大O阶

驱动程序为什么要做 WHQL 认证?

驱动程序进行WHQL（WindowsHardwareQualityLabs）认证的核心价值在于解决兼容性、安全性和市场准入三大关键问题，具体必要性如下：️‌一、规避系统拦截，保障驱动可用性‌消除安装警告‌未认证的驱动在安装时会触发

GDCA SSL证书·2025-07-12 19:40

C++ 11 Lambda表达式和min_element()与max_element()的使用_c++ lamda函数 min_element(

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以添加戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！

·2025-07-12 19:09

【LeetCode 热题 100】24. 两两交换链表中的节点——（解法一）迭代+哨兵

文章目录整体思路完整代码时空复杂度时间复杂度：O(N)空间复杂度：O(1)整体思路这段代码旨在解决一个经典的链表操作问题：两两交换链表中的节点(SwapNodesinPairs)。

xumistore·2025-07-12 19:39

冒泡、选择、插入排序：三大基础排序算法深度解析（C语言实现）

在算法学习道路上，排序算法是每位程序员必须掌握的基石。本文将深入解析冒泡排序、选择排序和插入排序这三种基础排序算法，通过C语言代码实现和对比分析，帮助读者彻底理解它们的差异与应用场景。算法原理与代码实现1.冒泡排序（BubbleSort）工作原理：通过重复比较相邻元素，将较大元素逐步"冒泡"到数组末尾。voidbubbleSort(intarr[],intn){ for(inti=0;iarr[

xienda·2025-07-12 19:08

Leetcode 148. 排序链表

文章目录前引题目代码（首刷看题解）代码（8.9二刷部分看解析）代码（9.15三刷部分看解析）前引综合性比较强的一道题，要求时间复杂度必须O(logn)才能通过，最适合链表的排序算法就是归并。

·2025-07-12 19:38

LeetCode 148. 排序链表：归并排序的细节解析

示例1：链表长度为偶数（`1->2->3->4`）三、完整代码实现四、复杂度分析五、总结题目描述LeetCode148题要求对链表进行排序，时间复杂度需为O(nlogn)，且空间复杂度为O(logn)。

进击的小白菜·2025-07-12 18:07

npm proxy setting

npmconfigdeletehttp-proxynpmconfigdeletehttps-proxy具体设置步骤如下：1.执行npmconfig后，将看到下一行提示信息npmconfigls-ltoshowalldefaults.2.执行npmconfigls-l后，在一大长串的

kjndppl·2025-07-12 17:31

RocketMQ 核心特性实战详解

RocketMQ核心特性实战详解本文基于RocketMQ4.x+rocketmq-spring-boot-starter2.3.1，从零搭建，逐步讲解RocketMQ11大核心特性，每一段代码都能直接跑

愤怒的代码·2025-07-12 17:55

传统检测响应慢？陌讯多模态引擎提速90+FPS实战

然而，传统算法如YOLOv5或开源框架MMDetection常面临两大痛点：误报率高（复杂光照或遮挡场景下检测不稳定）和响应延迟（高分辨率视频流处理FPS低于30）。

2501_92473147·2025-07-12 17:53

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）基于历史对话重新生成Query？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）基于历史对话重新生成Query？

985小水博一枚呀·2025-07-12 16:20

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）其他Query优化相关策略？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）其他Query优化相关策略？

985小水博一枚呀·2025-07-12 16:20

【证明】对极几何：本质矩阵内在性质

线性代数基础2.1.1奇异值与特征值的关系2.1.2矩阵加减单位阵后特征值的变化2.2引理：一个常用的矩阵变换3.证明1.本质矩阵内在性质表述本质矩阵(EssentialMatrix)EEE是一个3阶方阵

Powerful_QI·2025-07-12 15:17

LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？

在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention

ZhangJiQun&MXP·2025-07-12 15:44

AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7)：用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话

它们的核心作用是：将长文档切分为块，分步处理，再整合结果，极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt，一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。

alex100·2025-07-12 15:12

湫默·2025-07-12 14:07

数据结构：导论

⚙️四，算法与算法分析⚖️（一）算法的定义及特性（二）评价算法优劣的基本标准⏱️（三）算法的时间复杂度（四）算法的空间复杂度章结一，数据结构的研究内容数据结构是计算机科学的核心基础，其研究内容可概括为三大维度

梁辰兴·2025-07-12 13:02

android去除gps漂移代码,GPS漂移过滤算法

如果静止，则使用电子围栏；如果运动，则先过滤大速度，再过滤加速度，然后过滤距离(包括超大距离，和速度相关距离)。

扇贝君·2025-07-12 13:59

不同行业的 AI 数据安全与合规实践：7 大核心要点全解析

不同行业的AI数据安全与合规实践：7大核心要点全解析关键词AI数据安全、行业合规、私有化部署、数据分类分级、国产大模型、隐私保护、DeepSeek部署摘要随着国产大模型在金融、医疗、政务、教育等关键领域的深入部署

观熵·2025-07-12 13:29

【Android】安卓四大组件之广播接收器（Broadcast Receiver）：从基础到进阶

在Android开发中，广播接收器（BroadcastReceiver）是一个非常重要的组件，它能帮助应用接收来自系统或其他应用的事件通知，实现跨组件、跨应用的通信。大家可以把广播接收器想象成一个“收音机”。它的作用是监听系统或应用发出的“广播消息”，并在收到消息后执行相应的操作。（一）基础概念BroadcastReceiver用于监听系统或应用发出的广播事件，实现跨组件通信。其特点是发送方无需关

m0_59734531·2025-07-12 12:58

上位机知识篇---文件系统

NewTechnologyFileSystem）优势支持大文件和大分区高性能日记功能权限控制劣势兼容性差不适合嵌入式设备使用场景3.exFAT（ExtendedFileAllocationTable）优势支持大

Atticus-Orion·2025-07-12 12:26

【Android】安卓四大组件之内容提供者（ContentProvider）：从基础到进阶

一、什么是ContentProvider‌ContentProvider‌是Android四大组件之一，负责实现‌跨应用程序的数据共享与访问‌，通过统一接口封装数据存储细节，提供标准化操作方式。

m0_59734531·2025-07-12 12:55

深度学习篇---昇腾NPU&CANN 工具包

以下是详细介绍：昇腾NPU架构设计：采用达芬奇架构，是一个片上系统，主要由特制的计算单元、大容量的存储单元和相应的控制单元组成。

Atticus-Orion·2025-07-12 12:55

400多个免费在线编程与计算机科学课程

从入门到精通系列，是作者通过ClassCentral的课程数据库整理的400多个免费在线课程的简介和链接（来源于ClassCentral，一个在线课程搜索引擎），根据课程难度分为入门、进阶和高阶三大类，

zhufafa·2025-07-12 12:25

STM32F1单片机驱动42步进电机

我们使用的单片机是STM32F103ZET6，电机是42步进电机（额定电流是1A）、驱动是TMC2209；但是暂时使用2160这个外接驱动（注意：2160为大电流电机驱动不能长时间带动这个42电机，否则会发烫烧电机

All right 1·2025-07-12 12:54

《C++性能优化指南》 linux版代码及原理解读第一章

其实不然，性能优化与CPU的执行速度并无非常大的关系，试想一下，一段代码，如果用

v俊逸·2025-07-12 12:23

在 Obsidian 中本地使用 DeepSeek — 无需互联网！

我将引导您完成在Obsidian中安装和使用DeepSeek-R1模型的确切步骤，这样您就可以在笔记中拥有一个由AI驱动的第二大脑。

知识大胖·2025-07-12 11:21

AnythingLLM教程系列之 12 AnythingLLM 上的 Ollama 与 MySQL+PostgreSQL

系列文章如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI应用程序，可以执行RAG、A

知识大胖·2025-07-12 11:20

AnythingLLM教程系列之 09 AnythingLLM 支持自定义音频转录提供程序

如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI

知识大胖·2025-07-12 11:50

AnythingLLM教程系列之 04 AnythingLLM 允许您以正确的格式导出聊天日志，以构建 GPT-3.5 和 OpenAI 上其他可用模型的微调模型（教程含安装步骤）

如何安装《无需任何代码构建自己的大模型知识库：AnythingLLM最易于使用的一体化AI

知识大胖·2025-07-12 11:20

多态与虚函数详解

多态（Polymorphism）是面向对象编程（OOP）的三大特性之一（另外两个是封装和继承）。多态的意思是“多种形态”，它允许不同的对象对同一消息作出不同的响应。

tkevinjd·2025-07-12 11:48

C++ 性能优化指南

原理解释：传递对象时按值会拷贝整个对象，特别是大对象会频繁分配/释放内存，影响性能；应尽量改用引用或指针传递。C++11引入移动语义（move），允许“窃取”临时对象的资源，避免深拷贝。

三月微风·2025-07-12 11:47

基于STM32金属探测器设计

摘要随着便携式金属探测器在安防，考古及工业检测等领域需求的增加，现有探测器的体积大，能耗高，操作复杂的缺点亟需解决。

·2025-07-12 11:45

大模型MoE模型技术详解

场景：大型超市的收银区域想象一下周末的超市，人山人海（就像大模型要处理海量的Token）。众多收银台（专家）：超市有20个收银台，每个收银台都是一个“专家”。

大雷神·2025-07-12 10:44

中国银联豪掷1亿采购海光C86架构服务器

近日，中国银联国产服务器采购大单正式敲定，基于海光C86架构的服务器产品中标，项目金额超过1亿元。

信创新态势·2025-07-12 10:12

【AI大模型】LLM模型架构深度解析：BERT vs. GPT vs. T5

引言Transformer架构的诞生（Vaswanietal.,2017）彻底改变了自然语言处理（NLP）。在其基础上，BERT、GPT和T5分别代表了三种不同的模型范式，主导了预训练语言模型的演进。理解它们的差异是LLM开发和学习的基石。一、核心架构对比特性BERT(BidirectionalEncoder)GPT(GenerativePre-trainedTransformer)T5(Text

我爱一条柴ya·2025-07-12 10:10

LLM 大模型学习必知必会系列(十三)：基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战

LLM大模型学习必知必会系列(十三)：基于SWIFT的VLLM推理加速与部署实战1.环境准备GPU设备:A10,3090,V100,A100均可.

汀、人工智能·2025-07-12 10:09

2025年的RAG技术发展趋势与演进

本文将分享作为大模型应用创业者的经历与观察，讨论RAG技术和市场环境在2024年的变化。

码农Q！·2025-07-12 10:36

AI人工智能浪潮中文心一言的独特优势

关键词：文心一言,AI大模型,中文处理,多模态融合,产业落地,安全可控,百度ERNIE摘要：在全球AI大模型浪潮中，百度文心一言（ERNIEBot）凭借“懂中文、会多模态、能落地、守规矩”的四大核心优势

·2025-07-12 09:36

5G UE注册-建立会话-释放会话-UE注销信令流程

2.3GPP里的5GUE注册流程+PDU会话建立流程+PDU会话释放流程+UE注销流程3.自己动手画流程图我看到上面的4张图就头晕呀，实线+虚线+大箭头，而且有些信令的名字和

nonamelake·2025-07-12 09:34

C++系列（十一）：文件操作神技 --- 从文本到二进制，彻底玩转数据持久化！

当你的应用需要记住用户偏好，当科学计算需要导出万亿级结果，当游戏需要保存玩家征程，文件I/O便是连接代码与现实世界的终极桥梁。通过fstream三剑客（ofstream/ifstream/fst

傅里叶的耶·2025-07-12 09:03

FlinkSQL 自定义函数详解

FlinkSQL函数详解自定义函数除了内置函数之外，FlinkSQL还支持自定义函数，我们可以通过自定义函数来扩展函数的使用FlinkSQL当中自定义函数主要分为四大类:1.ScalarFunction

Tit先生·2025-07-12 09:32

docker常见问题解决方法

目录迁移至其他服务器清理Docker占用的磁盘空间常见问题：迁移至其他服务器1.将docker容器导出dockerexport-o保存路径/xxx.tar容器id2.将容器tar远程拷贝到新的服务器(从新的服务器上向老服务器上请求复制

小王聊技术·2025-07-12 08:57

主板基础知识

主板一般为矩形电路板，上面安装了组成计算机的主要电路系统，一般有BIOS芯片、I/O控制芯片、键盘和面板控制开关接口、指示灯插接件、扩充插槽、主板及插卡的直流电源供电接插件等元件。

bcbobo21cn·2025-07-12 08:56

2025年网站源站IP莫名暴露全因排查指南：从协议漏洞到供应链污染

一、2025年IP暴露的四大技术根源1.协议层漏洞：内存数据被“抽丝剥茧”C

·2025-07-12 08:54

本地部署大模型的几种方式

现在大模型可谓是满天飞,只要你稍微关注时下的AI资讯,几乎每天都有新的AI大模型出现.这之中当然有诸如GhatGPT,Gemini这样的私有化大模型,更吸引人关注的可能是开源的可私有化部署的一些大模型.

AI产品经理·2025-07-12 08:50

如何将大视频文件从 iPhone 传输到 PC？

假设您的iPhone充满了大视频文件（超过1GB），这可能会迅速消耗存储空间并导致设备运行缓慢。

Coolmuster·2025-07-12 07:19

mac m1安装大模型工具vllm

1更新系统环境参考vllm官网文档，vllm对applem1平台macos,xcoder,clang有如下要求OS:macOSSonomaorlaterSDK:XCode15.4orlaterwithCommandLineToolsCompiler:AppleClang>=15.0.0在AppStore更新macOS和XCoder，依据XCoder版本号安装commandlinetools。htt

liliangcsdn·2025-07-12 07:17

Redis第五讲：详解 Redis 中 BigKey、HotKey 的发现与处理

简介：在Redis的使用过程中，我们经常会遇到BigKey（下文将其称为“大key”）及HotKey（下文将其称为“热key”）。

程序员 jet_qi·2025-07-12 07:46

NLP_知识图谱_大模型——个人学习记录

1.自然语言处理、知识图谱、对话系统三大技术研究与应用https://github.com/lihanghang/NLP-Knowledge-Graph深度学习-自然语言处理(NLP)-知识图谱：知识图谱构建流程

macken9999·2025-07-12 07:45

思维链革命：让大模型突破“机器思考”的边界

以下是对LilianWeng思维链技术深度解析文章（原文链接）的博客化重构，融合技术本质与应用实践：思维链革命：让大模型突破“机器思考”的边界——解析ChainofThought技术体系与下一代推理架构一

John Song·2025-07-12 07:13

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