设备IO

max open files mysql_MySQL性能优化之open_files_limit，table_open_cache和max_connections配置关系...

MySQL的变量open_files_limit，table_open_cache和max_connections是相互关联的。

Moriarty K·2025-07-08 08:46

Android15音频进阶之高通Adsp触发ramdump(一百二十六)

简介：CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶实战》一书作者博主新书推荐：《Android系统多媒体进阶实战》AndroidAudio工程师专栏：Audio工程师进阶系列【原创干货持续更新中……

Android系统攻城狮·2025-07-08 08:46

TeamT5-ThreatSonar 解决方案：构建智能动态的 APT 与勒索软件防御体系

主动挖掘潜伏性攻击的“数字侦探”多层级威胁识别引擎：静态特征匹配：内置超1000种APT后门签名（如Regin、Duqu等高级工具包特征），实时扫描端点文件、注册表与进程，比对全球威胁情报库（每日更新超50万条IOC

江苏思维驱动智能研究院有限公司·2025-07-08 08:16

Spring AI深度解析（7/50）：Tool Calling 工具调用解析

SpringAI通过工具调用（ToolCalling）机制，将大模型从「信息处理中心」升级为「智能调度中枢」，实现三大飞跃：实时数据获取：连接数据库、API等动态数据源物理世界交互：触发硬件设备、业务流程复杂逻辑编排

Spring AI学习·2025-07-08 08:15

ArrayList的扩容机制(源码解析)

packagecollection;importjava.util.ArrayList;publicclassArrayListTest{publicstaticvoidmain(String[]arg

Exclusive_Cat·2025-07-08 08:43

深入理解安卓系统架构与开发技术

课程涵盖了从系统架构层面的核心概念如HAL、系统库、应用框架、应用程序层，到应用开发的关键组件，包括Dalvik/ART虚拟机、UI设计、Intent通信机制、资源管理、权限系统、进程与线程处理、AndroidStudio

·2025-07-08 08:13

AI技术通过多模态应用（即融合文本、图像、语音、视频、传感器数据等多维度信息）正在深刻重塑工作模式、行业生态和人类创造力边界。

以下从技术融合、行业变革、职业重构三个维度展开分析，并附具体案例：一、技术融合：多模态AI的核心突破跨模态理解引擎案例：Meta的AudiovisualNeuralNetwork（AV-Wav2Vec）

zzywxc787·2025-07-08 08:43

ipmitool 使用简介（ipmitool sel list & ipmitool sensor list）

常用IPMI命令扩展使用ipmitool查看传感器信息ipmitool是一个用于管理IPMI（IntelligentPlatformManagementInterface）设备的命令行工具，可用于监控服务器硬件状态

itmanll·2025-07-08 08:43

【HarmonyOS Next之旅】DevEco Studio使用指南(三十九) -＞ HAP唯一性校验逻辑

目录1->前言2->Module校验逻辑3->Ability校验逻辑4->Entry校验逻辑1->前言HAP是应用安装的基本单位，在DevEcoStudio工程目录中，一个HAP对应一个Module。

枫叶丹4·2025-07-08 07:42

雷达mid360 和 Fast Lio

1.实时激光里程计+建图（SLAM）FAST‑LIO（及FAST‑LIO2）通过融合LiDAR点云与IMU数据，提供高频（可达~100 Hz）的位姿估计（实时里程计）与增量建图功能https://github.com

AugustInSopton·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类

1.多类分类（Multi-classClassification）定义多类分类是指目标变量（标签）有超过两个类别的分类任务。例如：手写数字识别：10个类别（0~9）。图像分类：区分猫、狗、鸟等。

巴伦是只猫·2025-07-08 07:06

【论文复现】利用生成式AI进行选股和分配权重

2023年8月，OleksandrRomanko等发表题为《ChatGPT-basedInvestmentPortfolioSelection》（基于ChatGPT进行投资组合选择）的论文。

代码能跑就行管它可读性·2025-07-08 07:36

DRM 显示控制与硬件参数配置链路总结（以 i.MX8MP 为例）

设备树中通常不写死这些参数。二、显示硬件参数：定义与归属参数项通常设置位置说明分辨率用户空间（如Weston）通过DRMAPI设置，例如1920x1080@60Hz

·2025-07-08 07:35

一个小时快速部署大模型，附大模型书：ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调!

2.概念介绍几个部署要用到的概念，工具和项目huggingface:类似于模型的github，各种各样的开源模型都可以在这被找到.模型量化技术：这也是我们能够在低端设备

LLM教程·2025-07-08 07:05

牛客_计算器(二)

*;/***NC241计算器(二)*@authord3y1*/publicclassSolution{/***代码中的类名、方法名、参数名已经指定，请勿修改，直接返回方法规定的值即可***@paramsstring

d3y1·2025-07-08 07:05

汽车多功能播放器出口欧盟需要做EN 18031网络安全哪些标准

该部分标准针对互联网连接的无线电设备，主要评估网络资产的安全性，包括抵御网络攻击、防止网络资源滥用和服务中断等。

·2025-07-08 06:04

Halcon学习之select_shape（）算子参数介绍

二、算子参数select_shape(Regions:S

·2025-07-08 06:33

Halcon例程学习四：pcb_inspection.hdev

一、例程介绍这个例程主要是检测pcb电路板中的一些电路线缺陷二、例程相关算子gray_opening_shape()//特定形状结构元的灰度开运算gray_closing_shape(）//特定形状结构元的灰度闭运算dyn_threshold（）//动态二值化操作三、例程处理流程1.对原图像进行灰度开运算，图像先腐蚀再膨胀。经过灰度开运算后，图像整体会变暗一些，并且会将黑色区域中的白色缺陷进行填充

CVer_·2025-07-08 06:03

bounding box 回归

【目标检测】基础知识：IoU、NMS、Boundingboxregression-知乎(zhihu.com)

·2025-07-08 06:33

Mermaid 绘图指南（一）- Mermaid图表绘制语法详解与实战示例

Mermaid绘图指南（一）-Mermaid图表绘制语法详解与实战示例AuthorDateVersionNoteTaoWang2025-04-24V1.0Releasethedocument.文章目录Mermaid

全能骑士涛锅锅·2025-07-08 06:33

2.线性神经网络--Softmax回归

2.1从零实现Softmax回归#数据集导入importtorchimporttorchvisionfromtorchvisionimporttransformsimportmatplotlib.pyplotaspltfromtqdmimporttqdmfromtorch.utils.dataimportDataLoader

温柔济沧海·2025-07-08 06:31

halcon算子翻译——gray_histo和gray_histo_abs

算子：gray_histo(Regions,Image:::AbsoluteHisto,RelativeHisto)功能：计算灰度值分布。

机器人自动化控制·2025-07-08 06:01

基于Linux下的vscode c/c++开发环境搭建详细教程

本教程将具体详解在linux上配置VisualStudioCode使用GCCC++编译器（g++）和GDB调试器的方法（GCC是GNU编译器集合，GDB则是GNU调试器）。

墨小傲·2025-07-08 06:29

Hadoop MapReduce 入门

·2025-07-08 06:29

OpenCV 人脸分析------面部关键点检测类cv::face::FacemarkLBF

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述使用LocalBinaryFeatures(LBF)算法进行面部关键点检测

村北头的码农·2025-07-08 06:59

Aurora中插入伪代码的字体设置

中文：宋体英文：TimesNewRoman公式：LatinModernMath，跟包newtxmath有关word里面插入对象-->选择AuroraEquation-->Properties-->Packages

·2025-07-08 06:28

The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.

出现如下报错：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm

weixin_66009678·2025-07-08 06:58

Kafka 消费者组再平衡优化实践指南

协调器根据partition.assignment.strategy（默认StickyAssignor）自动分配各消费者的分区列表。

·2025-07-08 06:28

2024-2025 贡献的开源项目总结

统计时间：从2024-04-01到2025-03-31，按PR合并的时间算PR总计:184,去掉自己仓库的PR对其他开源项目的PR总计:100,仓库数量:51，详细列表如下AllPRcontributions0xced

dotNET跨平台·2025-07-08 05:58

如何解决Ubuntu服务器拉取github代码失败

fatal:unabletoaccess'https://github.com/XXX':Failedtoconnecttogithub.comport443after133795ms:Connectiontimedout

徐方芳·2025-07-08 05:27

fac-via-ppg 项目使用教程

fac-via-ppg项目使用教程fac-via-ppgForeignAccentConversionbySynthesizingSpeechfromPhoneticPosteriorgrams(Interspeech

·2025-07-08 05:56

STM32之有源蜂鸣器模块

基本概念与工作原理2.2与无源蜂鸣器对比2.3关键电气参数2.4硬件驱动设计2.5选型与使用注意事项三、硬件设计3.1硬件组成3.2硬件连接四、软件设计4.1开发环境配置4.2关键代码实现4.2.1GPIO

如愿小李单片机设计·2025-07-08 05:25

【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models

这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff（Bi-GuidedDiffusion）

Bosenya12·2025-07-08 05:25

从被动检索到主动思考：Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析

摘要随着大语言模型（LLMs）的广泛应用，检索增强生成（Retrieval-AugmentedGeneration,RAG）技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。

一休哥助手·2025-07-08 05:25

【零基础学AI】第27讲：注意力机制（Attention） - 机器翻译实战

本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包：tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理（第26讲）序列数据处理（第26讲）自然语言处理基础（第14讲）核心概念为

1989·2025-07-08 05:54

鸿蒙（HarmonyOS）性能优化实战-启动分析工具Launch Profiler 学习指南

LaunchProfiler概述DevEcoStudio内置Profiler分析调优工具。

愿天堂没有996·2025-07-08 05:53

.NET9 实现 JSON 序列化和反序列化（Newtonsoft.Json & System.Text.Json）性能测试

目录1.项目准备2.基准测试环境3.性能对比a.对象级别的序列化（Object-LevelSerialization）b.对象级别的反序列化（Object-LevelDeserialization）c.API

·2025-07-08 05:52

.NET9 实现字符串拼接（StringConcatenation）性能测试

为了评估.NET9平台上使用C#中不同字符串拼接操作的性能表现，我们可以使用BenchmarkDotNet这一强大的开源库来构建科学且可重复的基准测试。BenchmarkDotNet能够自动处理诸如JIT编译、预热（Warm-up）、运行次数控制、统计误差分析等底层细节，确保测试结果具有高度准确性与可比性。在.NET9中，使用C#字符串拼接的常见方式包括：使用+运算符使用string.Concat

ChaITSimpleLove·2025-07-08 05:22

HarmonyOS多语言支持：如何实现语言资源智能分发

通过剖析资源目录结构、配置文件语法、动态加载机制等底层原理，结合自适应优先级调度算法和数学匹配模型，展示如何实现基于用户习惯、设备环境、区域特征的智能资源分发

操作系统内核探秘·2025-07-08 05:22

《王者荣耀》游戏优化的AI革命：从性能提升到生态治理

性能优化策略：通过终端适配方案表格，分析预计算烘焙、多线程优化等技术如何解决亿级用户的设备兼容问题。游戏环境治理：列举AI接管、违规检测等机制如何应对挂机、摆烂等破坏公平性的行为。

AI编程员·2025-07-08 05:51

使用 C++/Faiss 加速海量 MFCC 特征的相似性搜索

使用C++/Faiss加速海量MFCC特征的相似性搜索引言在现代音频处理应用中，例如大规模声纹识别(SpeakerRecognition)、音乐信息检索(MusicInformationRetrieval

whoarethenext·2025-07-08 04:17

【机器学习笔记 Ⅲ】3 异常检测算法

异常检测算法（AnomalyDetection）详解异常检测是识别数据中显著偏离正常模式的样本（离群点）的技术，广泛应用于欺诈检测、故障诊断、网络安全等领域。

巴伦是只猫·2025-07-08 04:17

【机器学习笔记 Ⅲ】4 特征选择

特征选择（FeatureSelection）系统指南特征选择是机器学习中优化模型性能的关键步骤，通过筛选最相关、信息量最大的特征，提高模型精度、降低过拟合风险并加速训练。