1×9 第31页

TRS收益互换系统开发为何敢称“无限拓展”？模块化架构+弹性集群揭秘！

《【券商震惊】传统询价3小时→TRS黑科技10分钟！盈立证券交易量暴增150%背后秘密》开篇：询价耗时3小时？

Ashlee_code·2025-03-17 22:51

24小时响应+零宕机！TRS收益互换系统售后如何成为券商“救命稻草”？

《【券商震惊】传统询价3小时→TRS黑科技10分钟！盈立证券交易量暴增150%背后秘密》开篇：询价耗时3小时？

Ashlee_code·2025-03-17 22:51

MySQL---DDL（3.17）

1、DDL-数据库操作查询：查询所有数据库：SHOWDATABASES;查询当前数据库：SELECTDATABASE();创建:CREATEDATABASE[IFNOTEXISTS]数据库名[DEFAULTCHARSET

秋凉づᐇ·2025-03-17 22:20

Easyexcel操作文件

常见问题汇总1.往文件里写数据时，如果没有对应的实体类时，需要创建一个List>来保存一行的数据privateMapconvertToMap(ResultSetrs){LinkedHashMaprow=

一诚学编程·2025-03-17 22:20

Matlab GPU加速技术

1.GPU加速简介（1）为什么使用GPU加速？CPU擅长处理逻辑复杂的串行任务，而GPU拥有数千个流处理器，专为并行计算设计。

算法工程师y·2025-03-17 21:50

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

音频 Alsa、Framework及Android

目录1Alsa、Framework及Android1.1ALSA架构简介图11.2ALSA架构简介图21.3ALSA架构简介图31.4ALSA架构简介图41.5ALSA架构简介图51.6ALSA架构简介图

‘禹’你一起·2025-03-17 21:19

【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

从零开始学习鸿蒙系统

1.移动通讯技术的发展-1G时代：1980年摩托罗拉开发出了第一部手机，使用的就是1G的技术。只能进行语音通话。就是大哥大。

Ning.L·2025-03-17 21:18

嵌入式开发之STM32学习笔记day06

基于STM32F103C8T6的开发实践——从入门到精通011.引言STM32系列微控制器是STMicroelectronics推出的一款高性能、低功耗的32位微控制器，广泛应用于嵌入式系统中。

小程同学>o<·2025-03-17 21:18

## centos7搭建nfs高可用共享存储

名称IP地址客户端192.168.1.1服务端服务器1192.168.1.100服务端服务器2192.168.1.200实施步骤keepalived部署在192.168.1.100和192.168.1.200

weixin_45674361·2025-03-17 21:18

pytorch中的DataLoader

1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。它与Dataset类结合使用：Dataset：定义数据集的来源、结构以及如何获取单个数据样本。

朋也透william·2025-03-17 21:48

linux系统命令——权限

一、有哪些权限读（r）——对应数字4写（w）——对应数字2执行（x）——对应数字1二、权限及数字的对应4对应r--2对应-w-1对应--x5对应r-x6对应rw-7对应rwx三、文件的基本属性如图：①中如果是

why—空空·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

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案

模板系统设计方案，结合了交互界面优化与数据持久化方案，支持本地JSON存储和动态界面更新：一、系统架构设计数据存储层采用JSON文件实现数据持久化（data.json）数据结构示例：{"items":[{"id":1,

大霸王龙·2025-03-17 21:17

pytorch 天花板级别的知识点你可以不会用但是不能不知道

以下是PyTorch的高级知识点，详细且全面：1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义：使用半精度（FP16）和单精度（FP32）混合训练，减少内存占用并加速计算。

小赖同学啊·2025-03-17 21:17

【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

情感分析任务的概述

一、情感分析的概述1、什么是情感分析情感分析，也称为情感分类，是一种自然语言处理的任务，用于分析文本、语音或其他形式的数据中所包含的情感倾向。

阿你不是·2025-03-17 21:46

Pytorch Dataloader入门

PytorchDataloadercode：torch/utils/data/dataloader.py#L71PytorchDatasettutorial:tutorials/beginner/basics

gy-7·2025-03-17 21:16

泰克AFG1022这么强大的功能，你还没有了解么？

高精度输出：具有14位垂直分辨率，可提供高分辨率的波形输出，确保信号的精确度；频率分辨率达1μHz，能满足对不同频率信号的精确输出要求。多模式运行：支持连续模式、扫描模式、突发模式和调制模式。

思迈18086111968·2025-03-17 21:46

73_Go基础_1_43 方法继承

packagemainimport"fmt"//1.定义一个"父类"typePersonstruct{namestringageint}//2.定义一个"子类"typeStudentstruct{Person

芦苇King·2025-03-17 21:16

【数学基础】第十三课：参数估计

1.参数估计参数估计是统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。从估计形式看，可分为：点估计。区间估计。

x-jeff·2025-03-17 21:15

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数，用以解决多分类问题。

x-jeff·2025-03-17 21:15

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

1什么是混合检索目前，大模型RAG系统中普遍采用混合检索来提升检索

AIGC大模型吱屋猪·2025-03-17 21:45

versal架构简介：Sec I Introduction

1.SoCHardwareOverviewAMD的SoC（系统级芯片）具有广泛的功能，适用于需要可扩展处理能力、集成功能单元和可扩展可编程逻辑的高端应用，并且可以在正常系统操作期间动态配置和重新配置。

妮蔻mega·2025-03-17 21:14

基于多向量检索器的多模态RAG实现：用于表格、文本和图像

原文地址：Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型（图像、文本、表格）的无缝问答是RAG追求的目标之一

lichunericli·2025-03-17 21:44

redis有哪几种持久化方式

以下是它们的原理、优缺点以及如何选择的建议：1.RDB（RedisDatabase）原理：RDB是Redis的快照持久化方式。

杏花春雨江南·2025-03-17 21:44

Hystrix 实现限流\降级\熔断

1.添加依赖在pom.xml中添加Hystrix的依赖：xml复制com.netflix.hystrixhystrix-core1.5.18运行HTML2.创建Hystrix命令创建一个继承自HystrixCommand

杏花春雨江南·2025-03-17 21:44

基础架构系列篇-系统WIN10使用VS+CMAKE编译AWS-SDK-CPP

基础架构系列篇-系统WIN10使用VS+CMAKE编译AWS-SDK-CPP目录1.下载GIT(https://git-scm.com/downloads)，本地安装2.下载CMAKE(https://

dong-123456·2025-03-17 21:14

【.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

DIFFERENTIAL TRANSFORMER

差分Transformer摘要1引言2差分Transformer3实验4结论摘要Transformer倾向于将注意力过度分配到无关的上下文中。

UnknownBody·2025-03-17 21:44

学习Web3.0需要具备哪些基础知识？

学习Web3.0需要具备以下基础知识：一、计算机科学基础1.编程知识-了解至少一种编程语言，如Python、JavaScript等。这将有助于理解Web3.0应用程序的开发和智能合约的编写。

alankuo·2025-03-17 21:43

【versal】【petalinux】添加LED驱动

versal添加LED驱动`提示：本文使用外部kernel与uboot`一、LED1.1LED功能1.2LED节点1.3LED操作命令1.3.1点LED1.3.2关闭LED二、LED驱动2.1驱动文件2.2

qq2108462953·2025-03-17 21:13

音视频缓存数学模型

进入缓冲一次设消费者速率为v1，生产者为v2，视频长度为l，x为生产者至少距离消费者多远才能保证在播完视频前两者重合。实际上就是一个追及问题。

锋风Fengfeng·2025-03-17 21:13

深入理解C++编程：从内存管理到多态与算法实现

1.内存管理：内存泄露与检测什么是内存泄露？内存泄露是指程序在动态分配内存后，未能正确释放已不再

嵌入式Jerry·2025-03-17 21:43

深入解析音频编解码器（Audio CODEC）：硬件、接口与驱动开发

1.音频编解码器的基本概念CODEC（Coder-Decoder），即编解码器，是一种模数转换（ADC）和数模转换（DAC）的组合设备，用于处理音频信号

嵌入式Jerry·2025-03-17 21:42

Vue3+ts+router项目创建

1.安装Node.js和npm确保你已经安装了Node.js和npm。你可以通过以下命令检查是否已安装：node-vnpm-v如果没有安装，可以从Node.js官网下载并安装。

DaKangya·2025-03-17 21:42

外包工作：不只是赚钱，更是人生的加油站

一、自我提升的黄金期1.时间优势工作时间相对灵活可以自主安排学习计划有更多个人支配时间2.学习机会接触不同类型的项目了解各行各业的需求积累多样化的经验实践建议：制定学习计划每周固定学习时间设定明

心灵星图·2025-03-17 21:12

输入：0.5元/百万tokens（缓存命中）或2元（未命中）输出：8元/百万tokens

以下是对这句话的详细解释：1.关键术语解释Tokens：在自然语言处理（NLP）或数据处理领域，Token通常指文本的最小单位（如一个单词或一个字符）。在这里，Tokens是计费的单位。

杏花春雨江南·2025-03-17 20:12

【网络安全 | 漏洞挖掘】价值14981$的Google点击劫持漏洞

文章目录点击劫持前言漏洞1攻击场景漏洞2攻击场景漏洞3攻击场景漏洞4攻击场景漏洞5攻击场景漏洞6攻击场景点击劫持点击劫持是一种恶意的用户界面攻击技术，也被称为“UI覆盖攻击”或“透明劫持”。

秋说·2025-03-17 20:41

【sklearn 01】人工智能概述

一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。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，超过8层的神经网络模型就叫深度学习，深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果

@金色海岸·2025-03-17 20:41

【sklearn 07】sklearn工艺流程

01数据的获取02数据预处理03特征的提取04特征的选择05模型的训练06模型的评估07模型的优化