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2025 年最值得收听的 AI 播客推荐！助你轻松掌握人工智能前沿动态！

有时候，你需要给大脑一个喘息的机会，同时依然能获取有价值的信息。而收听AI相关的播客，就是一个轻松高效的方式。以下是2025年你必须关注的AI播客！1.Th

真智AI·2025-03-14 19:15

HiPixel开源AI驱动的图像超分辨率的原生macOS 应用程序，使用 SwiftUI 构建并利用 Upscayl 强大的 AI 模型

一、软件介绍文末提供程序和源码下载HiPixel是一个开源程序基于SwiftUI构建的macOS原生应用程序，用于AI驱动的图像超分辨率，并利用Upscayl的强大AI模型。

2301_78755287·2025-03-14 19:43

人工智能概念

机器学习、深度学习、大模型机器学习提供框架，使得系统可以从数据中学习算法：线性回归、逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林、K近邻算法深度学习是实现这一目标的工具，模仿人脑，使用多层神经网络进行学习算法

zhangpeng455547940·2025-03-14 19:13

[CRMEB知识付费系统]移动端课程列表一级分类模式实现

发现默认是二级分类模式，但需求需要一级直接展示内容所以只能重构一下了,重构只改动了前端，非必要不去改动后端，会很麻烦.....目录写在前面实施准备代码结构与功能说明1.页面结构2.数据与状态管理3.核心方法解析3.1获取一级分类

道法自然|~·2025-03-14 19:12

为什么Redis对大 Key（Large Key）和大对象不友好？怎样优化？

公众号“吴计可师”，已经更新了近百篇高质量的面试相关文章，喜欢的朋友欢迎关注点赞Redis对大Key（LargeKey）和大对象不友好，主要源于其内存管理模型、单线程架构和数据结构特性。

风一样的树懒·2025-03-14 19:40

SQLMesh 系列教程：解锁SQLMesh的宏与变量魔法

引言无论是全局配置、网关级参数还是模型内局部变量，S

梦想画家·2025-03-14 19:38

Spring MVC 面试题

SpringMVC是一个基于Java的实现了MVC设计模式的请求驱动类型的轻量级Web框架，通过把模型-视图-控制器分离，将web层进行职责解耦，把复杂的web应用分成逻辑清晰的几部分，简化开发，减少出错

A逍遥人世欢·2025-03-14 18:08

CesiumEarth v1.10 更新，支持参数值从矢量属性中动态读取

发布时间：2025年03月14日支持动态读取参数值如点的大小、高度、颜色，线的宽度、颜色，面的颜色、高度等等，如此点线面的表现样式可以根据属性中的字段来决定，表现形式更加多样化。

limit0075·2025-03-14 18:38

软件架构师--数据库系统

局部数据模型透明性（逻辑透明）：用户或应用程序无需知道局部场地使用的是哪种数据模型。

一蓑烟雨*任平生·2025-03-14 18:05

【硬核实战】ETCD源码暴改指南！从日志魔改到Raft协议调优，手撕高可用集群！

一、源码暴改前的准备工作1.环境搭建与源码获取源码下载：从GitHub克隆ETCD源码并切换至目标分支（如release-3.5）gitclone--branchrelease-3.5https://github.com

码农突围计划·2025-03-14 18:35

院士领衔、IEEE Fellow 坐镇，清华、上交大、复旦、同济等专家齐聚 2025 全球机器学习技术大会

大模型如何协同学习？大模型如何自我进化？新型强化学习技术如何赋能智能体？围绕这些关键问题，由CSDN&Boolan联合举办的「2025全球机器学习技术大会」将于4月18-19日在上海隆重举行。

CSDN资讯·2025-03-14 18:03

web渗透--14--目录遍历/文件包含测试

导致用户可以构造参数包含远程代码在服务器上执行，并得到网站配置或者敏感文件，进而获取到服务器权限，造成网站被恶意删除，用户和交易数据被篡改等一系列恶性后果。

武天旭·2025-03-14 18:32

JavaScript的学习6——jQuery

查找按class查找按属性查找组合查找多项选择器练习层级选择器子选择器（ChildSelector）过滤器（Filter）表单相关练习查找和过滤操作DOM修改Text和HTML修改CSS显示和隐藏DOM获取

十五春会·2025-03-14 18:02

Redis 分布式锁

它利用Redis的高性能和原子性操作来确保在多个节点之间安全地获取和释放锁。下面是对Redis分布式锁的原理讲解和源码剖析。

DebugDiver代码深处潜水员·2025-03-14 18:02

嵌入式软件工程师为什么要撰写博客？——开启技术进阶与职业发展的双重大门

目录一、技术沉淀：构建嵌入式知识复利系统知识沉淀的三层架构二、职业发展：量化个人技术品牌价值职业价值评估模型三、社区贡献：推动嵌入式技术生态演进知识传播的涟漪效应四、写作方法论：打造专业级技术博客内容开发五步法可视化增强技术五

Electron-er·2025-03-14 17:00

【大模型LLM面试合集】分布式训练_总结

数据并行不仅仅指对训练的数据并行操作，还可以对网络模型梯度、权重参数、优化器状态等数据进行并行。

X.AI666·2025-03-14 17:28

三分钟掌握音视频信息查询 | 在 Rust 中优雅地集成 FFmpeg

前言在音视频处理领域，开发者常常需要获取媒体文件的详细信息，如时长、格式、元数据，以及音视频流的编码参数等。这些信息对于媒体管理、转码调度、播放控制等场景至关重要。

Yeauty·2025-03-14 17:57

React篇之three渲染

需求：拖拽右侧面板，里面的three模型能够自适应import{useEffect,useState,useRef}from'react'import'.

这个一个非常哈·2025-03-14 17:57

【vLLM 学习】使用 TPU 安装

vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。

HyperAI超神经·2025-03-14 17:26

DeepSeek R1 本地部署实战教程来了，带可视化界面，非常详细！

那么，如何本地部署DeepSeekR1的模型？本篇，开干！相关阅读：DeepSeek-R1本地部署配置清单DeepSeek-R11.5b、7b、8b、14b、32b、70b、671b都是什么鬼？如何部

·2025-03-14 17:57

一文吃透C++数组：概念与操作大揭秘

数组定义与本质2.2数组声明与初始化方式2.2.1声明2.2.2初始化2.3数组元素访问三、C++数组操作全解析3.1遍历数组3.1.1for循环遍历3.1.2范围for循环遍历3.2修改数组元素3.3获取数组大小

大雨淅淅·2025-03-14 17:23

python进程和线程之间通信_python进程和线程通信

实际上使用多线程的编程模型是很困难的，程序员很容易犯

weixin_39718890·2025-03-14 16:21

python进程与线程_python进程和线程

(一个线程运行一段时间后会释放GIL,另一个线程获取GIL便会执行，然后再释放)进程：是具有一定独立功能的程序关于某个数据集合上的一次运行活动。进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。

weixin_39543758·2025-03-14 16:21

vue+ts+electron从客户端跳转网页，public文件中的图片不显示如何解决以及动态环境配置中数据获取不到

客户端跳转网页遇到的问题跳转新窗口打开浏览器客户端跳转网页，public文件中的图片不显示如何解决在.env.dev中设置的环境配置信息获取不到跳转新窗口打开浏览器从客户端跳转新窗口打开浏览器代码如下：

是小许同学吖·2025-03-14 16:46

蓝桥杯常见算法模板（Python组）

整数二分（二分答案）：2.浮点数二分（考不到）2.前缀和、差分1.前缀和一维：二维：2.差分一维：二维：3.贪心4.线性DP1.最长上升子序列（子序列问题一般下标从一开始）2.最长公共子序列3.常见背包模型

-777.·2025-03-14 16:45

kotlin与MVVM的结合使用总结（三）

在MVVM（Model-View-ViewModel）架构中，ViewModel（VM层）起到了连接视图（View）和数据模型（Model）的桥梁作用。

每次的天空·2025-03-14 16:45

Flask--orm

fromflaskimportFlask#1.导入模块fromflask_sqlalchemyimportSQLAlchemyapp=Flask(__name__)importos#获取绝对路径BASE_DIR

wakawakaohoh·2025-03-14 15:44

AI大模型推理加速：技术与实践详解

近年来，AI大模型在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了突破性进展。然而，大模型的推理速度却成为其落地应用的瓶颈。本文将详细探讨AI大模型推理加速的技术手段和实践经验，并结合具体案例进行分析。

AI大模型学习者·2025-03-14 15:43

掌握Visual C++ 2019 Build Tools的高效开发方法

本文还有配套的精品资源，点击获取简介：VisualStudioBuildTools中的VisualC++2019BuildTools是针对C++开发的关键组件，提供了编译和构建项目的轻量级解决方案。

心言星愿·2025-03-14 15:12

DHCP实验

192.168.1.254，DNS服务器地址为202.103.24.68，202.103.0.117192.168.1.10-192.168.1.20为专用地址段，要求不能用于自动分配PC8和PC9都能获取到

「J1e」·2025-03-14 15:41

基于分组 NMS 的检测模型后处理改进

引言在目标检测任务中，后处理阶段的非极大值抑制（Non-MaximumSuppression,NMS）是至关重要的一环，主要用于去除高度重叠的冗余预测框。

Lunar*·2025-03-14 15:11

深入理解信息检索之BM25算法

1.BM25算法简介BM25算法，全称为"BestMatching25"，是由StephenRobertson和KarenSpärckJones在1990年代初基于早期的概率排名模型（如二元独立检索模型

Lunar*·2025-03-14 15:10

大模型高效优化技术全景解析：微调、量化、剪枝、梯度裁剪与蒸馏

）剪枝（Pruning）梯度裁剪（GradientClipping）知识蒸馏（KnowledgeDistillation）技术对比与协同策略总结与趋势1.微调（Fine-tuning）核心思想在预训练模型

时光旅人01号·2025-03-14 15:40

推理大模型：技术解析与未来趋势全景

1.推理大模型的定义推理大模型（ReasoningLLMs）是专门针对复杂多步推理任务优化的大型语言模型，具备以下核心特性：输出形式创新展示完整逻辑链条（如公式推导、多阶段分析）任务类型聚焦擅长数学证明

时光旅人01号·2025-03-14 15:10

ddddocr识别图片中的汉字

importddddocrfromioimportBytesIOfromPILimportImageurl='图片地址'resp=requests.get(url)img=Image.open(BytesIO(resp.content))#初始化OCR模型

雪小妮·2025-03-14 15:10

Python通过TCP端口和HTTP端口连接clickhouse的几种方法与报错解决

一、使用request库使用HTTP协议端口，默认为8123这种方法只能获取指定格式的数据importrequestsSSL_VERIFY=Falsehost='http://127.0.0.1:8123

有好的生发方法记得推荐给我·2025-03-14 15:39

同花顺软件中的哪些功能可以帮助投资者更好地分析市场？

股票量化·2025-03-14 15:39

LibreTranslate的本地部署与应用服务开发

最近在关注大模型预训练文章和应用服务开发，有时候需要借助翻译工具，使用起来都不太方便，就找了一下类似的常见语言的翻译方案，无意中看到一个开源翻译方案（即LibreTranslate），对于通用和计算机类内容的翻译效果还是不错的

一望无际的大草原·2025-03-14 15:08

Node.js Web 模块详解

Node.jsWeb模块详解引言Node.js作为一款流行的JavaScript运行环境，以其高性能、事件驱动和非阻塞I/O模型而闻名。

froginwe11·2025-03-14 15:08

验证码识别：使用OCR技术识别图形验证码详解

文章目录一、基本原理二、所需工具2.1Python环境2.2图像处理库2.3OCR引擎2.4Python接口三、实现步骤3.1获取验证码图像3.2图像预处理3.3使用OCR进行字符识别3.4基本OCR识别样例四

数据知道·2025-03-14 15:37

MongoDB在Spring商城用户行为记录中的应用

一、MongoDB的优势灵活Schema用户行为数据结构多变（如点击、搜索、下单），MongoDB的文档模型无需固定字段，适应快速迭代。

小小初霁·2025-03-14 14:03

ollama 指定安装路径设置模型路径

在Windows系统中，要自定义Ollama的安装路径，可以通过以下步骤实现：一、安装阶段指定路径手动创建目标目录在非系统盘（如D盘、E盘）创建安装目录，例如D:\ProgramFiles\Ollama或E:\MySoftware\Ollama。通过命令行安装将Ollama安装包（如OllamaSetup.exe）放入目标目录。在目标目录打开CMD窗口：按住Shift键右键点击空白处，选择“在此处

波格斯特·2025-03-14 14:03

【AI论文】TPDiff：时序金字塔视频扩散模型

摘要：视频扩散模型的发展揭示了一个重大挑战：巨大的计算需求。为了缓解这一挑战，我们注意到扩散的反向过程具有内在的熵减少特性。鉴于视频模态中的帧间冗余，在高熵阶段保持全帧率是不必要的。

东临碣石82·2025-03-14 14:31

DeepSeek 与其他 AI 模型的对比：优势与特色分析

一、引言在众多AI模型中，DeepSeek凭借其独特的功能和优势脱颖而出。本文将对比DeepSeek与其他流行的AI模型，分析它的优势与特色。

CarlowZJ·2025-03-14 14:00

DeepSeek 面试题精选

以下是针对DeepSeek面试的精选问题及解答，涵盖技术原理、模型架构、训练方法和应用场景等方面，供面试准备参考：一、DeepSeek模型架构与技术原理1.请简述DeepSeek-V3模型的总体架构和主要创新点