电商分析模型第16页

共享内存的数据结构 ——循环队列+信息量 ——互斥锁、多进程的消费者模型源码模型测试代码 C++

要想实现多进程的生产/消费者模型只能采用循环队列。循环队列类值得一提的是这里面头尾指针的移动算法：（指针+1）取最大长度的余数。其他都很简单。

sevenysq·2025-02-17 11:03

GBase 数据库的高性能架构与优化实践

GBase数据库作为国内领先的数据库产品之一，提供了卓越的性能和灵活的架构设计，能够高效处理复杂的事务、分析查询和海量数据。本文将探讨GBase数据库的高性能架构，并结合实际案例展示其优化实践。

big crab·2025-02-17 11:33

Linux常见的性能优化策略

调整进程优先级2.内存优化：禁用透明大页3.磁盘I/O优化：切换I/O调度器4.网络优化：TCP缓冲区调优5.文件句柄优化：高并发API服务器策略总结：1.CPU性能优化：调整进程优先级场景描述：某跨境电商平台在

这多冒昧啊·2025-02-17 11:33

linux内网部署deepseek大模型（ollama+anythingllm）

一、安装ollama来源：ollama/docs/linux.mdatmain·ollama/ollama·GitHub1.下载安装包ollama下载链接：https://ollama.com/download/ollama-linux-amd64.tgz，下载后放在用户目录下2.运行脚本#!/bin/sh#ThisscriptinstallsOllamaonLinux.#Itdetectsthe

wukurua·2025-02-17 11:32

Linux 基于共享内存的循环队列实现

Linux基于共享内存的循环队列实现Linux基于共享内存的循环队列实现一、共享内存与循环队列基础1.1共享内存特性1.2循环队列优势二、系统关键技术分析2.1共享内存操作APIshmget()创建共享内存

打工人你好·2025-02-17 11:32

云专线：金融与电商实时交易系统的强大后盾

在数字经济蓬勃发展的当下，金融和电商行业的实时交易系统是各自领域的核心。这些系统的高效运行依赖稳定、快速且安全的网络连接，云专线作为前沿技术，为其提供坚实保障，在数字化浪潮中作用关键。

xjxijd·2025-02-17 11:01

众英达赏聘：人才与机会的完美交汇点

众英达赏聘凭借其独特的算法和精准匹配技术，能够迅速分析用户的需求和特点，为企业和求职者提供个性化的推荐服务。

xjxijd·2025-02-17 11:01

DeepSeek大模型本地化部署与实践指南

前言在数据隐私要求严苛或网络环境受限的场景中，本地化部署大模型成为企业AI落地的关键需求。本文将手把手教你如何实现DeepSeek大模型的本地化部署，并提供完整的实践案例代码。

星辰@Sea·2025-02-17 11:31

基于DeepSeek-R1的高效推理优化实战：从API封装到动态批处理

引言在LLM（大语言模型）应用中，推理延迟和计算资源消耗是核心痛点。

竹木有心·2025-02-17 11:29

前端面试题2（vue3）

答案：CompositionAPI是Vue3引入的一种新的编程模型，它允许开发者以更灵活和模块化的方式组织代码。

GIS-CL·2025-02-17 11:59

中烟创新为千行百业客户免费部署DeepSeek，让AI应用遍地开花

DeepSeek能整合内外部数据，深度分析，打破

·2025-02-17 10:33

从零开始入门 K8s | Kubernetes 网络模型进阶

导读：本文将基于之前介绍的基本网络模型，进行更深入的一些了解，希望给予读者一个更广更深的认知。首先简单回顾一下容器网络的历史沿革，剖析一下Kubern

jishulaozhuanjia·2025-02-17 10:55

Py的Pandas：Python pandas库的详细介绍、安装和使用方法

在数据挖掘、数据分析等领域中，Pandas被广泛应用。本文主要介绍Pandas的安装、基本数据结构、数据读写、数据统计以及数据可视化等方面。

追逐程序梦想者·2025-02-17 10:23

深入解析 Vert.x 的关键特性、架构及其在异步编程中的应用

下面将对Vert.x进行更深入的解读，从其底层架构、事件驱动模型、线程模型、集群模式、以及与现代微服务体系的深度集成等方面来进行拓展，以便全面理解Vert.x作为一个异步非阻塞框架的优势和复杂性。

不是二师兄的八戒·2025-02-17 10:21

DeepSeek 引领的 AI 范式转变与存储架构的演进

通过分析当前AI技术的发展趋势，

星辰@Sea·2025-02-17 10:51

MyBatis的if标签的基本使用

一常见使用在使用MyBatis处理查询逻辑的时候，常用的是判断一些参数是否为空，列举常用的几种情况展示1.1数据准备1.1.1创建表模型CREATETABLE`approval_info`(`id`BIGINTNOTNULLAUTO_INCREMENT

君子剑mango·2025-02-17 09:45

Java的垃圾回收机制详解——从入门到出土，学不会接着来砍我！

文章目录哪些内存需要回收回收堆：垃圾的定义引用计数算法：可达性分析算法：GCRoots的对象回收方法区：垃圾的定义如何回收垃圾垃圾回收算法总结标记—清除算法（适用老年代，但是基本废弃了）标记—复制算法（

我心向阳iu·2025-02-17 09:14

小波变换系数计算实例_时间序列小波分析的操作步骤及实例分析

小波分析实例时间序列(TimeSeries)是地学研究中经常遇到的问题。在时间序列研究中，时域和频域是常用的两种基本形式。

与何人说·2025-02-17 09:14

DeepSeek 部署中的常见问题及解决方案：Mac 场景实践指南

DeepSeek部署中的常见问题及解决方案：Mac场景实践指南随着大模型技术的快速发展，DeepSeek作为开源领域的优秀代表，在本地化部署过程中常会遇到各类技术挑战。

轻口味·2025-02-17 09:43

DeepSeek+Dify 轻松搞定从 0 到 1 搭建专属本地知识库

目录**1.安装和配置Ollama****1.1跨平台安装指南****验证安装****1.2部署DeepSeek模型****下载模型****加载模型****验证模型功能****2.安装和配置Dify**

LCG元·2025-02-17 09:12

vue3响应式丢失解决办法（三）

vue3的响应式的理解，与普通对象的区别（一）vue3分析总结响应式丢失问题原因（二）经过前面2篇文章，知道了响应式为什么丢失了，但是还是碰到了丢失情况，并且通过之前的内容还不能解决。

xiaozaq·2025-02-17 08:38

机器学习：k均值

在“无监督学习”中，训练样本的标记信息是未知的，目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质及规律，为进一步的数据分析提供基础，较为经典的是聚类。

golemon.·2025-02-17 08:38

FFMpeg源码分析-io_open_default()

主要函数调用关系如下图所示/**s:传进去的AVFormatContext结构体pb：函数调用成功之后创建的AVIOContext结构体。url：输入输出协议的地址（文件也是一种“广义”的协议，对于文件来说就是文件的路径）。flags：打开地址的方式。可以选择只读，只写，或者读写。取值如下。AVIO_FLAG_READ：只读。AVIO_FLAG_WRITE：只写。AVIO_FLAG_READ_WR

坚持不懈z·2025-02-17 08:37

ffmpeg源码分析：avio_open2()

目录一、ffurl_open_whitelist1.1ffurl_alloc()1.2ffurl_connect二、ffio_fdopen2.1avio_alloc_context()libavformat\Avio.h/***CreateandinitializeaAVIOContextforaccessingthe*resourceindicatedbyurl.*@noteWhentheres

风雨兼程8023·2025-02-17 08:06

OpenVAS 工具使用全攻略

系统安装步骤三、配置OpenVAS3.1初始化OpenVAS3.2设置管理员密码3.3启动服务四、使用OpenVAS进行扫描4.1登录Web界面4.2创建扫描任务4.3启动扫描4.4查看扫描结果五、结果分析与处理

垚垚 Securify 前沿站·2025-02-17 08:06

大模型产品Deepseek（三）、API 调用指南

DeepSeekAPI调用指南DeepSeek作为一款高效的智能搜索与推荐引擎，为开发者提供了简洁易用的API接口，使得将其集成到各种应用场景中变得更加高效和便捷。在这一章节中，我们将详细介绍如何通过API调用DeepSeek，包括如何进行身份验证、如何提交请求、如何解析响应以及如何通过代码实现基本的搜索与推荐功能。1.DeepSeekAPI概述DeepSeek作为一款高效的智能搜索与推荐引擎，通

伯牙碎琴·2025-02-17 08:35

electron-vue 安装环境、构建+打包（mac和windows）这一篇就够了

由于公司需要，下一个项目需要做CS开发，技术选型分析后，选择了electron（Electron是一个使用JavaScript,HTML和CSS等Web技术创建原生程序的框架）研究发现，electron

阿毛sky·2025-02-17 08:02

【CSS】图片比例完整展示与滚动查看

文章目录一、问题背景二、问题分析为什么`100vh`会压缩图片高度？为什么固定像素高度有效？

Peter-Lu·2025-02-17 08:31

springboot + logback + filebeat + elk 实现分布式日志中心

主要思路：filebeat监听日志文件的变化，传输到logstash，logstash通过分析提取，将日志信息推送到elasticsearch指定索引中，最终kibana从elasticsearch索引中查询并展示日志信息

imalvisc·2025-02-17 08:00

FFmpeg源码分析：avformat_open_input

一、函数功能介绍当前支持的媒体解封装协议在libavformat/demuxer_list.c文件的demuxer_list变量中定义当前支持的音视频采集格式在libavdevice/indev_list.c文件的indev_list变量中定义用户可以自行查看av_find_input_format函数的具体逻辑，得知最新版本的ffmpeg支持情况。注意：若进行音视频采集之前，则必须执行avdev

chaisy971124568·2025-02-17 08:29

第N11周：seq2seq翻译实战-Pytorch复现

文章目录一、前期准备1.搭建语言类2.文本处理函数3.文件读取函数二、Seq2Seq模型1.编码器（encoder）2.解码器（decoder）三、训练1.数据预处理2.训练函数3.评估四、评估与训练1

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第N5周：Pytorch文本分类入门

文章目录一、前期准备1.环境安装2.加载数据3.构建词典4.生成数据批次和迭代器二、准备模型1.定义模型2.定义实例三、训练模型1.拆分数据集并运行模型2.使用测试数据集评估模型本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者

计算机真好丸·2025-02-17 07:57

第TR5周：Transformer实战：文本分类

文章目录1.准备环境1.1环境安装1.2加载数据2.数据预处理2.1构建词典2.2生成数据批次和迭代器2.3构建数据集3.模型构建3.1定义位置编码函数3.2定义Transformer模型3.3初始化模型

计算机真好丸·2025-02-17 07:56

多体动力学仿真软件：GT-SUITE_（7）.动力学分析

动力学分析在多体动力学仿真软件中，动力学分析是核心功能之一，它可以帮助工程师和研究人员准确地模拟和分析复杂多体系统的运动和受力情况。动力学分析包括多种类型，如静力学分析、运动学分析和动力学分析。

kkchenjj·2025-02-17 07:56

Springboot正常启动但打开页面遇到404错误

原因分析与解决方案原因一：控制器未被Spring容器扫描到症状描述：启动应用时无明显错误提示，但尝试访问特定URL时收到404错误。

m0_74823827·2025-02-17 07:54

知识图谱大模型系列之 11什么是 Neo4j LLM 知识图谱构建器？

简介LLM知识图谱构建器是Neo4j的GraphRAG生态系统工具之一，可让您将非结构化数据转换为动态知识图谱。它与检索增强生成(RAG)聊天机器人集成，可实现自然语言查询和对数据的可解释洞察。推荐文章《使用ChatGPT从视频脚本创建知识图谱，使用GPT-4作为领域专家来帮助您从视频转录中提取知识（教程含完整源码）》权重2，知识图谱类《赋能知识图谱形成：利用BERTopic、DataMapPlo

知识大胖·2025-02-17 07:53

AI大模型的技术突破与传媒行业变革

性能与成本：AI大模型的“双轮驱动”过去几年，AI大模型的发展经历了从实验室到产业化的关键转折。

AIQL·2025-02-17 07:52

工控网络安全学习路线

接着学习C/C++，掌握面向过程和面向对象编程的基本概念和技术，为后续的漏洞挖掘和底层分析打下基础。最后学习Python，它在安全领域应用广泛，可用于自动化脚本编写、漏洞扫描和数据分析等。

206333308·2025-02-17 06:50

大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统_bert+lstm

文章目录大数据知识图谱之深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统一、项目概述二、系统实现基本流程三、项目工具所用的版本号四、所需要软件的安装和使用五、开发技术简介

2301_76348014·2025-02-17 06:49

JProfiler_windows：Java 性能分析与优化

JProfiler是一款功能强大的Java性能分析工具，专门用于监控和分析Java应用程序的性能瓶颈、内存泄漏、线程问题等。

心灵宝贝·2025-02-17 06:19

【K8S系列】Kubernetes 集群中的网络常见面试题

理解Kubernetes网络模型、服务发现、网络策略等概念对候选人来说至关重要。以下是一些常见的Kubernetes网络面试题及其答案，帮助你准备面试。1.Kubernetes的网络模型是什么样的？

颜淡慕潇·2025-02-17 06:17

DeepSeek进阶开发与应用1：DeepSeek框架概述与基础应用

DeepSeek作为一个先进的深度学习框架，旨在为开发者和研究人员提供一个高效、灵活且易于扩展的平台，以便于他们能够快速地实现和部署各种深度学习模型。

Evaporator Core·2025-02-17 06:47

直肠癌远处转移预测模型临床影响力研究Protocol

直肠癌远处转移预测模型临床影响力研究Protocol举例说明AI工具，包括LLM模型和临床预测模型，的临床影响力研究的流程，这是AI工具进入临床实践之前必要的评估流程，如果AI工具与现有的临床工具相比，

医学AppMatrix·2025-02-17 06:47

高血压危险因素分析（项目分享）

高血压危险因素分析（项目分享）高血压作为一种极为常见的慢性疾病，正严重威胁着大众健康。它的发病机制较为复杂，涉及多个方面的因素。