01背包第K大背包

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

生成式AI+安全：API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁

然而，这场技术革命也催生了新型威胁：攻击者利用生成式AI自动化构造恶意请求，绕过传统规则引擎；大模型API的滥用导致算力耗尽与数据泄露；甚至AI生成的代码漏洞
数信云 DCloud·2025-03-17 22:51

证券交易系统核心技术解析：LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践

以下是传统系统的三大致命缺陷：数据延迟：非官方行情源导致套利窗口丢失（实测延迟普遍>0.1秒）；风控低效：依赖人工监控，凌晨时段风险拦截率不足30%；扩展性差：单体架构下订单处理峰值低于10万/秒，极易崩溃
Ashlee_code·2025-03-17 21:19

缓存：节省使用大模型的成本

大模型显然就是一个低速服务，甚至比普通的服务还要慢。为了改善大模型的使用体验，人们已经做出了一些努力，比如采用流式响应，提升第一个字出现在用户面前的速度。缓存，显然是另外一个可以解决大模
雪碧没气阿·2025-03-17 21:49

【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%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。关于QwQ-32B微调，可以参考《利用ms-swift微
源泉的小广场·2025-03-17 21:19

从零开始学习鸿蒙系统

就是大哥大。-2G时代：1996年到1997年出现了第二代GSM、CDMA等数字制式手机，增加了接收数据的功能。2G不仅可以通话，还可以数据收发的功能，最开始的速度只有9K/S。
Ning.L·2025-03-17 21:18

机器学习中输入输出Tokens的概念详解

随着深度学习技术的快速发展，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）已经成为自然语言处理（NLP）领域的一个热点研究方向。
爱吃土豆的程序员·2025-03-17 21:17

Linux如何查询文件及文件夹大小

查看当前目录下各文件、文件夹的大小，这个比较实用du-h-max-depth=1*查询当前目录总大小du-sh3.最大文件夹倒叙和正序du-s*|sort-rn从小到大按字节排序du-sh*sort-n
大数据侠客·2025-03-17 21:47

【GPT入门】第23课 langchain serve介绍

【GPT入门】第23课langchainserve介绍1.langchain介绍2.思路3.代码1.langchain介绍langserve是一个用于简化LangChain应用部署的工具，它可以将使用LangChain
*星星之火*·2025-03-17 21:16

【GPT入门】第24课 langfuse介绍

【GPT入门】第24课langfuse介绍1.langfuse概念与作用2.代码3.页面效果4.设计模式1.装饰器模式2.上下文管理模式1.langfuse概念与作用Langfuse是一款专为大规模语言模型
*星星之火*·2025-03-17 21:16

【GPT入门】第20课 langchain的function calling 初步体验

【GPT入门】第20课langchain的functioncalling初步体验1.langchain的functioncalling非常简洁2.代码3.执行结果：1.langchain的functioncalling
*星星之火*·2025-03-17 21:46

大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现

ThinkRAG大模型RAG实战系列文章，带你深入探索使用LlamaIndex框架，构建本地大模型知识库问答系统。
AIGC大模型 吱屋猪·2025-03-17 21:45

外包工作：不只是赚钱，更是人生的加油站

今天，让我们一起来聊聊外包工作带来的三大机遇。
心灵星图·2025-03-17 21:12

【sklearn 01】人工智能概述

这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支
@金色海岸·2025-03-17 20:41

[小白学大模型]dify-终于用mac intel跑起了大模型

Dify是一个开源的LLM应用开发平台。其直观的界面结合了AI工作流、RAG管道、Agent、模型管理、可观测性功能等，让您可以快速从原型到生产。GitHub-langgenius/dify:Difyisanopen-sourceLLMappdevelopmentplatform.Dify'sintuitiveinterfacecombinesAIworkflow,RAGpipeline,agen
码农丁丁·2025-03-17 20:41

C/C++每日一练：实现冒泡排序

给定一个由n个整数组成的数组，要求通过冒泡排序对数组从小到大进行排序。输入：一个整数数组，长度为n，数组中的元素可能是正数或负数。输出：按照升序排序后的数组。做题思路冒泡排序是一种简单直观的排序算法。
風清掦·2025-03-17 20:10

深入浅出分布式事务原理

一、Seata四大事务模式详解模式实现机制事务一致性业务侵入性适用场景AT数据库本地事务+Undo日志+二阶段提交最终一致性无侵入电商、订单等高性能要求TCCTry-Confirm-Cancel强一致性强业务侵入金融支付
梵高的猪v·2025-03-17 20:40

一道面试题带你看透HashMap底层原理与设计思想，看完就懂了

[一道面试题带你看透HashMap底层原理与设计思想]——从扩容机制到线程安全的技术实现全景解析一、面试场景中的灵魂拷问面试官：假设我们有一个容量为16的HashMap，当插入第11个元素时发生了扩容，
佩奇的技术笔记·2025-03-17 20:10

HarmonyOS NEXT 开发环境搭建与音乐畅听类 K歌唱吧 APP 开发

本文将详细介绍如何在HarmonyOSNEXT上搭建开发环境，并通过一个音乐畅听类K歌唱吧APP的开发实例，帮助开发者快速上手鸿蒙应用开发。
·2025-03-17 20:24

组织效能突围战：从人效洼地到行业标杆（上）

本文将通过六大模块
·2025-03-17 20:52

第二十五篇 SQL优化杀手锏：用分析函数让你的查询快如闪电

目录一、初识分析函数：外卖骑手的一天1.1真实工作场景二、分析函数三板斧（超直观对比表）三、手把手教学：5大核心函数详解️3.1排名三剑客（班级成绩单案例）3.1.1ROW_NUMBER()：唯一学号式排名
随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:09

第十一篇 SQL高级处理：窗口函数和GROUPING运算符，看这篇就够了

1.2三大排名函数对比（附生活案例）1.3累计统计：你的工资今年涨了多少？
随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:39

第三篇 从入门到专业：SQL标准语法详解与高效编码规范指南

二、SQL三大语句类型（附记忆口诀）2.1DDL（数据定义语言）——"盖房子"2.2DML（数据操作语言）——"搬家具"2.3DCL（数据控制语言）——"配钥匙"三、SQL书写规范（避免被同事吐槽）3.1
随缘而动，随遇而安·2025-03-17 20:08

差异中寻找共识：浅析中美欧AIGC服务商的标识义务

随着AI大模型生成逼真图像、音频与视频的能力日益增强，人类作品与AIGC之间的界限愈发模糊。如不加以管控，则会产生“真相侵蚀”（TruthDec
·2025-03-17 20:49

P3865 【模板】ST 表 && RMQ 问题 题解

关于建表，我们举个例子，如果我们输入一个长度为888的数组，默认这一层为第000层，那么第一层的1到71到71到7个数，每个数是下面两个数的最值；第二层的1到51到51到
huangyuze114514·2025-03-17 20:37

（C语言）编写一个函数实现n的k次方，使用递归实现（递归）

#includeintfun(intx,inty){if(y==1){returnx;}returnfun(x,y-1)*x;}intmain(){printf("请输入该数：\n");inta=0;if(scanf("%d",&a)!=1){printf("输入不合法\n");return1;}printf("请输入倍数：\n");intb=0;if(scanf("%d",&b)!=1){pri
双叶836·2025-03-17 19:35

数据结构与算法——二叉搜索树，使用TreeMap将键值对存储在一棵二叉搜索树的节点

左小右大。中序遍历结果是有序的，会从小到大排序。
Book_熬夜！·2025-03-17 19:59

K8S学习之基础三十四：K8S之监控Prometheus部署pod版

使用KubernetesPod的方式部署Prometheus是一种常见的方法，尤其是在容器化和微服务架构中。以下是详细的步骤：1.创建命名空间（可选）为了方便管理，可以为Prometheus创建一个单独的命名空间。yaml复制apiVersion:v1kind:Namespacemetadata:name:monitoring将上述内容保存为namespace.yaml，然后应用：bash复制ku
云上艺旅·2025-03-17 18:28

K8S学习之基础三十五：k8s之Prometheus部署模式

Prometheus有多种部署模式，适用于不同的场景和需求。以下是几种常见的部署模式：1.单节点部署这是最简单的部署模式，适用于小型环境或测试环境。特点：单个Prometheus实例负责所有的数据采集、存储和查询。配置简单，易于维护。不具备高可用性和扩展性。适用场景：小型项目或测试环境。对高可用性要求不高的场景。部署步骤：下载并解压Prometheus。配置prometheus.yml。启动Pro
云上艺旅·2025-03-17 18:28

怎么做一个AI产品经理？

随着大数据、云计算和大模型技术的不断成熟，产品经理不仅需要具备敏锐的市场洞察，还必须深刻理解AI技术本质，跨界整合技术、数据与业务优势，从而推动产品的持续创新与落地。本文将全面解析AI产品经理的角
AI筑梦师·2025-03-17 18:25

Android APP架构设计——MVP的使用示例

0.前言为了更好地进行移动端架构设计，我们最常用的就是MVC、MVP和MVVM，作为三个最耳熟能详的三大架构，应用可谓非常广泛。
weixin_30633507·2025-03-17 17:19

颠覆智能助手的游戏规则！LangGraph MCP助你构建通用AI助手！

主要功能无缝集成：能够将LLM（大语言模型）应用与各种外部数据源和工具进行无缝连接。想象一下，构建一个智能助手，能够实时获取所需信息，助你高
大模型.·2025-03-17 17:49

LORA 微调大模型：从入门到入土

在当今人工智能领域，预训练的大模型已经成为推动技术发展的核心力量。然而，在实际项目中，我们往往会发现这些预训练模型虽然强大，但直接就去应用于一些特定的任务时，往往无法完全满足需求。
大模型.·2025-03-17 17:49

系统架构师备考——系统架构设计篇（软件架构）

系统架构师备考日记（2.24）第7章系统架构篇（一）——软件架构文章目录系统架构师备考日记（2.24）考点一、软件架构定义二、软件架构设计与生命周期2.1生命周期2.1.1需求分析阶段2.1.2设计阶段
牛马程序员小邓·2025-03-17 17:47

系统架构师备考——软件可靠性基础知识篇（上）

系统架构师备考日记（3.11）第9章软件可靠性基础知识篇（上）文章目录系统架构师备考日记（3.11）考点一、软件可靠性基本概念1.1软件可靠性定义1.2软件可靠性的定量描述1.3可靠性目标1.4可靠性测试的意义
牛马程序员小邓·2025-03-17 17:47

系统架构师备考——软件可靠性基础知识篇（下）

系统架构师备考日记（3.13）第9章软件可靠性基础知识篇（下）文章目录系统架构师备考日记（3.13）考点一、软件可靠性设计1.1容错设计技术1.2检错技术1.3降低复杂度设计1.4系统配置技术二、软件可靠性测试
牛马程序员小邓·2025-03-17 17:47

【003】调用Kimi实现AI对话，流式内容输出_#py

调用Kimi实现AI对话，流式内容输出前言1.实现流式输出的主要代码块2.完整代码前言流式输出（Streaming），一言以蔽之，就是每当Kimi大模型生成了一定数量的Tokens时（通常情况下，这个数量是
木易:_/·2025-03-17 17:47

嵌入式c语言进阶（三）状态机State Machine

以下从核心概念、实现方式、应用实战三方面进行详细解析：一、状态机核心概念四大要素现态（CurrentState）：系统当前所处的状态。事件（Event）：触发状态转移的条件，如用户操作、时间到期等。
niuTaylor·2025-03-17 17:15

ollama下载的DeepSeek的模型(Model)文件在哪里？(C盘下)

目录一、下载大模型（DeepSeek）2.安装Ollama3.检查安装是否成功二、拉取大模型（DeepSeek）1.打开命令行2.下载模型3.测试下载4.等待下载完成三.模型存放路径这个位置！！
神秘泣男子·2025-03-17 16:14

大模型联网搜索组件 SearXNG 部署和使用

2022年11月OpenAI发布ChatGPT后，大模型和知识库开始火爆，联网搜索成为弥补大模型知识陈旧的重要工具。
「已注销」·2025-03-17 16:40

2-线性表

若用L命名线性表，则其一般表示为①ai是线性表中的第i个元素线性表中的位序（位序从1开始，数组下标从0开始）②a1是表头元素，an是表尾元素③除第一个元素外，每个元素有且仅有一个直接前驱；除最后一个元素外
重生之我是冯诺依曼·2025-03-17 16:08

重生之我在学Vue--第16天 Vue 3 插件开发

重生之我在学Vue–第16天Vue3插件开发文章目录重生之我在学Vue--第16天Vue3插件开发前言一、插件的作用与开发思路1.1插件能做什么？
野生的程序媛·2025-03-17 15:05

Kotlin知识体系(一) : Kotlin的五大基础语法特性

本文将通过Kotlin的五大基础语法特性，结合实际应用场景展示它们在Android开发中的独特价值。
氦客·2025-03-17 15:34

【数据结构】近期博客大思想（2）面向使用出发

3.分而治之:大不了多篇小文章整合成一篇大文章……一大篇分成四五小篇轻轻松松搞定！4.遍历
泡泡大虾·2025-03-17 15:33

基于内容分块（CDC）的重删算法详解：原理、实现与优化

一、CDC算法核心原理1.1动态分块vs静态分块传统固定分块算法将数据按固定大小（如4K
这个懒人·2025-03-17 15:01

电信大带宽服务器的应用场景都有哪些？

电信大带宽服务器有着卓越的稳定性和高速的数据传输能力，是众多企业和开发者搭建网站架构的首要选择，其中，电信网络广泛的覆盖范围和稳定可靠的性能，在网络通信领域中有着重要的作用，可以运用带各种应用场景当中。
wanhengidc·2025-03-17 14:00

内容创作者必备！Deepseek赋能，让创作更高效

然而，面对日益增长的竞争压力和不断变化的用户需求，如何高效、高质量地产出内容成为了摆在我们面前的一大挑战。
小焱创作·2025-03-17 14:29

s1K 数据集：是一个用于提升语言模型推理能力的高质量数据集。

2025-02-07，由斯坦福大学、华盛顿大学等研究机构创建了s1K数据集，该数据集包含1,000个精心挑选的问题，并配以推理轨迹和答案，为语言模型推理能力的提升提供了重要的数据基础。
·2025-03-17 14:37

（1）【个人使用篇】github代码管理

拉取下载项目/新建自己的项目方法（1）方式一：【clone拉取下载项目到本地目录】步骤一：创建本地版本库（repository）第一步：创建一个目录第二步：把目录进行git初始化步骤二：从远程库拉取项目到本地第1
RoboticsTechLab·2025-03-17 14:27

【面试经验】华为 AI软开 计算产品线（面经+时间线）

机试08.28，测评08.29；面试均线上，一面09.12，二面09.27，三面09.29（本来是09.19线下二三面，但由于本人有事推迟）三.一面（50min）自我介绍简单介绍一下传统知识图谱建设和大模型对于知识的构建的差异和整体的趋势聊聊实习经历中的提示工程和
litterfinger·2025-03-17 14:56
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