单机器

什么是分布式系统？什么是微服务架构？

分布式系统的出现是为了用廉价的、普通的机器完成单个计算机无法完成的计算、存储任务。其目的是利用更多的机器，处理更多的数据。

BELONGS TO YOU .·2025-03-11 21:38

动手学深度学习V2.0(Pytorch)——10.感知机（激活函数）

文章目录1.感知机2.多层感知机2.1异或问题2.2单隐藏层2.3激活函数2.3.1logistics函数/sigmoid激活函数2.3.2tanh函数2.3.3sigmoid函数和tanh函数的异同/

吨吨不打野·2025-03-11 21:08

单机和微服务的区别，微服务有什么问题？数据一致性问题怎么解决？幂等问题怎么解决？

单机与微服务的区别架构模式:单机架构:整个应用程序部署在一台机器上，通常是一个大型的单体应用。所有的功能模块紧密耦合，难以单独进行升级与扩展。

蒂法就是我·2025-03-11 21:06

Poe AI推出Previews预览功能！对标Claude Artifacts！

新功能Artifacts允许Claude用户在与聊天机器人的对话之外，通过一个专门的窗口分享、编辑和构建重要的独立内容。

AI信息Gap·2025-03-11 20:05

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API

Python机器学习实战：使用Flask构建机器学习API作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在数据科学和机器学习领域

AI天才研究院·2025-03-11 20:03

ROS实践（三）xacro文件基础（urdf扩展）

文件常见组成部分1.命名空间声明2.定义宏3.调用宏4.定义参数5.条件语句6.转换xacro文件为urdf7.gazebo标签三、代码示例1.gazebo标签使用（仿真参数配置）2.引用仿真配置并定义机器人模型

简约少年·2025-03-11 20:33

10 大中文医学数据集汇总：涵盖神农中医药、中医药古籍、医学推理、医学问答……

从疾病诊断到药物研发，再到个性化医疗，数据集在推动机器视觉、大模型等应用于医学领域中发挥着不可或缺的作用。医学数据集的形式多样，涵盖了不同维度和领域的数据资源。

·2025-03-11 20:07

Spark常见面试题目（1）

Spark有哪几种部署的方式，谈谈方式都有哪些特点第一种是local本地部署,通常就是一台机器用于测试。

冰火同学·2025-03-11 20:58

空间智能数据集（不定期更新）

在这次演讲中，李飞飞教授探讨了机器视觉的未来以及人工智能如何塑造我们的现实世界。她强调了空间智能的重要性，并将其视为全面智能的基石。李飞飞教授指出，解决空间智能问题是迈向全面智能的基础性、关键性

·2025-03-11 20:36

AI 问答系统实战：用 Python + Flask + LLM 打造你的智能对话机器人！

开篇互动：你是否想拥属于自己的AI问答机器人？“你是否想过拥有一个可以随时为你解答问题、提供建议的AI助手？”随着大语言模型（LLM）的快速发展，打造一个智能问答系统已经成为可能！

Leaton Lee·2025-03-11 20:57

【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

从单品到全盘：解锁服装商品企划的全局密码

全局思维，服装行业的胜负手？在如今的服装行业，竞争可谓是白热化状态。从繁华都市的街头巷尾，到电商平台的虚拟世界，各类服装品牌如雨后春笋般涌现，让人目不暇接。大到国际知名品牌，小到街头巷尾的小众潮牌，都在想尽办法吸引消费者的目光。在这个竞争激烈的大环境下，价格战、设计比拼、营销大战等各种竞争手段层出不穷。价格战中，品牌们为了吸引顾客，不断压低价格，利润空间被一再压缩；设计上，大家绞尽脑汁，紧跟潮流甚

·2025-03-11 19:34

DeepSeek赋能机器人革命：从推理引擎到行业落地的全栈技术实践

——解析大模型如何重塑机器人产业的智能化未来引言：机器人产业的技术范式转移在2025年全球机器人市场规模突破2000亿美元的关键节点，DeepSeek凭借其创新的"推理优先"技术架构，正在重构机器人产业的智能化路径

量子纠缠BUG·2025-03-11 19:52

600条最强 Linux 命令总结（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

一、基本命令uname-m显示机器的处理器架构uname-r显示正在使用的内核版本dmidecode-q显示硬件系统部件(SMBIOS/DMI)hdparm-i/dev/hda罗列一个磁盘的架构特性hdparm-tT

网安导师小李·2025-03-11 19:21

RoboVQA：机器人多模态长范围推理

通过在3栋办公楼内执行任何用户请求并使用多种具身（机器人、人类、带抓取工具的人类）来收集真实数据

三谷秋水·2025-03-11 18:49

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

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

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

INCA二次开发GUI实例化

传统的手动操作模式存在以下痛点：重复性操作耗时严重（单

智海行舟·2025-03-11 18:13

常用图像增强算法原理及 OpenCV C++ 实现

一、引言图像增强是数字图像处理中的一个重要分支，其目的是改善图像的视觉效果，突出图像中的重要信息，或者将图像转换为更适合人或机器分析处理的形式。

埃菲尔铁塔_CV算法·2025-03-11 18:12

ESP32 小智 AI 机器人入门教程从原理到实现（自己云端部署）

此博客为一篇针对初学者的详细教程，涵盖小智AI机器人的原理、硬件准备、软件环境搭建、代码实现、云端部署以及优化扩展。文章结合了现有的网络资源，取长补短，确保内容易于理解和操作。

与光同尘大道至简·2025-03-11 18:11

30KPA42CA双向二极管：精准电压控制，卓越性能

TVS瞬态抑制二极管30KPA42CA，是一种二极管形式的高效能被动保护器件贴片TVS瞬态抑制二极管详情简介TVS瞬态抑制二极管30KPA42CA极性(单双向)：双向VRWM(V)电压：42V最大箝位电压

GR6692·2025-03-11 17:39

本地部署Hive集群

规划服务机器Hive本体部署在Node1元数据服务所需的关系型数据库(MYSQL)部署在Node1安装MYSQL数据库#更新密钥rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysql

克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗·2025-03-11 17:06

Python从0到100（七十六）：计算机视觉-直方图和自适应直方图均衡化

想做这件事情很久了，这次我更新了自己所写过的所有博客，汇集成了Python从0到100，共一百节课，帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习

是Dream呀·2025-03-11 17:35

Zookeeper+kafka学习笔记

配置管理分布式系统都有好多机器，比如我在搭建hadoop的HDFS的时候，需要在一个主机器上（Master节点）配置好HDFS需要的各种配置文件，然后通过scp命令把这些配置文件拷贝到其他节点上，这样各个机器拿到的配置信息是一致的

CHR_YTU·2025-03-11 16:01

autoMate - AI实现电脑任务自动化的本地工具

/yuruotong1/autoMate更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AIautoMate是一款由开源开发的本地自动化工具，以AI+RPA（人工智能+机器人流程自动化

小众AI·2025-03-11 16:28

递推9~15

题单地址：题单中心-东方博宜OJ1298.摘花生问题问题描述HelloKitty想摘点花生送给她喜欢的米老鼠。她来到一片有网格状道路的矩形花生地（如下图），从西北角进去，东南角出来。

是帅帅的少年·2025-03-11 15:21

机器学习之线性代数

文章目录一、引言：线性代数为何是AI的基石二、向量：AI世界的基本构建块（一）向量的定义（二）向量基础操作（三）重要概念三、矩阵：AI数据的强大容器（一）矩阵的定义（二）矩阵运算（三）矩阵特性（四）矩阵分解（五）Python示例（使用NumPy库）四、线性代数在AI中的应用（一）数据表示（二）降维：PCA（三）线性回归（四）计算机视觉（五）自然语言处理一、引言：线性代数为何是AI的基石在人工智能领

珠峰日记·2025-03-11 15:20

如何在Spring Boot中实现数据加密

如何在SpringBoot中实现数据加密大家好，我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！

·2025-03-11 15:56

在linux下安装GCC报依赖关系错误问题

在linux下安装GCC报依赖关系错误问题解决办法：背景：公司给的机器，机器是禁网的情况下。

肅·2025-03-11 15:48

基于transformer实现机器翻译(日译中)

文章目录一、引言二、使用编码器—解码器和注意力机制来实现机器翻译模型2.0含注意力机制的编码器—解码器2.1读取和预处理数据2.2含注意力机制的编码器—解码器2.3训练模型2.4预测不定长的序列2.5评价翻译结果三

小白_laughter·2025-03-11 15:46

机器学习(Machine Learning)

《BriefHistoryofMachineLearning》介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Ada

七指琴魔御清绝·2025-03-11 14:42

灵犀X2：人形机器人的新篇章

Anima.AI·2025-03-11 14:39

AI-大模型中的流式输出与非流式输出

单次传输：采用标准HTTP请求与响应模式，一次传输所有数据。等待时间：用

岂不闻·2025-03-11 13:08

机器学习实战——音乐流派分类（主页有源码）

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.简介音乐流派分类是音乐信息检索（MusicInformationRetrieval,MIR）中的一个重要任务，旨在通过分析音频信号的特征，将音乐自动分类到不同的流派（如古典、摇滚、爵士、流行等）。随着数字音乐平台的普及，音乐流派分类技术被广泛应用于音乐推荐、自动标签生成和音乐库管理

喵了个AI·2025-03-11 13:37

由 Mybatis 源码畅谈软件设计（五）：ResultMap 的循环引用

以单测org.apache.ibatis.submitted.permissions.PermissionsTest#checkNestedResultMapLoop为例，它对应表结构和表中的数据为：createtabl

方圆想当图灵·2025-03-11 13:34

matlab spmd,matlab并行计算命令

1.matlab仿真模型怎么并行计算以单台双核计算机为例。首先打开MATLAB命令窗口，输入matlabpoolopen就OK了。这样，就相当于将一台计算机的两个核心，当做两台机器用啦。

其实我是老莫·2025-03-11 11:53

蓝桥杯冲击省一必刷题单(一)

此题单为算法基础精选题单，包含蓝桥杯常考考点以及各种经典算法，可以帮助你打牢基础，查漏补缺。

小咖拉眯·2025-03-11 11:19

linux下搭建Llama3

官方网站：https://ollama.com/可以再下载win、mac和linux版本linux安装命令为：curl-fsSLhttps://ollama.com/install.sh|sh由于我的机器是

念去去~·2025-03-11 11:19

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发

HarmonyNext实战案例：基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发引言在HarmonyNext生态系统中，分布式机器学习是其核心特性之一。

·2025-03-11 11:52

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

高级java每日一道面试题-2025年2月20日-数据库篇-大表如何优化 ?

以下是结合提供的信息进行综合后的详细解析：大表优化的背景当数据库中的单表记录数变得非常庞大时，数据库操作（CRUD）的性能会显著下降，这不仅影响应用的响应速度，还可能导致系统资源耗尽，影响业务的稳定性。

java我跟你拼了·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

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，主要用于聚类分析（Clustering）。它的目标是将数据集划分为K个互不重叠的子集（簇，Cluster），使得同一簇内的数据点尽可能相似，不同簇之间的数据点尽可能差异显著

Mr终游·2025-03-11 09:07

智能语音交互新标杆：WT2003HX语音芯片赋能扫地机器人产品升级

在智能家居快速普及的今天，扫地机器人作为家庭清洁领域的核心设备，已从单一的清洁工具逐步演变为具备高度智能化、交互化特性的家庭助手。

广州唯创电子·2025-03-11 09:04

动态规划双剑合璧：C++与Python征服洛谷三大经典DP问题

动态规划核心思想状态定义→转移方程→边界处理→时空优化本文精选洛谷动态规划题单中三大经典问题，通过C++与Python双语言对比实现，彻底掌握DP精髓！

三流搬砖艺术家·2025-03-11 09:03

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务

Python机器学习实战：构建序列到序列(Seq2Seq)模型处理翻译任务1.背景介绍1.1问题的由来翻译是跨语言沟通的重要桥梁，随着全球化进程的加速，翻译需求日益增长。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-11 09:03

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7名到第五名的提升，得分就从124分上升至214分，上升值是第四名PotgreSQL的两倍，同时当下与PostgreSQL的得分也只相差16分不到。1.片键介绍数据划分(partitioning)

吴炳忠·2025-03-11 09:00

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

主成分（PrincipalComponents）详解1.什么是主成分？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。主成分可以看作是对原始特征的新表述方式，它通过数学变换找到一组新的正交坐标轴，使得数据的主要变化方向与这些轴对齐。简单来说：主成分是数据集中信息量（方差

IT古董·2025-03-11 08:25

Python通过RS485串口控制码垛机器人

先看代码，再看后面的说明importserialimporttimeclassPalletizingRobot:def__init__(self,port,baudrate=9600,timeout=1):self.port=portself.baudrate=baudrateself.timeout=timeoutself.serial_conn=Nonedefconnect(self):"""

mosquito_lover1·2025-03-11 07:18

C++开源库大全

程序员要站在巨人的肩膀上，C++拥有丰富的开源库，这里包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。

大王算法·2025-03-11 07:47

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