在内网环境下，一般不能联网在线部署，这时候就需要以离线的方式安装docker。本节内容主要总结一下在CentOS 7.6环境中离线安装docker的步骤。4、复制docker.service到/etc/systemd/system/目录。3、将解压后docker目录内容拷贝到/usr/bin/9、将docker-compose文件放到全局并添加权限。2、上传到服务器/home/目录下，解压缩。1、下载docker安装包。6、查看docker状态。8、查看docker版本。5、启动docker。

随着自动驾驶领域的快速发展，对更快、更准确的目标检测框架的需求已经成为必要。最近的许多基于深度学习的目标检测器在各种实时驾驶应用中表现出了令人信服的性能，用于检测大型目标。然而，由于交通标志和交通灯等小目标的复杂性质，检测这些目标是一项具有挑战性的任务。此外，由于存在前景/背景不平衡以及恶劣天气和低光照条件导致的透视失真，少数图像中存在的复杂性进一步使得精确检测小目标变得困难。在这封信中，我们调查了如何调整现有的物体探测器以满足特定任务，以及这些修改如何影响对小物体的检测。

谷歌发布新一代AI图像生成模型Gemini2.5FlashImage，具备角色一致性、精准编辑、多图融合等突破性功能，在基准测试中性能领先。该模型以每百万token30美元的亲民定价，显著低于竞品，已通过多个平台开放API接入。谷歌为模型配备了安全水印机制，防止滥用。该技术有望推动AI图像生成在电商、营销等领域的规模化应用，展现谷歌在AI图像领域的技术实力与商业化布局。

检查编译器：确保您的编译器支持 C++17。使用端口工具：运行中的configure和cmake脚本来分析您的代码，它们能识别出许多常见的兼容性问题。逐模块处理首先处理核心模块（QtCore, QtGui, QtWidgets）的编译错误（如废弃的 API）。然后重点关注图形相关代码（OpenGL -> RHI）。接着处理 QML 注册和 QML 相关代码。添加 Core5Compat 模块：如果遇到QRegExp等链接错误，这是最快的解决方案。查阅官方文档：Qt 官方提供了非常详细的。

脚本提供了一种灵活而简单的方法来自动执行任务和扩展应用程序的功能。脚本是一个小程序，能够自定义和控制备份作业。例如，用户可以编写脚本来复制、重命名或删除特定文件、自定义用户界面或更改配置文件设置。SyncBackPro 的脚本功能类似于 Microsoft Office 中的宏支持、网页中的 JavaScript 或其他软件中的插件。使用 SyncBackPro V11，用户可以使用内置的脚本编辑器来创建和编辑脚本。SyncBackPro 支持用 Basic 或 Pascal 脚本语言编写的脚本。

本文整理了Verilog语言中可综合与不可综合语句的核心分类。可综合部分包括模块声明、端口定义、变量声明、参数设置、各种赋值语句、过程块、条件/选择/循环语句、运算符、位选择、模块实例化和Generate语句等RTL级硬件描述要素。不可综合部分主要涉及仿真专用语句，如initial块、时间延迟、系统任务、事件触发器、非固定循环等。文章还提示了integer/real数据类型、用户自定义原语等需要谨慎使用的边界情况。通过明确区分这两类语句，帮助设计者编写能被EDA工具正确转换为硬件电路的代码。

摘要： 腾讯云CVM部署SpringBoot应用可通过多层次防护实现安全管控。网络层配置安全组最小权限规则，限制端口/IP并禁用非必要公网IP；应用层集成SpringSecurity进行身份认证、接口限流和参数校验，防范CSRF/SQL注入；运维层通过日志审计、云监控和定期补丁加固安全；高阶方案可接入WAF或API网关。结合腾讯云安全产品，构建从网络隔离到行为监控的全链路纵深防御体系。（149字）

预训练是⼀种从头开始训练模型的⽅式：所有的模型权重都被随机初始化，然后在没有任何先验知识的情况下开始训练，这个过程不仅需要海量的训练数据，⽽且时间和经济成本都⾮常⾼。因此，部分情况下，我们都不会从头训练模型，⽽是将别⼈预训练好的模型权重通过迁移学习应⽤到⾃⼰的模型中，即使⽤⾃⼰的任务语料对模型进⾏“⼆次训练”，通过微调参数使模型适⽤于新任务。: 在⼤模型（例如 GPT、BERT）中，迁移学习的核⼼思想体现在预训练-微调（Pre-training & Fine-tuning）的范式中。

使用数据集DRIVE，利用UKAN实现对视网膜血管的分割

在 VMware Workstation 中安装与配置专用于克隆的最小化 CentOS 模板虚拟机