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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

鸿蒙技术分享：HarmonyOSNext深度解析：分布式能力与跨设备协作实战随着万物互联时代的到来，操作系统作为连接设备、应用与用户体验的核心，扮演着不可或缺的角色。

一键难忘·2025-03-22 09:28

鸿蒙系统架构解析：深入理解分层设计与功能实现

鸿蒙系统架构解析：深入理解分层设计与功能实现鸿蒙操作系统(HarmonyOS)是华为推出的全新分布式操作系统，其独特的架构设计是其核心竞争力之一。

斯陀含·2025-03-22 09:25

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

Python 数据分析实战：宠物经济行业发展洞察

案例背景二、代码实现2.1数据收集2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1宠物用品用户满意度分析2.4.2宠物用品销售与价格关系分析2.4.3宠物经济行业未来发展预测三、主要的代码难点解析

萧十一郎@·2025-03-22 08:48

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

firefly经典蓝牙和QProcess记录

QProcess默认不会启动一个shell来解析命令，而是直接调用操作系统的系统调用来启动外部程序。也就是通过fork一个子线程或者exec一个子进程来执行命令。

大象荒野·2025-03-22 08:13

使用 Milvus 进行向量数据库管理与实践

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

B+树深入解析：为什么数据库索引都爱用这个结构？

一、从图书馆索引理解B+树想象一个超大型图书馆存放着500万册图书，管理员需要设计一个高效的检索系统。传统目录柜（类似二叉树）的问题：目录卡片过多导致柜子太高，查找时需要频繁上下梯子（磁盘IO）热门书籍的目录卡片被翻烂（节点频繁修改）找某个范围的书籍（如TP311.1到TP311.9）需要反复开柜门B+树就是为这类场景设计的完美解决方案，它像一本智能目录：目录本很厚但每页记录很多条目（多路平衡）所

程序猿小白菜·2025-03-22 07:37

无人机硬件技术研发突破方向与技术解析

无人机硬件技术研发突破方向与技术解析副标题：从仿生机翼到氢能动力系统的创新路径一、机翼设计优化1.仿生结构创新技术原理：模仿蜻蜓翅脉网格结构（图1），通过Cl=2Lρv2SC_l=\frac{2L}{\

yychen_java·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

字节跳动出品AI编程工具——Trae使用全解析

Trae是什么？Trae是字节跳动最近发布的一款AIIDE，对标Cursor、Windsurf、Copilot这类AI编程工具。它是国产工具，在语言和易用性上更符合国人习惯，且现阶段完全免费！Trae提供智能问答、代码自动补全以及基于Agent的AI自动编程能力，帮助开发者在项目开发中与AI灵活协作，大幅提升开发效率。想深入了解可查看官网文档：docs.trae.ai/docs/what-i安装下

码云逸栈·2025-03-22 07:33

SQLMesh SCD Type 2 深度解析：时间戳与列级跟踪的实战指南

本文将深入解析SQLMeshSCDType2的两种实现模式（基于时间戳与列级变更检测）、关键配置项及删除操作处理逻辑，让

梦想画家·2025-03-22 07:03

【C++】——精细化哈希表架构：理论与实践的综合分析

——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

m0_74825238·2025-03-22 07:03

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

Tomcat从入门到精通：全方位深度解析与实战教程

一、Tomcat入门1.Tomcat简介ApacheTomcat，简称Tomcat，是一个开源的轻量级应用服务器，专为运行JavaServlet和JavaServerPages(JSP)技术设计。它是JavaWeb开发中最常用的Servlet容器之一，遵循JavaServlet和JavaServerPages规范，为开发者提供了一个稳定的、易于使用的部署环境。2.安装与启动安装下载最新版Tomca

墨瑾轩·2025-03-22 06:27

《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

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

QEMU 中 x86_cpu_realizefn 到 ept_emulation_fault 的调用流程解析（macos）

QEMU中x86_cpu_realizefn到ept_emulation_fault的调用流程解析在QEMU的x86虚拟化实现中，CPU的初始化与执行流程涉及多个关键函数，从CPU设备的最终初始化（x86

inquisiter·2025-03-22 06:23

Kotlin代码示例及详细解析（Kotlin 1.3.11）

//Kotlin1.3.11编译器版本//无包声明//1.基础变量声明//声明实例变量AAA1，类型为Int，初始值为0，类似C语言先声明后初始化的习惯varAAA1:Int=0//声明实例变量AAA2，类型为Double，初始值为0.0varAAA2:Double=0.0//声明实例变量AAA3，类型为String，初始值为空字符串varAAA3:String=""//2.静态变量声明//声明静

淮山2·2025-03-22 06:53

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

本文将深入解析这一工具的核心功能、安装方法及使用技巧，助你轻松驾驭数据之美。一、DataFormulator是什么？

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

API 测试

前提概要本文章主要用于分享API测试基础学习，以下是对API测试的一些个人解析，请大家结合参考其他文章中的相关信息进行归纳和补充。API测试描述什么是API？

承悦不会玩·2025-03-22 05:45

【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

探索Astra DB与LangChain的集成：从向量存储到对话历史

核心原理解析LangCha

eahba·2025-03-22 05:43

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

HarmonyOS Next--实现炫酷下拉刷新与上拉加载

文章将详细解析动画绘制原理、手势交互逻辑以及性能优化要点。

·2025-03-22 05:37

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

DeepSeek-R1核心技术深度解密：动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析

DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘：从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE（MixtureofExperts）架构，核心公式表达为：y=∑i=1nG(x

Coderabo·2025-03-22 04:41

计算机视觉技术探索：美颜SDK如何利用深度学习优化美颜、滤镜功能？

本文将深入解析AI在美颜技术中的应用，并探讨其未来发展趋势。一、深度学习如何赋能美颜SDK？

美狐美颜sdk·2025-03-22 04:10

对MCP工作流的一些个人认知

MCP是一套能实现客户端、多种服务与大模型协同工作的系统，能处理任务请求并及时反馈。

持续学习的老赵·2025-03-22 04:40

使用E2B数据分析沙盒进行文件分析

核心原理解析E2B的数据分析沙盒为开发者提供

qahaj·2025-03-22 04:33

解析XML文件及QTableWidget示例

解析XML文件及QTableWidget示例#include"mainwindow.h"#include"ui_mainwindow.h"#include#include#includeMainWindow

ctrigger·2025-03-22 03:58

GEO：在AI时代抢占DeepSeekC位？

DeepSeek、ChatGPT、豆包等大模型用动态生成的答案，悄然截流了68%的搜索需求。更残酷的是：当用户问"某个产品推荐"时，AI可能同时调用37个信源，却不会留下任何可追踪的搜索痕迹。

白雪讲堂·2025-03-22 03:55

每日一题--内存池

内存池的核心原理预先分配：初始化时一次性申请一大块内存（称为“池”），避免程序运行时频繁调用malloc/new。自主管理：将大块内存划分为多个固定或可变大小的内存单元，由程序自行分配和回收。复用机制

秋凉づᐇ·2025-03-22 03:54

《颠覆传统，用Web3.0技术手撸一个去中心化微博（含完整代码）》

传统互联网正面临三大致命伤：-用户数据被巨头垄断（某浪删帖事件频发）-单点故障导致服务瘫痪（某云宕机损失过亿）-创作者收益被平台榨取（某音抽成高达70%）**Web3.0的破局方案：**-✅数据永久存储在

煜bart·2025-03-22 03:53

Java 基础数据类型

二、基本数据类型分类Java有8种基本数据类型（如下图所示），可分为四大类（整数型，浮点型，字符型和布尔型）：8大基本数据类型具体位数、取值范围和默认值等如下表所示：数据类型

代码先锋者·2025-03-22 03:51

MCP协议

MCP（ModelContextProtocol，模型上下文协议）是由Anthropic推出的一种开放标准，旨在统一大型语言模型（LLM）与外部数据源和工具之间的通信协议。

zhurui_xiaozhuzaizai·2025-03-22 03:21

使用OpenAI扩展AI文本生成功能：从基础到实际应用

核心原理解析OpenAI的文本生成基于GPT模型，其核心是生成与输入语境相关的内容。通过API请求，开发者可以发送文本，并由模型生成合理的续写，回答或者其他类型的文本输出。代码

vaidfl·2025-03-22 03:21

【大模型系列】SFT（Supervised Fine-Tuning，监督微调）

欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kwan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务等常用开发工具系列:常用的开发工具,IDEA,Mac,Alfred,Git,

Kwan的解忧杂货铺@新空间代码工作室·2025-03-22 02:20

编程自学指南：java程序设计开发，Java 对象创建的6种方式，从new到反射：Java 对象创建全解析，new关键字，反射机制，克隆（Clone），反序列化，工厂模式，建造者模式

编程自学指南：java程序设计开发，Java对象创建的几种方式一、课程信息学习目标掌握6种主流对象创建方式的实现方法理解每种方式的适用场景与优缺点能根据需求选择最合适的创建方式避免对象创建中的常见错误（如构造器权限问题）二、课程导入：生活中的"创建"场景类比买现成的→new关键字（最常用）复制已有物品→克隆（Clone）按图纸定制→工厂模式（复杂对象）反序列化→从文件/网络恢复对象三、主流创建方式

zl515035644·2025-03-22 02:17

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析

利用Python和深度学习方法实现手写数字识别的高精度解决方案——从数据预处理到模型优化的全流程解析在人工智能的众多应用领域中，手写数字识别是一项经典且具有重要实际应用价值的任务。

快撑死的鱼·2025-03-22 02:45

什么是设计模式以及常见的例子（如单例、工厂、观察者等）

设计模式根据目的（即模式是用来做什么的）可以分为三大类：创建型模式、结构型模式和行为型模式。下面分别给出几个常见的设计模式例子，包括单例模式、工厂模

python资深爱好者·2025-03-22 01:41

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