CA模型第46页

Solidity——什么是低级调用（low-level calls）和操作码的内联汇编

通常用于：精细控制合约行为（比如合约间通信、控制gas、避免fallback限制）编写高性能或底层逻辑的合约（例如代理合约、MEV、Gas优化等）我们逐一讲清楚：✅一、什么是低级调用（Low-levelcalls

·2025-07-08 10:33

Solidity——pure 不消耗gas的情况、call和sendTransaction区别

/pure:纯纯牛马functionaddPure(uint256_number)externalpurereturns(uint256new_number){new_number=_number+1;}不会消耗gas对吧。传的不是状态变量你的理解基本对了，但我们来更严谨、深入地回答这个问题。✅你这段pure函数代码：functionaddPure(uint256_number)externalp

穗余·2025-07-08 10:33

leetcode67.二进制求和

publicStringaddBinary(Stringa,Stringb){StringBuilderresult=newStringBuilder();inti=a.length()-1;intj=b.length()-1;intcarry

ゞ正在缓冲99%…·2025-07-08 10:02

数字平台的未来：区块链与域名创新的融合图景

一、传统域名体系的困境与区块链的破局之道传统域名系统（DNS）的集中化架构暴露出三大结构性矛盾：信任依赖风险：ICANN主导的层级管理导致单点故障隐患，2021年Fastly缓存服务器宕机

boyedu·2025-07-08 09:30

区块链重塑域名商业版图：技术革新、市场机遇与未来图景

去中心化根域名系统Handshake协议：通过UTXO模型与SHA3算法构建无需许可的域名注册体系，其HN

boyedu·2025-07-08 09:29

axios无感刷新token

html代码Document获取token测试刷新constgetToken=()=>{returnlocalStorage.getItem('token');}constsetToken=(token

·2025-07-08 09:55

LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型

LSA主题模型：基于奇异值分解的主题模型1.背景介绍主题模型是一种无监督的机器学习技术，用于发现大规模文本语料库中隐藏的语义结构。它能够自动识别文档集合中的主题，并根据这些主题对文档进行聚类和分类。

AI天才研究院·2025-07-08 09:23

云原生API Gateway：连接微服务的桥梁

通过详细阐述API网关的核心功能、技术架构、算法原理及数学模型，结合Kubernetes实战案例演示流量管理、安全防护、服务编排等核心能力。同时分析典型应用场景，推荐前

AI云原生与云计算技术学院·2025-07-08 09:53

筑牢 AIGC 安全防线：警惕提示词注入攻击

提示词注入攻击的基本知识提示词注入攻击是指攻击者通过精心设计和构造提示词，利用AIGC模型对输入文本的处理机制，干扰模型的正常运

CS创新实验室·2025-07-08 09:52

AI人工智能助力联邦学习通信效率优化的解决方案

驱动的联邦学习通信效率优化：从理论到实践的全面解决方案元数据框架标题AI驱动的联邦学习通信效率优化：从理论到实践的全面解决方案关键词联邦学习（FederatedLearning）、通信优化（CommunicationEfficiency

AI智能应用·2025-07-08 09:52

python中使用annotate时，报错误

TypeErrorTraceback(mostrecentcalllast)CellIn[58],line161159plt.xlabel("FPR")160plt.ylabel("TPR")-->161plt.annotate

·2025-07-08 09:51

通义WebSailor：开启网络智能体新时代

引言：WebSailor的横空出世在人工智能技术迅猛发展的当下，新的模型和智能体不断涌现，一次次刷新着人们对AI能力的认知。

云资源服务商·2025-07-08 09:51

Kubernetes & Argo CD 核心组件全面总结

ReplicaSet（货车调度员）功能：确保指定数量的Pod副本始终运行（自动修复故障）。场景：维护应用的高可用性（如保持3个Pod）。Argo

FksLiao·2025-07-08 09:21

大语言模型与增强现实：空间计算时代的AI原生应用

大语言模型与增强现实：空间计算时代的AI原生应用关键词：大语言模型（LLM）、增强现实（AR）、空间计算、AI原生应用、多模态交互、具身智能、虚实融合摘要：当“能对话的AI大脑”（大语言模型）遇到“能叠加虚拟世界的魔法眼镜

Agentic AI人工智能与大数据·2025-07-08 09:50

AI人工智能领域，Stable Diffusion掀起的技术风暴

AI人工智能领域，StableDiffusion掀起的技术风暴关键词：AI人工智能、StableDiffusion、技术风暴、图像生成、扩散模型摘要：本文深入探讨了AI人工智能领域中StableDiffusion

AI大模型应用工坊·2025-07-08 09:20

AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显

AI人工智能浪潮中，GPT的技术优势凸显关键词：人工智能、GPT、自然语言处理、深度学习、Transformer、大语言模型、技术优势摘要：本文深入探讨了在人工智能浪潮中GPT(GenerativePre-trainedTransformer

AI学长带你学AI·2025-07-08 09:50

AIGC 领域 AI 写作如何实现智能内容推荐

探讨了相关数学模型和公式，通过具

SuperAGI2025·2025-07-08 08:50

Linux 命令使用笔记【zcat】

zcat命令zcat命令用于不真正解压缩文件，就能显示压缩包中文件的内容的场合。语法zcat(选项)(参数)选项-S：指定gzip格式的压缩包的后缀。

fzip·2025-07-08 08:19

修改/proc/pid/limits的max open files值

如2965进程的Maxopenfiles[root@utilshkwxadmin]#cat/proc/2965/limitsLimitSoftLimitHardLimitUnitsMaxcputimeunlimitedunlimitedsecondsMaxfilesizeunlimitedunlimitedbytesMaxdatasizeunlimitedunlimitedbytesMaxstac

·2025-07-08 08:18

Kimi 大模型支持 Tool Calling 功能，并入驻字节「扣子Coze」开发平台！

Kimi大模型API支持ToolCalling功能Kimi大模型学会「使用工具」了，API已支持ToolCalling功能。

铃灵狗·2025-07-08 08:48

【Arduino 动手做】由操纵杆控制的 SCARA 机械臂

《Arduino手册（思路与案例）》栏目介绍：在电子制作与智能控制的应用领域，本栏目涵盖了丰富的内容，包括但不限于以下主题：ArduinoBLDC、ArduinoCNC、ArduinoE-Ink、ArduinoESP32SPP、ArduinoFreeRTOS、ArduinoFOC、ArduinoGRBL、ArduinoHTTP、ArduinoHUB75、ArduinoIoTCloud、Arduin

驴友花雕·2025-07-08 08:17

max open files mysql_MySQL性能优化之open_files_limit，table_open_cache和max_connections配置关系...

MySQL的变量open_files_limit，table_open_cache和max_connections是相互关联的。

Moriarty K·2025-07-08 08:46

Spring AI深度解析（7/50）：Tool Calling 工具调用解析

SpringAI深度解析（7/50）：ToolCalling工具调用解析一、工具调用的本质突破传统大模型存在两大核心限制：知识时效性与动作执行能力。

Spring AI学习·2025-07-08 08:15

PyTorch深度学习优化实战：从理论到实践的现代化技能指南

引言：现代PyTorch开发的核心思维在深度学习技术日新月异的今天，掌握PyTorch不仅仅意味着能够搭建和训练神经网络，更重要的是理解如何高效地利用现代硬件资源、优化模型性能并构建可扩展的AI系统。

智算菩萨·2025-07-08 08:15

大语言模型的具身化——LLM-based Agents实战

1.概述1.1Agent是什么长期以来，研究者们一直在追求与人类相当、乃至超越人类水平的通用人工智能（ArtificialGeneralIntelligence，AGI）。早在1950年代，AlanTuring就将「智能」的概念扩展到了人工实体，并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体通常被称为——代理（Agent）。「代理」这一概念起源于哲学，描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体

apollowin123·2025-07-08 08:14

Python实现MCP Server的完整Demo

logging.basicConfig(level=logging.INFO)logger=logging.getLogger(__name__)mcp=FastMCP("DemoServer")@mcp.tool()asyncdefcalculate

CATTLECODE·2025-07-08 08:05

Boltz-2：革命性生物分子模型，加速药物发现的新引擎

如今，Boltz-2的诞生打破了这一瓶颈——这是首个开源的深度学习模型，其结合强度预测准确度接近FEP方法，却将速度提升了1000倍，成为药物早期筛选的“加速器”。

花生糖@·2025-07-08 07:42

node.js module.exports

module.exports={myapp:{myweb:"http://localhost:8080"}};这表示你导出了一个对象，对象里面有一个字段myapp，它又包含一个字段myweb。

孤独的程序员dis1500·2025-07-08 07:41

10.5 实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程：批量生成数据稳定性秘籍

实战ChatGLM3私有数据微调之提示工程：批量生成数据稳定性秘籍在当今人工智能蓬勃发展的时代，大语言模型（LLMs）如ChatGLM3的出现，为自然语言处理领域带来了革命性的变化。

少林码僧·2025-07-08 07:37

语言大模型综述

Paper:ASurveyofLargelanguageModels目录Paper:ASurveyofLargelanguageModels综述概要LLM关键技术规模定律（ScalingLaws）预训练与微调对齐调优

·2025-07-08 07:37

【机器学习笔记 Ⅱ】9 模型评估

评估机器学习模型是确保其在实际应用中有效性和可靠性的关键步骤。

巴伦是只猫·2025-07-08 07:07

【机器学习笔记 Ⅱ】7 多类分类

1.多类分类（Multi-classClassification）定义多类分类是指目标变量（标签）有超过两个类别的分类任务。例如：手写数字识别：10个类别（0~9）。图像分类：区分猫、狗、鸟等。

巴伦是只猫·2025-07-08 07:06

【论文复现】利用生成式AI进行选股和分配权重

论文探讨了生成式AI模型（如ChatGPT）在投资组合选择中的应用潜力。由于生成式AI模型可能产生幻觉，因此需要谨慎验证和验证其输出。

代码能跑就行管它可读性·2025-07-08 07:36

NXP imx8mp android11.0 1920x1080 lvds调试

lvds基本调试流程：nxp屏显参数是在c文件进行配置+++b/vendor/nxp-opensource/kernel_imx/arch/arm64/boot/dts/freescale/imx8mp-evk.dts

luuu99·2025-07-08 07:36

Day08-Flask 或 Django 简介：构建 Web 应用程序

理解这些框架对于将AI模型集成到Web应

清幽竹客·2025-07-08 07:06

一个小时快速部署大模型，附大模型书：ChatGLM3大模型本地化部署、应用开发与微调!

这个教程有以下几部分构成：硬件配置概念介绍实操测试结果1.硬件配置本文使用的方法配置要求低，没有gpu也可以正常使用(就是有点慢)，不管是windows还是linux，都可以无障碍使用大模型，有脚就行，

LLM教程·2025-07-08 07:05

10.6 ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%

ChatGLM3私有数据微调实战：24小时打造高精度模型，显存直降60%1.实战构造私有的微调数据集在微调大模型时，数据质量直接决定模型效果。本节将手把手教你如何构建高质量的私有微调数据集。

少林码僧·2025-07-08 06:34

大语言模型（LLM）课程学习（Curriculum Learning）、数据课程（data curriculum）指南：从原理到实践

在人工智能的浪潮之巅，我们总会惊叹于GPT-4、Llama3.1、Qwen2.5这些顶尖大语言模型（LLM）所展现出的惊人能力。它们似乎无所不知，能写诗、能编程、能进行复杂的逻辑推理。

·2025-07-08 06:34

qiankun 微前端框架子应用间通信方法详解

以下是全面的通信方法总结：1.基于props的通信（主应用与子应用）主应用向子应用传递数据：//主应用注册子应用时传递数据registerMicroApps([{name:'subApp',entry:'//localhost

啃火龙果的兔子·2025-07-08 06:04

解决更新python版本后，虚拟环境不可用的问题

因此博主手动提升了当前虚拟环境的版本：condainstallpython=3.10结果应用该虚拟环境时，始终报如下错误：(TrainControlNet)F:\XYX\Documents\SpongeCakeInverse

Superstarimage·2025-07-08 06:02

PPT处理控件Aspose.Slides教程：在 PowerPoint 文件中创建 3D 形状

通过使用Aspose.SlidesforJava，开发人员可以轻松地将3D模型渲染集成到他们的应用程序中。该库以其灵活性和高级自定义选项而闻名，使其成为在PowerPoint中创建3D形状的理想选择。

CodeCraft Studio·2025-07-08 06:32

量子计算+AI芯片：光子计算如何重构神经网络硬件生态

点击跳转到网站量子计算+AI芯片：光子计算如何重构神经网络硬件生态——2025年超异构计算架构下的万亿参数模型训练革命产业拐点：英伟达BlackwellUltra发布光互连版GPU，IBM量子处理器突破

·2025-07-08 06:59

3dmax一键烘焙很多张贴图合并成一张贴图插件支持fbx/obj/blender多材质模型合并为一张贴图

3dmax一键烘焙很多张贴图合并成一张贴图插件支持fbx/obj/blender多材质模型合并为一张贴图3dmax一键烘焙很多张贴图合并成一张贴图插件支持fbx/obj/blender多材质模型合并为一张贴图

在下胡三汉·2025-07-08 06:29

【机器学习笔记 Ⅱ】4 神经网络中的推理

以下是其实现原理和代码示例的完整解析：1.推理的核心步骤加载训练好的模型参数（权重和偏置）。前向传播：输入数据逐层计算，得到输出。后处理：根据任务类型解析输出（如分类取概率最大值，回归直接输出）。

·2025-07-08 06:29

OpenCV 人脸分析------面部关键点检测类cv::face::FacemarkLBF

操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述使用LocalBinaryFeatures(LBF)算法进行面部关键点检测

村北头的码农·2025-07-08 06:59

蓝桥杯2023国赛-01游戏

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weixin_66009678·2025-07-08 06:58

The current PyTorch install supports CUDA capabilities sm_37 sm_50 sm_60 sm_70.

出现如下报错：NVIDIAGeForceRTX3090withCUDAcapabilitysm_86isnotcompatiblewiththecurrentPyTorchinstallation.ThecurrentPyTorchinstallsupportsCUDAcapabilitiessm