AI与ML 第14页

Node.js系列（1）--架构设计指南

架构概述Node.js架构主要包括以下方面：事件驱动：基于事件循环的异步非阻塞架构模块系统：CommonJS和ES模块系统进程模型：单线程主进程与工作线程流处理：基于Stream的数据处理错误处理

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-17 23:31

C# 线程池 ThreadPool 的深入解析与应用

在多线程编程中，线程池（ThreadPool）是一种高效利用系统资源的方式。通过合理使用线程池，可以显著提高应用程序的性能和响应能力。本文将深入解析C#中的ThreadPool类，并展示如何在实际应用中有效地使用它。你是否曾经面临过创建过多线程导致系统资源耗尽的问题？C#提供的ThreadPool类可以帮助你优雅地管理线程，避免这些问题。本文将带你一步步深入了解ThreadPool并展示其在实际项

墨夶·2025-03-17 23:00

群体智能优化算法-旗鱼优化算法 (Sailfish Optimizer, SFO，含Matlab源代码）

摘要旗鱼优化算法（SailfishOptimizer,SFO）是一种模拟旗鱼（Sailfish）和沙丁鱼（Sardine）之间捕食关系的新型元启发式算法。

HR Zhou·2025-03-17 23:30

使用python反射，实现pytest读取yaml并发送请求

pytest+yamlyaml-feature:用户模块story:登录title:添加用户request:method:POSTurl:/system/user/listheaders:nullparams

南部余额·2025-03-17 23:00

C#—线程池详解

C#—线程池详解核心机制说明自动回收与重用线程池中的线程在完成任务后不会销毁，而是回到池中等待新任务。无需手动“重新启用”，线程池会自动调度可用线程处理新任务。

_Csharp·2025-03-17 23:00

利用github部署项目

启用GitHubPages：进入仓库的设置页面，在“Pages”部分选择要发布的分支（通常是main或master），然后保存更改。

浪裡遊·2025-03-17 23:59

机器学习Pandas_learn3

frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan

XW-ABAP·2025-03-17 23:29

MYSQL数据备份与恢复（mysqldump）

MySQL备份之mysqldump表级别备份还原格式：mysqldump[OPTIONS]database[tables]实例：把db_user数据库中的tb_student数据表进行备份备份：#mysqldumpdb_usertb_student>/tmp/sqlbak/tb_student.sql-p还原：#mysql数据库名称/tmp/sqlbak/db_itheima.sql-p还原：#m

一诚学编程·2025-03-17 23:29

Oracle-表空间/用户的创建与使用

--对象--需要create的都是对象已学的对象：表table--普通用户只能查询user开头的数据字典selecttablespace_namefromuser_tablespaces;--dba用户才能够查询selecttablespace_namefromdba_tablespaces;--创建表空间（需要管理员权限dba用户）--语法解释CREATETABLESPACEts_test--表

一诚学编程·2025-03-17 22:58

CSMA/CD协议原理与例题

CSMA/CD协议CSMA/CD（CarrierSenseMultipleAccess/collisiondetection，带有冲突检测的载波侦听多路存取）是IEEE802.3使用的一种媒体访问控制方法。从逻辑上可以划分为两大部分：数据链路层的媒体访问控制子层（MAC）和物理层。它严格对应于ISO开放系统互连模式的最低两层。LLC子层和MAC子层在一起完成OSI模式的数据链路层的功能。CSMA/

苏雨流丰·2025-03-17 22:57

测试工程师指南：基于需求文档构建本地安全知识库的完整实战

需求文档是测试工程师日常工作的核心工具，如何快速检索需求文档中的关键信息（文本、表格、图片等），并将其转化为可供AI查询的知识库，是提升工作效率的重要手段。

Python测试之道·2025-03-17 22:56

Linux losetup循环设备

好的，以下是命令的中文解释和使用步骤：命令解释：losetup-r/dev/loop0/system/app.bin：losetup是一个用于将文件与循环设备（loopdevice）关联的命令。

小米人er·2025-03-17 22:56

NET Markdown 解析神器--Markdig

这个库以其卓越的性能和丰富的功能集而著称，包括一个无需正则表达式的快速解析器和HTML渲染器，以及对垃圾回收压力的最小化。核心特性Markdig的一些显著特性包括：1.极速性能

dotNET跨平台·2025-03-17 22:56

大学生论文“AI味儿”渐浓？使用AI工具各高校“立规矩”了→央视新闻2025-02-26 18:39——大家觉得ai到底好不好——会不会像手机一样，也是一把双刃剑——大家要好好利用即可，不是猛兽！

大学生论文“AI味儿”渐浓？使用AI工具各高校“立规矩”了→央视新闻2025-02-2618:39——大家觉得ai到底好不好——会不会像手机一样，也是一把双刃剑——大家要好好利用即可，不是猛兽！

分享是一种传递，一种快乐·2025-03-17 22:55

【CSDN】java使用POI&EasyExcel操作文件学习笔记

文章目录1.Apachepoi参考CSDNurl:[CSDNPOI文档](https://blog.csdn.net/fgghhfg574/article/details/103343030)参考B站视频

骑鱼过海的猫123·2025-03-17 22:55

github 上拉取，修改，增加分支及提交

1.github中ssh配置1.1gitconfig--globaluser.name“你的名字”gitconfig--globaluser.email“你的邮箱”1.2生成id_rsa.pubssh-keygen-trsa-C

AI_央木·2025-03-17 22:54

【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南

目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展，开源大模型正逐步改变着技术生态。

海棠AI实验室·2025-03-17 22:54

JavaScript松散比较与严格比较

在JavaScript中，==（双等号）和===（三等号）都用于比较两个值，但它们的比较方式有显著区别。以下是它们的详细对比：1.==（双等号）名称:松散相等（LooseEquality）行为:在比较之前会尝试进行类型转换，将两个值转换为相同类型后再比较。示例:console.log(5=="5")

hzw0510·2025-03-17 22:24

Flexmark-Java: 高性能Markdown解析器全面指南

MarkdownJavaparserwithsourcelevelAST.CommonMark0.28,emulationof:pegdown,kramdown,markdown.pl,MultiMarkdown.WithHTMLtoMD

乌想炳Todd·2025-03-17 22:24

人工智能伦理与可持续发展

前言人工智能（AI）技术正在深刻地改变我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能医疗系统，从个性化推荐到自动化决策，AI的应用无处不在。然而，随着技术的快速发展，其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。

CarlowZJ·2025-03-17 22:53

JAVA中运算符要注意的地方

本文章主要突出其与C语言的区别1.增量运算符+=-=*=%=1.a+=1.0a+=1.0;a=(int)(a+1.0);这两个等价而不是单纯的等价于a=a+1.02.a=a++publicstaticvoidmain

优雅的落幕·2025-03-17 22:53

unity 判断当前设备是否是模拟器（安卓）

最近有个需求，需要判断当前设备是否是模拟器，网上查了一下，发现基本上都是使用特征字符串进行检索，类似这种：if(SystemInfo.deviceModel.Contains("Emulator")||

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

在生成式AI重塑数字世界的今天，API作为数据流动的“数字血管”，其安全性已成为企业生死存亡的关键。

数信云 DCloud·2025-03-17 22:51

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！

TRS收益互换平台，依托DeepSeek动态定价算法与多发行方实时比价引擎，将询价响应时间从3小时压缩至10分钟，助力盈立证券交易量飙升150%，彻底改写行业游戏规

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”？

令克软件TRS收益互换平台，依托DeepSeek动态定价算法与多发行方实时比价引擎，将询价响应时间从3小时压缩至10分钟，助力盈立证券交易量飙升150%，彻底改写行

Ashlee_code·2025-03-17 22:51

Markdig：强大的 .NET Markdown 解析器详解

而在.NET生态中，Markdig是一款非常强大的Markdown解析器，它不仅支持标准的Markdown语法，还提供了许多扩展功能，让开发者能够灵活地定制Markdown文本的解析与渲染。

江沉晚呤时·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

一、行业痛点：为什么传统交易系统正在被淘汰？2024年，证券行业guweng22346的技术竞争已从“功能完备”转向**“速度+智能”的极限博弈**。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。典型案例：某券商因系统延迟0.05秒，单日

Ashlee_code·2025-03-17 21:19

音频 Alsa、Framework及Android

Alsa：现在是linux下音频驱动的主要形式，与简单的oss兼容。o

‘禹’你一起·2025-03-17 21:19

JAVA随机生成六位验证码

使用java语言随机生成六位数的验证码在importjava.util.Random;publicclassRandomCodeGenerator{publicstaticvoidmain(String

Ning.L·2025-03-17 21:48

Linux如何查询文件及文件夹大小

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

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）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

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

Pytorch Dataloader入门

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

gy-7·2025-03-17 21:16

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

一个简单的日志类Logger

实现一个C++简单日志类，具备以下特性：日志文件命名采用文件名前缀加上日期的格式，方便管理与识别。对单个日志文件大小进行限制，当文件大小达到20MB时，自动开启新的日志文件。

qinfen123456·2025-03-17 21:15

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

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

基于多向量检索器的多模态RAG实现：用于表格、文本和图像

这些cookbooks还提出了一些将多模态LLM与多向量检索器配对以解锁图像上的RAG的想法。

lichunericli·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

AI如何创作音乐及其案例

AI创作音乐主要有以下几种方式：基于深度学习的生成模型深度神经网络：通过大量的音乐数据训练，让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。

alankuo·2025-03-17 21:44

AI时代如何引流

AI时代引流可以从以下几个方面着手：利用AI精准定位与个性化营销精准客户画像：借助AI整合多维度数据，涵盖客户的年龄、性别、地理位置、消费习惯、浏览历史等，深度挖掘后绘制精准的客户画像，明确潜在客户特征与需求

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

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员

Nifc666·2025-03-17 21:43

深入理解C++编程：从内存管理到多态与算法实现

本文将通过一系列经典问题，深入探讨C++的核心知识点，包括内存管理、多态（结合函数重载与覆盖）、多线程、TCP/IP模型、软链接与硬链接的区别，以及常见算法实现。

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

音频编解码器（AudioCODEC）是音频处理系统中的核心组件，负责模拟信号与数字信号的相互转换，广泛应用于智能音箱、嵌入式系统、消费电子产品等设备。

嵌入式Jerry·2025-03-17 21:42

PyTorch中，将`DataLoader`加载的数据高效传输到GPU

一、数据加载到GPU的核心步骤数据预处理与张量转换若原始数据为NumPy数组或Python列表，需先转换为PyTorch张量：X_tensor=torch.from_numpy(X).float()#转换为浮点张量

大霸王龙·2025-03-17 20:42

【sklearn 05】sklearn功能模块

sklearn功能模块分类：识别某个对象属于那个类别回归：预测与对象相关联的连续值属性聚类：将相似对象自动分组降维：减少要考虑的随机变量的数量模型选择：比较、验证、选择参数和模型预处理：特征提取和归一化

@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

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。

码农丁丁·2025-03-17 20:41

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