机器视觉Halcon大总结第12页

入门 Canvas：Web 绘图的强大工具

Canvas的基本用法（一）绘制基本图形（二）绘制文本三、Canvas的应用场景（一）数据可视化（二）游戏开发（三）图像编辑四、Canvas的动画效果五、Canvas的优势与局限性（一）优势（二）局限性六、总结入门

Hopebearer_·2025-03-22 11:18

【广告架构day1】爱奇艺广告系统的演进之路：实践中的一些经验

爱奇艺效果广告是2015年开始全新搭建的一个广告投放平台，随着信息流业务的增长，整个投放平台也经历了一次大的架构调整和多次

软件真理与光·2025-03-22 11:46

Python 3 介绍（二十二）--mysql-connector-python

目录安装mysql-connector-python基本使用示例1.连接到数据库2.插入数据3.更新数据4.删除数据进阶功能1.使用事务2.批量插入数据3.使用字典游标错误处理总结mysql-connector-python

小蘑菇二号·2025-03-22 11:45

Vue 3 事件总线详解：构建组件间高效通信的桥梁

使用mitt实现事件总线1.安装mitt2.创建事件总线3.在组件中使用事件总线发送端组件（例如ComponentA.vue）接收端组件（例如ComponentB.vue）自定义实现事件总线总结在复杂的前端应用中

A-Kamen·2025-03-22 11:15

Spring Boot中定时任务Cron表达式的终极指南

SpringBoot中定时任务Cron表达式的终极指南一、Cron表达式基础二、SpringBoot中定时任务的实现三、Cron表达式高级用法四、调试与验证技巧五、常见问题与解决方案六、最佳实践总结定时任务是后端开发中实现周期性业务逻辑的核心技术之一

A-Kamen·2025-03-22 11:14

用 pytorch 从零开始创建大语言模型（零）：汇总

用pytorch从零开始创建大语言模型（零）：汇总本系列官方代码库：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍：BuildaLargeLanguageModel

墨绿色的摆渡人·2025-03-22 11:12

机器臂运动控制算法工程师面试

大厂的经验总结：一、基础概念理解请解释机器臂运动学正解和逆解的概念，并分别说明其用途。正解：已知机器臂各关节的角度（或位移），通过运动学模型计算出机器臂末端执行器在笛卡尔空间中的位置和姿态。

道亦无名·2025-03-22 11:11

Java高并发容器的内核解析：从无锁算法到分段锁的架构演进

一、BlockingQueue体系：生产者-消费者模式的工业级实现1.阻塞队列的四大行为矩阵行为

猿享天开·2025-03-22 10:10

AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径

（本文基于人工智能技术发展规律，结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互

A达峰绮·2025-03-22 10:38

浅谈一家全球电商在Kubernetes环境上的CI/CD落地与实践

本文主要分享iHerb在Kubernetes技术栈中CI/CD落地的情况和实施过程中的一些经验总结。背景本人目前就职

Docker_·2025-03-22 10:37

【北上广深杭大厂AI算法面试题】计算机视觉篇...如何解决多尺度问题？

前言数据级别的多尺度模型架构上的多尺度表示FPN代码示例（PyTorch）说明其他多尺度处理方法总结欢迎铁子们点赞、关注、收藏！祝大家逢考必过！逢投必中！上岸上岸上岸！upupup大多数高校

努力毕业的小土博^_^·2025-03-22 10:07

【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM （推荐）_从零开始大模型开发与微调 pdf

今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。

喝不喝奶茶丫·2025-03-22 10:06

大语言模型学习路线：从入门到实战

大语言模型学习路线：从入门到实战在人工智能领域，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正迅速成为一个热点话题。

大模型官方资料·2025-03-22 10:05

Java基础面试题学习

主要源于封装继承多态这三大特性。

PowerCloud·2025-03-22 10:03

软考系统架构设计师考试学习和考试的知识点大纲，覆盖所有考试考点

以下是软考系统架构设计师考试的知识点大纲，覆盖所有官方考点，分为基础知识、核心技术、系统设计、案例分析、论文写作五大模块，帮助系统性学习和备考：一、基础知识模块计算机组成与体系结构计算机硬件组成（CPU

DKPT·2025-03-22 10:03

设计模式-抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）结构|原理|优缺点|场景|示例

设计模式（分类）设计模式（六大原则）创建型（5种）工厂方法抽象工厂模式单例模式建造者模式原型模式结构型（7种）适配器模式装饰器模式代理模式外观模式桥接模式组合模式享元模式行为型（11种）策略模式模板方法模式观察者模式迭代器模式责任链模式命令模式备忘录模式状态模式访问者模式中介者模式抽象工厂模式

TsengOnce·2025-03-22 10:02

CSS动画：性能优化指南

浏览器渲染机制：理解性能瓶颈根源1.1像素管道（PixelPipeline）全流程1.2各阶段性能损耗对比二、性能分析实战：ChromeDevTools深度使用2.1性能问题定位四步法2.2关键指标解读三、六大核心优化策略

双囍菜菜·2025-03-22 10:01

24远景能源-动力，10月最后一周面试！【NTAKYsW】

大模型公司收实习啦，入局好机会，全是大佬不卷后端研发实习生简历投递请联系我，牛客会屏蔽邮箱日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。

2301_79125642·2025-03-22 09:59

23种设计模式-抽象工厂(Abstract Factory)设计模式

抽象工厂模式的特点抽象工厂模式的结构抽象工厂模式的优缺点抽象工厂方法的Java实现代码总结总结什么是抽象工厂设计模式？

程序员汉升·2025-03-22 09:59

AR眼镜——软件技术栈的必经之路

Julian.zhou·2025-03-22 09:29

Caffeine vs Guava Cache：性能巅峰对决，谁才是 Java 本地缓存之王？

本文通过算法原理、并发性能、内存管理、实战测试四大维度，彻底揭秘两者的性能差异，文末附迁移指南和选型建议！一、核心差异：算法与淘汰策略

Julian.zhou·2025-03-22 09:28

【颠覆性缓存架构】Caffeine双引擎缓存实战:CPU和内存双优化，命中率提升到92%，内存减少75%

一、经典方案的致命陷阱：资源浪费之谜1.1真实事故现场案例回放：某电商大促期间，缓存集群CPU飙升至90%导

Julian.zhou·2025-03-22 09:28

31天Python入门——第10天:深入理解值传递·引用传递以及深浅拷贝问题

.对象类型3.引用传递3.1基本概念3.2不可变对象和可变对象的引用传递不可变对象可变对象3.3函数参数传递中的引用传递不可变对象作为参数可变对象作为参数3.4如何避免可变对象引用传递带来的问题3.5总结

安然无虞·2025-03-22 09:28

springboot poi 后端手撕excel自定义表格。包括插入列表、跨行跨列合并

文章目录前言一、成品展示二、引入二、RestTemplateConfig三、接收实体ReturnResponse四、WriteExcelTableController总结前言这个程序是因为我需要根据数据库返回的数据生成

uutale·2025-03-22 09:55

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。

·2025-03-22 09:11

钉钉发布“AI创新N次方计划”，为AI生态免除佣金、保证金和算力费用

AI时代大幕拉开，钉钉生态也进入新

·2025-03-22 09:41

LInux内核学习 -- perCPU变量

perCPU变量：__entry_task环境linux4.19关于perCPU变量percpu变量的介绍，这位老哥做了介绍，包括为什么要有这样的变量以及优势：linux内核之Per-CPU变量，我把这个老哥的总结复制下来

lagransun·2025-03-22 09:21

12.2 kubelet containerManager源码解读

本节重点总结:containerManager管理容器的各种资源，比如CGroups、QoS、cpuset、device等内置了很多资源管理器，总结起来就是其他manager的管家为什么要限制本地临时存储呢早期

福大大架构师每日一题·2025-03-22 09:20

光影香江聚四海，蓝陵科技扬帆数字内容新蓝海

蓝陵科技携三大创新数字解决方案惊艳亮相，与各国行业领袖共探影视工业化转型路径，开启文化科技出海新篇章。

LhcyyVSO·2025-03-22 08:46

建模中的特征衍生技巧总结（含各类常用衍生函数）

本文总结了有哪些特征衍生方法，函数是什么，用在什么场景，具体步骤如下：数据集探索：1.ID有无重复：tcc['customerID'].nunique()==tcc.shape[0]2.有无缺失值：tcc.isnull

爱学习的uu·2025-03-22 08:12

《沉思录》

以下是总结与启示：《沉思录》的核心思想总结顺应自然与理性斯多葛哲学认为，宇宙是一个有序的整体，人应遵循自然法则（逻各斯），接受命运的安排。

froxy·2025-03-22 08:11

Java直通车系列46【Spring Cloud】（服务监控与追踪Spring Cloud Sleuth 和 Zipkin）

二、核心工具：SpringCloudSleuth+Zipkin三、场景示例：电商下单调用链追踪场景描述：使用Sleuth+Zipkin的追踪流程：四、高级功能与优化五、适用场景六、总结服务监控与追踪（SpringCloudSleuth

浪九天·2025-03-22 08:38

【IT大学生必会的】 10 种图表线性回归

其他算法模型适用的图表，咱们在后面再给大家进行总结~至于数据集，表现方式，大家可以根据我给出的代码继续调整即可！那么，在

.Boss.·2025-03-22 08:08

【自学笔记】Web3基础知识点总览-持续更新

Web3基础知识点总览（Markdown格式）1.引言2.区块链基础3.智能合约4.去中心化应用（DApps）5.数字货币与钱包6.跨链技术7.Web3生态与工具代码块示例（Solidity智能合约）总结

Long_poem·2025-03-22 07:37

普通大众航拍、娱乐、户外、创作等情况对无人机的筛选推荐

HolyStoneHS170、HubsanX4特点：价格低廉：适合预算有限或初次体验用户续航短：约5-10分钟功能简化：无专业摄像头，主打基础飞行乐趣适合场景：儿童娱乐、新手练习操控2.中端级（1000-3000元）推荐机型：大疆

yychen_java·2025-03-22 07:36

分布式限流方案：基于 Redis 的令牌桶算法实现

分布式限流方案：基于Redis的令牌桶算法实现前言一、原理介绍：令牌桶算法二、分布式限流的设计思路三、代码实现四、方案优缺点五、适用场景总结前言在分布式场景下，接口限流变得更加复杂。

代码怪兽大作战·2025-03-22 07:06

法律行业——合同审查与AI律师

这一变革的核心驱动力源于法律服务的两大根本矛盾：‌传统人工服务效率瓶颈‌与‌市场对高精度、低成本法律产品的迫切需求‌‌。‌

zhouyaowei1983·2025-03-22 06:27

如何加快制造业数字化转型

加速制造业数字化转型的五大战略支点制造业数字化转型已进入深水区。工信部数据显示，2025年我国规模以上工业企业数字化研发工具普及率达88%，但全流程数字化覆盖率不足35%。

九河智造云·2025-03-22 06:23

Angular 动态加载组件与服务注入

由于TestBComponent非常大，并且使

t0_54program·2025-03-22 06:23

微软Data Formulator：用AI重塑数据可视化的未来

DataFormulator是一款基于大语言模型（LLM）的AI工具，旨在帮助用户通过自然语言和界

几道之旅·2025-03-22 06:51

java面向对象基础

引入三大特征封装核心思想就是“隐藏细节”、“数据安全”，将对象不需要让外界访问的成员变量和方法私有化，只提供符合开发者意愿的公有方法来访问这些数据和逻辑，保证了数据的安全和程序的稳定。

miehamiha·2025-03-22 05:19

如何使用百度云Qianfan进行AI应用开发

作为开发者，Qianfan支持多种AI应用开发组件，包括大语言模型（LLMs）、对话模型、嵌入模型和向量存储等。本文将重点介绍如何利用这些组件进行实际的AI应用开发。

dgay_hua·2025-03-22 05:47

免费GIS工具箱：支持多种格式的模型预览及编辑，还能进行协同编辑

01打破价格与功能的双重困境在地理信息系统（GIS）领域，大多数软件的高价一直是小型企业、科研团队以及个人开发者的一大阻碍。这些软件不仅采购成本高，后续的维护和升级费用也不低。与此同时，很多软件功能

GISBox·2025-03-22 05:47

【大语言模型_5】xinference部署embedding模型和rerank模型

一、安装xinferencepipinstallxinference二、启动xinference./xinference-local--host=0.0.0.0--port=5544三、注册本地模型1、注册embedding模型curl-XPOST"http://localhost:5544/v1/models"\-H"Content-Type:application/json"\-d'{"mod

没枕头我咋睡觉·2025-03-22 05:14

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

1.什么是向量检索？它与传统基于关键字的检索相比有什么不同？答案要点：向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量，在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。2.什么是检索增强生成（RAG）？核

快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

使用LangSmith追踪LLM令牌使用情况的指南

技术背景介绍在大语言模型（LLM）的应用中，令牌使用计数是估算模型调用成本的基础。LangSmith提供了一种有效的方式来帮助跟踪应用程序中的令牌使用。

dgay_hua·2025-03-22 05:13

如何评估一个RAG系统（RAGas评测框架）-下篇

RAGas是一个用于评测RAG系统的评测框架，它支持与不同大语言模型的集成，并与langchain生态打通，能够很方便的构建评测系统。

写程序的小火箭·2025-03-22 05:13

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览：前面我们学习了RAG的基本框架并进行了实践，我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足：如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。

同学小张·2025-03-22 05:43

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验：在A10080GB显存下，全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化，而LoRA可直接单卡运行2

人肉推土机·2025-03-22 05:42

7大模型部署框架深度测评：从理论到DeepSeek R1:7B落地实战

人肉推土机·2025-03-22 05:12

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