大key 第4页

5大设计让你秒变“架构超人”！

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣系统架构像“变形金刚”——为什么你的系统还在“卡顿”？想象一下：你的系统像“变形金刚”，而可伸缩性是“变形能力”！灵魂拷问：为什么你的系统还在“卡顿”？Java怎么写才能让架构“秒变”弹性巨无霸？如何让维护像“搭乐高”一

墨瑾轩·2025-07-11 08:38

设计模式六大原则：依赖倒置原则、为什么、多例子、分析例子、总结

1.依赖倒置原则的定义高层模块不应该依赖低层模块，二者都应该依赖其抽象抽象不应该依赖细节，细节应该依赖抽象依赖倒转的中心思想是面向接口编程依赖倒转原则是基于这样的设计理念：相对于细节的多变性，抽象的东西要稳定的多，以抽象为基础搭建的框架比以细节的框架要稳定的多。在JAVA、C#中，抽象指的是接口或者抽象类，细节就是具体的实现类。使用接口或抽象类的目的是指定好的规范，而不涉及任何的具体操作，把展现细

赴梦、·2025-07-11 08:08

代码质量-圈复杂度及其计算

圈复杂度大说明程序代码的判断逻辑复杂，可能质量低且难于测试和维护。程序的可能错误和高的圈复杂度有着很大关系。下面这个实例中，单元测试的覆盖率可以达到100%，但是很容易发现这其中已经漏掉了一个NPE

damon2636·2025-07-11 08:36

Java内功修炼系列：依赖倒置、控制反转、依赖注入

2.1依赖倒置后三控制反转（IoC）四依赖注入（Dependencyinjection）一名词解释1.1依赖倒置原则(Dependencyinversionprinciple)依赖倒置原则来源于软件设计6大设计原则

许进进·2025-07-11 07:05

专知智库数据要素全链路基础设施：数字经济时代的“数据生态操作系统”

但数据要素的价值释放，始终面临着三大核心矛盾：“散”——数据分散在各主体，难以整合；“死”——数据价值难量化，无法定价；“疑”——数据流通缺信任，交易成本

人形机器人专利池研究中心·2025-07-11 07:04

WebLogic 作用，以及漏洞原理，流量特征与防御

WebLogic的核心作用：企业级别的应用服务器，相当于一个高性能的java环境主要功能：应用部署，事务管理，集群与负载均衡，安全控制，资源池化，消息中间件典型的使用场景：银行核心系统，电信计费平台，电商大促平台主要漏洞

Bigliuzi@·2025-07-11 07:31

嵌入式C语言中 `volatile` 的作用你真的懂吗？

在你埋头写中断、轮询、寄存器驱动代码时，如果出现了：死循环出不来变量明明改了却没反应外设数据怎么读都是旧值恭喜你，可能又踩中了嵌入式三大毒瘤之一：忘写volatile。简单说：volatile是C

欢乐熊嵌入式编程·2025-07-11 05:23

Spring事务失效的八大核心原因与深度解析

一、事务失效的本质原理Spring事务管理基于动态代理机制实现，通过AOP拦截带有@Transactional注解的方法，在方法执行前后开启/提交事务。当代理链路被破坏或事务控制要素缺失时，就会导致事务失效。图1展示了正常事务拦截流程：客户端事务代理目标对象数据库方法调用begintransaction调用实际方法执行SQL返回结果commitrollbackalt[执行成功][执行失败]最终响应

fjkxyl·2025-07-11 05:23

Java基础系列：深入解析反射机制与代理模式及避坑指南

目录一、反射机制：动态操控类的艺术1.反射核心原理2.反射操作全流程3.五大经典陷阱陷阱1：泛型检查绕过陷阱2：性能黑洞陷阱3：破坏单例模式陷阱4：模块系统限制（Java9+）陷阱5：错误处理缺失二、代理模式

JouJz·2025-07-11 05:23

四旋翼无人机SIMULINK建模

四旋翼无人机SIMULINK建模，PSO_SA优化PID参数reverse.m作用：将History表中的string形式的key值转换为赋给九个全局变量temp00，…,temp08运行sum1.slx

·2025-07-11 05:22

DSP应用市场的大蛋糕，国产厂商能吃下多少？

DSP是数字信号处理器（DigitalSignalProcessor）的简称，是一种专门用于高速数学运算的微处理器。DSP能够快速且准确地处理数字信号，同时具备可编程和低功耗等特点，如今在各个领域发挥着越来越重要的作用。（图自：智研产业百科）从DSP芯片的发展历程不难发现，从早期理论到前几代DSP产品应用，均由国外巨头完成。由于早期的市场进入和技术积累，国外企业占据了全球超过70%的市场份额，目前

芯智雲城·2025-07-11 05:20

python 排序函数

1、sorted()函数：内建函数，适用于所有类型，返回排序后的对象，原对象不改变，sorted(a,key=,reversed=True)>>>sorted((3,1,4,2))[1,2,3,4]>>

weixin_30256505·2025-07-11 05:49

sorted排序浅谈

要实现这个算法，不必对现有代码大加改动，只要我们能用一个key函数把字符串映射为忽略大小写排序即可。忽略大小写来比较两个字符串，实际上就是先把字符串都变成大写（或者都变成小写），再比较。

·2025-07-11 05:49

AI让我焦虑，可有解药？

这波以生成式人工智能为核心的生产力变革浪潮，从23年开始短短的两年时间里一浪接一浪的奔涌而来，从ChatGPT、AGI，到多模态大模型、Agent、Cursor，到DeepSeek、Manus，到近期的

大虫小呓·2025-07-11 04:18

Python中的sorted()函数：智能排序器详解

文章目录Python中的`sorted()`函数：智能排序器详解一、基本语法二、基本用法示例1.对列表排序2.对字符串排序3.对元组排序三、高级用法1.使用`key`参数自定义排序2.多级排序3.使用`

盛夏绽放·2025-07-11 04:18

深入理解MCP架构：智能服务编排、上下文管理与动态路由实战

它通过分层设计，将系统分为MCPClient、MCPHost和MCPServer三大核心组件，实现了灵活的服务编排、上下文管理和智能路由，极大提升了AI平台和复杂业务系统的灵活性与智能化水平。

小雷FansUnion·2025-07-11 04:48

探秘AI大模型：一键获取深度学习精华-PPT全面解读

探秘AI大模型：一键获取深度学习精华-PPT全面解读【下载地址】AI大模型PPT资源下载本仓库提供了一个名为“ai大模型ppt”的资源文件下载。

曹筱习Dwayne·2025-07-11 04:15

在Ubuntu系统下使用Docker部署ollama并使用英伟达gpu加速

下载安装英伟达Nvidiacontainertoolkit：curl-fsSLhttps://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey|sudogpg--dearmor-o

longze_7·2025-07-11 04:15

大模型学习应用 6: Vercel 部署自动获取微信公众号文章获取项目

大模型落地开发实战指南！请关注微信公众号：「AGI启程号」深入浅出，助你轻松入门！

大地之灯·2025-07-11 03:42

ChatGPTNextChat项目重构计划（九）：NextChat 解析API路由处理逻辑 stream.ts

大模型落地开发实战指南！请关注微信公众号：「AGI启程号」深入浅出，助你轻松入门！

·2025-07-11 03:12

专题：2025大模型2.0：GPT到DeepSeek技术演进与产业落地报告|附200+份报告PDF汇总下载

p=42738当OpenAI在2023年推出ChatGPT时，业界或许未曾预料到，短短两年后大模型会以“2.0”形态重塑产业逻辑。

拓端研究室·2025-07-11 03:11

Vue 添加指令校验input只能输入正整数

1、添加指定文件inputValid.jsimportVuefrom'vue'//只对input生效exportdefaultfunction(el){varinput=el;input.onkeyup

随心点儿·2025-07-11 03:11

大模型学习应用 5: Vercel 部署 Python FastAPI 项目完整指南

目录Vercel部署PythonFastAPI项目完整指南一、项目代码结构介绍1.1项目目录结构1.2核心文件代码解析1.2.1FastAPI主应用(`api/app.py`)1.2.2基础Python函数(`api/hello.py`)1.2.3依赖配置(`requirements.txt`)1.2.4Python环境配置(`Pipfile`)1.2.5路由配置(`vercel.json`)二、

大地之灯·2025-07-11 03:10

大模型卷积神经网络（CNN）的架构原理

一、卷积神经网络（CNN）的核心原理与架构CNN是一种专为结构化数据（如图像、文本）设计的深度学习模型，其核心在于层次化特征提取与参数高效共享，使其成为大模型中视觉和多模态任务的基础组件。

hao_wujing·2025-07-11 03:38

在 Mac 上使用 Git 拉取项目：完整指南

目录前置条件安装Git配置Git生成SSHKey（推荐方式）将SSHKey添加到GitHub/GitLab克隆（拉取）项目常见问题排查1.前置条件一台运行macOS的电脑已安装XcodeCommandLineTools

笑衬人心。·2025-07-11 02:35

机器学习算法：核心原理与前沿发展综述

一、算法分类体系根据学习范式，机器学习算法可分为三大类：监督学习：基于标注数据的建模方法线性回归：最小化平方误差的闭式解θ=(XᵀX)⁻¹Xᵀy支持向量机：通过核技巧实现非线性分类，优化目标为max(0,1

fmvrj34202·2025-07-11 02:34

BEV感知算法：自动驾驶的“上帝视角“革命

这一过程主要依靠三大关键技术：多

fmvrj34202·2025-07-11 02:33

高通 vs MTK vs 海思：三大平台 ISP 架构横向对比与实战差异分析

高通vsMTKvs海思：三大平台ISP架构横向对比与实战差异分析关键词：高通ISP、MTKImagiq、海思ISP5.0、图像处理器架构、移动终端影像平台、Camera能力对比、ISP实时性能、算法集成能力摘要

观熵·2025-07-11 02:03

大模型的“涌现能力“：现象、表现与成因解析

文章目录一、涌现能力的本质与特征1.1基本定义1.2识别标准二、三种典型涌现能力表现2.1少样本上下文学习（Few-shotIn-contextLearning）表现特征实证数据可能成因2.2思维链推理（Chain-of-ThoughtReasoning）表现特征典型案例可能成因2.3指令跟随（InstructionFollowing）表现特征能力对比可能成因三、涌现能力的理论解释3.1相变理论视

北辰alk·2025-07-11 02:32

大模型的温度？解读Temperature

LLM温度是一个参数，它控制着LLM预测的下一个单词的概率分布。它通过改变下一个单词被选中的可能性，为LLM的输出增加了一些随机性或多样性。温度可以影响LLM的输出，使其更确定(可预测)或更随机(随机)，这样的参数被用来模拟或模仿人类语言产生的内在变化。1.LLMTemperature的简要回顾在生产环境中，较低的温度值(1)可以导致更随机或随机和多变的LLM输出，被称为使LLM更“创造性”。然而

半吊子全栈工匠·2025-07-11 02:31

大模型服务的推理优化探索

开发并部署大模型应用肯定要考虑它们的服务成本。然而，钱并不是唯一的考虑因素，如果不能解决模型性能方面的问题，即使有很大的预算，大模型服务仍会受到影响。

半吊子全栈工匠·2025-07-11 02:31

注意力机制

importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassAttn(nn.Module):def__init__(self,query_size,key_size

和小潘一起学AI·2025-07-11 01:29

普通人从哪开始赚钱

也要先建立起完整的赚钱模式对普通人来说，一个可行的路径是通过内容获取流量，再通过流量变现具体建议从身边能做的事情开始观察日常消费场景找出可以参与的机会模仿成功案例的完整过程研究他人的完整商业模式不要只停留在表面模仿将大目标拆

·2025-07-11 01:27

Spring AI 教程（一）概述

前言我在23年11月那会儿关注了SpringAI项目，当时我恰好正热衷于大语言模型的开发，然而当时主流的开发语言只有Python，Java生态中并没有强大的框架供我们使用。

PG Thinker·2025-07-11 01:54

Kubernetes 配置管理

2.实战：创建ConfigMap的4种方式①基于目录创建（多文件批量导入）②基于单个文件创建（指定key名）③基于ENV文件创建（key=value格式）④基于命令行键值对创建（少量配置）3.实战：在Pod

伤不起bb·2025-07-11 00:52

【SpringBoot】Spring Boot配置优先级详解

以下是详细的优先级排序及配置方法说明：一、配置优先级从高到低排序命令行参数优先级最高，通过--key=value形式传递，直接覆盖其他配置。

Pota-to成长日记·2025-07-11 00:52

Tomcat上启用HTTPS，SSL/TLS证书配置

生成自签名证书（可选）：如果您决定使用自签名证书，可以使用Java的keytool工具来生成。

文弥涂·2025-07-11 00:19

tomcat 如何配置https连接，两步搞定 Tomcat 下启用 https:// 访问

第一步：创建.keystore文件使用如下命令生成.keystore文件windows:C:\ProgramFiles\Java\jdk1.8.0_111\bin\keytool-genkey-aliastomcat-keyalgRSALinux

qq_37848203·2025-07-11 00:49

Linux ssh/sftp/scp免密登录

Linux上实现SSH、SFTP和SCP的免密登录（一般是root用户），可以按照以下步骤进行设置：1.在本地机器上生成SSH密钥对：打开终端并输入以下命令：ssh-keygen-trsa然后按照提示输入密钥的保存位置和密码

·2025-07-11 00:19

Oracle 数据库管理与维护实战指南（用户权限、备份恢复、性能调优）

Oracle用户权限管理、冷热备份、RMAN备份、AWR报告、SQL调优、等待事件分析✅摘要在企业级Oracle数据库运维中，用户权限管理、数据备份恢复机制、性能监控与调优是保障系统安全、稳定和高效运行的三大核心任务

白仑色·2025-07-10 23:16

开源链动2+1模式与AI智能名片融合下的S2B2C商城小程序源码：重构大零售时代新生态

摘要：本文探讨了在当下大零售时代背景下，传统电商模式向更广泛零售形态的转变。指出如今只要有流量、入口和资源，变现需求促使各种场景都涉足零售领域。

说私域·2025-07-10 23:44

【免费下载】源网荷储一体化项目：引领零碳未来，赋能智慧园区

源网荷储一体化项目规划报告下载分享源网荷储一体化项目规划报告下载项目地址:https://gitcode.com/Open-source-documentation-tutorial/28e74项目介绍在当前全球能源转型的大背景下

咎歆珍Ingrid·2025-07-10 23:41

Sophix、Tinker 和 Robust 三大主流 Android 热修复框架的详细对比

以下是Sophix、Tinker和Robust三大主流Android热修复框架的详细对比，从技术原理、功能支持、性能表现到适用场景的全方位分析：一、核心原理对比特性SophixTinkerRobust修复方式混合模式

·2025-07-10 22:09

论文略读： Fast-DetectGPT: Efficient Zero-Shot Detection of Machine-Generated Text via Conditional Probab

ICLR2024判断生成的文本是人写的还是大模型写的现有的检测器主要分为两类有监督分类器在训练领域表现出色，但在面对来自不同领域或不熟悉模型生成的文本时表现变差零样本分类器免疫领域特定的退化在检测精度上可以与有监督分类器相当但目前的方法计算成本高

UQI-LIUWJ·2025-07-10 22:38

从数据集视角看——大语言模型（LLMs）的训练、微调和推理

1.大语言模型训练的整体框架大语言模型的训练是一个复杂的过程，涉及数据准备、模型架构、优化策略和推理部署。

爱看烟花的码农·2025-07-10 22:38

CSS和JavaScript制作的动态滚动图像动画教程

CSS通过@keyframes规则和transform属性定义动画效果，而JavaScript则通过监听滚动事件和计算元素位置来执行动画逻辑。

贫僧法号止尘·2025-07-10 22:07

GlobalFoundries收购MIPS的背景以及意义

MIPS曾是全球三大芯片架构之一（与ARM和x86齐名），广泛应用于嵌入式系统、网络设备、游戏机（如PlayStat

InnoLink_1024·2025-07-10 22:36

Python-DES加密和解密

importpyDes，base64def__encrypt(data,key):des=pyDes.des(key,pyDes.CBC,b"\0\0\0\0\0\0\0\0",pad=None,padmode

·2025-07-10 22:34

冷冻电镜重构的GPU加速破局：从Relion到CryoSPARC的并行重构算法

本文重点分析Relion和CryoSPARC两大主流软件在GPU并行化方面的技术

九章云极AladdinEdu·2025-07-10 22:33

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