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云原生架构设计理论与实践（14）

1.云原生背景业务快速发展与开发、运维、运营之间落后的生产关系与生产力的矛盾企业内部各占山头与企业总体战略规划的矛盾企业内部改革，降本增效的需求企业实现数字孪生，数字资产的必然需求企业外部环境，如人工智能发展

·2025-03-18 13:49

实现RPC框架的流量控制与限流策略

1.背景介绍实现RPC框架的流量控制与限流策略作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1RPC简介RPC(RemoteProcedureCall)，即远程过程调用，是一种常见的分布式系统中的通信方式

AI天才研究院·2025-03-18 12:55

OpenCV多分辨率模板匹配与容错优化实战指南

第一章：问题背景与挑战1.1传统模板匹配的局限性模板匹配（TemplateMatching）是计算机视觉中基础且广泛使用的技术，其核心思想是通过滑动窗口在目标图像中寻找与模板最相似的位置。

追寻向上·2025-03-18 12:24

DeepSeek 与各类常见软件的详细搭配使用方法

使用场景代码生成：选中代码片段，右键选择AskDeepSeek，输入需求如“优化这段代码”。问题

潇杨爱吃粉·2025-03-18 12:54

智能未来，程易科技引领AI新纪元——全新云智AI人工智能平台产品发布

在这个背景下，程易科技专注于企业数字化、高性能计算、前后处理、AI技术研究与应用等领域的创新企业，2024年6月正式推出其最新的人工智能平台V5.0产品，云智AI人工智能平台，旨在为企业和开发者提供一站式的

DSP数字化服务平台·2025-03-18 10:37

AI替代趋势加剧！揭秘哪些岗位上的员工最容易被取代

本文将深入探讨AI替代趋势加剧的背景下，哪些岗位上的员工最容易被取代，以及这一趋势对现代生活的影响。一、AI替代趋势的基本概念AI替代，是指人工智能技术通过自动化、智能化手段，逐

小焱创作·2025-03-18 10:34

QT基础：遍历QListWidget，及QListWidget简单演示，适合初学者食用

QListWidget的话，可以参考这里1、打开QT，创建一个widget项目，在UI中加入QListWidget和一个PushButton（等会备用）可以双击QListWidget小部件，点左下角的＋可以在里面添加数据选中某一项数据

8年老菜鸡·2025-03-18 10:33

什么是Mbed TLS

以下是关于它的详细介绍：起源和背景MbedTLS最初由ARM公司开发，前身为PolarSSL，在2014年更名为MbedTLS。

luoqice·2025-03-18 10:30

QT6在线安装加速

背景QT新版本已不提供离线包，在线安装速度又非常慢，安装时间动辄数十小时。以下提供一个可以加速的方案，无需使用加速度、Nginx等。操作步骤以下步骤以Macos为例，其他系统类似。

技术流 Gavin·2025-03-18 09:58

Java 分布式高并发重试方案及实现

文章目录Java分布式高并发重试方案及实现一、重试机制的背景和意义二、基于SpringBoot的重试方案实现1.使用SpringRetry实现重试机制添加依赖开启重试功能定义重试逻辑使用重试服务2.使用

可乐加.糖·2025-03-18 08:19

SMT贴片加工核心技术突破与实践

内容概要在电子制造行业加速向智能化转型的背景下，SMT贴片加工企业的技术革新正成为产业升级的关键驱动力。

安德胜SMT贴片·2025-03-18 08:47

评测系统的服务网格架构应用

Step1:标题与概述评测系统的服务网格架构应用关键词：服务网格、评测系统、微服务、架构设计、性能优化摘要：本文将详细探讨服务网格在评测系统中的应用，从背景介绍、核心概念、技术分析、架构设计到实际应用，

AI天才研究院·2025-03-18 08:14

Flink流式计算系统

本文将以这些概念为基础，逐一介绍Flink的发展背景、核心概念、时间推理与正确性工具、安装部署、客户端操作、编程API等内容，让开发人员对Flink有较为全面的认识并拥有一些基础操作与编程能力。

xyzkenan·2025-03-18 07:13

Python文件中动态导入多个.py文件

Python文件中动态导入多个.py文件一、背景在一些自动化脚本中，我们需要一些中间文件作为引用文件来处理一些自动化的工作，但是中间文件数量可能根据需求的变更发生不规律的变化，所以就需要一些读文件夹来自动获取这些需要引用的中间文件

_长风_·2025-03-18 07:12

网络安全最新HVV（护网）蓝队视角的技战法分析_护网技战法报告(1)，2024年最新网络安全开发基础作用

如何自学黑客&网络安全黑客零基础入门学习路线&规划初级黑客1、网络安全理论知识（2天）①了解行业相关背景，前景，确定发展方向。②学习网络安全相关法律法规。③网络安全运营的概念。

2401_84520093·2025-03-18 06:04

锂电池剩余寿命预测 | 基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码

基于CNN-BiLSTM的锂电池剩余寿命预测研究附Matlab参考代码一、引言1.1、研究背景和意义锂电池因其高能量密度和长循环寿命，在移动设备、电动汽车和储能系统等领域得到广泛应用。

默默科研仔·2025-03-18 05:58

基于MapReduce的气候数据分析

背景在于随着全球气候变化问题日益严峻，海量气候数据的高效处理和分析成为关键。目的是利用MapReduce技术对气候数据进行有效挖掘，以揭示气候变化规律和趋势。

赵谨言·2025-03-18 03:03

Angular 17与PrimeNG复选框图标定制

背景介绍随着Angular从15版本升级到17版本，很多开发者也需要更新其依赖库，包括PrimeNG。由于PrimeNG的更新，组件的样式和行为可能会发生变化，这就要求开发者了解如何适应这些变

t0_54program·2025-03-18 03:02

Maven继承和聚合特性

目录Maven继承关系1.继承概念父POM子模块2.继承机制3.示例4.继承作用背景需求5.注意事项Maven聚合关系1.定义与概念2.实现方式3.特性与优势4.示例5.注意事项Maven继承关系1.继承概念

青山^·2025-03-18 02:28

基于树莓派的轻量级AI数字人开发全流程指南 ——从硬件选型到语音视觉交互实战

1.背景与目标AI数字人，像是虚拟助手、交互式角色，在当下数字化浪潮中扮演着越来越重要的角色。其核心在于整合语音识别、视觉感知、自然语言处理（NLP）和动态反馈四大关键功能。

zhz5214·2025-03-18 02:56

python之tkinter库的frame组件

语法：Frame(父对象，参数列表，……)Frame(master=none,**options)(class)参数：参数名称属性举例或备注background或bg组件背景颜色borderwidth

谷晓光·2025-03-18 01:21

java面试合集

背景：随着软件行业竞争日益激烈，Java作为最广泛应用的编程语言之一，其开发者在求职过程中面临的面试挑战也日益增大。

云端源想·2025-03-18 01:47

VariableX·2025-03-18 01:46

MyBatis是什么

一，背景介绍1.MyBatis本是apache的一个开源项目iBatis,随着2010年这个项目由apachesoftwarefoundation迁移到了googlecode，ibatis3.x正式更名为

Exclusive_Cat·2025-03-18 01:15

深度学习中的注意力机制：解锁智能模型的新视角

在这样的背景下，注意力机制（AttentionMechanism）应运而生，它不仅提升了模型的处理能力，还为深度学习领域带来了新的研究视角。什么是注意力机制？

冰蓝蓝·2025-03-17 23:07

2789.合并后数组中的最大元素

你可以在数组上执行下述操作任意次：选中一个同时满足01:ifnums[len(nums)-1]>=nums[len(nums)-2]:nums[len(nums)-1]=nums[len(nums)-1

HR Zhou·2025-03-17 23:06

快速排序法的使用 ( 超详细图解 )

快速排序法的背景：快速排序由C.A.R.Hoare在1960年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成

S01d13r·2025-03-17 23:05

一次Linux下 .net 调试经历

背景：Xt160Api,之前在windows下用.net调用，没有任何问题。

norsd·2025-03-17 22:54

异步加载回调问题，多个资源异步加载，让其全部加载完回调

刚刚遇到一个bug，场景大图需要提前加载，所有场景组件就需要等图加载好后再处理，但是由于场景背景图是异步加载的，并且是同时for循环进行异步加载的，所以无法确认哪一个图是最后加载出来的，抱着试一试的心态

QO_GQ·2025-03-17 22:52

【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型

1.量化背景之所以做量化，就是希望在现有的硬件条件下，提升性能。量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。

源泉的小广场·2025-03-17 21:19

【python爬虫实战】——基于全国各城市快递网点的数据采集

一、项目背景随着电子商务的快速发展，快递行业成为了现代物流的重要组成部分。快递网点的分布和服务质量直接影响到用户的物流体验。

小L工程师·2025-03-17 21:18

【.NET 6】RabbitMQ延迟消息指南

背景最近遇到一个比较特殊需求，需要修改一个的RabbitMQ消费者，以实现在消费某种特定的类型消息时，延迟1小时再处理，几个需要注意的点：延迟是以小时为单位不是所有消息都延迟消费，只延迟特定类型的消息只在第一次消费时延迟

人生短几个秋·2025-03-17 21:44

MultiCodeBench:首个涵盖 12 个特定软件应用领域和 15 种编程语言的代码生成基准测试

一、研究背景：随着大型语言模型（LLMs）在代码生成任务中展现出卓越性能，越来越多的AI编程助手被集成到实际的软件开发环境中，显著提升了开发效率。

·2025-03-17 20:51

DeepBranchTracer：一种使用多特征学习进行曲线结构重建的通用方法

一、研究背景曲线结构（curvilinearstructures）是图像中常见的几何元素，广泛应用于医学图像中的神经分支和血管，以及遥感图像中的道路等。从图像中重建这些

·2025-03-17 20:20

python系列：解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘exceptions’

解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘exceptions’解决：ModuleNotFoundError:Nomodulenamed‘exceptions’背景报错问题报错位置代码报错原因解决方法其他解决办法注意

坦笑&&life·2025-03-17 19:35

解决 HTTP 请求中的编码问题：从乱码到正确传输

**问题背景**2.**乱码问题的原因**2.1**客户端编码问题**2.2**请求头缺失**2.3**服务器编码问题**3.

和烨·2025-03-17 18:56

如何将excel以文本形式储存的数字一键转换为数字

此时，你可以：选中需要转换的单元格。点击该单元格旁边的下拉箭头。从下拉菜单中选择“转换为数字”。这样，选中的文本数字就会被自动转换为数

办公小百知·2025-03-17 18:23

Python Colorama 库详解：终端输出美化的神器

它主要提供以下功能：为文本添加前景色、背景色。控

萧鼎·2025-03-17 18:22

【AI】使用Python实现机器学习小项目教程

目录引言一、项目背景与目标二、开发环境准备2.1所需工具2.2环

丶2136·2025-03-17 18:21

定积分及其在概率论与统计学中的应用

定积分及其在概率论与统计学中的应用1.背景介绍1.1定积分的概念定积分是微积分学中一个基本概念,它是对连续函数在一个区间上的累积变化量进行测度。

AI天才研究院·2025-03-17 17:47

AI人工智能中的概率论与统计学原理与Python实战：Python实现概率模型

1.背景介绍随着人工智能技术的不断发展，概率论与统计学在人工智能领域的应用越来越广泛。概率论与统计学是人工智能中的基础知识之一，它们在机器学习、深度学习、自然语言处理等领域都有着重要的作用。

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

架构设计与模式之：容器化与云原生架构设计模式

2.背景介绍什么是云原生？云原生（CloudNative）的概念源于Google在Kube

AI天才研究院·2025-03-17 17:46

iOS中使用QLPreviewController来预览文件

MacOS系统有一个很方便的功能就是文件预览，在Finder中选中一个文件，按下空格键就能够预览其中的内容。支持图片、文档、视频等类型。

happyrabbit456·2025-03-17 16:44

YOLOv8 改进：添加 GAM 注意力机制

技术背景GAM是一种全局注意力机制，通过全局信息聚合和自适应权重分

鱼弦·2025-03-17 16:14

Simulink实例演示：智能车辆远程驾驶控制系统仿真

目录Simulink实例演示：智能车辆远程驾驶控制系统仿真一、背景介绍二、所需工具和环境三、步骤详解步骤1：创建Simulink模型步骤1.1：打开Simulink并新建模型步骤2：设计车辆动力学模型步骤

xiaoheshang_123·2025-03-17 16:11

前端面试技巧与实践

在这样的背景下，前端面试成为了每个开发者职业生涯中的重要关卡。无论是初入职场的新人，还是

北辰alk·2025-03-17 16:09

Python 数据分析实战：电商平台用户行为洞察与营销策略优化

目录一、案例背景二、代码实现2.1数据收集与导入2.2数据探索性分析2.3数据清洗2.4数据分析2.4.1用户行为随时间的变化2.4.2商品关联分析2.4.3用户购买转化率分析2.4.4用户价值分析（RFM

萧十一郎@·2025-03-17 15:36

AIGC从入门到实战：可能消失的职业和新出现的机会

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AGI大模型与大数据研究院·2025-03-17 15:33

open-webui使用searXNG插件连接自定义的联网搜索服务程序

项目背景因为国内无法访问内置的一些免费搜索插件，安装完searXNG本地服务端后根据教程中连接始终无法连接，docker方案国内也无法使用的情况下，本地使用python写一个Flask服务程序使用爬虫技术提供联网搜索数据

chinayeren·2025-03-17 15:32

ST-Align：一个包含430万训练样本，涵盖了15种细粒度多模态数据集

一、研究背景近年来，多模态大型语言模型（MLLMs）在多模态理解方面取得了显著进展，能够基于图像或视频生成对话或描述。然而，对于需要基于语言输入处理视觉坐标的细粒度多模态理解任务，现有

·2025-03-17 15:12

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