布式训练准备:Miniconda-Python3.10多节点环境配置 2026/1/11 14:24:48

PyTorch分布式训练准备:Miniconda-Python3.10多节点环境配置

PyTorch分布式训练准备&#xff1a;Miniconda-Python3.10多节点环境配置 在大规模深度学习模型日益普及的今天&#xff0c;单机训练早已无法满足对算力的需求。从BERT到LLaMA&#xff0c;模型参数动辄数十亿甚至上千亿&#xff0c;训练任务必须依赖多GPU、多节点的分布式架构才…

使用pip和conda混合安装PyTorch时的注意事项与优化建议
前端
使用pip和conda混合安装PyTorch时的注意事项与优化建议 2026/1/12 6:25:03

使用pip和conda混合安装PyTorch时的注意事项与优化建议

使用pip和conda混合安装PyTorch时的注意事项与优化建议 在深度学习项目开发中&#xff0c;一个看似简单的操作——“装个 PyTorch”——却可能埋下难以排查的隐患。你是否曾遇到过这样的问题&#xff1a;明明 pip install torch 成功了&#xff0c;但运行代码时却报出 ImportEr…

Linux设备驱动之gpio-keys(3)
前端
Linux设备驱动之gpio-keys(3) 2026/1/11 0:00:52

Linux设备驱动之gpio-keys(3)

接前一篇文章&#xff1a;Linux设备驱动之gpio-keys&#xff08;2&#xff09; 本文内容参考&#xff1a; Linux设备驱动之gpio-keys_linux gpio-keys-CSDN博客 Linux gpio-keys驱动解析-CSDN博客 GPIO-KEY的实现原理及使用方法_gpio-keys-CSDN博客 linux gpio key 实现方式…

OceanBase的嵌入式数据库:vscode+python+seekdb
前端
OceanBase的嵌入式数据库:vscode+python+seekdb 2026/1/11 0:00:59

OceanBase的嵌入式数据库:vscode+python+seekdb

通过动手实验体会vibe coding 在实验前需要具备的前提条件是&#xff1a; 1要安装好vscode 2 要安装好Python环境 3 需要seekdb 4 需要powermem 5 Jupyter插件&#xff08;非必须&#xff0c;但是实际用过以后还是装吧&#xff09; 这里的1和2做开发的人都知道。 3和4其…

电源管理芯片软启动电路设计原理与应用实例
前端
电源管理芯片软启动电路设计原理与应用实例 2026/1/12 0:03:33

电源管理芯片软启动电路设计原理与应用实例

电源管理芯片软启动电路&#xff1a;从原理到实战的深度拆解你有没有遇到过这样的场景&#xff1f;系统上电瞬间&#xff0c;输入电源“啪”一下跌落&#xff0c;MCU莫名其妙复位&#xff0c;或者输出电容发热严重、寿命骤减。排查半天&#xff0c;发现罪魁祸首竟是——上电浪涌…

【Spring Web MVC 入门实战】实战三部曲由易到难:加法计算器 + 用户登录 + 留言板全流程实现
前端
【Spring Web MVC 入门实战】实战三部曲由易到难:加法计算器 + 用户登录 + 留言板全流程实现 2026/1/12 14:58:54

【Spring Web MVC 入门实战】实战三部曲由易到难:加法计算器 + 用户登录 + 留言板全流程实现

文章目录一、加法计算器1.1 约定前后端交互接口1.2 服务端代码1.3 运行测试二、用户登录2.1 约定前后端交互接口2.2 服务端代码2.3 运行测试三、留言板3.1 约定前后端交互接口3.2 服务端代码3.2.1 引入Lombok依赖3.2.2 Lombok 使用3.2.3 后端代码实现3.3 运行测试结语 | 岁末祝…

首页 博客 项目 关于我