WEB和HTTP

C# 线程池 ThreadPool 的深入解析与应用

通过合理使用线程池，可以显著提高应用程序的性能和响应能力。本文将深入解析C#中的ThreadPool类，并展示如何在实际应用中有效地使用它。你是否曾经面临过创建过多线程导致系统资源耗尽的问题？
墨夶·2025-03-17 23:00

群体智能优化算法-旗鱼优化算法 (Sailfish Optimizer, SFO，含Matlab源代码）

摘要旗鱼优化算法（SailfishOptimizer,SFO）是一种模拟旗鱼（Sailfish）和沙丁鱼（Sardine）之间捕食关系的新型元启发式算法。
HR Zhou·2025-03-17 23:30

2021-06-04 VSC++：数组移位。

void数组移位(){//缘由https://ask.csdn.net/questions/7441793?
智者知已应修善业·2025-03-17 23:29

Harmony------应用程序框架

第三方库、配置文件等，每一个Module可以独立编译，实现特定的功能支持多设备：每个Module都会标注所支持的设备类型，可以根据需要组合Module类型ability类型的module：用于实现应用的功能和特性
小码狼·2025-03-17 23:29

C#原型模式：通过克隆对象来优化创建过程

它允许通过复制一个已有的对象来创建新的对象，从而避免了重复的创建成本和复杂的初始化过程。什么是原型模式？原型模式是一种创建型设计模式，它通过克隆一个现有的对象来生成新对象
江沉晚呤时·2025-03-17 22:28

CSMA/CD协议原理与例题

从逻辑上可以划分为两大部分：数据链路层的媒体访问控制子层（MAC）和物理层。它严格对应于ISO开放系统互连模式的最低两层。LLC子层和MAC子层在一起完成OSI模式的数据链路层的功能。CSMA/
苏雨流丰·2025-03-17 22:57

如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？

要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。
百态老人·2025-03-17 22:56

Python基础语法（二）：条件、循环与运算符

本篇Python基础语法（二）将深入讲解编程中至关重要的条件判断、循环结构和运算符，它们是实现复杂逻辑的基石。一、条件语句（if-elif-else）条件语句用于根据不同的条件执行不同的代码块。
算法工程师y·2025-03-17 22:26

matlab怎么将代码在gpu上运行,使用GPU加速MATLAB代码？

AccelerEyes于2012年12月宣布，它将与Mathworks在GPU代码上合作，并已停止使用MATLAB的产品Jacket：http://blog.accelereyes.com/blog/2012
如果有片海·2025-03-17 22:26

Linux losetup循环设备

好的，以下是命令的中文解释和使用步骤：命令解释：losetup-r/dev/loop0/system/app.bin：losetup是一个用于将文件与循环设备（loopdevice）关联的命令。
小米人er·2025-03-17 22:56

NET Markdown 解析神器--Markdig

这个库以其卓越的性能和丰富的功能集而著称，包括一个无需正则表达式的快速解析器和HTML渲染器，以及对垃圾回收压力的最小化。核心特性Markdig的一些显著特性包括：1.极速性能
dotNET跨平台·2025-03-17 22:56

Vue+EasyExcel来操作文件上传下载

比如：Apachepoi、JavaExcel（JXL）和阿里巴巴开源的Easye
☆夜幕星河℡·2025-03-17 22:25

【CSDN】java使用POI&EasyExcel操作文件学习笔记

文章目录1.Apachepoi参考CSDNurl:[CSDNPOI文档](https://blog.csdn.net/fgghhfg574/article/details/103343030)参考B站视频
骑鱼过海的猫123·2025-03-17 22:55

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 3.0功能- D3D12 增强型屏障（二）

增强型屏障接口使用显式SyncBefore和SyncAfter值作为逻辑位字段掩码。在执行屏障之前，屏障必须等待所有前面的命令SyncBefore范围完成。
程序员王马·2025-03-17 22:24

JavaScript松散比较与严格比较

在JavaScript中，==（双等号）和===（三等号）都用于比较两个值，但它们的比较方式有显著区别。以下是它们的详细对比：1.
hzw0510·2025-03-17 22:24

推荐文章：ASP.NET Core Markdown 支持

Westwind.AspNetCore.MarkdownAnASP.NETCoreMarkdownsupportlibrarythatprovidesMarkdownparsing,aMarkdownTagHelperandMarkdownPageHandlerMiddleware项目地址:https
汤萌妮Margaret·2025-03-17 22:24

Markdig：强大的.NET Markdown处理器

：强大的.NETMarkdown处理器markdigAfast,powerful,CommonMarkcompliant,extensibleMarkdownprocessorfor.NET项目地址:https
牧爱颖Kelvin·2025-03-17 22:23

推荐文章：GPU 基于顶点着色器的高效动画系统 for Unity.Entities

推荐文章：GPU基于顶点着色器的高效动画系统forUnity.Entities去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/1、项目介绍该项目是一个专为Unity.Entities设计的轻量级但极快的
劳治亮·2025-03-17 22:53

人工智能伦理与可持续发展

前言人工智能（AI）技术正在深刻地改变我们的生活和工作方式。从自动驾驶汽车到智能医疗系统，从个性化推荐到自动化决策，AI的应用无处不在。然而，随着技术的快速发展，其伦理和社会影响也引发了广泛的关注。
CarlowZJ·2025-03-17 22:53

【DeepSeek应用】本地部署deepseek模型后，如何在vscode中调用该模型进行代码撰写，检视和优化？

若已成功在本地部署了DeepSeek模型（例如通过vscode-llm、ollama或私有API服务），在VSCode中调用本地模型进行代码撰写、检视和优化的完整流程如下：1.准备工作：确认本地模型服务状态模型服务类型
AndrewHZ·2025-03-17 22:53

小米音频理解技术重大突破：7B模型借助DeepSeek-R1算法引领行业新篇章

MMAU评测基准包含10000条音频样本，涵盖语音、环境声和音乐等多种类型，难度极高。即便如此，该模型的表现已超越人类专家的82.2%识别准确率，展现出卓越的音频理解能力。
耶耶Norsea·2025-03-17 22:22

HarmonyOS实战开发：@ohos.arkui.UIContext （UIContext）

在Stage模型中，WindowStage/Window可以通过loadContent接口加载页面并创建UI的实例，并将页面内容渲染到关联的窗口中，所以UI实例和窗口是一一关联的。
蜀道衫QAQ·2025-03-17 22:50

Markdig：强大的 .NET Markdown 解析器详解

在现代开发中，Markdown已经成为了一种广泛使用的轻量级标记语言，特别是在文档、博客和内容管理系统中，Markdown为开发者提供了快速、简洁的格式化文本方式。
江沉晚呤时·2025-03-17 21:50

如何在 GitHub 上修改他人的分支

如果你是项目的协作者，可以直接修改分支；如果没有权限，则需要通过Fork和PullRequest（PR）的方式贡献代码。
vortex5·2025-03-17 21:49

音频 Alsa、Framework及Android

架构简介图31.4ALSA架构简介图41.5ALSA架构简介图51.6ALSA架构简介图61.8音频代码1Alsa、Framework及Android目前，linux系统常用的音频驱动有两种形式:alsa和oss
‘禹’你一起·2025-03-17 21:19

【python爬虫实战】——基于全国各城市快递网点的数据采集

‘>本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！二、项目目的和意义本项目的主要目的是通
小L工程师·2025-03-17 21:18

嵌入式开发之STM32学习笔记day06

STM32F103C8T6是其中非常受欢迎的一款，凭借其强大的性能、丰富的外设接口和低廉的价格，成为了开发者的首选之一。
小程同学>o<·2025-03-17 21:18

## centos7搭建nfs高可用共享存储

centos7搭建nfs双机热备的高可用共享存储本文通过使用keepalived＋nfs＋rsync，解决了主从服务器双向同步和客户端挂载失效的问题，实现了nfs文件系统双机热备。
weixin_45674361·2025-03-17 21:18

前端缓存接口数据

使用浏览器HTTP缓存（推荐，依赖后端支持）如果接口数据不会频繁变化，可以使用HTTP缓存策略（强缓存+协商缓存），减少不必要的请求。后端设置Cache-Control在接口响应头中，服务器可以
jjjjjjjjj¢·2025-03-17 21:18

pytorch中的DataLoader

它支持数据的批量加载、随机打乱、并行加载和迭代操作，是训练深度学习模型的关键组件之一。1.基本功能DataLoader的主要职责是从数据集中提取样本，并根据设置返回一个批次的数据。
朋也透william·2025-03-17 21:48

Linux如何查询文件及文件夹大小

查看当前目录下各文件、文件夹的大小，这个比较实用du-h-max-depth=1*查询当前目录总大小du-sh3.最大文件夹倒叙和正序du-s*|sort-rn从小到大按字节排序du-sh*sort-n
大数据侠客·2025-03-17 21:47

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案

基于Gradio实现的增删改查（CRUD）模板系统设计方案，结合了交互界面优化与数据持久化方案，支持本地JSON存储和动态界面更新：一、系统架构设计数据存储层采用JSON文件实现数据持久化（data.json
大霸王龙·2025-03-17 21:17

pyqt 上传文件或者文件夹打包压缩文件并添加密码并将密码和目标文件信息保存在json文件

一、完整代码实现importsysimportosimportjsonimportpyzipperfromdatetimeimportdatetimefromPyQt5.QtWidgetsimport(QApplication,QWidget,QVBoxLayout,QHBoxLayout,QPushButton,QLineEdit,QLabel,QFileDialog,QMessageBox,Q
大霸王龙·2025-03-17 21:17

pytorch 天花板级别的知识点 你可以不会用 但是不能不知道

以下是PyTorch的高级知识点，详细且全面：1.模型优化与加速1.1混合精度训练定义：使用半精度（FP16）和单精度（FP32）混合训练，减少内存占用并加速计算。
小赖同学啊·2025-03-17 21:17

【GPT入门】第20课 langchain的function calling 初步体验

functioncalling初步体验1.langchain的functioncalling非常简洁2.代码3.执行结果：1.langchain的functioncalling非常简洁在方法名说明方法用途和参数作用增加
*星星之火*·2025-03-17 21:46

泰克AFG1022这么强大的功能，你还没有了解么？

多模式运行：支持连续模式、扫描模式、突发模式和调制模式。连续模式可连续输出选定波形；扫描模式能在一定频率范围内进行扫描输出；突
思迈18086111968·2025-03-17 21:46

【数学基础】第十三课：参数估计

1.1.参数估计和假设检验参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分，它们都是利用样本对总体进行某种推断，但推断的角度不同。参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法，总体参数在估计前是未知的。
x-jeff·2025-03-17 21:15

【深度学习基础】第二十四课：softmax函数的导数

我们只需关注输出层即可，其余层和之前介绍的二分类模型一样，不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
x-jeff·2025-03-17 21:15

linux sed命令

linuxsed命令作为三剑客的一员，也是到了不得不写写总结的时候了，按惯例，先给出出处，首当齐冲wikihttps://zh.wikipedia.org/wiki/Sedsed（意为流编辑器，源自英语
weifexie·2025-03-17 21:15

versal架构简介：Sec I Introduction

1.SoCHardwareOverviewAMD的SoC（系统级芯片）具有广泛的功能，适用于需要可扩展处理能力、集成功能单元和可扩展可编程逻辑的高端应用，并且可以在正常系统操作期间动态配置和重新配置。
妮蔻mega·2025-03-17 21:14

基于多向量检索器的多模态RAG实现：用于表格、文本和图像

原文地址：Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型（图像、文本、表格）的无缝问答是RAG追求的目标之一。我们将发布threenewcookbooks，展示在包含混合内容类型的文档上使用RAG的多向量检索器。这些cookbooks还提出了一些将多模态LLM与多向量检索器配对以解锁图像上的RAG的想法。
lichunericli·2025-03-17 21:44

redis有哪几种持久化方式

Redis提供了两种持久化方式：RDB（RedisDatabase）和AOF（Append-OnlyFile）。它们各有优缺点，适用于不同的场景。
杏花春雨江南·2025-03-17 21:44

Hystrix 实现限流\降级\熔断

Hystrix是一个强大的库，用于处理分布式系统中的延迟和容错问题。它提供了限流、降级和熔断等功能。下面是一个完整的Java示例，展示如何使用Hystrix实现限流、降级和熔断。
杏花春雨江南·2025-03-17 21:44

基础架构系列篇-系统WIN10使用VS+CMAKE编译AWS-SDK-CPP

基础架构系列篇-系统WIN10使用VS+CMAKE编译AWS-SDK-CPP目录1.下载GIT(https://git-scm.com/downloads)，本地安装2.下载CMAKE(https://
dong-123456·2025-03-17 21:14

AI如何创作音乐及其案例

生成对抗网络（GAN）：包含生成器和判别器，生成器负责生成音乐样本，判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化，使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器（
alankuo·2025-03-17 21:44

AI时代如何引流

个性化内容创作：运用AI的自然语言处理功能，依据客户特点和需求生成个性化的营销内容，如广告文案、产品推荐等。以电商平台为例，可针对不同用户生成符合其喜好的商品推荐文案。
alankuo·2025-03-17 21:43

element-ui简介、安装和使用代码

它提供了丰富的组件，如按钮、表单、表格、菜单、对话框等，这些组件具有统一的视觉风格和交互设计，能够帮助开发者快速构建美观、易用的Web应用程序。
alankuo·2025-03-17 21:43

学习Web3.0需要具备哪些基础知识？

学习Web3.0需要具备以下基础知识：一、计算机科学基础1.编程知识-了解至少一种编程语言，如Python、JavaScript等。这将有助于理解Web3.0应用程序的开发和智能合约的编写。
alankuo·2025-03-17 21:43

LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南

LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。
Nifc666·2025-03-17 21:43

深入理解C++编程：从内存管理到多态与算法实现

C++是一门功能强大的编程语言，广泛应用于系统编程、游戏开发和高性能计算等领域。
嵌入式Jerry·2025-03-17 21:43
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