量化资源

云计算中的“按需扩展”和“自动扩展”有何不同？

1.按需扩展（On-DemandScaling）概念：按需扩展是指手动调整计算资源的规模，以适应业务需求。例如，当访问量增长时，管理员可以手动添加服务器；当负载降低时，手动释放资源，以控制成本。
云上的阿七·2025-03-05 13:04

数据中心资源管理深度解析（上）

引言随着数据量的爆发式增长和业务需求的多样化，数据中心的资源管理面临着前所未有的挑战。如何高效地管理数据中心的资源，确保资源的合理分配、高效利用和可持续发展，已成为每一个数据中心管理者必须面对的问题。
数据中心运维高级工程师·2025-03-05 13:04

Maven 私服的搭建与使用（二）

这里我们使用迁移工具migrate-local-repo-tool.jar，你可以从相关官方渠道或可靠的资源平台获取该工具。
计算机毕设定制辅导-无忧学长·2025-03-05 13:32

【2025年春季】全国CTF夺旗赛-从零基础入门到竞赛，看这一篇就稳了！

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包目录一、CTF简介二、CTF竞赛模式三、CTF各大题型简介四、CTF学习路线4.1、初期1、html+css+js（2-3天）2、apache
白帽子凯哥·2025-03-05 13:29

外盘农产品期货数据：历史高频分钟回测的分享下载20250305

此外，分钟数据在量化投资方面也展现出其独特价值，为投
hightick·2025-03-05 12:58

2025年零基础入门学网络安全（详细），看这篇就够了

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员（以编程为基础的学习）再开始学习我在之前的回答中，我都一再强调不要以编程为基础再开始学习网络安全
网安大师兄·2025-03-05 12:56

云计算中的“服务降级”是什么？

云计算中的**“服务降级”（ServiceDegradation）是一种应对系统压力、故障或资源紧张的策略，旨在在不可避免的情况下，通过降低部分服务质量或功能，确保核心业务的稳定运行**，从而避免系统整体崩溃
云上的阿七·2025-03-05 12:56

嵌入式仿真实验教学平台比Proteus更具有教学优势

相比之下，嵌入式仿真实验教学平台凭借其高仿真度、资源整合能力及虚实结合的教学模式，正在成为高校和教育机构的新选择。
嵌入式仿真实验教学平台·2025-03-05 12:25

C#开发串口通讯软件如何如何避免串口通讯中的资源竞争？

最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位在C#中开发串口通讯软件时，避免资源竞争是确保系统稳定性和数据完整性的关键
openwin_top·2025-03-05 12:24

分布式系统的核心挑战与解决方案

例如，电商平台在“双十一”期间需应对每秒百万级的订单请求，而视频直播平台需要实时处理千万用户的弹幕互动——这些场景都需要分布式系统通过多节点协同、资源动态扩展和故障自动恢复来实现。
小马不敲代码·2025-03-05 12:51

智能模型轻量化：知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局

智能模型轻量化：知识蒸馏技术如何重塑AI部署格局前言在人工智能技术高速迭代的今天，模型优化领域正经历着静默的革命。
·2025-03-05 11:10

设计模式：单例模式

它的核心目标是控制对象的创建过程，避免资源重复占用或状态不一致。核心原则：私有化构造函数：禁止外部通过new创建实例。自行创建实例：类内部负责创建唯一实例。
·2025-03-05 11:40

SpringBoot 中使用Lua编写Redis脚本

轻量级：小巧的解释器，占用资源少，适用于嵌入式环境和资源受限系统。动态类型：支持动态类型，变量无需事先声明类型，运行时自动识别。
爱吃三鲜豆腐的吐司·2025-03-05 11:18

SEO新手操作实战精要

流量分析及竞争监测三类必备系统；其次聚焦站内优化黄金框架，详解标题（Title）、描述（Description）、关键词（Keywords）的权重配比与语义关联技巧；同时规划外链建设策略，梳理权威平台资源池与内容植入方法论
老陈头聊SEO·2025-03-05 11:16

若依框架集成阿里云OSS

这可能会增加硬件和网络资源的成本和维护难度。管理难度：服务器目录需要管理员进行配置和管理，包括权限设置、备份策略等。如果管理不善或配置不当，可能会引发一些安全
Code额·2025-03-05 11:45

Spark详解二

spark-shell--masterlocal[2]（local[2]是说，执行Application需要用到CPU的2个核）2、Standalone独立模式：Spark自带的一种集群模式Spark自己管理集群资源
卢子墨·2025-03-05 11:13

智能推送系统的全链路统计功能：数据闭环下的运营增效革命

在精细化运营时代，APP企业面临的核心挑战已从“如何触达用户”转向“如何量化每一次触达的价值”。
MobTech袤博科技·2025-03-05 10:12

FlinkCEP社区资源指南：学习与交流平台

FlinkCEP社区资源指南：学习与交流平台1.背景介绍ApacheFlink是一个开源的分布式大数据处理引擎,支持有状态计算和准确一次的流处理语义。
AI大模型应用之禅·2025-03-05 10:09

Baklib知识中台构建企业智能运营核心架构

其核心价值在于将分散的知识资源整合为统一的资产池，并通过四库体系（知识库、资源库、模型库、服务库）实现全链条治理，从而打破传统信息孤岛，提升知识复用效率。
数字体验运营官·2025-03-05 09:06

AI编程工具-(三）

当领导把控团队，计划，里程碑节点（对应进度），资源比较重要。因此在昨天准备工作基础上，增加测试用例即可管理好ai使用。用例示例如
行云流水行云流水·2025-03-05 09:35

无需V1P，官方纯净版，海量资源全免费！

「云漫」是一款专为漫画爱好者设计的安卓应用，它集成了丰富的漫画资源和便捷的阅读功能，为漫画迷们提供了一个优质的阅读平台。
Mbblovey·2025-03-05 09:35

Excel表格模板9000套公司行政管理财务销售计划可视化图表

资源介绍这套Excel表格模板集合包含9000多个模板，涵盖公司行政管理、财务分析、销售计划以及数据可视化等多个领域。
CSDN专家-微编程·2025-03-05 09:34

清华大学DeepSeek PPT第二版深度解读：人工智能前沿技术解析

清华大学出品的DeepSeek系列教学资源，长期聚焦人工智能领域核心技术。
qudongmofashi·2025-03-05 09:04

【大模型学习】第二章 大模型技术中的Prompt

目录摘要1.意义与价值1.1降低技术门槛1.2提升模型灵活性1.3优化资源利用率2.核心思想与方法论2.1理解模型机制2.2结合上下文2.3迭代优化3.Prompt的典型构成3.1目标说明3.2输入数据
好多渔鱼好多·2025-03-05 09:33

QML 介绍及学习路线分享

QML的特点QML基本结构示例说明：QML和QtQuickQML的应用场景C++与QML的集成总结二、QML学习路线分享**学习路线概述****工具与资源推荐****学习时间规划**一、QML介绍什么是
小灰灰搞电子·2025-03-05 09:32

Efficient Large Language Models: A Survey

然而，这种能力伴随着它们所需的大量资源，突出表明迫切需要开发有效的技术来应对其
UnknownBody·2025-03-05 09:00

MATLAB中的A*算法路径规划实战指南

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：MATLAB是进行路径规划的强大工具，尤其适用于机器人导航和自动驾驶系统。
MCPlayer542·2025-03-05 08:55

蓝桥杯单片机竞赛学习计划（七）

AT24C02目录前言一、存储器介绍1.随机存储器（RAM)2.只读存储器（ROM)二、AT24C02介绍1.引脚介绍2.通信方式三、代码总结前言之前的章节我们把单片机外围最基础的一些外设如流水灯、数码管以及内部资源定时器和中断都学习完了
一支兔子·2025-03-05 06:44

Linux Sed实战指南：从入门到精通

其核心优势包括：无需打开文件：直接通过命令行操作文本流，适用于脚本自动化高效处理大文件：仅将当前处理行加载到内存，资源消耗低支持正则表达式：实现复杂模式匹配与替换原地编辑能力：通过-i选项直接修改源文件
ivwdcwso·2025-03-05 05:38

如何把图片或者图片地址存到 MySQL 数据库中以及如何将这些图片数据通过 JSP 显示在网页中

而作为开发者的我们，如何高效地管理和展示这些图片资源则成为了一项重要的技术挑战。今天，我们就一起来探讨一下，如何通过MySQL数据库存储图片（或其地址），并在JSP页面上实现美观大方的展示。
m0_67265654·2025-03-05 05:08

【计算机网络】多路复用

1.定义与核心思想多路复用（Multiplexing）是一种通过单一资源（如一个线程、一个网络连接或一个物理信道）同时处理多个独立任务或数据流的技术。
茉菇·2025-03-05 05:05

Scaling Laws（缩放法则）详解

ScalingLaws（缩放法则）详解1.定义与核心概念ScalingLaws（缩放法则）描述的是模型性能（如准确率、任务表现）与计算资源（模型参数量、训练数据量、训练时间）之间的数学关系。
天一生水water·2025-03-05 05:00

AWS Amazon Aurora MySQL 性能监控与安全治理实战指南

然而，缺乏体系化的监控与安全治理可能导致资源浪费、性能瓶颈甚至数据泄露。本文结合AWS官方最佳实践与真实运维场景，从监控工具、性能调优、安全加固到自动化治理，构建全链路解决方案。
ivwdcwso·2025-03-05 04:59

Arduino基础篇（八）-- Arduino如何实现多线程（SCoop）

为了更好的利用cpu的资源，如果只有一个线程，则第二个任务
m0_74823434·2025-03-05 04:53

AI时代每个程序员都是全栈高手

如何借助AI工具成为真正的独立开发者：全流程技术栈与工具指南在AI技术飞速发展的今天，独立开发者可以借助智能化工具大幅提升效率，甚至实现“一人即团队”的轻量化开发模式。
提前退休了-程序员阿飞·2025-03-05 03:45

LLM OS 系统架构详细设计

然而，现有的LLM系统架构仍然存在诸多局限性，例如可扩展性不足、资源利用率低下、缺乏灵活的应用开发支持等。
AI天才研究院·2025-03-05 03:45

TensorFlow框架介绍

一、TF数据流图1.TensorFlow结构分析一个构件图阶段流程图：定义数据（张量tensor）和操作（operation）一个执行图阶段调用各方资源，讲讲定义好的数据和操作运行起来2.数据流图TensorFlowTesnsor
Leo_WHU·2025-03-05 03:13

15.凤凰架构：构建可靠的大型分布式系统 --- 服务网格

在实践中，服务网格通常会以轻量化网络代理的形式来体现，这些代理与应用程序代码部署在一起，对应用程序来说，它完全不会感知到代理的存在。服务网格只是一种处理程
enlyhua·2025-03-05 02:09

NCU使用指南及模型性能测试（pytorch2.5.1）

它提供详细的计算资源、内存带宽、指
Jakari·2025-03-05 02:05

语义向量模型全解：从基础到现在的deepseek中的语义向量主流模型

一、语义向量模型：自然语言处理的基石语义向量模型（SemanticVectorModel）是自然语言处理（NLP）的核心技术，它将词汇、句子或文档映射为高维向量，在数学空间中量化语义信息。
来自于狂人·2025-03-05 02:02

基于Ubuntu+vLLM+NVIDIA T4高效部署DeepSeek大模型实战指南

尤其是当我们面对资源有限的环境时，这个问题变得更加突出。原始的DeepSeek-R1-32B模型虽然强大，但在T4显卡上遭遇了显存溢出的问题，这限制了其在实际应用中的潜力。
来自于狂人·2025-03-05 02:01

公共课计算机总复习 核心知识点(1)

信息技术是指人们获取、存储、传递、处理、开发和利用信息资源的相关技术。文化的核心是:观念和价值。计算机文化是人类文化发展的四个里程碑之一（前三个分别为：语言的产生、文字的使用与印刷术的发明）。
荣华富贵8·2025-03-05 01:25

智能对讲机：5G+AI赋能下的石油工业新“声”态

在浩瀚的能源版图上，中国正以非凡的“深度”探索着石油资源的奥秘。随着5G技术的不断成熟与普及，曾经“满山遍野找信号”的石油工人，如今已步入了一个全新的通信时代。
AORO_BEIDOU·2025-03-05 00:51

清华大学的《DeepSeek入门到精通.pdf 》

资源链接：https://pan.quark.cn/s/e9b7230b1538Hey宝子们，今天给大家带来一个超棒的学习资源——《DeepSeek入门到精通.pdf》。
2501_90570130·2025-03-05 00:50

跟我一起学Python数据处理（113/127）：丰富学习资源与命令行技巧

跟我一起学Python数据处理（113/127）：丰富学习资源与命令行技巧嗨，大家好！我一直觉得学习是个不断探索和成长的过程，在Python数据处理的学习之路上，我收获了很多宝贵的知识和经验。
lilye66·2025-03-05 00:18

DeepSeek赋能生活全场景：20个职场人/学生/宝妈必备AI实践指南

一、学习成长加速器1.智能简历优化师使用场景：输入基础工作经历，自动生成ATS友好型简历，附带岗位关键词匹配与成就量化建议高阶技巧：上传JD文件，获取定制化简历修改报告2.论文架构大师核心功能：根据研究主题自动生成三级大纲框
小小鸭程序员·2025-03-05 00:46

kubeadm_k8s_v1.31高可用部署教程

kubeadm_k8s_v1.31高可用部署教程实验环境部署拓扑图**部署署架构****LoadBalance****Controlplanenode****Workernode****资源分配（8台虚拟机
techzhi·2025-03-04 23:16

mall-swarm微服务商城系统实战：Spring Cloud & Alibaba集成应用

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：mall-swarm是一套基于微服务架构的电子商务平台，集成SpringCloud框架和阿里巴巴的Nacos、Sentinel等技术，提供了服务发现、配置管理、流量控制等核心功能
Amarantine Lee·2025-03-04 23:15

深入xtquant：实时行情订阅与数据处理技巧

深入xtquant：实时行情订阅与数据处理技巧量化软件开通量化实战教程在量化交易领域，实时行情的获取和处理是构建有效交易策略的关键。
量化投资技术·2025-03-04 23:45

什么是预训练？

一、介绍预训练模型诞生背景:对于某种特殊任务只存在少量的相关训练数据，以至于模型不能从中学习到有用的规律（标注资源稀缺，无大数据支持）举例：想对一批法律领域的文件进行关系抽取，就需要投入大量的精力（意味着时间和金钱的大量投入
卡卡大怪兽·2025-03-04 23:44
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