协议源码流程全分析

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台3D图形渲染应用开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的跨平台3D图形渲染应用，涵盖从场景构建、模型加载、光照处理到渲染优化的完整开发流程。
·2025-03-11 11:21

HarmonyNext实战：基于ArkTS的跨平台音视频流媒体应用开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的跨平台音视频流媒体应用，涵盖从音视频采集、编码、传输到播放的完整开发流程。
·2025-03-11 11:50

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的分布式数据同步应用，涵盖从数据模型设计到分布式同步策略的完整开发流程。
·2025-03-11 11:20

HarmonyNext实战：基于ArkTS的分布式数据同步应用开发

本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的分布式数据同步应用，涵盖从基础数据存储到跨设备同步的完整流程。
·2025-03-11 11:50

HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能图像处理应用开发

本文将深入探讨如何使用ArkTS构建一个高性能的图像处理应用，涵盖从基础图像操作到高级滤镜应用的完整开发流程。
·2025-03-11 11:49

javaweb内置对象request,response,out,session,Application等

对象：1.response和request对象是JSP的内置对象中比较重要的两个，这两个对象提供了对服务器和浏览器通信方法的控制，在JSP中，内置对象request封装了用户提交的信息，即使用HTTP协议处理客户请求时
菜鸟小T·2025-03-11 11:17

警惕AI神话破灭：深度解析大模型缺陷与禁用场景指南

通过理论分析与实操案例结合，为规避AI工具风险提供系统性解决方案。关键词：大模型缺陷、AI工具风险、伦理挑战、应用场景限制、可信AI一、认知鸿沟：无法企及的人类智慧1.1创造性思维的致命短板
领码科技·2025-03-11 11:16

基于STM32+物联网设计的浇花神器（华为云IoT）

鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者、51CTO(Top红人+专家博主)、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构https://
鱼弦·2025-03-11 11:16

成功案例丨开发时间从1小时缩短到3分钟：如何利用历史数据训练AI模型，预测设计性能？

（以下简称Hero）致力于通过将人工智能（AI）和机器学习技术融入有限元分析（FEA）流程，以加速产品开发周期。
Altair澳汰尔·2025-03-11 11:45

农业生产模拟和农业政策分析：WOFOST模型与PCSE模型安装、运行、数据准备；农田农作物生长模拟和产量预测等

WorldFoodStudies）和PCSE（PythonCropSimulationEnvironment）是两个用于农业生产模拟的模型：WOFOST是一个经过多年开发和验证的模型，被广泛用于全球的农业生产模拟和农业政策分析
WangYan2022·2025-03-11 11:45

R语言学习实例：使用R进行数据可视化

R语言学习实例：使用R进行数据可视化R语言是一种功能强大且广泛使用的统计分析和数据可视化工具。在本实例中，我们将使用R语言来创建一些常见的数据可视化图表，包括散点图、柱状图和折线图。
PixelCoder·2025-03-11 11:15

历史文章汇总

仿照实现项目Nettygit地址VPNgit地址TCP、HTTP、WebSocket、SOCKS5、DNS协议实现git地址实现DNS协议java版java实现socks5Txlcn手写分布式id生成器
Nuan_Feng·2025-03-11 11:45

PyTorch实现CNN：CIFAR-10图像分类实战教程

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain
吴师兄大模型·2025-03-11 11:44

内容中台的核心架构是什么？

服务层整合智能分发引擎与API协同策略，支持动态编排内容处理流程，如自动标签生成与多版本管理。应用层通过可配置化组件对接多终端场景，确保知识库构建
清风徐徐de来·2025-03-11 10:44

YashanDB归档管理

当故障发生时，可以通过历史全量数据数据备份以及归档的redo日志文件重做完成数据库重建。V$DAT
·2025-03-11 10:46

用共线性分析的方法进行古基因组重构（前置知识与准备）

一、什么是全基因组加倍事件许多生物目前是多倍体，或者具有多倍体祖先并且现在具有次生的“二倍体化”基因组。这一发现令人惊讶，因为保留整个基因组重复（WGD）非常罕见，这表明多倍体往往是进化的死胡同。
ALPH_·2025-03-11 10:44

如何解决网站风险提示

一、检查并更新SSL证书确认HTTPS协议：打开您的浏览器，访问目标网站。检查网址是否以“https”开头。如果不是，说明该网站未使用SSL加密，需要启用HTTPS协议。
·2025-03-11 10:15

探索R语言：经典案例解析与源代码

探索R语言：经典案例解析与源代码引言：R语言是一种流行的数据分析和统计建模工具，具有丰富的功能和广泛的应用领域。在本文中，我们将通过经典案例来探索R语言的一些重要功能和技术。
翠绿探寻·2025-03-11 10:12

数据分析与AI丨AI Fabric：数据和人工智能架构的未来

在当今商业环境中，数据分析和人工智能领域发展可谓日新月异。几乎每天都有新兴技术诞生，新的应用场景不断涌现，前沿探索持续拓展。可遗憾的是，众多企业在利用数据和人工智能方面，脚步总是滞后。
Altair澳汰尔·2025-03-11 10:42

Manus演示案例： 英伟达财务估值建模 解锁投资洞察的深度剖析

Manus凭借专业的财务估值建模能力，深入挖掘英伟达的潜在价值，为投资者提供了一份极具价值的分析报告。Manus在接到为英伟达进行详细财务估值建模的任务后，迅速且有条不紊地开展工作。
ylfhpy·2025-03-11 10:42

基于Python+Vue开发的电影订票管理系统源码+运行步骤

项目简介该项目是基于Python+Vue开发的电影订票管理系统（前后端分离），这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。该系统旨在帮助大学生学习并掌握Python编程技能，同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习基于Python的电影订票管理系统项目，大学生可以在实践中学习和提升自己的能力，为以后的职业发展打下坚实基础。技术学习之路主要功能影片管理：管理系统可以录入、修改和查询影片的基本信息，如
冷琴1996·2025-03-11 10:11

一篇文章了解CI/CD管道全流程

这个概念非常强大，因为一旦指定了一个管道，它的一部分或全部就可以实现自动化，从而加快流程并减少错误。换句话说，CI/CD管道使企业更容易一天自动多次交付软件。DevOps工程师经常会因为CI/CD中
黄蓝v社·2025-03-11 10:41

Linux下安装Mysql环境

它是最流行的数据库管理系统之一，被广泛应用于网站开发、数据存储和数据分析等领域。2.mysql优点1.开源免费：MySQL是开源软件，可以免费使用和修改，没有任何使用限制。
软件分享工作室·2025-03-11 10:41

Ansible集成Git的CI/CD流水线详解

将Ansible集成到CI/CD流程中，可以实现自动化的应用部署和测试。常见的集成方式包括：Jenkins:通过Jenkins插件或Pipeline，执行Ansible剧本进行部署。
wespten·2025-03-11 10:09

Python学习指南：系统化路径 + 避坑建议

数据分析（如Excel自动化、可视化）Web开发（如搭建网站）人工智能（如机器学习）自动化办公（如处理文件、邮件）目标不同，后续学习侧重点不同（但基础通用）。
程之编·2025-03-11 09:39

基于Java+Springboot+Vue开发的口腔牙科诊所预约系统源码+课程设计+代码说明

项目简介该项目是基于Java+Springboot+Vue开发的口腔牙科诊所预约管理系统（前后端分离），这是一项为大学生课程设计作业而开发的项目。该系统旨在帮助大学生学习并掌握Java编程技能，同时锻炼他们的项目设计与开发能力。通过学习基于Java的口腔预约管理系统项目，大学生可以在实践中学习和提升自己的能力，为以后的职业发展打下坚实基础。技术学习之路在线演示演示地址：https://teeth.
西门吹雪1998·2025-03-11 09:07

机器学习之KMeans算法

目录一、KMeans的核心思想二、KMeans算法流程三、KMeans的关键点1.优点：2.缺点：四、如何确定最佳k值1.肘部法则2.轮廓系数五、Kmeans的典型应用场景六、代码示例KMeans是一种广泛使用的无监督学习算法
Mr终游·2025-03-11 09:07

二手劳力士价格暴跌，跌幅比房价还高，昔日的保值神器，怎么一下子就跌了这么多？

以下从核心原因、市场影响和未来趋势三个维度展开分析：一、暴跌的核心原因供需失衡：稀缺性泡沫破裂劳力士曾通过严格控制年产量（过去十年约100万只/年）和配货规则维持稀缺性，但2022年增产至124万只后，
日记成书·2025-03-11 09:37

统信uos20：利用docker部署python+jupyterlab开发环境

很多统信uos20计算机没有联网安装python开发环境的条件，但是工作中需要对数据进行分析处理，因而产生了离线部署python开发环境的想法。
阆遤·2025-03-11 09:36

“大语言模型微调”（Fine-tuning）与“大语言模型应用”（LLM Applications）之间的区别

方法：可以是全参数微调，也可以采用参数高效微调（如LoRA、Adapter、PrefixTuning等），后者只调整部分参数而保持原有权重
AI Echoes·2025-03-11 09:06

浅谈ArcGIS的地理处理（GP）服务的不足与可能的解决方法

尽管ArcGIS的地理处理（GP）服务提供了强大的空间分析和数据处理功能，但至今它未能真正广泛流行和被所有GIS开发者接受。
匹马夕阳·2025-03-11 09:35

太翌氏文化产业: AGI架构部署

在之前RGOA-重力算法等基础上，分析春秋历日盘排盘驱动行为的ai模式，是否达到AGI标准春秋历日盘排盘驱动行为的AI模式与AGI标准的对比分析一、RGOA-重力算法与春秋历日盘排盘的核心逻辑RGOA算法原理
太翌修仙笔录·2025-03-11 09:34

地理信息系统（ArcGIS）在水文水资源、水环境中的技术应用

在水文水环境保护中，对于信息的采集、处理和分析是关键步骤。水文水环境及其相关数据均具有空间分布特征，传统的方法难以发挥作用。
岁月如歌，青春不败·2025-03-11 09:33

ArcGIS 工程文件到 ArcGIS Pro 的无缝迁移：详细步骤与技巧

在地理信息系统（GIS）领域，ArcGIS长期以来都是专业人士进行地图制作、空间分析和数据管理的重要工具。
白水先森·2025-03-11 09:33

mitmproxy配合Wireshark 抓包分析

Mitmproxy是一款非常强大的交互式HTTP代理工具，它被广泛应用于Web开发、API调试、安全测试等领域。与Wireshark侧重于被动监听网络流量不同，Mitmproxy更像一个主动的中间人，可以拦截、检查、修改和重放HTTP/HTTPS流量，让你能够更深入地理解和控制你的网络通信。一、什么是mitmproxy？Mitmproxy是一个自由且开源的交互式TLS拦截代理。“中间人(Man-i
自由鬼·2025-03-11 09:02

每日面试题-TCP 和 UDP 有什么区别？

TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是传输层的两大核心协议，主要区别如下：核心差异对比连接模式TCP：面向连接，需通过三次握手建立可靠通道。UDP：无连接，直接发送数据报，无需预先协商。
晚夜微雨问海棠呀·2025-03-11 09:31

Ubuntu 下 nginx-1.24.0 源码分析 - ngx_modules

定义在objs\ngx_modules.c#include#includeexternngx_module_tngx_core_module;externngx_module_tngx_errlog_module;externngx_module_tngx_conf_module;externngx_module_tngx_openssl_module;externngx_module_tngx_
若云止水·2025-03-11 09:30

MySQL自动建立集合自动分片_mongodb撤销集合分片

mongodb撤销集合分片2019年08月16日16:39:41WFkwYu阅读数31更多版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
西风吹浮华·2025-03-11 09:00

linux 同一机器 mongodb 分片,MongoDB自动分片介绍

MongoDB自动分片介绍高性能、易扩展一直是MongoDB的立足之本，同时规范的文档和接口更让其深受用户喜爱，这一点从分析DB-Engines的得分结果不难看出——仅仅1年时间，MongoDB就完成了第
吴炳忠·2025-03-11 09:00

【氮化镓】p-GaN HEMTs空穴陷阱低温冻结效应

文章通过电容深能级瞬态谱（C-DLTS）测试和理论模型分析，探讨了空穴陷阱对栅极漏电电流的影响。
北行黄金橘·2025-03-11 08:28

DeepSeek + Cline：编程如何加速引擎

以下是具体实现方式及技术要点：一、智能规划与代码生成问题分析与规划（Plan模式）DeepSeek-R1模型擅长处理复杂逻辑推理，开发者可在Cline的Plan模式下用自然语言描述需求（如“用Python
meisongqing·2025-03-11 08:58

DeepSeek 根据图片内容画架构图

教学管理│├──财务管理（需确认重复项）│├──毕业管理│└──系统管理│└──工作平台（用户界面）├──学生空间├──教师空间├──教学报告├──通知公告└──下载中心Mermaid代码（可直接生成流程图
meisongqing·2025-03-11 08:57

UI自动化页面性能分析与实践

1.背景基于我们的POM平台的UI测试已经基本完成，平台构建主要是对页面进行常规操作，对于页面的加载性能的获取还很缺失，所以为了之后对页面进行分析和优化，我们需要在进行页面操作的同时，获取到页面的加载情况
lee_shaoyang·2025-03-11 08:57

系统架构设计师【第14章】: 云原生架构设计理论与实践 (核心总结)

云原生架构原则14.2.3主要架构模式14.2.4典型的云原生架构反模式14.3云原生架构相关技术14.3.1容器技术14.3.2云原生微服务14.3.3无服务器技术14.3.4服务网格14.4云原生架构案例分析
数据知道·2025-03-11 08:56

聚类分析|k-means聚类方法及其Python实现

k-means聚类方法及其Python实现0.k-means算法简介1.k-means算法工作原理2.k-means算法流程3.k–means算法的Python实现0.k-means算法简介k-means
皖山文武·2025-03-11 08:56

HSPF 水文模型建模方法与案例分析实践技术应用-流域划分、河网设置、溶解氧与营养物的模拟、温度模拟、藻类的模拟、温度的模拟

在水文模拟领域，HSPF模型（HydrologicalSimulationProgramFortran）与SWAT模型一样，都是备受瞩目的水文模型软件。HSPF模型因其强大的功能和简便的操作，在全球范围内得到了广泛应用。该模型不仅能够在缺乏测量数据的情况下提供可靠的模拟数据，还能满足不同场景下的水文模拟需求。一、HSPF模型的优势高集成度的前后处理软件：HSPF模型配备了高集成度的前后处理软件，大
KY_chenzhao·2025-03-11 08:55

【漫话机器学习系列】130.主成分（Principal Components）

主成分（PrincipalComponents，PCs）是数据集中方差最大的线性组合，它是主成分分析（PrincipalComponentAnalysis，PCA）中的核心概念。
IT古董·2025-03-11 08:25

Web UI自动化测试--元素操作

一、介绍什么是webui自动化测试1、通过代码来模拟人的手工操作，执行测试内容2、自动化是为了代替重复的手工操作，提高测试效率ui自动化的价值：1、回归速度的对比，以前进行全量回归测试需要x天，现在有没有减少
每 天 早 睡·2025-03-11 08:54

C语言_数据结构总结7:顺序队列（循环队列）

循环队列中的判空和判满条件分析：显
*.✧屠苏隐遥(ﾉ◕ヮ◕)ﾉ*.✧·2025-03-11 08:24

tcp和http的区别

tcp和http的区别1.TCP（TransmissionControlProtocol）和HTTP（HypertextTransferProtocol）是两种不同的网络协议，它们在网络通信中扮演着不同的角色
2301_76723322·2025-03-11 08:24
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