SCP任务

HarmonyOS Next 企业级移动办公应用构建

第一章：应用场景与架构规划一、常见应用场景及要求任务管理在企业办公中，任务管理是核心场景之一。员工需要能够创建任务，详细描述任务
SameX-4869·2025-03-23 16:07

大数据技术实战---项目中遇到的问题及项目经验

此时要控制Yarn同时运行的任务数，和每个任务申请的最大内存。调整参数：yarn.scheduler.maximum-allocation-mb（单个任务可申请的最多物理内存
一个“不专业”的阿凡·2025-03-23 16:05

Agent、RAG、LangChain的概念及作用

Agent：概念：在人工智能中，Agent通常指的是能够执行任务或做出决策的实体，可以是简单的程序，也可以是复杂的系统，如自动化客服助手、推荐系统等，甚至可以是软件代理、机器人或虚拟助手等各种形式。
北极冰雨·2025-03-23 16:04

A800核心加速技术深度剖析

其核心突破在于将矩阵运算、并行任务分发与内存访问路径进行系统性重构，解决了传统架构中计算密度与能效失衡的行业痛点。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

AI模型技术演进与行业应用图谱

在应用层面，医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

H800能效架构实战解析

在架构设计中，异构资源调度算法通过实时分析任务特征与硬件状态，动态分配CPU、GPU及专用加速器资源，最大化硬件利用率；动态功耗模块则基于负载波动自适应调整供电策略，结合多级电压频率
智能计算研究中心·2025-03-23 15:56

DeepSeek多语言AI高效应用实践

内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下，DeepSeek系列模型凭借混合专家架构（MoE）与670亿参数规模，在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

算力网协同创新与多场景应用实践

技术方向应用场景关键指标异构计算架构工业检测任务延迟<10ms模型压缩算法医疗影像分析计算资
智能计算研究中心·2025-03-23 15:26

macOS Sequoia 15.0

经过重大更新的Safari浏览器带来了干扰控制，可让你在浏览网页的同时轻松完成各种任务。macOSSequoia还为“信息”带来了文字效果和表情符号点回，为“计算器”
小洋学长·2025-03-23 14:20

多模态大模型常见问题

Q-Former（BLIP2）：优点：Q-Former通过查询机制有效融合了视觉和语言特征，使得模型能够更好地处理视觉-语言任务，尤其是在多模态推理任务中表现优秀。
cv2016_DL·2025-03-23 12:06

Midscene.js自然语言驱动的网页自动化全指南

Midscene.js通过自然语言接口革新了这一领域，用户只需描述任务（如“点击登录按钮”或“提取产品价格”），AI即可自动执行，大幅降低技术门槛。
Hello.Reader·2025-03-23 12:34

大语言模型微调和大语言模型应用的区别？

关键要点微调大型语言模型（LLM）是调整预训练模型以适应特定任务或领域的过程，研究表明这能显著提升性能。大型语言模型应用是指将LLM用于实际问题解决或任务执行，如聊天机器人或文本生成。
AI Echoes·2025-03-23 11:30

Gradle 打包调试终极指南：全维度日志输出与问题定位

/gradlewassembleDebug#LIFECYCLE-默认级别（任务执行概览）./gradlewassembleDebug-i#INFO-显示任务输入/输出变化./gradlewass
有时很滑稽·2025-03-23 08:05

FreeRTOS从入门到实战精通指南（一）

FreeRTOS从入门到实战精通指南一、核心知识体系搭建1.FreeRTOS架构全景图硬件层FreeRTOS内核核心模块任务管理内存管理通信机制队列信号量事件组中断管理调度器二、关键概念深度解析1.抢占式调度
niuTaylor·2025-03-23 08:03

零基础上手Python数据分析 (7)：Python 面向对象编程初步

这种方式对于简单的任务已经足够，但当程序变得越来越复杂，代码量越来越大时，面向过程编程可能会显得力不从心，代码难以组织、复用和维护。代码复杂性带来的挑战：面向过程v
kakaZhui·2025-03-23 06:47

显卡（Graphics Processing Unit，GPU）架构详细解读

1.显卡架构的基本组成显卡架构可以分为以下几个主要部分：1.1GPU核心（计算单元）GPU核心是显卡的核心部分，负责执行图形渲染和计算任务。GPU核心通常由多个流处
m0_74824112·2025-03-23 06:44

Spring Boot中定时任务Cron表达式的终极指南

SpringBoot中定时任务Cron表达式的终极指南一、Cron表达式基础二、SpringBoot中定时任务的实现三、Cron表达式高级用法四、调试与验证技巧五、常见问题与解决方案六、最佳实践总结定时任务是后端开发中实现周期性业务逻辑的核心技术之一
智能编织者·2025-03-23 06:42

自然语言处理（5）—— 中文分词

由于中文缺乏类似英文的空格分隔，分词的准确性直接影响后续任务（如机器翻译、情感分析）的效果。因此，对中文进行分词就显得至关重要。中文分词（Chine
隐私无忧·2025-03-23 06:11

Python解决“特定数组的逆序拼接”问题

Python解决“特定数组的逆序拼接”问题问题描述测试样例解决思路代码问题描述小U得到了一个数字n，他的任务是构造一个特定数组。
啥都鼓捣的小yao·2025-03-23 05:05

如何使用JSON输出解析器解析语言模型的输出

技术背景介绍随着语言模型的普及，许多应用场景需要从自然语言处理任务中获取结构化的输出。
vaidfl·2025-03-23 04:25

企业磁盘管理实战：常见问题与高效解决方案

由于Swap分区不足，测试任务卡顿甚至中断，但物理内存无法临时扩容，需快速缓解内存压力。优化方案为测试环境临时创建Swap分区，平衡内存负载。
Gold Steps.·2025-03-23 04:54

JavaScript数组-遍历数组

本文将详细介绍几种常见的遍历数组的方法及其应用场景，帮助你选择最适合当前任务的方式。一、为什么需要遍历数组？
咖啡の猫·2025-03-23 04:23

BM25S 项目安装和配置指南

bm25sBM25Sisanultra-fastlexicalsearchlibrarythatimplementsBM25usingscipy项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bm/bm25s1.项目基础介绍和主要编程语言BM25S是一个快速实现BM25算法的开源项目，主要用于文本检索任务
陆汝涓Marissa·2025-03-23 04:53

使用LocalAI进行文本嵌入的实战指南

技术背景介绍文本嵌入是一种将文本片段转换为高维向量的技术，可以用于自然语言处理任务中的相似性计算、信息检索等应用。
bavDHAUO·2025-03-23 04:52

flink作业访问zk出现acl报错问题分析

#问题现象向yarn集群提交flink作业的时候会出现zkacl的异常经确认：1.zk相关acl密码没有更改过2.重新部署客户端配置后提交任务同样报错3.修改flink的zk目录，重启后可以正常运行任务
spring208208·2025-03-23 03:47

通用AI Agent的进化图谱：架构革新与安全可控的双重突破——以Manus为范本的启示

2025年3月，中国团队Monica推出的全球首款通用AIAgent——Manus，以“全链路自主执行”为核心，通过多签名系统架构和渐进式任务执行引擎，实现了从“生成建议”到“自主闭环交付任务”的范式跃迁
我也秃了·2025-03-23 03:44

人工智能 - 通用 AI Agent 之 LangManus、Manus、OpenManus 和 OWL 技术选型

核心能力：全流程自动化：从任务规划（如撰写报告）到执行（代码生成、表格制作）的端到端处理。智能纠错机制：基于沙箱环境的实时错误反思与调整（类似CodeAct技术）。
天机️灵韵·2025-03-23 02:38

MySQL 8.0新特性深度解析：窗口函数与JSON数据处理的10大技巧

MySQL8.0是一个数据库界的超级英雄，它带着一系列令人兴奋的新特性，比如窗口函数和JSON数据处理，来拯救我们的数据处理任务。1.1MySQL8.0的
墨瑾轩·2025-03-23 02:07

k8s学习笔记（3）--- kubernetes核心技术概念

Master5.Node6.Pod7.复制控制器（ReplicationController，RC）8.副本集（ReplicaSet，RS）9.部署(Deployment)10.服务（Service）11.任务
梦谜·2025-03-23 01:02

linux渲染农场大连教程,Deadline 渲染农场搭建记录

渲染农场的工作模式：多台机器组建集群进行渲染，比如：集群中有2台渲染机器A和B，服务器会同时分配给A和B任务，A渲染第一帧,B渲染第二帧，当A完成那么服务器会继续分配第三帧，同样B服务器完成以后服务器分配第四帧
温柔彭于晏·2025-03-23 01:58

P2P下载器项目

2.项目使用的技术Socket套接字编程（了解最基本线程池版本任务处理的tcp服务端程序）HTTP协议格式（了解最基本的http服务器中数
我的sun&shine·2025-03-23 01:28

Shell 脚本：自动化运维的利器

它允许用户将一系列的命令组合在一起，形成一个可执行的脚本文件，从而实现自动化任务，提高工作效率。无论是系统管理员进行服务器维护，还是开发者进行项目部署，Shell脚本都发挥着重要的作用。
Waitccy·2025-03-23 01:55

STM32八股【2】-----ARM架构

分为主栈指针(MSP)和进程栈指针(PSP)：系统中断处理和普通任务可以使用不同的
Invinciblenuonuo·2025-03-23 01:25

简单理解机器学习中top_k、top_p、temperature三个参数的作用

在机器学习中，top_k、top_p和temperature是用于控制生成模型（如语言模型）输出质量的参数，尤其在文本生成任务中常见。
无级程序员·2025-03-23 00:53

Python 应用部署云端实战指南 —— AWS、Google Cloud 与 Azure 全解析

无论是构建Web服务、API接口，还是自动化任务调度，云平台都能为我们提供高可靠性、弹性伸缩与简便管理的优势。
清水白石008·2025-03-22 23:48

《Python实战进阶》No28: 使用 Paramiko 实现远程服务器管理

Python的Paramiko模块是一个强大的工具，能够帮助我们实现自动化任务，如代码部署、批量命令执行和文件传输。本集将深入讲解Paramiko的核心功能，并通过实战案例展示如何高效管理远程服务器。
带娃的IT创业者·2025-03-22 23:43

CBNet--一种新的目标检测的复合骨干网体系结构

一、Introduction一般来说，在一个典型的基于CNN的目标检测器中，使用主干网络来提取检测对象的基本特征，该网络通常是为图像分类任务而设计的，并在ImageNet上预训练。
weixin_45963617·2025-03-22 22:43

OpenManus 架构的详细技术实现

例如，PlanningTool使用预定义的Prompt模板（如请将任务分解为可执
大势下的牛马·2025-03-22 22:12

蓝桥杯2024年第十五届省赛真题-魔法巡游（Python）

两位魔法使者的任务是
罄竹_·2025-03-22 21:37

想使用dify实现docx文档的自动生成？试了一圈，感觉还是根据python-docx更靠谱

最近笔者接到一个需要批量生成标准化需求文档的任务，尝试了目前热门的低代码工具Dify后，发现对于稍微复杂格式的文档生成需求（例如文本居中这么简单的需求），最终还是回归到基于python-docx库的解决方案
几道之旅·2025-03-22 21:37

MSE分类时梯度消失的问题详解和交叉熵损失的梯度推导

下面是MSE不适合分类任务的解释，包含梯度推导。以及交叉熵的梯度推导。
阿正的梦工坊·2025-03-22 21:34

Kaop打印项之OFD（国标版式文件）

OFD功能说明实现OFD文件的打印，详细参见属性列表属性列表属性名类型默认值说明nameString“”打印项的名称，在打印任务内应该唯一。
天蓝加点盐·2025-03-22 21:33

基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践

特点：多任务能力：可以完成文本生成、分类、翻译、问答等任务。上下文理解：能理解复杂的上下文信息。广泛适配性：适合科研、教育、行
weixin_贾·2025-03-22 20:59

未来已来，把握机会，从DBA到DBA²⓵不幸的DBA各有各的不幸

阿牛的同学大黄，同为DBA，虽未经历裁员风波，却因繁重的工作任务倍感压力，老板不但不肯再招人，还对他的表现颇有不满。新人小羊，则因在工作中频频犯错，被公司以低绩效为由辞退。
梁敬彬·2025-03-22 20:59

OpenAI Deep Research 要 200 美元/月？试试这 4 款免费开源平替！

OpenAI最近推出的DeepResearch便是一个典型代表，它能在几十分钟内完成原本需要人类数小时的多步骤研究任务。
surfirst·2025-03-22 20:29

一文说清楚什么是预训练（Pre-Training）、微调（Fine-Tuning），零基础小白建议收藏！！

前言预训练和微调是现代AI模型的核心技术，通过两者的结合，机器能够在处理复杂任务时表现得更为高效和精准。预训练为模型提供了广泛的语言能力，而微调则确保了模型能够根据特定任务进行细化和优化。
小城哇哇·2025-03-22 20:26

文章去除AI味的指令

你的任务是将AI生成的文章转化为更自然、更有人情味的文章,去除机械化和公式化的痕迹,增加文章的可读性和亲和力
wirepuller_king·2025-03-22 19:26

anythingLLM 使用教程

其设计理念注重通用性和可扩展性，能够适应多种领域和任务，无论是文本生成、智能问答，还是翻译、摘要提取等，都能展现出出色的性能。
惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目

这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。
惟贤箬溪·2025-03-22 19:24

纪念品分组

你的任务是写一个程序，找出所有分组方案中分组数最少的一种，输出最少的分组数目。输入描述输入文件名：gift.i
oziang20120318·2025-03-22 19:52
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