汇编实践

《自动化开发之路：使用 Jenkins、GitLab CI 与 GitHub Actions 构建高效 CI/CD 流水线》

《自动化开发之路：使用Jenkins、GitLabCI与GitHubActions构建高效CI/CD流水线》前言在现代软件开发中，持续集成（CI）与持续部署/交付（CD）已成为必不可少的实践。

清水白石008·2025-03-23 02:06

第三十一篇数据仓库（DW）与商业智能（BI）架构设计与实践指南

混合架构二、架构设计方法论与实施步骤2.1维度建模实战指南（1）模型选择决策树（2）ETL开发规范2.2实时BI技术栈选型三、全链路实施与优化策略3.1五阶段实施框架3.2数据治理体系构建四、行业场景深度实践

随缘而动，随遇而安·2025-03-23 02:05

OpenWrt GPIO模拟I2C最佳实践

OpenWrtGPIO模拟I2C最佳实践一、软件实现方案选择|方案|优点|缺点|适用场景||-------------------|-------------------------|---------

HH予·2025-03-23 02:04

微服务架构中的服务发现与负载均衡

本文将深入探讨服务发现和负载均衡的基本概念、实现方式以及在实际应用中的最佳实践。2.服务发现2.1什么是服务发现？服务发现是微服务架构中的一个关键机制，它允许服务动态地找到并与其他服务通信。

egzosn·2025-03-23 01:31

Node.js 包与 npm 详解：使用 npm 的重要注意事项与最佳实践

目录Node.js包与npm：使用npm的其它注意点详解1.package.json与package-lock.json的作用什么是package.json？什么是package-lock.json？示例：package-lock.json片段2.语义化版本（SemVer）与依赖版本管理3.全局安装vs.本地安装本地安装（默认）全局安装4.npm缓存管理与优化清理npm缓存5.依赖冲突与node_

还是鼠鼠·2025-03-23 00:52

深入解析深度学习中的过拟合与欠拟合诊断、解决与工程实践

本文将从基础概念到工程实践，系统解析其本质特征、诊断方法及解决方案，并辅以可复现的代码案例。二、核心概念与通熟易懂解释简单而言，欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。

古月居GYH·2025-03-22 22:43

新书速览|云原生Kubernetes自动化运维实践

《云原生Kubernetes自动化运维实践》本书内容：《云原生Kubernetes自动化运维实践》以一名大型企业集群运维工程师的实战经验为基础，全面系统地阐述Kubernetes（K8s）在自动化运维领域的技术应用

全栈开发圈·2025-03-22 22:11

想使用dify实现docx文档的自动生成？试了一圈，感觉还是根据python-docx更靠谱

本文将分享两种技术路线的对比实践。一、Dify的踩坑经历我尝试了markdown转doc

几道之旅·2025-03-22 21:37

OpenHarmony 开源硬件学习全指南：从入门到实战

本文将系统性地解析OpenHarmony开源硬件的学习路径、开发工具链及行业实践方案，为开发者提供从环境搭建到项目落地的完整指引。

琢磨先生David·2025-03-22 21:34

Umi-OCR 实践教程：离线、免费、高效的图像文字识别工具

一、工具简介Umi-OCR是一款开源、免费且支持离线运行的OCR（光学字符识别）工具，适用于Windows和Linux系统。它基于深度学习技术，能够高效提取图像中的文字，支持多语言识别、批量处理、截屏识别等功能，尤其适合对隐私敏感或网络受限的场景。核心亮点：离线运行：无需联网，保护隐私。多引擎支持：提供Paddle（高性能）和Rapid（低配兼容）两种引擎。批量处理：支持图片、PDF、电子书等多格

几道之旅·2025-03-22 20:30

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

第一章、ChatGPT、DeepSeek大语言模型提示词与地质灾害基础及平台介绍【基础实践篇】1、什么是大模型？

weixin_贾·2025-03-22 20:59

通过 Kibana 操作 Elasticsearch：从入门到实践

引言Kibana是Elasticsearch的可视化工具，提供了一个用户友好的界面来管理和操作Elasticsearch中的数据。通过Kibana，你可以轻松地执行数据搜索、创建可视化图表、构建仪表盘等操作。本文将带你从零开始学习如何通过Kibana操作Elasticsearch，掌握其基本功能和进阶操作。1.Kibana简介1.1什么是Kibana？Kibana是一个开源的数据可视化工具，专为E

格子先生Lab·2025-03-22 19:25

深度解析大模型推理框架：原理、应用与实践

本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式，带领读者深入了解大模型推理框架的原理、应用领域和实践经验，帮助读者更好地掌握这一技术，并在实际工作中发挥其价值。

百度_开发者中心·2025-03-22 19:24

大模型推理框架：从理论到实践的全面解析

在数据驱动的时代，深度学习技术已经渗透到各个行业，从图像识别到自然语言处理，从推荐系统到智能客服，其应用无处不在。然而，深度学习模型的训练和推理过程往往涉及大量数据和复杂计算，传统的计算框架难以满足需求。因此，大模型推理框架应运而生，成为解决这一问题的关键。一、大模型推理框架基本概念大模型推理框架是一种基于深度学习技术的推理框架，它通过对海量数据进行高效的训练和推理，能够快速地对各种复杂场景进行分

百度_开发者中心·2025-03-22 19:23

Python技术全景解析：从基础到前沿的深度探索

1.核心优势矩阵2.性能进化史二、Python核心应用领域1.数据科学黄金三角2.AI开发新范式三、现代Python进阶技巧1.类型提示革命2.异步编程实战四、Python工程化实践1.现代项目架构2.

靠近彗星·2025-03-22 18:10

PHP 超级全局变量

本文将详细介绍PHP中的超级全局变量，包括它们的用途、如何使用以及一些最佳实践。什么是超级全局变量？超级全局变量是指在PHP脚本的所有函数、类和文件中都可以访问的全局变量。这些变量在全局作用域中声明

lsx202406·2025-03-22 17:05

【架构设计】前置知识

架构设计是软件开发的进阶技能，需要结合理论知识和实践经验。

GIS程序媛—椰子·2025-03-22 16:28

HarmonyOS Next 安全机制深度剖析

本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）的安全机制相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。

SameX-4869·2025-03-22 16:25

Stacking算法：集成学习的终极武器

本文将带你深入了解Stacking算法的原理和实现，并提供一些实战技巧和最佳实践。

civilpy·2025-03-22 14:16

【人工智能】大模型的幻觉问题：DeepSeek 的解决策略与实践

《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界大语言模型（LLM）的“幻觉”问题，即模型生成与事实不符或脱离上下文的内容，是限制其广泛应用的关键挑战之一。本文深入探讨了幻觉问题的成因，包括训练数据的偏差、推理过程中的过度泛化以及缺乏外部验证机制。以DeepSeek系列模型为研究对象，我们分析了其在解

蒙娜丽宁·2025-03-22 13:29

win-服务器部署程序自启动设置

参阅了很多文章，知道win设置开机启动项方式很多，这篇文章只是其中的一种，但是经过了实践测试非常有效。

johnrui·2025-03-22 13:57

汇编 - 基础知识

文章目录前言1.组成2.指令和数据3.存储器读写4.地址总线5.数据总线6.控制总线7.计算机组成7.1存储器芯片8.内存地址空间总结前言汇编语言是直接在硬件之上工作的编程语言,首先了解硬件系统的结构

雨过濯缨·2025-03-22 13:56

从原理到实践：Go 语言内存优化策略深度解析

目录一、引言二、Go语言内存管理基础原理2.1栈与堆内存分配2.2垃圾回收机制剖析三、内存优化策略与实践3.1合理使用指针传递3.2避免不必要的内存分配3.3优化切片与映射的使用3.4控制变量作用域3.5

叶间清风1998·2025-03-22 13:25

深入解析 Redis 实现分布式锁的最佳实践

本文将深入探讨如何使用Redis来实现分布式锁，并介绍一些优化技巧和最佳实践。---一、为什么需要分布式锁？在单机环境下，我们可以使用synchronized、Lock等方式来控制并发

煜bart·2025-03-22 12:54

基于Spring Boot的分布式任务调度实践

在现代的分布式系统中，任务调度是一个常见的需求。无论是定时任务的执行，还是根据业务逻辑动态触发的任务，都需要一个高效、可靠的调度框架来管理。SpringBoot作为目前最流行的Java开发框架之一，提供了强大的依赖管理和快速开发的能力，结合分布式任务调度框架，可以极大地提升开发效率和系统的可维护性。本文将介绍如何基于SpringBoot实现一个分布式任务调度系统，主要涉及Elastic-Job框架

Blossom.118·2025-03-22 12:24

Python连接StarRocks全流程实践: SQL文件调用与Pandas混合优化

文章目录一环境准备与连接方法1.安装核心依赖库2.连接字符串配置3.多模式连接验证二SQL文件调用与动态执行1.外部SQL文件结构设计2.Python动态加载执行三Pandas混合使用技巧1.查询结果直接转DataFrame2.批量数据写入优化四深度性能优化策略1.StarRocks服务端优化2.Python客户端优化3.混合计算策略五完整业务场景示例1:用户转化漏斗业务场景实现代码公用表表达式(

ToreanonyTang·2025-03-22 12:19

探索HTML5 Canvas的无限可能：一个丰富多彩的开源项目

黎情卉Desired·2025-03-22 11:46

什么是护网（HVV）？需要什么技术？网络安全零基础入门到精通教程建议收藏！

具体实践中。公安部会组织攻防两方，进攻方会在一个月内对防守方发动网络攻击，检测出防守方（企事业单位）存在的安全漏洞。通过与进攻方的对抗，企事业单位网络、系统以及设备等的安全能力会大大提高。

程序员晓晓·2025-03-22 11:46

【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

本文来自爱奇艺的分享孙立伟。近年来爱奇艺快速发展，优质内容层出不穷，爱奇艺广告也随之发展和壮大，广告在线服务同时服务于品牌、中小、DSP等不同客户，形成了可以满足不同需求类型的较为完善的商业广告变现布局，广告库存涵盖视频、信息流、泡泡社交（爱奇艺的社交平台）和开机屏等多种场景。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

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

『 C++ 』线程与原子操作：高效并发编程的利器

:thread`类的简单介绍1.3线程函数参数二、线程同步与锁2.1线程同步与锁2.2死锁演示三、原子操作3.1原子操作与线程安全3.2原子操作的优势3.3CAS操作与自旋锁3.4原子操作与普通操作的汇编对比四

锐策·2025-03-22 11:42

浅谈一家全球电商在Kubernetes环境上的CI/CD落地与实践

云原生技术生态近几年狂飙猛进，现已成为互联网公司的主流服务端技术栈。公司要快速响应市场变化和需求变更，就离不开自动化流水线进行编译、打包和部署，如何基于Kubernetes落地CI/CD就是DevOps团队需要解决的首要问题之一，同时也是衡量公司DevOps能力成熟度的重要指标之一。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

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

美团-测开

【软件测试】白盒测试与黑盒测试_白盒测试和黑盒测试-CSDN博客软件测试理论与实践：涵盖数据库、网络、自动化测试-CSDN博客对测开的理解通过技术手段来测试和优化软件，测试功能是否能正常运行，存在哪些漏洞

陈陈爱java·2025-03-22 09:29

鸿蒙HarmonyOS应用开发 |鸿蒙技术分享HarmonyOS Next 深度解析：分布式能力与跨设备协作实战

本文将从技术架构、生态优势和开发实践三个方面深入探讨HarmonyOSNext的技术特点，并通过一个

一键难忘·2025-03-22 09:28

Trae IDE与Claude 3.5的实践案例

在现在这个到处都是电脑和手机的时代，AI工具正在变成编程学习和开发的好帮手。今天，咱们就来好好聊聊AI工具，特别是TraeIDE和Claude3.5这两个工具，在学习FastAPI和构建知识图谱的时候有多厉害，还有它们对编程行业会有什么影响。一、AI工具：编程学习与开发的好帮手AI工具在编程学习和开发里，作用可太大了。就像TraeIDE和Claude3.5，它们能像好朋友一样，在写代码的时候帮忙检

黑金IT·2025-03-22 08:45

使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践

技术背景介绍在当今的AI与机器学习应用中，处理和管理大量的嵌入向量是一个常见的需求。Milvus是一个开源向量数据库，专门用于存储、索引和管理深度神经网络以及其他机器学习模型生成的大规模嵌入向量。它的高性能和易用性使其成为处理向量数据的理想选择。核心原理解析Milvus的核心功能体现在其强大的向量索引和搜索能力。它支持多种索引算法，包括IVF、HNSW等，使其能够高效地进行大规模向量的相似性搜索操

qahaj·2025-03-22 08:43

MDK（Keil μVision 5）的编译过程及文件类型全解

MDK（KeilμVision5）的编译过程及文件类型全解一、编译过程MDK的编译过程主要分为预处理、编译、汇编、链接、生成可执行文件、格式转换六个阶段。

froxy·2025-03-22 07:07

MiC建筑：打破传统边界，中建海龙的创新实践

在建筑需求日益多元的当下，一种全新的建筑模式——MiC建筑正悄然颠覆传统建筑理念，重塑行业格局。MiC，全称ModularIntegratedConstruction，即模块化集成建筑。它把建筑工程拆解成一个个独立的模块，它们是在工厂的生产线上，按照严格的标准和精细化的工艺，被精心打造出来的“建筑半成品”。从基础的结构框架，到内部的水电管线铺设，再到精致的室内装修，每个模块在出厂前都已经基本完工，

资讯新鲜事·2025-03-22 07:36

【C++】——精细化哈希表架构：理论与实践的综合分析

先找出你的能力在哪里，然后再决定你是谁。——塔拉·韦斯特弗《你当像鸟飞往你的山》目录1.C++与哈希表：核心概念与引入2.哈希表的底层机制：原理与挑战2.1核心功能解析：效率与灵活性的平衡2.2哈希冲突的本质：问题与应对策略2.3开散列与闭散列：两大解决方案的比较3.闭散列的精确实现：从设计到优化3.1整体框架设计：面向扩展的架构3.2仿函数的灵活性：高效哈希的关键3.3插入操作：冲突检测与位置分

m0_74825238·2025-03-22 07:03

深入剖析 Spring Boot 应用上下文 (Application Context)：核心概念与实践应用

深入剖析SpringBoot应用上下文(ApplicationContext)：核心概念与实践应用引言在SpringBoot的世界里，应用上下文(ApplicationContext)扮演着至关重要的角色

无眠_·2025-03-22 06:57

《Java线程池深度解析：从核心参数到饱和策略实战》

本文通过电商秒杀场景贯穿线程池参数调优全过程，结合ThreadPoolExecutor源码解析核心机制，并给出动态线程池与监控报警的最佳实践。

云之兕·2025-03-22 06:25

蓝桥杯动态规划实战：从数字三角形到砝码称重

适合人群：蓝桥杯备考生|算法竞赛入门者|DP学习实践者目录一、我的动态规划入门之路1.数字三角形：经典DP首战告捷2.砝码称重：背包问题的变形二、蓝桥杯高频算法考点三、蓝桥杯DP专项训练题四、备考建议一

藍海琴泉·2025-03-22 06:22

鸿蒙特效教程09-深入学习animateTo动画

效果演示通过两个常见的按钮动画效果，深入学习HarmonyOSNext的animateTo动画，以及探索最佳实践。

苏杰豪·2025-03-22 05:20

【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

清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器

清晰架构之typescript实践：构建可扩展服务的利器react-with-clean-architectureCleanarchitecturebasedreactprojectsamplecode

吕曦耘George·2025-03-22 05:12

看看Twitter、Airbnb、Uber的实践

导读：本文分析一下典型硅谷互联网企业的大数据平台架构。作者：彭锋宋文欣孙浩峰来源：大数据DT（ID：hzdashuju）01Twitter的大数据平台架构Twitter是最早一批推进数字化运营的硅谷企业之一，其公司运营和产品迭代的很多功能是由其底层的大数据平台提供的。图7-2所示为Twitter大数据平台的基本示意图。▲图7-2Twitter大数据平台架构Twitter的大数据平台开发比较早，很多

大数据v·2025-03-22 04:05

Calico与eBPF知多少：高性能网络与可观测性实践指南

功能概述2.2架构概览3.理解eBPF3.1定义3.2应用场景系统监控：内核级可观测性革命网络过滤：高性能流量治理性能分析：函数级瓶颈定位4.Calico与eBPF的融合4.1集成方式4.2优势分析5.实践指南

磐基Stack专业服务团队·2025-03-22 03:29

ZooKeeper集群高可用性测试与实践：从规划到故障模拟

#作者：任少近文章目录ZooKeeper集群环境规划1.集群数据一致性测试2.集群节点故障测试ZooKeeper集群高可用性测试的主要目的是确保在分布式环境中，ZooKeeper服务能够持续提供一致性和高可用性的协调服务。ZooKeeper集群环境规划节点ipZooKeeper版本java版本对外端口集群通信端口集群选举端口192.168.x.xZooKeeper-3.6.11.8.0_33221