基本结构：微带贴片天线是由介质基片、辐射贴片和接地板构成。设计参数主要包括贴片的材料，尺寸，工作频率。（1）贴片尺寸：微带贴片天线的尺寸影响其性能，如增益、频率等。（2）材料：介电常数表示了电介质电容器电容与真空电容器电容的比率，它在宏观上表示出这种绝缘材料储存电能能力的大小

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组成prescribedPipeInletFvPatchVectorField.H头文件#ifndefprescribedPipeInletFvPatchVectorField_H#defineprescribedPipeInletFvPatchVectorField_H#include"fvPatchFields.H"#include"fixedValueFvPatchFields.H"#include"Switch.H&qu

RT是什么在标准的Linux内核中，内核不是完全可抢占的（notfullypreemptible）。虽然Linux内核支持一些程度的抢占（如在用户空间任务之间的抢占），但在内核态执行关键代码（如持有锁时），内核通常是不可抢占的。这意味着在某些情况下，特别是在处理复杂内核任务时，高优先级的任务可能不得不等

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虚拟DOM如何被渲染产生的?答：h函数h函数的使用：1.产生虚拟节点(vnode)2.h函数可以嵌套，从而得到虚拟DOM树1.产生虚拟节点import{init,classModule,propsModule,styleModule,eventListenersModule,h}from"snabbdom";//创建出patch

CLAMhttps://github.com/mahmoodlab/CLAM    CLAM（Clustering-constrainedAttentionMultipleInstanceLearning）。旨在用于数据高效的弱监督计算病理学，特别是使用切片级标签对全切片图像（WSI）进行分类，无需提取感兴趣区域 （ROI）或进行切片级别的标注。     先

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今天遇到一个问题，在使用codemirror对两条文本内容进行对比时，有同事反馈在它的电脑上会显示成：前面一半是正常显示差异内容，而后面就变成了全部是新增的。像这样：预期的对比结果是这样：我们观察用于对比的两个文本，实际上上面的文本都是去掉后面括号中的内容，对比结果不应该表现成全

Linux内核正在不断开发和改进。每天的补丁都会提交到Linux内核邮件列表（LKML）。其中一些补丁被接受并合并到主流Linux内核中，供用户使用，而其他补丁则永远无法使用。有时从LKML获取补丁是有用的，例如，如果你在内核中开发，或者只是因为你想保持在前沿。另一个原因可能是，您需要向LKML提出

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CLIP-DIY是一种基于CLIP模型的开放词汇语义分割方法，特点是无需额外的训练或者像素级标注，即可实现高效、准确的分割效果。该方法主要利用CLIP模型在图像分类方面的强大能力，并结合无监督目标定位技术，实现开放词汇语义分割。在论文中，首先肯定了CLIP出现的重要意义，开启了开放

研究问题虽然transformer已经成为NLP领域的标准（BERT、GPT3、T5），但是在CV领域很有限。在CV中，自注意力要么和CNN一起用，要么替换CNN中某个组件后保持整体结构不变。本文证明了对CNN的这种依赖并不必要，在图像分类中，纯VisionTransformer直接作用于一系列图像块也可以取得不错的成果

漏洞名称：ServiceNowUI/login.doJelly模板注入漏洞（CVE-2024-4879）EnglishName：ServiceNowUI/login.doInputValidationVulnerability（CVE-2024-4879）CVSScore:9.3漏洞描述：ServiceNow是一个业务转型平台。通过平台上的各个模块，ServiceNow可用于从人力资源和员工管理到自动

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7.8SAM-G待填7.9MAE（MaskedAutoencodersAreScalableVisionLearners）来源：CVPR2022在视觉领域应用autoencoder的比较早的工作了，是自监督学习。主要内容是在原图中选择若干个patch进行遮挡（patch通常选的很多，~75%），通过encoder-decoder进行复原。encoder结构较

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