实时任务第12页

阿里巴巴宣布：全面开源旗下视频生成模型万相2.1

据介绍，此次开源基于Apache2.0协议，14B和1.3B两个参数规格的全部推理代码和权重全部开源，同时支持文生视频和图生视频任务，全球开发者可在Github、HuggingFace和魔搭社区下载体验

大公产经晚间消息·2025-03-06 04:10

学术论文数据爬虫：爬取学术论文信息，进行文献分析

1.引言学术论文分析是一项对科研人员、学术研究机构以及相关领域的从业人员至关重要的任务。

Python爬虫项目·2025-03-06 04:10

算法探秘：盛最多水的容器问题

想象一下，有一系列垂直排列的线段，它们与x轴共同构成了一个个容器，我们的任务是找出其中能够容纳最多水的那个容器。

共享家9527·2025-03-06 03:04

计算机网络面试题合集（TCP/IP 篇）

这款工具能够实时分析语音内容、智能识别面试问题并生成精准答案，让您轻松应对八股文题目，从容处理各类复杂面试问题。毕竟八股文在工作中很少使用，仅作为面试的筛选工具，不值得投入过多的精力。

interviewpass·2025-03-06 03:32

华为OD机试 - 任务最优调度 - 深度优先搜索dfs算法（Python/JS/C/C++ 2024 B卷 200分）

一、题目描述给定一个正整数数组表示待系统执行的任务列表，数组的每一个元素代表

哪吒·2025-03-06 03:59

搜广推校招面经三十六

实时性要求高:召回过程通常需要在毫秒级完成。稀疏性问题:用户行为数据通常是稀疏的，导致相似性计算复杂度增加。多

Y1nhl·2025-03-06 02:54

Transformer 代码剖析15 - Transformer模型代码（pytorch实现）

核心架构包含编码器-解码器双塔结构，通过参数配置实现NLP任务的通用处理能力。

lczdyx·2025-03-06 01:51

AI 自动剪视频神器，小白也能轻松上手！

✨软件功能批量视频处理：支持批量任务，可多线程并行处理。CPU本地算力加速：利用本地CPU加速处

6v6-博客·2025-03-06 01:50

为什么使用 RocketMQ？

延迟：毫秒级响应，适用于实时性要求较高的在线业务（如交易系统）。适用场景：大规模分布式系统，日均处理百亿级消息，尤其适合金融交易、订单处理等高并发场景

·2025-03-06 01:34

详解DeepSeek模型底层原理及和ChatGPT区别点

一、DeepSeek大模型原理架构基础DeepSeek基于Transformer架构，Transformer架构主要由编码器和解码器组成，在自然语言处理任务中，通常使用的是Transformer的解码器部分

瞬间动力·2025-03-06 01:16

搜广推校招面经二十八

Y1nhl·2025-03-06 01:15

@Schedule定时任务+分布式环境一些踩过的坑~

定时任务的实现方式多种多样，框架也是层出不穷。“本文所谈及的是SpringBoot本身所带有的@EnableScheduling、@Scheduled实现定时任务的方式。

架构文摘JGWZ·2025-03-06 00:09

Visual Studio Code 如何编写运行 C、C++ 程序

正在执行任务:f:\src\g++-Wall-Wextra-g3f:\src\AnemometerTowerRecommend.cpp-of:\src\outp

赵孝正·2025-03-06 00:37

苹果与小米破冰合作：iPhone 16e全面支持Find My网络，跨生态互通实现技术性突破

用户可通过iPhone实时追踪小米智能门锁、宠物项圈等设备的位置，并设置动态地理围栏警报2.跨生态文

北京自在科技·2025-03-05 23:37

深入浅出：ASP.NET Core 中间件的使用与封装

通过使用中间件，开发者能够灵活地扩展应用程序功能，处理认证、日志记录、跨域请求、错误处理等常见任务。

江沉晚呤时·2025-03-05 23:05

使用第三方工具监控 SpringBoot 接口超时，简单几步搞定！

一、开源方案1.Prometheus+Alertmanager+Grafana功能特点：Prometheus：时序数据库，实时采集

程序员蜗牛g·2025-03-05 23:05

XXL-JOB完全开发手册（一篇学会XXL-JOB所有知识点）

目录1、什么是XXL-JOB1.1、XXL-JOB简介1.2、XXL-JOB构成调度模块（调度中心）：执行模块（执行器）：任务：1.3、XXL-JOB总结编辑2、XXL-JOB原理2.1、执行器的注册和发现

hao_kkkkk·2025-03-05 23:59

从专利数据中提取IPC代码，构建共现矩阵（IPC共同出现在同一专利为1，否则为0），利用GCN提取特征，并进行链路预测以评估IPC之间的相似度概率

要完成这个任务，你可以按照以下步骤进行：数据预处理：从专利数据中提取IPC代码，并构建共现矩阵。图卷积网络（GCN）：使用GCN提取特征。链路预测：评估IPC之间的相似度概率。

pk_xz123456·2025-03-05 23:59

pywin32，一个超强的 Python 库！

Github地址：https://github.com/mhammond/pywin32在Python的世界里，有许多优秀的第三方库可以帮助开发者更轻松地处理各种任务。

Sitin涛哥·2025-03-05 22:54

Python项目-基于深度学习的校园人脸识别考勤系统

系统概述功能特点实时人脸检测与识别：能够从摄像头视频流中实时检测并识别人脸自动考

天天进步2015·2025-03-05 22:23

Python Cookbook-3.4 计算歌曲的总播放时间

任务想获取一个列表中的所有歌曲的播放时间之和。

我不会编程555·2025-03-05 22:52

有了AI检索平台工具，为什么还要创建“智能体”？

AI检索平台工具主要用于高效地搜索和获取信息，而智能体（Agent）则是一种能够自主执行任务、做出决策并与环境互动的系统。

金融街小单纯·2025-03-05 22:21

一次性了解OpenAI的“草莓”（Strawberry）超强实力

“草莓”项目是OpenAI在AI推理领域的一项重要突破具备高级推理能力、长任务规划、超大规模训练等核心功能与技术特点。该项目的推出将进

金融街小单纯·2025-03-05 22:51

数据结构实训——查找

一、实训类型验证性实训二、实训目的与任务1．掌握顺序查找、折半查找算法的基本思想；2.掌握顺序查找、折半查找算法的实现方法；3.验证顺序查找、折半查找算法的时间性能。4.掌握二叉排序树定义和

Wangawf·2025-03-05 21:45

Elasticsearch平台介绍

1简介Elasticsearch是一个实时分布式搜索和分析引擎。它能以很高的速度处理数据。它用于全文搜索、结构化搜索、分析以及将这三者混合使用。

yzhujue·2025-03-05 21:12

HarmonyOS Next 会议应用——多设备协同与应用接续

会议应用的多端协同架构设计核心功能会议共享：允许参会者在不同设备间共享会议相关的资料、文件、演示文稿等，实现信息的实时互通。设备无缝切换：支持用户在

·2025-03-05 20:26

基于opencv消除图片马赛克

由于马赛克消除涉及复杂的图像重建任务，建议根据实际需求选择合适的方法：importcv2importnumpyasnpfromPILimportImagedefremove_mosaic(image_path

小苗爸爸·2025-03-05 20:11

CES Asia 2025：聚焦前沿科技，探索未来无限可能

在未来办公与教育板块，智能会议系统打破了地域限制，高清视频、实时翻译等功能让跨国协作变得轻松高效；虚拟办公空间通过虚拟现实技术，为远程办公人员打造了沉

赛逸展张胜·2025-03-05 20:09

从 XMLHttpRequest 到 Fetch：现代 Web 请求技术的演进

无论是加载动态内容、提交表单数据，还是实现实时更新，都需要通过HTTP请求来完成。

vvilkim·2025-03-05 19:02

Trae 是一款由 AI 驱动的 IDE，让编程更加愉悦和高效。国际版集成了 GPT-4 和 Claude 3.5，国内版集成了DeepSeek-r1

国际版集成了GPT-4和Claude3.5，国内版继承了DeepSeek-r1，支持实时代码建议和无缝GitHub集成。当前国内和国际版的AI都是免费的。

skywalk8163·2025-03-05 19:31

关于redis同步的简单理解

但是像视频播放需要频繁提交记录，就需要合并写操作，这个时候往往会在缓存中去修改或者删除，然后用异步延迟任务去修改数据库。以上两种情况是有区别滴！

m0_71908411·2025-03-05 18:30

对“预训练”的理解

在平常的任务或者项目中，我们可能并没有大量数据，只有少量数据，在这时我们就可以通过“借用”有大数据支持的模型的参数，作为基准，这样就能提高效率和准确率。

衣衣困·2025-03-05 18:59

gradio之持续输入，持续输出（流式）

流式输出yield,比如一个输出控件，想要实时显示内容，用returnfor循环一次就返回去了。

大霞上仙·2025-03-05 18:26

Java 大视界 -- 深入剖析 Java 大数据实时 ETL 中的数据质量保障策略（97）

亲爱的朋友们，热烈欢迎来到青云交的博客！能与诸位在此相逢，我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代，我们都渴望一方心灵净土，而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识，也期待你毫无保留地分享独特见解，愿我们于此携手成长，共赴新程！一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入：青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2：2024CSDN博客之星创作交流营（NEW)二、本博客的精华专栏：大数据新视

青云交·2025-03-05 18:25

双链路提升网络传输的可靠性扩展可用带宽

动态切换策略：根据信号强度（RSSI）和带宽实时切换主链路（如5G用于大流量传输，WiFi用于低延迟

月光技术杂谈·2025-03-05 17:42

第二十课：HarmonyOS Next异步编程实战：Promise与async/await深度解析

其核心优势包括：‌非阻塞执行‌：异步任务挂起后主线程继续响应UI操作‌16‌简化并发逻辑‌：链式调用替代多层嵌套回调‌45‌统一错误处理‌：通过catch或try/catch集中管理异常‌45二、Promise

小_铁·2025-03-05 17:39

【AI论文】DeepSolution：通过基于树的探索和双点思维促进复杂的工程解决方案设计

然而，检索增强生成（RAG）领域之前的研究并没有充分解决与复杂工程解决方案设计相关的任务。

东临碣石82·2025-03-05 17:07

基于HarmonyNext的跨设备实时协作绘图应用开发实战指南

基于HarmonyNext的跨设备实时协作绘图应用开发实战指南引言在HarmonyNext生态系统中，跨设备实时协作绘图是一个极具创新性和实用性的领域。

·2025-03-05 16:50

Databend 产品月报（2025年2月）

从MySQL迁移到DatabendDatabend推荐使用db-archiver进行MySQL批量迁移，使用FlinkCDC进行实时变更数据捕获（CDC）迁移。

·2025-03-05 15:15

基于K8S设计实现机器学习管理调度平台

设计和实现一套基于Kubernetes(K8s)的机器学习管理调度平台，目标是利用K8s的容器化和调度能力，提供高效的资源管理、任务调度、可扩展性及灵活性，适应机器学习（ML）训练、推理等不同场景的需求

richenlin·2025-03-05 15:56

解释 Node.js 中的异步编程模型，如何使用回调、Promise 和async / await 处理异步操作？

当遇到I/O操作（如文件读写、网络请求）时，主线程会将任务交给底层线程池处理，自己继续执行后续代码。操作完成后通过回调通知主线程。

程序员黄同学·2025-03-05 15:54

使用Node.js的MySQL连接池进行数据库编程

在Node.js应用程序中，与数据库进行交互是非常常见的任务。为了提高性能和可伸缩性，使用连接池来管理数据库连接是一个明智的选择。

PixelLogic·2025-03-05 15:22

Transformer架构简略：DeepSeek 的底层基石

它不仅在各种NLP任务上取得了突破性进展，更成为了当今人工智能领域最具影响力的架构之一。

windwant·2025-03-05 14:16

Android studio如何导入外部项目至成功运行（适合纯新手、小白、初学者的详细教程）导入安卓项目时规避报错，鹿溪IT工作室为您服务

总览：在AndroidStudio中导入项目在AndroidStudio中导入项目是一个常见的任务，尤其是学生时代，当你需要处理来自外部的代码时。以下是一个概括的步骤指南，帮助你顺利导入项目。

LuXi_foryou·2025-03-05 14:16

C#：如何通过 CancellationTokenSource 取消一个正在运行的 Task？

文章目录一、基本流程二、任务内部如何响应取消三、高级用法四、注意事项五、典型场景示例案例在C#中，使用CancellationTokenSource取消Task的核心机制是通过传递令牌（Token）实现协作式取消

极致人生-010·2025-03-05 14:45

XGBoost系列文章（四）：参数调优与模型训练

1.XGBoost的三大类参数（通用参数、Booster参数、任务参数）分别是什么？XGBoost参数分为三大类，控制不同层面的行为：参数类型作用范围常用参数

什么都想学的阿超·2025-03-05 14:13

强化学习实践 openai gymnasium CartPole-v1 DQN算法实现

文章目录前言DQN简介环境简介任务实现说开来去我的Github实现：gym（GitHub）本篇博客主要是个人实现过程的主观感受，如果想要使用模型可以直接去GitHub仓库，注释完善且规范。

abstcol·2025-03-05 14:12

神经网络:人工智能的核心技术

它通过学习大量的数据来完成复杂的模式识别和决策任务,是当前人工智能和机器学习领域最重要的技术之一。神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。

m0_75126181·2025-03-05 14:12

血泪总结 | 主流软件测试流程全攻略：5大阶段、关键产出与避坑指南

一、需求分析阶段：从模糊到精准的质量起点核心任务参与需求评审与产品、开发团队对齐需求逻辑，例如将模糊描述“

做测试的小薄·2025-03-05 13:04

大疆无人机上云API：Java代码实战全攻略

小韩学长yyds·2025-03-05 13:30

推荐频道

实时任务