关于工具和软件

【TVM教程】为 Mobile GPU 自动调优卷积网络

ApacheTVM是一个深度的深度学习编译框架，适用于CPU、GPU和各种机器学习加速芯片。

·2025-03-11 19:35

工作流编排利器：Prefect 全流程解析

工作流编排利器：Prefect全流程解析本文系统讲解了Prefect工作流编排工具，从基础入门到高级应用，涵盖任务与流程管理、数据处理、执行器配置、监控调试、性能优化及与其他工具集成等内容，文末项目实战示例

船长@Quant·2025-03-11 19:26

2025 年政府工作报告中的科技要点解读以及机会点

2025年政府工作报告中的科技要点主要包括以下方面：培育未来产业：建立未来产业投入增长机制，培育生物制造、量子科技、具身智能、6G等未来产业，体现了对前沿科技领域的高度重视，旨在抢占未来科技和产业发展的制高点

番茄老夫子·2025-03-11 19:56

有没有开源的企业网盘，是否适合企业使用？

我个人尤其建议在评估运维能力和长期需求后再行决定，因为开源网盘的可行性需要与企业的IT基础和信息安全策略相匹配。在这几点特征里，灵活定制能力强最具吸引力。企业可以根据自

·2025-03-11 19:04

golang中使用mysql事务

在示例中，我们将使用database/sql包与github.com/go-sql-driver/mysql驱动程序来连接和执行MySQL数据库操作。首先，确保你已经安装了相应的依赖库。

彩色代码·2025-03-11 19:56

visionPro8.2r紧急许可重复利用方法

1.以管理员身份运行CognexSoftwareLicensingCenter软件2、配置连接类型一定要设置离线3，安装紧急许可这里第一个显示broken是因为第一次紧急许可过期了，第一个显示ok是新激活的紧急许可

吾与谁归in·2025-03-11 19:56

PySpark实现导出两个包含多个Parquet数据文件的S3目录里的对应值的差异值分析

代码实现从一个包含多个Parquet数据文件的AmazonS3目录的dataframe数据里取两个维度字段，一个度量字段的数据，根据这两个维度字段的数据分组统计，计算度量字段的数据的分组总计值，得到一个包含两个维度字段和度量字段的分组总计值字段的

weixin_30777913·2025-03-11 19:55

我的投资组合网站：打造个性化的在线投资展示平台

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本文介绍如何创建和设计一个在线平台，用于展示个人或专业投资者的投资策略、历史表现和投资理念。

Tranyn.X·2025-03-11 19:55

Spring @Around 注解

环绕通知是AOP中最强大的一种通知类型，因为它能够在方法执行之前和之后都执行自定义的逻辑，并且可以控制方法是否继续执行或改变其返回值。

web13093320398·2025-03-11 19:24

tcc编译器教程6 进一步学习编译gmake源代码

解释器的编译很简单也很容易理解.当然大部分c语言程序编译没那么简单,下面对前面的gmake程序进行编译.2gmake源码结构首先打开之前tcc-busybox-for-win32\gmake文件夹,具体文件如下主要有3个文件夹和3

刘阿去·2025-03-11 19:54

深度学习训练中GPU内存管理

显存监控函数3、显存释放函数4、自适应batchsize调节5、梯度累积概述在深度学习模型训练中，主流GPU显存通常为8GB~80GB，内存不足会导致训练中断或BatchSize受限，GPU内存管理是优化性能和避免

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:24

深度学习pytorch之简单方法自定义9类卷积即插即用

涵盖的卷积类型包括：标准卷积、逐点卷积（1x1卷积）、非对称卷积（长宽不等的卷积核）、空洞卷积（扩大感受野）、深度卷积（逐通道滤波）、组卷积（分组独立处理）、深度可分离卷积（深度+逐点组合）、转置卷积（上采样）和动态卷积

@Mr_LiuYang·2025-03-11 19:53

家居巨头的觉醒，永洪科技为林氏家居开启一站式智慧决策

以下，我们将深入探讨该项目的每个关键阶段，展示永洪科技的专业能力和对潜在客户的价值承诺。广东林氏家居股份有限公司，创

永洪科技·2025-03-11 19:53

Manus AI：国产AI Agent的破局与隐忧

但随着内测的展开，关于它的争议也开始浮出水面。一、技术突围背后的故事Manus的开发团队Monica.im颇为低调。创始人肖

Hello kele·2025-03-11 19:23

一学就会的深度学习基础指令及操作步骤（5）使用预训练模型

文章目录使用预训练模型加载预训练模型图像加载与预处理预测使用预训练模型查看模型库和常用模型加载预训练模型fromtorchvision.modelsimportvgg16#VGG16模型架构的定义fromtorchvision.modelsimportVGG16

小圆圆666·2025-03-11 19:53

2025 DeepSeek 10 大王炸组合，赋能职场效率革命

DeepSeek作为一款功能强大的AI工具，正引领着职场人的工作方式变革。当DeepSeek与其他热门应用巧妙搭配，便诞生了一系列能够大幅提升工作效率的王炸组合。

meisongqing·2025-03-11 19:52

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明

不同存储器组织和交叉编址技术的工作方式及举例说明本节介绍内存系统中常见的组织方式以及如何通过交叉编址来提高存储器性能，主要内容包括：多模块存储器单体多字存储器多体并行存储器高位交叉编址（顺序方式）低位交叉编址

海大超级无敌暴龙战士·2025-03-11 19:52

【C语言】结构体篇

目录结构体的定义结构体变量的声明和初始化声明结构体变量初始化结构体变量访问结构体成员结构体数组结构体指针结构体嵌套结构体作为函数参数值传递指针传递结构体的内存对齐位域结构体的定义结构体是一种自定义的数据类型

熬夜超级玩家·2025-03-11 19:52

Flink-DataStreamAPI-生成水印

下面我们将学习Flink提供的用于处理事件时间戳和水印的API，也会介绍有关事件时间、流转时长和摄取时间，下面就让我们跟着官网来学习吧一、水印策略介绍为了处理事件时间，Flink需要知道事件时间戳，这意味着流中的每个元素都需要分配其事件时间戳

隔着天花板看星星·2025-03-11 19:22

在 cmake_modules 目录下编写 FindG2O.cmake 以集成 G2O

1.简介在使用G2O（GeneralGraphOptimization）库进行优化问题求解时，通常需要在CMake项目中正确配置G2O的头文件和库文件路径。

XU磊260·2025-03-11 19:22

总结一下c++的STL容器各个容器的特点和常用方法

内存是连续分配的，在尾部插入和删除元素的效率较高（平均时间复杂度为\(O(1)\)），但在中间或头部插入和删除元素时，需要移动大量元素，效率较低（时间复杂度为\(O(n)\)）。

已是上好佳·2025-03-11 19:52

百奥赛图的AI野心：用2500万抗体序列改写医药研发规则

回顾百奥赛图的发展之路，公司创始人沈月雷博士，凭借十余年深耕免疫学和基因编辑领域的经验，带领团队从锻造靶点人源化小

港股研究社·2025-03-11 19:21

Java jar包后台运行方式详解

本文将详细介绍如何实现Javajar包的后台运行，并通过具体代码示例帮助您更好地理解和应用。一、打包成jar文件要将Java应用程序打包成jar文件，首先需要确保项目的目录结构符合要求。一

我真的不想做程序员·2025-03-11 19:51

Golang后端学习笔记 — 6. Golang操作数据库事务的方法

该交易就包括5个操作，涉及到accounts表、entries表和transfers表：

宝码·2025-03-11 19:50

如何在PHP中实现API版本管理：保持向后兼容性

如何在PHP中实现API版本管理：保持向后兼容性在现代Web开发中，API（应用程序编程接口）是连接前端和后端的关键桥梁。随着业务需求的不断变化，API的版本管理变得尤为重要。

奥顺互联V·2025-03-11 19:20

Golang分布式事务_golang 分布式事务

由于TCC事务是用户自定义的，所以可以根据具体的业务需求来实现事务操作的逻辑，并且具有较好的灵活性和可扩展性。消息队列消息队列是一种异步通信机制，可以用于实现分布式

2401_87197933·2025-03-11 19:50

AI应用基于DJL开发WEB应用对鞋分类进行预测和推理------AI

packagecom.alatus.djl.app;importai.djl.MalformedModelException;importai.djl.translate.TranslateException;importcom.alatus.djl.service.InterferenceService;importcom.alatus.djl.service.TrainService;impo

旧约Alatus·2025-03-11 18:49

RoboVQA：机器人多模态长范围推理

本文提出一种可扩展、自下而上且本质多样化的数据收集方案，该方案可用于长期和中期的高级推理，与传统的狭窄自上而下的逐步收集相比，其吞吐量提高2.2倍。

三谷秋水·2025-03-11 18:49

Uniapp组件 Textarea 字数统计和限制

UniappTextarea字数统计和限制在Uniapp中，可以通过监听textarea的input事件来实现字数统计功能。以下是一个简单的示例，展示如何在textarea的右下角显示输入的字符数。

weixin_42220130·2025-03-11 18:49

【C#实现手写Ollama服务交互，实现本地模型对话】

经过一番查找，和查看OllamaSharpe源码发现确实可以。其实就是开启Ollama服务后，发送HTTP请求，获取返回结果以及一些数据处理。基本流程1、启动Ollama服务进程。

吾与谁归in·2025-03-11 18:49

平安养老险陕西分公司启动315金融消费者权益保护教育宣传活动

为全面贯彻落实党的二十大和二十届二中、三中全会精神以及中央金融工作会议精神，深刻把握金融工作政治性、人民性，积极践行以人民为中心的价值取向，帮助社会公众增强维护自身合法权益的意识和能力，金融监管总局决定于

lsrsyx·2025-03-11 18:48

《AI浪潮中的璀璨新星：Meta Llama、Ollama与DeepSeek的深度剖析》

而在这场激烈的角逐中，MetaLlama、Ollama和Deep

空云风语·2025-03-11 18:18

模型上下文协议（MCP）：构建 AI 与数据交互的新范式

引言在人工智能领域，大型语言模型（LLMs）的应用正从通用问答向复杂任务执行演进，但数据孤岛、工具集成碎片化及隐私安全等问题制约了其潜力。

xxgshxs·2025-03-11 18:48

如何有效管理 JavaScript 中的内存：垃圾回收与最佳实践

尽管JavaScript的垃圾回收机制非常强大，但如果对其原理和工作方式不够了解，也可能导致一些性能问题和内存泄漏。本文将深入探讨JavaScript中的垃圾回收机制、算法以及如何优化垃圾

名之以父·2025-03-11 18:47

【JavaScript 】垃圾回收机制进阶解析：提高性能的终极指南

理解这些原理，不仅能够帮助我们写出更高效的代码，还能避免一些性能问题和内存泄漏。本文将带你深入探

名之以父·2025-03-11 18:47

量子计算如何颠覆能源优化领域：从理论到实践

从理论模型到实际应用，量子计算已经在一些能源相关领域崭露头角，例如电网优化、可再生能源分配和物流节能规划。以下，让我们一步

Echo_Wish·2025-03-11 18:47

黑马程序员-接口测试-四天学习接口测试-第二天-接口用例设计，测试点，功能测试，安全测试，性能测试，单接口测试，业务场景测试用例，postman简介，安装

条理清晰方便分配工作，评估工作量和时间面试时使用！接口测试的测试点测试点称之为测试维度。5功能测试单接口功能：手工测试中的单个

学习记录wanxiaowan·2025-03-11 18:46

卡尔曼滤波算法c语言stm32,卡尔曼滤波算法及C语言实现_源代码

a往南向北2019-01-1620:39:2011340收藏111分类专栏：C语言嵌入式文章标签：卡尔曼滤波C代码卡尔曼滤波理论很容易就可以在MATLAB软件环境下实现，但是，实际的硬件板子上还是需要C

weixin_39643255·2025-03-11 18:46

第十章：C++ 标准

第十章：C++标准C++语言不断演进，每个新版本都引入了新的特性和改进。本章将详细介绍C++11、C++14、C++17、C++20和C++23的重要特性及其对C++开发的影响。

weisonx·2025-03-11 18:16

Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系

Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。

夜行容忍·2025-03-11 18:46

AI人工智能 Agent：电力系统中智能体的应用

AI人工智能Agent：电力系统中智能体的应用作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1电力系统的挑战与机遇电力系统是现代社会运行的基石，其安全、可靠、高效运行对经济发展和人民生活至关重要。

AI天才研究院·2025-03-11 18:46

《算法二》选择排序算法及它的时间复杂度

1.选择排序算法选择排序算法的时间复杂度为O(N^2)选择排序算法规则：1.指定位置的数和后面的数比较2.如果指定位置的数大，则两个数交换位置3.向后移动一个位置，和指定位置的数进行比较假设数组大小n,

code 旭·2025-03-11 18:16

K-means 算法核心原理

一、K-means算法核心原理1.算法目标将n个样本划分到k个簇中，使得每个样本到所属簇中心的距离平方和最小。

code 旭·2025-03-11 18:15

kubernetes的ingress实现同时支持http和https

生产环境中对外的服务一般需要配置https服务，使用ingress也可以很方面的添加https的证书。默认情况下，如果为该Ingress启用了TLS，控制器会使用308永久重定向响应将HTTP客户端重定向到HTTPS端口443。（Ingress里配置了https证书的话，默认就一定会走https）。即默认情况下，如果在ingress规则中配置了tls，所有http的流量都会重定向到https。在一

忍冬行者·2025-03-11 18:45

XGBoost常见面试题（五）——模型对比

XGBoost与GBDT的区别机器学习算法中GBDT和XGBOOST的区别有哪些？

月亮月亮要去太阳·2025-03-11 18:15

Kibana 单机与集群部署教程

目录Kibana单机与集群部署教程第一部分：Kibana概述第二部分：Kibana单机部署教程1.安装Kibana1.1安装依赖项1.2下载和安装Kibana1.3启动Kibana2.单机案例代码实现（

闲人编程·2025-03-11 18:14

JavaScript面试宝典

DOM（文档对象模型）：用于操作HTML和XML文档的API，可以动态修改网页内容、结构和样式。

傻小胖·2025-03-11 18:44

Elasticsearch（ES）详解：从入门到实践

本文目标：介绍Elasticsearch的基本概念、架构设计、配置优化、常见应用以及实际案例，帮助开发者掌握ES1.Elasticsearch概述Elasticsearch的背景和发展历程核心功能：全文检索

坚持蛊·2025-03-11 18:44

卷积神经网络（笔记01）

视觉处理三大任务：分类、目标检测、图像分割CNN网络主要有三部分构成：卷积层（ConvolutionalLayer）、池化层（PoolingLayer）和激活函数一、解释卷积层中的偏置项是什么，并讨论在神经网络中引入偏置项的好处

天行者@·2025-03-11 18:14

Spring WebFlux：响应式编程

在软件开发领域，随着互联网应用的规模和复杂性不断增加，传统的编程模型逐渐暴露出一些局限性，尤其是在面对高并发、大规模数据流处理等场景时。

m0_74825223·2025-03-11 18:43

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