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外呼系统破局电话管控：AI电销机器人合规运营实战指南

某教育机构接入电信AI-PaaS平台后，日均外呼量稳定

ai_vx_3307623172·2025-03-16 01:53

分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解

趋势递增：在MySQLInnoDB引

心存の思念·2025-03-16 01:23

Python 爬虫实战：国际航班数据抓取与全球航班网络分析

通过分析国际航班数据，我们可以深入了解全球航空枢纽、热门航线以及航班流量的变化趋势。本文将介绍如何通过爬取国际航班数据，分析全球航班网络的情况，并给出实现爬虫和数据分析的详细过程及代码。

西攻城狮北·2025-03-16 01:53

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化

随着OceanBase数据库应用的日益深入，数据量不断攀升，单个表中存储数百万乃至数千万条数据的情况变得愈发普遍。

·2025-03-16 00:15

基于时间序列预测的推理服务弹性扩缩容实战指南：（行业案例+数学推导+源码解析）

技术原理（数学公式）整体架构请求量预测→扩缩容决策→资源配置动态调整三阶段闭环，周期为5-30分钟核心预测模型（时间序列预测）LSTM预测公式（CSDN兼容格式）：$$h_t=\text{LSTM}(x_t

燃灯工作室·2025-03-15 23:12

AUTOSAR从入门到精通-汽车电子电气架构（EEA）

EEA的特点EEA发展的三大阶段特征第一阶段：分布式架构第二阶段：基于域的集中式架构（转型中）第三阶段：基于域融合的带状架构（未来趋势）车载电子电气架构作用EEA开发工作内容

格图素书·2025-03-15 23:40

Python自动化炒股：基于自然语言处理的股票新闻情感分析模型开发与优化的最佳实践

云策量化·2025-03-15 23:08

MySQL 全文搜索 (FULLTEXT) vs 合并字段模糊查询 (LIKE) 对比

在MySQL中，使用FULLTEXT索引通常比将多个字段合并到一个新字段（如search_text）中进行模糊查询更快，尤其是在数据量较大时。

曹天骄·2025-03-15 23:37

股票交易中的技术分析和基本面分析有哪些区别？

股票量化·2025-03-15 23:36

Linux中断机制详解：从原理到实践

在Linux内核中，中断是硬件与软件交互的核心机制，直接关系到系统的响应速度、吞吐量和稳定性。本文将深入剖析Linux中断的工作原理，并演示如何在实际操作中管理和优化中断。

AllenBright·2025-03-15 22:32

Python如何快速计算技术指标的金叉死叉？

量化问财·2025-03-15 22:30

kotlin与MVVM结合使用总结（一）

hashCode/toString扩展函数简化View层逻辑（如点击事件扩展）lateinit/bylazy优化ViewModel属性初始化异步处理优化协程（Coroutines）替代RxJava，轻量且代码可读性强

每次的天空·2025-03-15 21:28

物联网设备数据流转之搭建环境：开源高性能分布式支持SQL的时序数据库TDengine

单表数据已过亿，虽然通过索引优化、SQL优化以及读写分离等措施，勉强满足基本的查询，能在秒级给出数据；但是一方面当前MySQL数据表索引的大小甚至超过了数据大小，这样下去肯定不行；另一方面来自于前端感知设备的数据量还在持续增加

Heartsuit·2025-03-15 21:27

pytorch训练权重转化为tensorflow模型的教训

模型构建时候有时候在工程量比较大的时候，不可避免使用迭代算法，迭代算法本身会让错误的追踪更加困难，因此掌握基本的框架之间的差异非常重要。以下均是在模型转换过程中出现的错误。

小枫小疯·2025-03-15 21:57

TDengine 使用教程：从入门到实践

它能够高效地处理海量的时序数据，并提供低延迟、高吞吐量的性能表现。在本文中，我们将带领大家从TDengine的安装、基本操作到一些高级功能，帮助你快速上手。

遇见伯灵说·2025-03-15 21:55

CAS：103301-73-1，UDP-alpha-D-Mannose，UDP-alpha-D-葡萄糖醛酸

UDP-alpha-D-葡萄糖醛酸（UDP-α-D-Glucuronicacid）是一种重要的生物分子，以下是其详细介绍：基本信息CAS号：103301-73-1分子式：C15H22N2O18P2分子量：

陕西星贝爱科·2025-03-15 20:47

正则表达式

=newRegExp(/\d{5}/)letreg=newRegExp("\\d{5}")letstr='我的号码是12345'console.log(reg.test(str))//true二：字面量方式

大神乔伊·2025-03-15 19:40

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

作用：控制总共参与训练的数据量，减少max_samples可以加快训练速度。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

深入理解cocotb的Timing Model (一)

关于Cocotb的话题，会有一系列文章进行讨论，本篇是此系列的第一篇，欢迎大家关注达坦科技公众号，第一时间阅读最新文章。01、抛出问题在使用cocotb编写测试脚本时，大家肯定对类似awai

·2025-03-15 18:34

【DuodooTEKr】基于Python+OCR+DeepSeek的英国购物小票识别系统开发实战

一、行业现状与痛点分析1.英国零售业数字化现状根据英国零售协会（BRC）2023年度报告显示：英国年均纸质小票签发量达78亿张87%的企业仍采用人工录入方式处理小票数据零售业每年因小票管理产生的直接成本超

邹工拆解甲方需求·2025-03-15 18:34

（大模型微调大模型学习路线大模型入门）_大模型学习，吹爆！2025最详细的大模型学习路线已整理！手把手带你高效入门，大模型论文全打通！

你可以把它们想象成非常聪明的大脑，这些大脑通过阅读大量的文本、图片、声音等信息，学习到了世界的知识。

大模型老炮·2025-03-15 17:28

C++基础调用堆异常

当我们构建可执行文件时，每个函数都有一个地址偏移量。pdb基于这些偏移量。再次生成二进制文件

路奇怪·2025-03-15 17:55

Gemini 2.0 Flash

新加坡内哥谈技术·2025-03-15 16:22

六十天前端强化训练之第十七天React Hooks 入门：useState 深度解析

2.useState的作用3.基本语法解析4.工作原理5.参数详解a)初始值设置方式b)更新函数特性6.注意事项7.类组件对比8.常见问题解答二、核心代码示例三、实现效果四、学习要点总结五、扩展阅读推荐官方文档优质文章推荐学习路径进阶资源六

编程星辰海·2025-03-15 16:50

深入解析React 18核心特性：构建未来级Web应用的全面指南

根据npm官方统计，React18发布首周下载量突破1800万次，GitHub星标数新增3.4万，充分展现了开发者社区对其技术价值的认可。

斯~内克·2025-03-15 16:50

【Python】构建Web应用的首选：Flask框架基础与实战

构建Web应用的首选：Flask框架基础与实战在Python的Web开发生态中，Flask框架以其轻量、灵活和易用的特性成为构建Web应用的首选之一。

萧鼎·2025-03-15 16:48

前端面试题---vue项目打包时, 内存不足了怎么办为什么会出现这样的情况

Vue项目打包时如果出现内存不足（OOM，OutofMemory）简称就是OOM，通常是因为项目代码量较大、依赖过多、打包时Webpack需要处理的文件过多，导致Node.js运行时超出了默认的内存限制

*星之卡比*·2025-03-15 15:16

CIR-DFENet：结合跨模态图像表示和双流特征增强网络进行活动识别

【优惠信息】•新专栏订阅前200名享9.9元优惠•订阅量破200

是Dream呀·2025-03-15 15:42

JAVA面试_进阶部分_混杂（1）

线程不安全-如果有多个线程同时在操作主内存中的变量，则线程不安全实现线程安全的三种方式1）互斥同步临界区：syncronized、ReentrantLock信号量semaphore互斥量mutex2）非阻塞同步

茂茂在长安·2025-03-15 15:11

MySQL数据库备份与恢复

首先，我要仔细阅读提供的搜索结果，从中提取有用的信息，并按照要求引用相应的网页编号。用户的问题是关于MySQL数据库的备份和恢复，我需要确保答案涵盖备份方法、恢复步骤以及最佳实践。

Kboy01·2025-03-15 15:40

动态路由RIP的总结

静态路由相对动态路由更加安全缺点:1.配置量大2.静态路由无法根据网络拓扑结构的变化而变化—收敛动态路由:缺点:1.通过单一算法计算出来的路径,可能出现选路不佳2.资源占用多3.没有静态路由安全优点:1.配置量少

nihuhui666·2025-03-15 15:39

《Operating System Concepts》阅读笔记：p309-p330

《OperatingSystemConcepts》学习第29天，p309-p330总结，总计22页。一、技术总结1.Python中的并发编程(1)semaphoreclassthreading.Semaphore(value=1)。(2)conditionvariableclassthreading.Condition(lock=None)书上使用的是Java,因本人在开发工作中使用的是Pytho

·2025-03-15 14:59

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化？

随着OceanBase数据库应用的日益深入，数据量不断攀升，单个表中存储数百万乃至数千万条数据的情况变得愈发普遍。

·2025-03-15 14:29

长文本、知识库、微调对比

•适合复杂任务，如长篇阅读理解或文章生成。•缺点：•资源消耗大，处理长文本需要更多的计算资源和内存。•受上下文长度限制，可能会丢失一些细节信息。•适用场景：•写作助手：生成长篇博客、报告或故事。

司南锤·2025-03-15 13:56

增量预训练和微调的区别

文章目录前言一、增量预训练和微调的区别二、代码示例1.增量预训练示例2.微调示例3.代码的区别三、数据格式1.增量预训练2.微调3.示例4.小结四、数据量要求1.指导原则2.示例3.实际操作中的考虑4.

做个天秤座的程序猿·2025-03-15 13:54

SEORoal·2025-03-15 13:53

适合企业内训的AI工具实操培训教程（37页PPT）（文末有下载方式）

资料解读：适合企业内训的AI工具实操培训教程在当今数字化时代，人工智能（AI）技术迅速发展，深度融入到各个领域，AIGC（人工智能生成内容）更是成为内容创作的新趋势，为企业提升效率、创新发展带来了新契机

极客11·2025-03-15 12:16

HarmonyNext 鸿蒙架构深度解析与 ArkTS 编程实践

一、HarmonyNext架构概述1.1架构设计理念HarmonyNext的架构设计秉承了“轻量、高效、安全”的理念，旨在为开发者提供一个稳定、高效的开发环境。其核心架构包括以下

披光人·2025-03-15 12:44

基于ChatGPT和GoogleScholar的文章总结器

项目介绍本项目的目标是通过以下两方面提升科研效率：跨语言阅读：通过多语言摘要功能，帮

莫达菲尼·2025-03-15 12:42

JVM 调优

调优的目标通常是减少垃圾回收的时间、降低内存使用和提高应用程序的吞吐量。以下是一些常见的JVM调优策略和方法。

百里自来卷·2025-03-15 10:03

嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速

因此，模型压缩和加速技术应运而生，旨在减少计算量、降低存储需求，同时尽可能保持模型的准确性。

奥德彪123·2025-03-15 10:30

【JVM】性能监控与调优概述篇

性能监控与调优概述篇背景说明生产环境中的问题为什么要调优不同阶段的考虑调优概述监控的依据调优的大方向性能优化的步骤第一步（发现问题）：性能监控第二步（排查问题）：性能分析第三步（解决问题）：性能调优性能评价/测试指标停顿时间（或响应时间）吞吐量并发数内存站用相互

白晨并不是很能熬夜·2025-03-15 10:29

文献阅读 | PNAS | 经验和发育中的前额叶皮层

:::block-1文献介绍文献题目：经验和发育中的前额叶皮层\研究团队：BryanKolb（加拿大莱斯布里奇大学）\发表时间：2012-10-08\发表期刊：PNAS\影响因子：9.4\DOI：10.1073/pnas.1121251109:::摘要前额叶皮层（PFC）接收来自所有其他皮层区域的输入，并负责规划和指导跨时间的运动、认知、情感和社会行为。它具有较长的发育过程，这使得它能够通过经验获

·2025-03-15 10:22

Gemini 2.0 全面解析：技术突破、应用场景与竞争格局

本文将深入剖析Gemini2.0的技术架构、应用场景及与Grok3、DeepSeekR1、ChatGPT-4.5等竞品的对比，探讨大模型技术的边界与未来趋势。

zhz5214·2025-03-15 09:24

大数据技术【7】

1.目前所获取的总数据量的80%以上都是（）数据。。

星绘搜题·2025-03-15 09:50

cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测

通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。

cv君·2025-03-15 09:19

32路模拟采集PCI总线带DIO用什么采集卡

模拟量输入通道数32路精度12位*大采样频率100KsPs多通道采样速度各通道*大采样频率/设置的采

阿尔泰1999·2025-03-15 08:13

Python 爬虫实战：艺术品市场趋势分析与交易平台数据抓取

通过Python爬虫技术，我们可以抓取艺术品交易平台上的数据，进而分析艺术品市场的趋势，为投资者、收藏家以及艺术爱好者提供有价值的参考。本文将带领读者深入探索Python爬虫在艺术品市场的应用。

西攻城狮北·2025-03-15 08:43

海量数据查询加速：Presto、Trino、Apache Arrow

随着数据量的增长，传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求，因此，基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。

晴天彩虹雨·2025-03-15 08:12

Spring框架快速入门手册

快速入门推荐阅读书籍（欢迎补充）：1、《JavaEE

Uncoverlove·2025-03-15 08:07

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