MQ系列第5页

B站自研的第二代视频连麦系统（上）

导读本系列文章将从客户端、服务器以及音视频编码优化三个层面，介绍如何基于WebRTC构建视频连麦系统。希望通过这一系列的讲解，帮助开发者更全面地了解WebRTC的核心技术与实践应用。

哔哩哔哩技术·2025-03-08 05:25

Cortex-A15架构解析：它为什么这么强(转)

而在高端智能手机中则出现了一些新的变化，除了去年就已经崭露头角的高通Krait系列架构四核外，ARM正统的Cortex-A15也开始走上了四核手机的舞

weixin_34290000·2025-03-08 03:34

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3--非LLM技术方案

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL

汀、人工智能·2025-03-08 03:00

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD

汀、人工智能·2025-03-08 03:59

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析

汀、人工智能·2025-03-08 03:58

深度学习系列71：表格检测和识别

1.pdf处理如果是可编辑的pdf格式，那么可以直接用pdfplumber进行处理：importpdfplumberimportpandasaspdwithpdfplumber.open("中新科技：2015年年度报告摘要.PDF")aspdf:page=pdf.pages[1]#第一页的信息text=page.extract_text()print(text)table=page.extract

IE06·2025-03-08 02:23

rabbitmq 学习之 mirror queue cluster 搭建（26）

官网:https://www.rabbitmq.com/ha.html高可用（镜像）队列默认情况下，queues存放在RabbitMQ集群的单个节点之上。

xiaoliuliu2050·2025-03-08 02:15

关于SpringCloud整合RabbitMQ的应用详解（ack，限流，幂等）

安装RabbitMQ安装Eralng与RabbitMQ导包org.springframework.cloudspring-cloud-starter-stream-rabbit生产者配置关于spring.rabbitmq.template.mandatory

何须低眉·2025-03-08 02:43

k8s service type_RabbitMQ(k8s)-随手笔记

介绍基于Erlang开发消息队列(AMQP)在分布式系统中,有一些功能我们希望能够提高系统稳定性,比如说支付、订单功能,服务后移,长时间操作的功能,同步数据我们通过监听数据变化实现功能联动特点分布式各节点互相冗余元数据

weixin_39873325·2025-03-08 02:42

Spring Boot 消息队列（以RabbitMQ为例）

文章目录RabbitMQ简介与安装1.RabbitMQ简介2.RabbitMQ安装SpringBoot集成RabbitMQ1.创建SpringBoot项目2.配置RabbitMQ3.定义消息队列和交换机

珠峰日记·2025-03-08 01:06

python面向对象编程总结：从基础到进阶的 OOP 核心思想与设计技巧

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-07 23:49

工程化与框架系列（22）--前端性能优化（中）

前端性能优化（运行）引言运行时性能直接影响用户交互体验和应用流畅度。本文将深入探讨前端运行时性能优化的各种策略和技术，包括渲染优化、内存管理、计算优化等关键主题，帮助开发者构建高性能的Web应用。运行时性能概述运行时性能优化主要关注以下方面：渲染性能：减少重排重绘，优化动画效果内存管理：防止内存泄漏，优化内存使用计算优化：提升JavaScript执行效率事件处理：优化事件监听和响应异步操作：合理使

一进制ᅟᅠ ‌‍‎‏ ·2025-03-07 23:48

分分钟搞定分布式技术专题面试——Nginx+ZK+ActiveMQ+Kafka+RabbitMQ+MongoDB+Redis！

前些日子听很多朋友说面试跪在分布式，所以今天特地来总结一波分布式技术专题面试，限流、通讯、缓存：01分布式限流：Nginx+ZooKeeper1.1分布式限流之Nginx请解释一下什么是Nginx?请列举xNginx的一些特性。请列举xNginx和和Apache之间的不同点请解释xNginx如何处理PHTTP请求。在xNginx中，如何使用未定义的服务器名称来阻止处理请求?使用“反向代理服务器”请

独孤球球·2025-03-07 23:43

KVM常用操作命令示例

系列文章目录kvm创建虚拟机文章目录系列文章目录一、virsh常用命令二、快照命令1、创建快照2、查看快照列表3、删除快照4、还原快照5、查看KVM虚拟机当前使用的快照三、克隆命令1、完整克隆kytest02

少儿频道·2025-03-07 23:12

代码随想录算法训练营第四十八天|583. 两个字符串的删除操作，72. 编辑距离

系列文章目录代码随想录算法训练营第一天|数组理论基础，704.二分查找，27.移除元素代码随想录算法训练营第二天|977.有序数组的平方，209.长度最小的子数组，59.螺旋矩阵II代码随想录算法训练营第三天

丁希希哇·2025-03-07 23:11

算法系列之数据结构-二叉搜索树

二叉查找树（BinarySearchTree，简称BST）是一种常用的数据结构，它能够高效地进行查找、插入和删除操作。二叉查找树的特点是，对于树中的每个节点，其左子树中的所有节点都小于该节点，而右子树中的所有节点都大于该节点。本文将介绍如何使用Java实现二叉查找树，并实现常见的操作。二叉搜索树BST二叉搜索树的核心思想和二分查找类似，都是基于分治思想，利用了有序性,通过比较和分治，将问题规模减半

修己xj·2025-03-07 23:41

算法系列之数据结构-Huffman树

在数据压缩领域，Huffman编码是一种经典的无损压缩算法，而Huffman树则是实现这种编码的关键数据结构。它以其高效性和简洁性被广泛应用于各种场景，从文件压缩到通信协议，都离不开Huffman树的身影。本文将深入探讨Huffman树的原理、构建过程以及其Java如何实现Huffman树。Huffman树的构建步骤Huffman树（哈夫曼树）又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树，常用于

修己xj·2025-03-07 23:41

清北携手出品手册，颠覆你的知识边界

/pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e完整版Deepseek从入门到精通附最全链接：https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2清华大学Deepseek指南系列

2501_90766876·2025-03-07 21:30

清北出品DeepSeek手册，知识巅峰盛宴开启

/pan.quark.cn/s/df8ce3ea6f4e完整版Deepseek从入门到精通附最全链接：https://pan.quark.cn/s/7e851bca2dc2清华大学Deepseek指南系列

2501_90766946·2025-03-07 21:30

iOS安全和逆向系列教程第16篇：Frida入门与高级应用

iOS逆向工程专栏第16篇：Frida入门与高级应用前言欢迎来到iOS逆向工程专栏的第16篇文章！在上一篇中，我们探讨了Cycript这一强大的逆向分析工具。今天，我们将深入学习功能更为强大、更为灵活的动态插桩工具——Frida。Frida作为现代iOS逆向工程中最受欢迎的工具之一，其强大的跨平台能力和灵活的JavaScript引擎使得我们能够轻松地分析和修改iOS应用的运行时行为。无论是逆向分析

自学不成才·2025-03-07 20:18

iOS安全和逆向系列教程第17篇：探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术

iOS安全和逆向系列教程第17篇：探讨ARM64架构与Swift逆向分析技术前言欢迎来到iOS安全和逆向系列教程的第17篇。

自学不成才·2025-03-07 20:18

初识操作系统

1、常见的操作系统：目前常见的操作系统有Windows系列、Unix系列、Linux系列、OSX系列、Android系列、iOS系列、鸿蒙等。·Windows是常见的个人电脑

曳渔·2025-03-07 20:15

iOS安全和逆向系列教程第13篇：iOS动态分析基础

iOS逆向工程专栏第13篇：iOS动态分析基础引言在前面的文章中，我们详细探讨了iOS系统架构、逆向开发环境搭建、Mach-O文件格式分析，以及各种静态分析工具和技术。通过静态分析，我们可以了解应用的结构、类和方法定义，以及基本的控制流程。然而，静态分析也存在明显的局限性：我们无法观察应用的实际运行状态，难以分析加密算法的实现细节，也无法直接查看网络请求的完整内容。这就是为什么我们需要动态分析技术

自学不成才·2025-03-07 20:44

VMware Tools系列四：VMware Tools和open-vm-tools有何区别

-包含一系列驱动程序和服务，用于优化虚拟机的性能和用户体验。-提供的功能包括改进的图形性能、拖放文件、复制粘贴、自动调整屏幕分辨率、时间同步等。-通常在安装VMware虚拟机的操作系统后安装。

学堂在线·2025-03-07 20:44

阿里云CTO：通义稳居全球最强开源大模型，性能接近GPT-4o

基础模型升级，性能媲美GPT-4o，发布最强开源模型Qwen2.5系列，

首席数智官·2025-03-07 20:39

STM32入门教程：按键控制LED

STM32是一款非常强大的微控制器系列，具有广泛的应用领域。本教程将详细介绍如何使用STM32来使用按键控制LED灯的开关。

粉绿色的西瓜大大·2025-03-07 19:35

docker-compose部署mongodb 5.0.5集群

mongodb.keyroot@mongodb:/data#opensslrand-base64756>mongodb.keyu2aDJG+yz9uLwdWSavN/yh7noG0wfnTvOalKO5xNuTMQ85daIqkWnOh1YgKzbosrqTvU1Np2PU4QpLJIHtwU1XfHgvkCQRR7ox

inventecsh·2025-03-07 19:00

硅谷硬核Rasa课程、Rasa培训、Rasa面试系列之： Rasa 3.x Config

ModelConfiguration配置文件定义了模型根据用户输入进行预测的组件和策略。recipe键允许不同类型的配置和模型架构。目前，只支持“default.v1”。语言键和管道键指定模型用于进行NLU预测的组件。Policys键定义了模型用于预测下一个操作的策略。如果您不知道要选择哪些组件或策略，可以使用建议的配置功能，这将推荐合理的默认设置。SuggestedConfig您可以将管道或策略

StarSpaceNLP·2025-03-07 19:28

【Flink银行反欺诈系统设计方案】1.短时间内多次大额交易场景的flink与cep的实现

【flink应用系列】1.Flink银行反欺诈系统设计方案1.经典案例：短时间内多次大额交易1.1场景描述1.2风险判定逻辑2.使用Flink实现2.1实现思路2.2代码实现2.3使用Flink流处理3

*星星之火*·2025-03-07 18:20

基于51单片机的多路抢答器犯规可设置时间proteus仿真

97vwRuwHWA提取码：1234仿真图：芯片/模块的特点：AT89C52/AT89C51简介：AT89C52/AT89C51是一款经典的8位单片机，是意法半导体（STMicroelectronics）公司生产的一系列单片机之一

weixin_46018686·2025-03-07 17:12

Java List集合取交集的五种方式

在Java中，List集合是用于存储一系列对象的数据结构。当我们要获取两个List集合的交集时，有多种方法可以实现。下面将介绍几种常见的方式。

偏爱星雾缠绕15·2025-03-07 17:37

13载匠心独运，BI+AI启航新征程！

13周年之际，我们在麦粉社区举办了一系列精彩活动，包括奖项评选、话题互动及故事分享。参与活动即有机会赢取丰厚大礼包和

·2025-03-07 16:44

[QT基础系列]滑动条QSlider

滑动条QSliderQSlider是滑动条控件，滑动条可以在一个范围内拖动，并将其位置转换为整数QSlider继承自QAbstractSlider，它的绝大多数属性都是从QAbstractSlider继承而来的。值滑动条和值相关的属性包括：当前值、最大值、最小值//获取和设置当前值intvalue()const;voidsetValue(int

RevsInterstellar·2025-03-07 16:02

HTML：Web 开发的基石

其核心功能是通过一系列特定的标签（ta

烂蜻蜓·2025-03-07 16:27

探索智能边界：深度求索（DeepSeek）技术全景解析与实战指南

这家专注实现AGI的年轻企业，凭借其开源的DeepSeek-R1系列模型和行业解决方案，正在开发者社区掀起新的技术浪潮。

瘸·2025-03-07 13:43

AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省

AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省提示：本系列持续更新中文章目录AI学习预备知识-数据操作（5）内存节省前言内存节省总结前言随着开始人工智能的学习越来越多，那么再学习过程中，我们应该有一定的基础知识储备

羞涩的小吉他·2025-03-07 13:41

Android四大组件系列8 Broadcast广播机制（下）

概述广播(Broadcast)机制用于进程或线程间通信，广播分为广播发送和广播接收两个过程，其中广播接收者BroadcastReceiver是Android四大组件之一。BroadcastReceiver分为两类：静态广播接收者：通过AndroidManifest.xml的标签来声明的BroadcastReceiver动态广播接收者：通过AMS.registerReceiver()方式注册的Bro

Big Skipper·2025-03-07 13:38

[系统安全] 五十七.恶意软件分析 (9)利用MS Defender实现恶意样本家族批量标注（含学术探讨）

只是想更好地帮助初学者了解病毒逆向分析和系统安全，更加成体系且不破坏之前的系列。

Eastmount·2025-03-07 12:02

使用python Selenium实现智慧树界面化自动刷网课 chromehandless实现智慧树无界面化自动刷网课

我是通过使用selenium驱动真实的浏览器来实现1.自动点击播放2.自动切换到流畅画质（省流量）3.自动1.5倍速4.自动静音4.自动检查当前播放时间，结束后调到下一集由于是驱动真实的浏览器来实现一系列操作

我所向往的美好·2025-03-07 12:54

鸿蒙原生应用Q&A：应用上架系列-解锁应用上架难题!（一）

一图了解应用上架前期必要的资质准备工作，包括APP备案、审核，软著申请以及注意事项，以确保已完成开发测试的应用顺利上架。

·2025-03-07 11:01

【新人系列】Golang 入门（三）：条件循环

在这个Golang的新人系列专栏下，将会

Pandaconda 的测开之路·2025-03-07 10:06

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇...MobileNet 系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）

【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二）【北上广深杭大厂AI算法面试题】深度学习篇…MobileNet系列网络发展与高效性分析（附代码）（二

努力毕业的小土博^_^·2025-03-07 10:26

”天下第一神数“——紫微斗数的JAVA实现！紫微玄机速run~

钮钴禄·爱因斯晨·2025-03-07 10:25

小鹏汽车申请注册“P7 Ultra”商标或为P7车型升级版铺路

作为小鹏汽车主力车型，P7系列自2020年上市以来累计交付量已突破14万辆，2024年前4个月仍保持月均超2000辆销量。此次申请“Ultra”后缀商标，或延续其产品线升级策略——此前小

大湾区经济门户网·2025-03-07 10:22

大模型最新面试题系列：训练篇之模型监控与调试

1.训练过程中需要监控哪些关键指标？如何设置报警阈值？关键指标损失函数值：包括训练损失和验证损失，反映模型在训练和验证数据上的拟合程度。准确率：分类任务中的预测正确样本占总样本的比例，评估模型的预测能力。召回率和F1值：在二分类或多分类任务中，用于更全面地评估模型性能，特别是在正负样本不均衡的情况下。学习率：监控学习率的变化，确保其处于合适的范围，避免学习率过大导致模型不稳定或过小导致训练收敛过慢

人肉推土机·2025-03-07 10:21

深入理解Kettle：ETL工具的学习与实践

本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎，详细探讨其数据处理的各个步骤，包括数据的输入、转换、输出以及工作原理，提供了一系列的学习资源和实践操作指南，旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎

未知方程无解·2025-03-07 10:14

【AGI】DeepSeek开源周：The whale is making waves！

思维火花引言一、DeepSeek模型体系的技术演进1.通用语言模型：DeepSeek-V3系列2.推理优化模型：DeepSeek-R1系列3.多模态模型：Janus系列二、开源周三大工具库的技术解析1.

LeeZhao@·2025-03-07 09:10

【AGI】中国大模型扛把子：通义家族

阿里云推出的**通义千问（Qwen）**系列大模型，凭借其多层次的技术架构、多样化的模型生态及开源战略，已成为全球AI领域的重要标

LeeZhao@·2025-03-07 09:40

R语言机器学习系列-随机森林回归代码解读

回归问题指的是因变量或者被预测变量是连续性变量的情形，比如预测身高体重的具体数值是多少的情形。整个代码大致可以分为包、数据、模型、预测评估4个部分，接下来逐一解读。1、包部分，也就是加载各类包，包括随机森林包randomForest，数据相关包tidyverse、skimr、DataExplorer，模型评估包caret。2、数据部分，主要是读取数据，处理缺失值，转换变量类型。3、模型部分。为了对

Mrrunsen·2025-03-07 09:33

【面试题】MQ部分[2025/1/13 ~ 2025/1/19]

MQ部分[2025/1/13~2025/1/19]1.如何处理重复消息？2.如何保证消息的有序性？3.如何处理消息堆积？4.如何保证消息不丢失？5.

5faith·2025-03-07 08:00

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