RDB和AOF 第2页

vr中的计算机知识,VR技术基本常识

虚拟现实技术是仿真技术的一个重要方向是仿真技术与计算机图形学人机接口技术多媒体技术传感技术网络技术等多种技术的集合是一门富有挑战性的交叉技术前沿学科和研究领域。

淡庸·2025-03-21 11:31

react 技术栈请问该如何优化 DOM 大小

针对React应用中DOM大小过大的问题，以下是详细的优化方案和具体操作步骤，帮助你提升Lighthouse性能评分和用户体验：一、问题根源分析DOM大小过大（如超过1500个节点或深度超过32层）会导致

混血哲谈·2025-03-21 10:30

如何使用webpack预加载 CSS 中定义的资源和预加载 CSS 文件

以下是具体的实现方法和步骤：一、预加载CSS文件1.使用@vue/preload-webpack-plugin或手动注入Webpack默认不直接支持CSS文件的预加载，但可以通过插件或手动添加实现。

混血哲谈·2025-03-21 10:00

webpack的SplitChunksPlugin和在路由或组件级别进行拆分

请问下面内容中提到的SplitChunksPlugin和“在路由或组件级别进行拆分是一种更简单的方法，可用于延迟加载应用的不同部分”在前端项目中如何应用？

混血哲谈·2025-03-21 10:00

MarkDown 输出表格的方法

默认对齐在PC端网页显示为表格标题和内容都居

龙之叶·2025-03-21 10:29

基于AT89C52单片机的智能导盲杖报警设计

spm=1001.2014.3001.5503C+22部分参考设计如下：摘要超声波测距技术因其具有较强的指向性、低能耗、较长的传播距离等优点，已成为广泛应用于各类传感器技术和自动控制技术相结合的测距方案之一

七月小卖铺·2025-03-21 10:59

BallTree结构和答疑

好多关于balltree的博客,但都说的不清不楚,看得头大.先贴一张github上搜来的balltree的节点结构:lowest_leaf,highest_leaf不知道是什么.left_child,right_child好解释,左右节点.permutation,好像是存储什么东西的排序,不懂.ranges,存储半径.centers,存储圆心/球心.weights,权重?不懂.dims,维度,估计

蒸土豆的技术细节·2025-03-21 10:27

WinPcap编程——APR欺骗

1）利用WinPcap，分别向被欺骗主机和网关发送APR请求包，达到同时欺骗目标主机和网关的目的；2）所有目标主机和网关之间的数据都会被我们劫持，过滤两者之间的所有http交互数据包，并保存为文件。

4ct10n·2025-03-21 10:27

cherry-studio - 多模型支持的跨平台 AI 桌面助手

CherryHQ/cherry-studio更多AI开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI一款支持多种大语言模型服务的跨平台桌面客户端，兼容Windows、Linux和macOS

小众AI·2025-03-21 10:57

AnythingLLM - 任何文档资源内容转换为任何LLM

此应用程序允许您选择要使用的LLM或矢量数据库，并支持多用户管理和权限。

小众AI·2025-03-21 10:56

【Linux】Linux下调试器gdb的使用

作者主页：@安度因学习社区：StackFrame专栏链接：Linux文章目录一、前言二、铺垫三、指令集和使用1、指令集2、演示四、结语如果无聊的话，就来逛逛我的博客栈吧!

安度因·2025-03-21 10:26

YOLOv12优化：图像去噪 | AAAI2025 Transformer |一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，结合空间和通道自注意力层来增强网络能力

提出了一种基于Transformer的盲点网络（TBSN）架构，通过分析和重新设计Transformer运算符以满足盲点要求。

AI小怪兽·2025-03-21 10:56

ACI EP Learning Whitepaper 1. ACI EP组件

1.ACIEndpointACI网络架构的Endpoint表整合了传统MAC地址表和ARP表的功能。

m0_54931486·2025-03-21 10:56

JavaScript 中的性能优化：从基础到高级技巧

无论是页面加载速度、交互响应时间，还是内存占用，性能优化都能显著提升应用的流畅度和用户满意度。

lina_mua·2025-03-21 10:26

星型组网和路由器组网的区别

星型组网和路由器组网是两种不同的网络架构，它们都可以用于构建局域网（LAN）。

森焱森·2025-03-21 10:25

数智读书笔记系列021《大数据医疗》：探索医疗行业的智能变革

Allen_Lyb·2025-03-21 10:55

国家标准与行业标准：差异剖析与协同共进

其中，国家标准和行业标准扮演着极为重要的角色，它们既有紧密联系，又存在显著区别。深入了解二者差异，对企业生产、行业发展乃至国家经济运行意义深远。

德为先科技·2025-03-21 10:24

自学网络安全（黑客技术）2025年 —三个月学习计划

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包前言什么是网络安全网络安全可以基于攻击和防御视角来分类，我们经常听到的“红队”、“渗透测试”等就是研究攻击技术，而“蓝队”、“安全运营”、

csbDD·2025-03-21 10:24

支付宝MAU全解析：小程序生态的核心指标

支付宝作为中国领先的移动支付和生活服务平台，其月活跃用户数（MonthlyActiveUsers，简称MAU）是衡量平台活力和商业价值的关键指标。

ckx666666cky·2025-03-21 10:54

算法基础——蓝桥杯（python实现，实际上大多数用c++更明白易懂）（第一部分，共12个小题）

1.成绩统计问题描述:编写一个程序，建立一个字典，每个字典包含姓名、学号、英语成绩、数学成绩和C++成绩，并通过字典操作平均分最高的学生和平均分最低的学生并且输出。

New_Teen·2025-03-21 10:53

Ubunbu系统常用bash命令

在Ubuntu中，Bash是默认的命令行解释器，它提供了许多常用的命令和功能。以下是一些常见的Bash命令：whoami：打印操作系统用户的名称ls：列出当前目录中的文件和文件夹。

New_Teen·2025-03-21 10:23

CAN协议简介：从基础到高级应用

3.3错误处理机制四、帧结构详解4.1标准数据帧结构4.2扩展帧结构五、高级特性5.1CANFD协议增强5.2报文过滤机制六、同步与定时6.1位时间组成6.2同步规则七、开发实践要点结语引言在现代工业控制和汽车电子领域

New_Teen·2025-03-21 10:23

【AI大模型应用开发】RAG-Fusion框架：忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion

大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习C++进阶、OpenGL、WebGL知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。

同学小张·2025-03-21 10:22

Webpack4从入门到精通以及和webpack5对比_webpack现在用的是哪个版本

'css-loader',//less-loader：将less文件编译成css文件，需要下载less-loader和less'less-loader'],},{test:/\.css$/,//使用多个

2501_90253044·2025-03-21 10:51

图像识别技术与应用课后总结（20）

应用场景人像抠图：能精准分离人物和背景，用于图片编辑、影视制作等，比如去除照片背景换背景。医学组织提取：在医学影像（如CT、MRI图像）中分离出不同组织，辅助疾病诊断、手术规划等。

一元钱面包·2025-03-21 10:21

网络编程--服务器双客户端聊天

写一个服务器和客户端运行服务器和2个客户端，实现聊天功能客户端1和客户端2进行聊天，客户端1将聊天数据发送给服务器，服务器将聊天数据转发给客户端2要求：服务器使用select模型实现，客户端1使用poll

疾跑哥布林升级版·2025-03-21 10:51

2025年零基础入门学网络安全（详细），看这篇就够了

基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包一、自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员（以编程为基础的学习）再开始学习我在之前的回答中，我都一再强调不要以编程为基础再开始学习网络安全

网安大师兄·2025-03-21 10:50

30岁了，零基础想转行网安从头开始现实吗？

就是一套自学理论和方向，具体的需要配合网络黑白去学习。毕竟是有网络才会有黑白！有自学也有培训！

白帽子凯哥哥·2025-03-21 09:50

rag-给一篇几百页的pdf，如何从中找到关键信息并汇总出关系图

这些独立的表格or图数据，也要单独做embedding，以其中的title和行列title信息作embedding材料。也不能忘了传统搜索方法，基于搜索的、基于传统词频的、基于关键字的。。。

蒸土豆的技术细节·2025-03-21 09:20

Docker Compose 和 Kubernetes（K8s）对比

DockerCompose和Kubernetes（K8s）在某些方面有相似的功能，但它们的核心用途和适用场景不同。

孽小倩·2025-03-21 09:49

RK35XX(3568) Android WSL ubuntu22.04 编译环境配置

那不如试一试wsl吧，命令行操作，流程又快捷wsl简介：适用于Linux的Windows子系统可让开发人员按原样运行GNU/Linux环境-包括大多数命令行工具、实用工具和应用程序-且不会产生传统虚拟机或双启动设置开销

hmbbPdx_·2025-03-21 09:48

滑块式分拣优势

高速滑块式分拣机是一种智能物流输送设备，可引导和分拣中型货物、包袋、纸箱。与普通分拣机不同的是，双向滑块使货物能够在分拣机两侧卸下，提高了空间利用率，同时增大了设计灵活性。

骞途·2025-03-21 09:48

云原生大佬重生，记忆逐步复苏（九：systemd进程）

systemd的主要作用和功能-系统初始化：systemd是Linux系统的

子恒2005·2025-03-21 09:47

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

一、实验2-2，线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt

木尘152132·2025-03-21 09:17

移除元素（C语言）

题目：给你一个数组nums和一个值val，你需要原地移除所有数值等于val的元素。元素的顺序可能发生改变。然后返回nums中与val不同的元素的数量。

Charon424·2025-03-21 09:47

Virtual Machine Platform is not enabled. Enable it using the following PowerShell script (in an admi

DockerDesktop安装指南以及Windows下WSL2和Hyper-V相关问题追查-寂寞姜大虎-博客园(cnblogs.com)https://www.cnblogs.com/qfl-blog/

朋也透william·2025-03-21 09:16

【存储中间件】Redis核心技术与实战（六）：Redis的设计与实现（缓存淘汰算法、过期策略与惰性删除）

maxmemoryNoevictionvolatile-lruvolatile-ttlvolatile-randomallkeys-lruallkeys-randomLRU算法近似LRU算法LFU算法为什么Redis要缓存系统时间戳过期策略和惰性删除过期惰性删除

道友老李·2025-03-21 09:16

MyBatis 中的缓存机制

MyBatis中存在一级缓存和二级缓存，一级缓存和二级缓存是相互独立的，它们并不共享缓存数据。一级缓存默认开启；而二级缓存默认关闭，如果需要开启二级缓存，则需要手动配置进行开启。

JiaHao汤·2025-03-21 09:45

风控算法（一）——数据测试

下面的内容都是针对数据源测试的一些可能得问题：1、请描述你在开发和执行数据测试流程时的具体步骤。

月亮月亮要去太阳·2025-03-21 09:15

[C/C++][VsCode]使用VsCode在Linux上开发和Vscode在线调试

目录0.前言1.win10上搭建环境Linux环境2.编写makefile3.怎么在线调试结语0.前言在开发中，可以一边开发一边调试，这样可以大大的减少bug；但是正常来说一个大点的项目，是不太可能单步调试的，因为一般都是用make或者CMake，甚至安卓中的Android.bp来编译；因此检查调试程序，仅能通过编译后，烧录到目标板子上或者搭建好的环境上，根据Log信息来调试，这样确实有点麻烦，但

★Orange★·2025-03-21 09:45

LeetCode第98题_验证二叉搜索树

所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。难度中等问题链接https://leetcode.cn/problems/validate-binary-search-tree/示例示例1：输入：

@蓝莓果粒茶·2025-03-21 09:45

智见未来：多大模型协同的数据分析新范式

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着大语言模型（LLM）的快速发展，ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型在数据分析和洞察生成方面展现出巨大潜力。

一ge科研小菜菜·2025-03-21 09:15

12.1-12.7学习周报

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录摘要Abstract一、k-近邻法二、持续学习总结摘要本周主要学习了k邻近算法的原理和应用场景，了解了持续学习的有关概念和原理。

谢m鑫天天揍我·2025-03-21 09:14

并发爬虫实战：多线程高效抓取王者荣耀全英雄皮肤

一、场景与挑战在网络爬虫开发中，我们常常面临以下挑战：需要处理成百上千个页面的数据抓取目标服务器存在反爬机制和请求频率限制单线程模式下载效率低下，难以充分利用带宽本文以王者荣耀英雄皮肤下载为例（日访问量超过

YiFoEr_Liu·2025-03-21 09:43

基于BCLinux制作Apache HTTPD 2.4.63 的RPM安装包

本文大部分内容和之前差不多，但因为操作系统由CentOS7变成了BC-Linux，所以，有些内容就可以删减了。

IT布道·2025-03-21 09:43

无矩阵乘法LLM：效率与性能双突破

这种模型在内存使用和延迟方面表现优异，尤其在大规模模型上效率显著提升。例如，13B参数的模型仅需4.19GBGPU内存，延迟低至695.48ms，远优于传统模型。

XianxinMao·2025-03-21 08:42

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

标题：Adam-mini：深度学习内存效率新突破文章信息摘要：Adam-mini优化器在深度学习领域展现出突破性潜力，尤其在内存效率和计算性能上表现卓越。