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centerm高拍仪
在nodejs中使用RabbitMQ(六)sharding消息分片
RabbitMQ的分片插件(rabbitmq_sharding)允许将消息分布到多个队列中,这在消息量很大或处理速度要求
高
的情况下非常有用。
konglong127
·
2025-02-17 03:26
nodejs
rabbitmq
分布式
深入理解Kafka—如何保证Exactly Once语义
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Kafka是一种
高
吞吐量、分布式、可分区、多副本的消息系统。它在使用上非常灵活,可以作为Pulsar、RabbitMQ的替代品。
AI天才研究院
·
2025-02-17 03:22
Python实战
自然语言处理
人工智能
语言模型
编程实践
开发语言
架构设计
【kafka系列】如何选择消息语义?
业务权衡维度At-Most-OnceAt-Least-OnceExactly-Once消息丢失风险高低无消息重复风险无
高
无网络开销最低(无重试)中等(可能重试)最高(事务+协调)适用场景可容忍丢失的实时数据流不允许丢失的日志采集金融交易
漫步者TZ
·
2025-02-17 02:49
kafka
kafka
分布式
数据库
大数据
英码科技携手昇腾打造“三位一体”智慧化工解决方案,使能化工产业管理更高效、智能
因此,化工园区的安全风险
高
、管理模式落后、应急能力弱等问题亟待解决。现阶段,是化工园区数字化转型、高质量发展的重要时期,全面推动化工园区智慧化升级,深化工业化与信息
英码科技
·
2025-02-17 00:34
边缘计算
科技
人工智能
大数据
《深入浅出多模态》 (五):多模态经典模型ALBEF
论文等成体系的学习资料,配有全面而有深度的专栏内容,包括不限于前沿论文解读、资料共享、行业最新动态以、实践教程、求职相关(简历撰写技巧、面经资料与心得)多方面综合学习平台,强烈推荐AI小白及AI爱好者学习,性价比非常
高
!
GoAI
·
2025-02-17 00:02
深入浅出多模态
多模态
大模型
LLM
深度学习
人工智能
Xsens惯性动捕技术优化人型机器人AI训练流程
惯性动捕技术是一种利用惯性传感器(如加速度计、陀螺
仪
等)捕捉人体运动数据的方法。相较于光学动捕技术,惯性动捕不受环境光线和空间限制,具有更高的便携性和灵活性。
宋13810279720
·
2025-02-16 23:29
动作捕捉
机器人
人工智能
应对高速芯片从相位噪声到时间抖动的挑战
本文介绍了如何利用AnaPico的APPH系列相位噪声分析
仪
将相位噪声转换为抖动的测试方案,以便轻松计算信噪比的下降幅度等影响。抖动
射频微波精密
·
2025-02-16 23:29
单片机
stm32
嵌入式硬件
linux 内核回调,Linux 内核通知链随笔【下】
话说,女神无论是在土豪或者屌丝那里都找不到归属感,冥冥之中天上掉下来一个王子(PS:又名
高
富帅),既可以满足女神的物质需求还可以满足女神的精神需求:点击(此处)折叠或打开/*GFS.c*/#include
iwbunny
·
2025-02-16 23:25
linux
内核回调
(萌新入门)如何从起步阶段开始学习STM32 ——2 我应该学习HAL库还是寄存器库?
高效:由于直接操作寄存器,代码执行效率
高
,资源占用少。灵活性:我们
charlie114514191
·
2025-02-16 22:22
粉丝请求
STM32学习笔记
单片机
嵌入式
STM32
HAL
库寄存器
【python学习】深度解析 Python 的 .env配置与最佳实践:温格
高
的环境变量配置之道
本文将以温格
高
(2023年环法冠军)的项目为例,详细介绍如何通过.env文件简化环境配置,并分享多环境管理、Docker集成等热门功能。我们还将覆盖一些小技巧和常见错误,帮助你避免开发中的踩坑。
NLP仙人
·
2025-02-16 21:16
python
python
学习
开发语言
人工智能
C++学习指南
由于其效率
高
、可移植性强等优点,广泛应用于系统开发、游戏编程、嵌入式系统等诸多领域。对于想要深入学习C++的人来说,需要全面掌握其语法、编程范式、数据结构、算法以及相关的开发工具等多方面的知识。
月眠老师
·
2025-02-16 21:44
c++
java
算法
简化版奇异值分解(SVD)方法详解
然而,对于大规模数据或
高
维矩阵,计算和存储的开销非常大,因此提出了多种简化版的SVD方法。这些简化版方法在保证解的精度的同时,能够显著减少计算量和内存占用。
DuHz
·
2025-02-16 21:36
数理统计学知识
机器学习
人工智能
算法
信息与通信
信号处理
解决Deepseek服务器繁忙的两种高效方案:本地部署与平替平台实测
方案一:本地化部署核心优势说白了就是模型部署在自己本地,只有自己一个人用了没人挤了,但是对电脑硬件要求
高
部署步骤详解环境准备系统要求:Linux/Windows10+(推荐Ubuntu20.04)硬件配置
小真—
·
2025-02-16 18:52
自然语言处理
ai
人工智能
STM32 是什么?同类产品有哪些
它专为高性能、低功耗的嵌入式应用设计,广泛应用于以下领域:工业控制(PLC、电机驱动)消费电子(智能家居、穿戴设备)物联网(传感器、通信模块)汽车电子(车载控制、CAN总线)医疗设备(便携式监测
仪
)。
天机️灵韵
·
2025-02-16 18:52
硬件设备
物联网
stm32
单片机
嵌入式硬件
AI —— 文字生成图片的逻辑
在NLP的成熟度如此
高
的情况下,对描述性文字进行逻辑上的重构并不是太麻烦的事情。豆包扩充文字(在一个宁静的日子里,师兄与师妹并辔而
鱼不知海
·
2025-02-16 18:16
AI写作
AI作画
【案例教程】无人机遥感图像拼接及处理
无人机遥感图像采集流程:无人机遥感监测介绍无人机航线规划设计无人机飞行软件操作无人机航
拍
一般过程无人机遥感图像拼接软件操作:Photoscan软件介绍软件基本操作与实践遥感图像拼接的一般流程遥感图像分组拼接与点云分类无人机遥感图像拼接典型案例
weixin_贾
·
2025-02-16 17:12
GIS无人机
遥感
无人机图像拼接
多光谱
Photoscan软件
SoC 架构设计全面详解:从基础到实战
高
集成度:将多个功能模块集成到单个芯片上,减少了PCB板空间,提高了可靠性。高性能低功耗:相比传统多个芯片组合的方式,SoC通过优化设计大幅降低功
嵌入式Jerry
·
2025-02-16 16:35
面试
架构
系统架构
AI编程
ai
学习
rustdesk远程桌面使用
的镜像服务端部署3.声明简介为什么使用rustdesk,因为向日葵,todesk,免费版本的有各种各样的坑,比如限制你的登录,需要你重新登录使用,画面模糊,限制你的流量网速等等,还不如自搭rustdesk,安全
高
且速度只取决于服务端的网速和线下设备的网速
m0_74823388
·
2025-02-16 14:19
面试
学习路线
阿里巴巴
java
TCP/UDP协议特性及TCP三次握手四次挥手详细过程
可靠的、全双工的、有错误检查的、有半关闭状态的、将数据打包成段、有排序确认机制、有数据恢复重传、流量控制、滑动窗口的传输协议2.UDP特性:工作在传输层、不面向连接的、不可靠的、有限的错误检查、传输性能
高
、
多谢我很好
·
2025-02-16 14:49
tcp/ip
udp
网络
“告别服务器:5步在AWS S3部署静态网站,费用低至每月4刀?
在数字化转型的浪潮中,静态网站凭借其速度快、安全性
高
、维护成本低的优势,成为企业官网、博客、产品展示页的首选。然而,传统的服务器托管方案不仅需要高昂的运维成本,还可能面临流量突增导致的宕机风险。
AWS官方合作商
·
2025-02-16 12:08
aws
云计算
云存储
静态网站
java
Android音频处理库,Android中的音频处理------SoundPool,MediaRecorder,MediaPlayer以及RingStone总结...
用Soundpool能够播一些短的反应速度要求
高
的声音,比方游戏中的爆破声,而Mediaplayer适合播放长点的。MediaRecorder主要用来录音。
weixin_39849888
·
2025-02-16 12:35
Android音频处理库
Vue学习笔记3
Vue学习笔记一、单页应用程序&路由介绍1、介绍单页应用程序:所有的功能都在一个页面上实现优点:按需更新性能
高
,开发效率
高
,用户体验好缺点:学习成本
高
,首屏加载慢,不利于SEO应用场景:系统类网站、内部网站
Jyywww121
·
2025-02-16 11:56
vue.js
学习
笔记
矢量网络分析
仪
测量相位的步骤
使用矢量网络分析
仪
测量相位的步骤通常包括以下几个方面:一、准备工作安装与连接:确保矢量网络分析
仪
已经正确安装,并连接到电脑。同时,安装最新的驱动程序和测量软件,保证仪器与电脑的通信正常。
network_tester
·
2025-02-16 10:50
矢量网络分析仪
测试工具
信息与通信
网络
负载均衡
压力测试
信号处理
网络协议
vue-plugin-hiprint (vue2
页面效果{{type}}自定义纸张宽X
高
(mm):x确定旋转纸张(宽高互换)清空纸张浏览器打印直接打印(需要连接客户端){{(scaleValue*100).toFixed(0)}}%默认样式自定义样式
_未知_开摆
·
2025-02-16 10:49
vue.js
javascript
ecmascript
hbase 刷新队列和文件描述符过高告警
1:刷新队列
高
是因为小文件比较多2:文件描述符
高
是因为打开的文件比较多处理方法:拟合并hbase文件,后面合并了再更新看看HBASE手动触发major_compact_刘本龙的专栏-CSDN博客_hbasemajor
battybaby
·
2025-02-16 06:18
hbase
数据库
database
AWS上基于高德API验证Amazon Redshift里国内地址数据正确性的设计方案
该方案通过无服务架构实现
高
可扩展性,结合分页查询和批量更新确保高效处理海量数据,同时通过密钥托管和错误重试机制保障安全性及可靠性。
weixin_30777913
·
2025-02-16 06:44
python
数据仓库
云计算
aws
多进程与多线程的理论及应用场景
指在同一个进程内同时运行多个线程,线程共享进程的内存空间和资源内存和资源多进程:每个进程都有独立的内存空间和资源进程之间的通信通过IPC机制,如管道、共享内存、消息队列等由于进程独立,进程资源的隔离性好,安全性
高
多线程线
敖光 SRE
·
2025-02-16 04:01
python
边界扫描测试(Boundary Scan Test)优缺点
高
覆盖率可覆盖传统测试难以触及的节点(如高密度BGA封装引脚)。无需物理探针通过JTAG接口即可访问内部节点,无需外部测试设备。自动化程度高支持
JTAG测试白头翁
·
2025-02-16 03:23
测试工具
测试覆盖率
硬件工程
嵌入式硬件
香港服务器里面说的CN2线路指的是什么?
这是中国电信专门为高质量网络传输设计的骨干网络,具有低延迟、
高
带宽的特点,主要用于国际通信、跨境数据传输等场景。
网硕互联的小客服
·
2025-02-16 03:51
服务器
云计算
运维
linux
windows
C++ 标准库常见容器
容器类型类型分类特点示例代码vector序列容器动态数组,支持随机访问,末尾操作效率
高
std::vectorv={1,2,3};v.push_back(4);deque序列容器双端队列,支持两端操作和随机访问
杰仔coding
·
2025-02-16 02:18
C++
c++
开发语言
高
流量Web服务器Kubernetes架构优化
一、基础设施层优化1.节点自动扩展策略#集群自动扩缩容配置(GKE示例)apiVersion:clusterautoscaler.kubernetes.io/v1beta2kind:AutoscalingPolicymetadata:name:web-cluster-policyspec:minNodeCount:5maxNodeCount:50scaleDown:utilizationThres
完颜振江
·
2025-02-15 21:08
前端
服务器
kubernetes
阿里云通用平衡增强型g6e服务器网络收发包能力PPS对照表详解
阿里云服务器通用平衡增强型g6e实例是阿里云新推出的第六代云服务器,最大网络收发包能力达到2400万PPS,g6e实例CPU内存比1:4适用于
高
网络包收发场景等应用场景,InstanceTypes分享阿里云
m0_60889071
·
2025-02-15 19:28
阿里云
服务器
外部中断源中断嵌套
外部中断源1设置为
高
优先级,外部中断源0设置为低优先级。执行外部中断源0的中断服务过程中,当外部中断源1发出中断请求,就会发生中断嵌套。
不忘不弃
·
2025-02-15 18:51
单片机
嵌入式硬件
c语言
《深度Q网络优化:突破
高
维连续状态空间的束缚》
但当面对
高
维连续状态空间时,DQN会出现训练不稳定、收敛速度慢等问题,严重限制了其应用范围。如何优化DQN以适应
高
维连续状态空间,成为当下研究的热点。
·
2025-02-15 18:22
人工智能深度学习
解决win10 cmd下运行python弹出windows应用商店
应用商店带来了Python3.7原因是这个环境变量“C:\Users\hongc\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps”的优先级比我们创建的python环境变量优先级
高
所以我们只需要删除这个环境变量即可但是为了不影响正常功能推荐将
一勺菠萝丶
·
2025-02-15 17:39
python
windows
开发语言
DQN的原理和代码实现
DQN结合了Q学习和深度学习,通过使用神经网络来近似Q值函数,解决了传统Q学习在
高
维状态空间中的问题。2.DQN的训练步骤2.1初始化环境:定义环境(例如,Atari游戏
SmallerFL
·
2025-02-15 15:23
NLP&机器学习
DQN
强化学习
深度学习
量化交易技术简介
以下是关键技术点:1.C++技术栈高频交易需要极致的性能优化,因此C++代码需要低延迟、
高
吞吐,通常采用以下技术:(1)高性能数据结构•Lock-free数据结构(无锁队列、环形缓冲区)•采用std::
0010000100
·
2025-02-15 13:13
linux
c++加载TensorRT调用深度学习模型方法
使用TensorRT来调用训练好的模型并输出结果是一个高效的推理过程,特别是在需要低延迟和
高
吞吐量的应用场景中。以下是一个基本的步骤指南,展示了如何在C++中使用TensorRT进行推理。
feibaoqq
·
2025-02-15 13:35
深度学习
深度学习
YOLO
Android原生的HighCPU使用率查杀机制
细节点:1.原生根据不同的后台运行时间,制定不同的查杀阈值,这点不错哈;2.如果对超级应用或核心应用有保活的定制需求,需要进行在原生的CPU
高
法迪
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2025-02-15 12:05
android
java
前端
功耗
RWKV Runner:让RNN-LLM模型触手可及
然而,尽管这些技术的潜力巨大,许多用户仍然面临着使用门槛
高
、配置复杂等问题。为了解决这一困境,RWKVRunner应运而生。它不仅提供了一个简便的接口,还让用户能够轻松地使用大语言模型。
步子哥
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2025-02-15 11:57
rnn
人工智能
深度学习
【ISO 14229-1:2023 UDS诊断全量测试用例清单系列:第七节】
车端域控测试工程师更新日期:2025-02-13关键词:UDS协议、0x34服务、数据下载、ISO14229-1:2023、ECU测试一、服务功能概述0x34服务(RequestDownload)用于初始化从诊断
仪
到
车端域控测试工程师
·
2025-02-15 11:24
ISO
14229-1:2023
UDS诊断测试用例全解析
测试用例
网络
汽车
学习
经验分享
测试工具
数智化的力量:柏强制药构建医药高质量发展的新引擎
然而,传统医药行业面临着研发周期长、生产成本
高
、市场竞争激烈等挑战,亟需通过数智化转型实现突破。因此柏强制药开始探索数智化转
唐天下文化
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2025-02-15 07:25
生活
使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理
使用CerebriumAI进行大规模语言模型的推理技术背景介绍在人工智能的领域中,模型推理的计算资源需求非常
高
。传统的CPU在处理大规模语言模型(LLM)时效率较低,GPU成为了首选。
qahaj
·
2025-02-15 07:54
语言模型
人工智能
自然语言处理
python
使用神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)自动化设计高效深度学习模型的技术详解
自动化设计高效深度学习模型的技术详解使用神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)自动化设计高效深度学习模型的技术详解使用神经架构搜索(NeuralArchitectureSearch,NAS)自动化设计
高
瑕疵
·
2025-02-15 06:17
热点资讯
Oracle数据管理
他是一种高效率、可靠性好适应
高
吞吐量的数据库解决方案;2、如何启动和登录Oracle数据库数据库一经打开就会消耗电脑的cpu和内存;数据库的启动关闭时日常的常规工作;必须启动的OracleService
代码不能跑我能跑
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2025-02-15 06:10
笔记
Oracle
数据库
oracle
plsql
Python知识点:基于Python技术,如何使用YOLO进行实时物体检测
YOLO(YouOnlyLookOnce)算法因其速度快、性能
高
而受到广泛关注。在本文中,我们将详细介绍如何使用Python和YOLO
超哥同学
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2025-02-15 05:36
Python系列
python
YOLO
开发语言
面试
编程
JAVA--集合
的特点Collection接口中的元素是可重复的但无序的;Lis集合元素是可重复的有序的,每一个元素都存在一个索引;ArryList集合对数组进行封装,是顺序结构;特点查询快,增删慢,线程不安全,效率
高
;
xiaoxiaobaozhu
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2025-02-15 05:32
java
开发语言
国产数据库有哪些?介绍下他们的名字、作者、成熟度、适用的应用场景、不足。
应用场景:政府、金融、电信、能源等对数据安全要求
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的行业。不足:生态相对较小,社区支持不如国际主流数据库。
陈老师还在写代码
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2025-02-15 04:29
SpringBoot100问
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mysql、redis和MongoDB三大数据库的优点和区别
在
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DreamCity07
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2025-02-15 04:58
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mysql
一文搞懂动态规划
动态规划的范围虽然确实是很广很难,但是从整个动态规划出现的频率来看,这几种基础的动态规划理解容易,学习起来压力不大,并且出现频率非常
高
。这几个常见的动态规划有:连续子数
程序员bigsai
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2025-02-15 04:28
数据结构与算法
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