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8天前
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实现一个带有昼夜背景切换的动态时钟:从代码到功能解析
本文介绍了一个使用Python和Tkinter库实现的动态时钟程序,具有昼夜背景切换、指针颜色随机变化及整点和半点报时功能。通过设置不同的背景颜色和随机变换指针颜色,增强视觉吸引力;利用多线程技术确保音频播放不影响主程序运行。该程序结合了Tkinter、Pygame、Pytz等库,提供了一个美观且实用的时间显示工具。欢迎点赞、关注、转发、收藏!
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9天前
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《前端技术基础》第01章 HTML基础【合集】
超文本标记语言(HyperText Markup Language,简称 HTML)是构建网页结构的基础标记语言。它与 CSS、JavaScript 协同,负责搭建网页“骨架”,用标签组织内容,像标题、段落、图片等元素,通过起始与结束标签(部分可单用,如`<img>`)界定层级与布局,将信息有序整合。标签含特定语义,向浏览器传达展示方式,为网页准确呈现及后续美化、交互筑牢根基。
关于商品详情 API 接口 JSON 格式返回数据解析的示例
本文介绍商品详情API接口返回的JSON数据解析。最外层为`product`对象,包含商品基本信息(如id、name、price)、分类信息(category)、图片(images)、属性(attributes)、用户评价(reviews)、库存(stock)和卖家信息(seller)。每个字段详细描述了商品的不同方面,帮助开发者准确提取和展示数据。具体结构和字段含义需结合实际业务需求和API文档理解。
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9天前
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《解锁鸿蒙Next系统人工智能语音助手开发的关键步骤》
在鸿蒙Next系统上开发人工智能语音助手应用,需经历环境搭建、权限申请、集成语音识别、自然语言处理、语音合成及智能交互逻辑设计等关键步骤。开发者使用DevEcoStudio工具,引入Core Speech Kit和NLP服务,实现从语音输入到文本理解再到语音输出的全流程开发。通过多轮对话、个性化功能和全面测试优化,打造稳定可靠的语音助手应用,提供智能便捷的用户体验。
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9天前
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《人工智能与鸿蒙Next携手,开启智慧教育创新之旅》
在数字化时代,人工智能与鸿蒙Next系统的融合为智慧教育带来创新机遇。通过智能学习路径规划、自适应内容推荐、自动作业批改、课堂互动增强等功能,打造个性化学习体验。鸿蒙Next的分布式技术和安全特性确保多设备无缝切换和数据隐私保护。同时,智能资源管理和优质资源共享平台优化教育资源配置,推动教育公平。这一结合为智慧教育注入新活力,助力全面升级。
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10天前
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浏览器插件上架指南:如何把你的产品搬上浏览器插件市场
在实践了 Chrone、Firefox、Edge、Opera 等 几个主要的插件平台的上架发布工作后,我觉得很有必要把这个过程和思考记录下来,分享给大家,希望能提供一些参考和避坑的经验。我想通过这篇文章,和大家聊聊「为什么我要做这件事」,以及「这个系列文章会包含哪些内容」。我想用一个系列的文章,记录我是如何把 EmojiClick 搬到浏览器插件市场的,也给大家提供一些借鉴经验。
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10天前
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来自: 数据库
深度解析1688 API对电商的影响与实战应用
在全球电子商务迅猛发展的背景下,1688作为知名的B2B电商平台,为中小企业提供商品批发、分销、供应链管理等一站式服务,并通过开放的API接口,为开发者和电商企业提供数据资源和功能支持。本文将深入解析1688 API的功能(如商品搜索、详情、订单管理等)、应用场景(如商品展示、搜索优化、交易管理和用户行为分析)、收益分析(如流量增长、销售提升、库存优化和成本降低)及实际案例,帮助电商从业者提升运营效率和商业收益。
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10天前
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《盘古大模型——鸿蒙NEXT的智慧引擎》
华为HarmonyOS NEXT发布,将AI与操作系统深度融合,开启智能新时代。其中,盘古大模型为核心,赋予小艺智能助手超强的记忆、推理和规划能力,支持23类记忆类型及万亿token知识量,实现复杂功能如图片转表格、邮件规划导航等,极大提升用户操作效率。同时,盘古大模型助力开发者快速开发智能应用,降低开发门槛,推动智能生态发展。系统还通过星盾安全架构保障数据安全与隐私,确保用户体验更智能、更安全。
自注意力机制全解析:从原理到计算细节,一文尽览!
自注意力机制(Self-Attention)最早可追溯至20世纪70年代的神经网络研究,但直到2017年Google Brain团队提出Transformer架构后才广泛应用于深度学习。它通过计算序列内部元素间的相关性,捕捉复杂依赖关系,并支持并行化训练,显著提升了处理长文本和序列数据的能力。相比传统的RNN、LSTM和GRU,自注意力机制在自然语言处理(NLP)、计算机视觉、语音识别及推荐系统等领域展现出卓越性能。其核心步骤包括生成查询(Q)、键(K)和值(V)向量,计算缩放点积注意力得分,应用Softmax归一化,以及加权求和生成输出。自注意力机制提高了模型的表达能力,带来了更精准的服务。
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