SXSSF流用户模型

手机租赁平台开发技术方案解析

这事儿可比租共享充电宝复杂多了——毕竟用户可能抱着价值万元的折叠屏手机连夜跑路（别笑，真有案例）。不过别慌，咱们的"技术武器库"里藏着三件法宝：区块链账本、AI风控雷达和支付宝生态对接器。
红点聊租赁·2025-03-19 05:03

全面解析手机租赁平台开发的关键要素与实施策略

只有深入了解用户需求和行业趋势，才能确保平台的成功。首先要考虑潜在用户，他们究竟对手机租赁有什么期望？是希望租金更便宜，还是更看重手机的款式和新旧程度？
红点聊租赁·2025-03-19 05:33

手机租赁系统开发核心技术解析

这玩意儿得同时搞定三件事：让用户像刷短视频一样流畅下单，让风控系统比小区门禁还难糊弄，还得让物流信息比外卖小哥的定位更透明。
红点租赁系统开发·2025-03-19 05:33

手机租赁系统开发全面解析与实现指南

内容概要手机租赁系统的设计理念是为了满足用户对便捷、灵活的手机使用需求。想象一下，谁还愿意花大价钱买一部手机呢？尤其是当新款手机频繁推出时，租赁似乎成了更受欢迎的选择。
红点租赁系统开发·2025-03-19 05:03

【AI大模型-提示词中的###和“““】

这对于大型语言模型（LLMs）尤为重要，因为它们需要处理大量的输入信息，并据此生成输出。结构化的提示词有助于模型更好地理解用户的意图，减少误解的可能性。
NeVeRMoRE_2024·2025-03-19 05:02

AGI大模型（5）：提示词工程

1什么是提示词工程（Prompt）所谓的提示词其实指的就是提供给模型的⼀个⽂本⽚段，⽤于指导模型⽣成特定的输出或回答。
不死鸟.亚历山大.狼崽子·2025-03-19 04:01

微软开源神器OmniParser V2.0 介绍

微软开源的OmniParserV2.0是一款基于纯视觉技术的GUI智能体解析工具，旨在将用户界面（UI）截图转换为结构化数据，从而实现对计算机屏幕上的可交互元素的高效识别和操控。
魔王阿卡纳兹·2025-03-19 04:30

Android Bootable Recovery 中的 `imgdiff.cpp` 文件解析

AndroidBootableRecovery中的imgdiff.cpp文件解析引言在Android系统中，Recovery模式是一个非常重要的组成部分，它允许用户在设备无法正常启动时进行系统修复、数据恢复
zhangjiaofa·2025-03-19 04:30

如何申请Manus邀请码？手把手教你获取开发者权限/产品试用资格

但许多用户反馈，部分高级功能或产品试用需通过**邀请码（InvitationCode）**申请。本文将从零开始，详解Manus邀请码的申请流程、填写技巧与避坑指南。一、什么是Manus邀请码？
小小鸭程序员·2025-03-19 04:29

工程化与框架系列（9）--前端监控体系

前端监控体系前端监控是现代Web应用不可或缺的组成部分，它帮助我们了解应用的运行状况、用户行为和潜在问题。本文将详细介绍如何构建一个完整的前端监控体系。
一进制ᅟᅠ        ‌‍‎‏ ·2025-03-19 04:25

工程化与框架系列（36）--前端监控告警实践

前端监控告警实践引言前端监控是保障应用质量和用户体验的重要手段。本文将深入探讨前端监控的实现方案，包括性能监控、错误监控、用户行为监控等方面，以及相应的告警机制。
一进制ᅟᅠ        ‌‍‎‏ ·2025-03-19 04:54

TCP/IP协议栈全解析：从分层模型到核心协议

本文将深入探讨TCP/IP的七层模型与五层架构、DNS与FTP等协议的工作原理，以及TCP的三次握手与四次挥手过程及其报文结构。
学习的时候·2025-03-19 03:49

芒格的“清晰思考“方法在量子计算商业模式设计中的应用

详细讲解了核心算法原理及操作步骤，结合数学模型和公式进行说明。通过项目实战案例
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-19 03:49

HP LoadRunner 12.02全面性能测试工具的功能与使用指南

它通过模拟成千上万的用户与应用程序交互，帮助识别性能瓶颈，确保系统能够承受预期的流量。
心灵宝贝·2025-03-19 03:48

企业信息化架构（业务架构、应用架构、数据架构、技术架构）方案PPT

这份文件是关于企业信息化架构的综合解决方案，涵盖了业务架构、应用架构、数据架构和技术架构四个核心部分，以及企业架构的概述、元模型、视图和管控。
数智化领地·2025-03-19 03:18

Django CSRF验证失败请求为什么会中断？

CSRF保护是Django中内置的一项关键特性，它的目的是为了防止恶意网站通过用户的浏览器向你的应用程序发送不法请求。
字节王德发·2025-03-19 03:47

为什么Django能有效防御CSRF攻击？

攻击者利用用户的身份信息，发送恶意请求，改变用户的属性或执行用户不想要的操作，这就会造成很大的损失。Django作为一个流行的Web框架，内置了一些机制来安全地防御这种攻击。
字节王德发·2025-03-19 03:46

Sublime Text 3 安装与配置指南

手动安装及配置插件安装以汉化包ChineseLocalizations为例项目地址:https://gitcode.com/Resource-Bundle-Collection/f8e42本仓库提供了一个详细的指南，帮助用户在
戴宣千Red·2025-03-19 03:46

Python与C ++开发匿名捐赠1对1管理APP

开发一款用于**匿名捐赠1对1管理**的App，结合Python和C++的优势，可以实现高效的后端数据处理、实时的捐赠监控以及用户友好的前端界面。
Geeker-2025·2025-03-19 03:45

Debezium系列之：使用Debezium采集oceanbase数据库

数据库二、安装OceanBase三、安装oblogproxy四、基于Docker的简单采集案例五、生产实际应用案例Debezium是一个开源的分布式平台，用于监控数据库变化和捕捉数据变动事件，并以事件流的形式导出到各种消费者
快乐骑行^_^·2025-03-19 03:14

系统应用权限设置跳转鸿蒙示例代码

介绍本示例基于设置应用实现引导用户跳转到系统设置页进行权限，通知的相关设置，包含以下两个场景。
·2025-03-19 03:21

自建智能算力中心 vs 第三方算力租赁：AI企业的算力博弈与最优解

从ChatGPT到DeepSeek，从自动驾驶到智能医疗，AI模型的训练和推理需求呈现指数级增长。在这场技术革命中，算力已成为企业竞争的“命脉”。
·2025-03-19 03:50

前后端的身份认证

在现代Web开发中，确保用户数据的安全性和隐私保护至关重要。身份认证是其中的核心环节之一，它用于验证用户的身份，并控制对资源的访问权限。
咖啡の猫·2025-03-19 03:14

数据库的基本概念

它允许用户方便地进行数据的添加
咖啡の猫·2025-03-19 03:43

127.HarmonyOS NEXT 数字滚动示例详解(二)：下拉刷新实现

HarmonyOSNEXT数字滚动示例详解(二)：下拉刷新实现效果演示1.下拉刷新概述下拉刷新功能通过Refresh组件实现，提供了良好的用户交互体验。
·2025-03-19 03:19

LangChain使用Prompt02

ChatPromptTemplate.from_messages([("system","你是一位专业的翻译，能够将{input_language}翻译成{output_language}，并且输出文本会根据用户要求的任何语言风格进行调整
科研小达人·2025-03-19 02:42

《A++ 敏捷开发》- 19 协作改进整个系统

“专注用户，从顾客的角度生产产品。”某次现场培训，我分享了丰田汽车故事后，请学员分组讨论，写出对工作最有帮助的3条。以上是某组的第一条，我请他们解释说明。
EdmondSung·2025-03-19 02:12

langchain多人对话

特点：仅有一条生效（如多次发送会覆盖之前的设定）不参与多轮对话的内容传递2.HumanMessage（用户消息）作用：表示真实用户在对话中的输入内容，是用户与模型交互的直接信息。
牛不才·2025-03-19 02:10

深度学习中的Channel，通道数是什么？

博客如何理解卷积神经网络中的通道（channel）_神经网络通道数-CSDN博客深度学习-卷积神经网络—卷积操作详细介绍_深度卷积的作用-CSDN博客正文：在跑深度学习代码的过程中，经常遇到的一个报错是：模型尺寸不匹配的问题
%KT%·2025-03-19 02:39

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

深度学习、模型架构、可拓展性、神经网络、机器学习1.背景介绍深度学习作为人工智能领域最前沿的技术之一，在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性的进展。
AI大模型应用之禅·2025-03-19 02:09

大模型工程师学习日记（五）：基于LangServe的AI服务架构深度解析

它利用声明式的方式定义数据模型和Python类型提示的强大功能来执行数据验证和序列化，使您的代码更可靠、更可读、更简洁且更易于调试。。它还可
MMMMMMMay Love Code·2025-03-19 02:09

yolo模型coco数据集详解

深度学习文章目录深度学习前言前言instances_train2017.json和instances_val2017.json文件均分为五大部分，这五部分对应的关键字分别为info、licenses、images、annotations、categories。{"info":info,"licenses":[license1,license2,license3,...],"images":[ima
工头阿乐·2025-03-19 02:38

AI问答-供应链管理：看懂 现金流量表、资产负债表、利润表、所有者权益变动表

一、现金流量表1.1、现金流量表的核心结构现金流量表分为3大板块，反映企业现金流入和流出的不同来源：经营活动现金流企业主业产生的现金，如销售商品、支付工资、税费等。
快雪时晴-初晴融雪·2025-03-19 02:37

react实现虚拟列表

在前端开发中，当一次性渲染大量数据时，直接渲染所有DOM节点，会造成渲染过慢，浏览器卡顿的现象，导致用户体验不佳，为了改善这种情况，提出使用虚拟列表的方式进行渲染。
束尘·2025-03-19 02:37

2025年毕设ssm校园二手电瓶车交易网站论文+源码

部分高校虽尝试通过论坛或社群进行交易，但存在用户身份难核实、
SSM毕设程序源码JAVA·2025-03-19 02:06

可用于判断高校是否为双一流，本科/专科等分析

源网站：http://college.gaokao.com/schlist/p1利用Python的lxml库进行html解析，源代码：importrequestsfromlxmlimportetreeimportpandasaspdimportcsv#请求URLurl='http://college.gaokao.com/schlist/p'#构建请求头headers={'User-Agent':
llzcxdb·2025-03-19 02:36

JavaScript基础-获取元素

无论是响应用户的输入、更新页面内容还是实现动画效果，首先都需要定位到相关的HTML元素。掌握不同的获取元素的方
難釋懷·2025-03-19 02:36

处理文本的原则

计算机预期支持的基本低级文本处理包括：使字符可见（包括连字、上下文形式等）渲染时断线（包括断字）修改外观，例如点大小、字距、下划线、倾斜和重量（轻，半，粗体等）确定“单词”和“句子”等单位在选择和突出显示文本等过程中与用户交互通过插入和删除接受键盘输入和编辑存储的文本比较操作中的文本
the only KIrsTEN·2025-03-19 01:05

机器学习之向量化

文章目录向量化是什么为什么要向量化提升计算效率简化代码与增强可读性适配模型需求怎么做向量化数据预处理特征提取特征选择向量构建机器学习与深度学习中向量化的区别数据特征提取方式机器学习深度学习模型结构与复杂度机器学习深度学习计算资源需求机器学习深度学习数据规模适应性机器学习深度学习向量化是什么向量化是把数据转化为向量形式进行表示与处理的过程
珠峰日记·2025-03-19 01:35

前端大文件上传（分片上传）与下载

、校验文件是否符合规范3、文件切片上传4、分片上传注意点5、大文件下载一、问题日常业务中难免出现前端需要向后端传输大型文件的情况，这时单次的请求不能满足传输大文件的需求，就需要用到分片上传业务需求为：用户可以上传小于
束尘·2025-03-19 01:34

从零精通机器学习：线性回归入门

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·2025-03-19 01:03

工作流

工作流谨以此文向从事工作流研究的前辈们致敬目录1工作流介绍12工作流类型12.1按工作流的性质分12.2按照重复性分12.3按照结构化程度分12.4按流程与数据表单的关系分12.5按应用类型分12.6按工作流模式分
weixin_34345753·2025-03-19 01:32

DeepSeek可以画图嘛？DeepSeek怎么画流程图，分享2025年最新版教程

它能借助DeepSeek大模型的智能能力，让你在PPT中一键生成精美流程图，不用反复折腾！一、流程图绘制的传统方法目前主流的流程图绘制方式主要有三种，第一种是手动绘制工具：比
wd209988·2025-03-19 01:01

[HelloCTF]PHPinclude-labs超详细WP-Level 2-data协议

$_GET['wrappers']):'';发现这里出现了data协议data://-数据流(RFC239
Haicaji·2025-03-19 01:00

大模型黑书阅读笔记--第一章

并且注意力也加到了cnn，rnn中，但没啥进展）憋来了工业化最先进的transformertransformer的核心概念可以理解为混合词元（token），rnn通过循环函数顺序分析次元，而transformer模型不是顺序分析
53年7月11天·2025-03-19 01:29

AI学习第二天--监督学习 半监督学习 无监督学习

UnsupervisedLearning）比喻：技术细节：形象例子：3.半监督学习（Semi-SupervisedLearning）比喻：技术细节：形象例子：4.三者的对比与选择表格总结：5.实际案例对比案例：电商平台用户分群
iisugar·2025-03-19 01:59

关于修改 Ollama 及其模型默认路径、迁移已安装的 Ollama 程序和模型以及重启 Ollama 的操作指南

以下是关于修改Ollama及其模型默认路径、迁移已安装的Ollama程序和模型以及重启Ollama的操作指南，以问答格式呈现，并将涉及命令操作的部分使用代码块按执行顺序和步骤形式展示：Q1：如何修改Ollama
星沉大海@T·2025-03-19 01:59

JavaScript 性能优化实战：优化 DOM 操作提升交互响应

DOM查询（一）使用更高效的查询方法（二）利用事件委托四、减少回流与重绘（一）批量修改样式（二）使用requestAnimationFrame在现代Web应用开发中，JavaScript与DOM（文档对象模型
deying0865423·2025-03-19 01:58

基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类（matlab代码）

目录1主要内容聚类中心选取步骤核方法2部分代码3程序结果4程序链接1主要内容程序复现文献《基于机器学习的短期电力负荷预测和负荷曲线聚类研究》第三章《基于改进ISODATA算法的负荷场景曲线聚类》模型，该方法不止适用于负荷聚类
电力程序小学童·2025-03-19 00:55

NLP高频面试题（四）——BN和LN的区别与联系，为什么attention要用LN

在深度学习模型中，Normalization是一种极为重要的技巧，BatchNormalization（BN）和LayerNormalization（LN）是其中最为常用的两种方法。
Chaos_Wang_·2025-03-19 00:24
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