lvs之NAT模型

Seata分布式事务框架及四种模式原理解析

核心组件：TC(TransactionCoordinator)：全局事务协调者，维护全局事务状态，驱动分支事务
Cloud_.·2025-03-24 07:23

通信之OTDR

OTDR，即光时域反射仪，是光纤测量中最主要的仪器，被广泛应用于光纤光缆工程的测量、施工、维护及验收工作中，形象地被称为光通信中的“万用表”。工作原理OTDR利用光纤传输通道存在的瑞利散射和菲涅尔反射特性，通过监测瑞利散射的反向散射光的轨迹制成。它向被测光纤发送一光脉冲，光脉冲在光纤本身及各特征点上会有光信号反射回OTDR，反射回的光信号又通过定向耦合到OTDR的接收器，并在这里转换成电信号，最终
玖Yee·2025-03-24 07:51

YOLOV8多模态(可见光+红外光，基于Ultralytics官方代码实现）

YOLOV8双分支模型架构图YOLOV8多模态目标检测前言：环境配置要求1.数据集DroneVehicle数据集(可见光+热红外)2.数据集文件格式(labeles:YOLO格式)3.权重文件下载4.配置模型
@M_J_Y@·2025-03-24 07:20

Lua语法详解之自带库

--自带库--string--table--时间print(os.time())--1601168290print(os.time({year=2020,month=9,day=25}))--1601006400--os.date("*t")传回来的是张表localnow=os.date("*t")print(now)--table:0x7fa99f604360for<
MagicianThirteen·2025-03-24 07:20

Orange 开源项目 - 集成DeepSeek大模型

1DeepSeek大模型DeepSeek是一家专注实现AGI的中国公司，如果你还想了解更多关于DeepSeek的信息，可以前往【官方网站】查询2集成DeepSeek大模型2.1获取API-KEY获取DeepSeekAPI-KEY
mmd0308·2025-03-24 07:49

Deepseek和豆包在技术创新方面有哪些相同点与不同点？

Transformer架构能有效处理长序列数据，捕捉文本语义信息，为模型性能提供基础。混合专家模型（MoE）应用：都采用了MoE架构。
alankuo·2025-03-24 06:16

程序员如何借助 AI 大模型冲破编程效率枷锁？（以DeepSeek，ChatGPT为例）

AI大模型已成为程序员提升效率的有力助手。本文聚焦DeepSeek和ChatGPT，探讨程序员如何借其冲破编程效率枷锁。
羑悻的小杀马特.·2025-03-24 06:45

使用Yeager.ai轻松构建LangChain工具和代理

它的核心组件yAgents是一个无代码的LangChain代理构建器，能够让用户轻松地集成各种语言模型和资源，非常适合开发者、研究人员和AI爱好者在不同应用场景中使用。
qahaj·2025-03-24 06:11

【机器学习】算法分类

1、有监督学习1.1定义使用带标签的数据训练模型。有监督学习是机器学习中最常见的一种类型，它利用已知的输入特征和对应的输出标签来训练模型，使模型能够学习到特征与标签之间的映射关系。
CH3_CH2_CHO·2025-03-24 05:08

硬核项目 KV 存储，轻松拿捏面试官！

项目概述基于Bitcask模型，兼容Redis数据结构和协议的高性能KV存储引擎设计细节采用Key/Value的数据模型，实现数据存储和检索的快速、稳定、高效存储模型：采用Bitcask存储模型，具备高吞吐量和低读写放大的特征持久化
程序员老舅·2025-03-24 05:03

图神经网络实战——分层自注意力网络

图神经网络实战——分层自注意力网络0.前言1.分层自注意力网络1.1模型架构1.2节点级注意力1.3语义级注意力1.4预测模块2.构建分层自注意力网络相关链接0.前言在异构图数据集上，异构图注意力网络的测试准确率为
盼小辉丶·2025-03-24 05:32

AsyncHttpClient使用说明书

1.核心特性特性说明异步非阻塞基于事件驱动模型，避免线程阻塞，支持高并发（如每秒数千请求）。HT
有梦想的攻城狮·2025-03-24 04:57

基于 PyTorch 的 MNIST 手写数字分类模型

一、概述本代码使用PyTorch框架构建了一个简单的神经网络模型，用于解决MNIST手写数字分类任务。
欣然～·2025-03-24 04:27

使用Couchbase实现高效的AI应用缓存与数据存储

在当今AI应用的开发中，除了模型本身的性能，数据存储和缓存的效率也至关重要。Couchbase作为一款分布式NoSQL云数据库，其性能、可扩展性以及对AI、边缘计算应用的支持能力，使其成为优秀的选择。
scaFHIO·2025-03-24 04:54

使用Titan Takeoff进行高效的自然语言处理模型推理

在自然语言处理(NLP)领域，每一家企业都在寻求更高效的模型训练和推理解决方案。TitanML的平台通过训练、压缩和推理优化帮助企业构建和部署更佳、更小、更便宜、更快速的NLP模型。
scaFHIO·2025-03-24 04:54

win32汇编环境,网络编程入门之九

;在上一教程里，我们学习了在连接成功网站后，应该发送什么数据给网站;在前面的几个教程里，简单地运行了套接字机制连接网站的方式，这是字节级的网络连接，扩展几乎是无限的。;想了想，这个开个头就行了，暂时放下来，再讲下去越搞越复杂，还是把一些基础运用的方式讲一讲。以后回头再来研究它。;从这个教程开始，讲一下部分微软专用网络API的运用。;微软网络API有2个值得一提，1个是WinInet,还1个是Win
一品人家·2025-03-24 04:22

无再暴露源站！群联AI云防护IP隐匿方案+防绕过实战

一、IP隐藏的核心原理群联AI云防护通过三层架构实现源站IP深度隐藏：流量入口层：用户访问域名解析至高防CNAME节点（如ai-protect.example.com）智能调度层：基于AI模型动态分配清洗节点
群联云防护小杜·2025-03-24 04:51

使用 Baseten 部署和运行机器学习模型的指南

随着机器学习模型在各个行业中的广泛应用，如何高效地部署和运行这些模型成为一个关键问题。本文将介绍如何使用Baseten平台来部署和服务机器学习模型。
shuoac·2025-03-24 03:17

探索Google AI聊天模型的集成和使用

随着人工智能的飞速发展，GoogleAI的聊天模型提供了强大的自然语言处理能力，可以应用于多种场景中。本文将为你介绍如何通过GoogleAI和LangChain库来使用这些聊天模型。
qahaj·2025-03-24 03:45

Windows 图形显示驱动开发-WDDM 2.7功能- 支持跨适配器资源扫描 (CASO)

Microsoft计算驱动程序模型概述在Windows10版本1903（WDDM2.6）及更高版本中，Microsoft计算驱动程序模型（MCDM）可用于为支持仅计算功能的设备编写驱动程序。
程序员王马·2025-03-24 03:45

Java高频面试之集合-13

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝面试官：为什么hash函数能降哈希碰撞？哈希函数通过以下核心机制有效降低碰撞概率，确保不同输入尽可能映射到不同的哈希值：一、设计原理与数学基础均匀分布（UniformDistribution）目标：使任意输入经过哈希计算后，结果在输出空间中均匀分布。数学方法：利用模运算、位操作等，确保输入变化时哈希值的变化无规律。示例：#简单哈
牛马baby·2025-03-24 03:42

Java高频面试之集合-08

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝面试官：详细说说CopyOnWriteArrayListCopyOnWriteArrayList详解CopyOnWriteArrayList是Java并发包（java.util.concurrent）中提供的线程安全列表，基于“写时复制”（Copy-On-Write）机制实现。它适用于读多写少的高并发场景，如事件监听器列表、配置
牛马baby·2025-03-24 03:42

Java高频面试之集合-02

哈哈哈哈哈嗝面试官：说说队列queueJava队列（Queue）详解队列（Queue）是Java集合框架中一种先进先出（FIFO）的线性数据结构，广泛应用于生产者-消费者模型、任务调度、线程池等场景。
牛马baby·2025-03-24 03:12

Java高频面试之集合-07

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天来报道了！哈哈哈哈哈嗝面试官：ArrayList和Vector的区别是什么？ArrayList与Vector的区别详解ArrayList和Vector都是Java中基于动态数组实现的List接口的实现类，但它们在设计、性能和线程安全性上有显著差异。以下是两者的核心区别：1.线程安全性特性ArrayListVector线程安全非线程安全（方法未同步）线
牛马baby·2025-03-24 03:12

Java高频面试之SE-23

hello啊，各位观众姥爷们！！！本baby今天又来了！哈哈哈哈哈嗝Java中的Stream是Java8引入的一种全新的数据处理方式，它基于函数式编程思想，提供了一种高效、简洁且灵活的方式来操作集合数据。Stream的核心思想是声明式编程（告诉程序“做什么”，而不是“怎么做”）。1.Stream的核心特点无存储：Stream不存储数据，只是对数据源的视图（如集合、数组、I/O通道等）。函数式操作：
牛马baby·2025-03-24 03:11

基于NanoDet的无人机交通违规监控系统设计与实现

本博客将介绍如何使用NanoDet模型实现无人机交通违规监控系统，并结合PyQt5设计一个UI界面来实时展示检测结果。通过该系统，能够检测交通违规行为并做出实时预警，确保交通安全。
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-24 02:09

CCNP之IGP学习笔记（2022）

evecommunityedition2.0.3-92_v1.4.1.ovaOVF（OpenVirtualizationFormat：开放虚拟化格式）和OVA（OpenVirtualizationAppliance：开放虚拟化设备）appliance器具collaborative合作的；协力完成的translation翻译；译文；译本；转化CollaborativeTranslationFrame
码龄4年 审核中·2025-03-24 02:07

debian(ubuntu) 系统 vsftpd 配置虚拟帐号

首先说明帐号的认证通过pam认证方式,采用pam的mysql插件.安装libpam-mysql和vsftpdapt-getinstalllibpam-mysqlapt-getinstallvsftpdmysql
eli960·2025-03-24 02:06

学习-Java常用类之Calendar类

第1关：学习-Java常用类之Calendar类任务描述相关知识编程要求测试说明任务描述本关任务：获取给定年月的最后一天。
AIains·2025-03-24 02:05

CentOS7 python安装Ta-lib 0.6.x【talib不能直接安装，必须先安装ta_lib之c++库才可以】

正常流程：CentOS7python安装Ta-lib【talib不能直接安装，必须先安装ta_lib之c++库才可以】_centos7安装ta-lib-CSDN博客不同的版本参考如下！
weixin_43343144·2025-03-24 02:32

【Kivy App】Pyjnius是什么？

它基于JavaNativeInterface(JNI)，主要用于以下场景
Botiway·2025-03-24 02:32

机器学习——分类、回归、聚类、LASSO回归、Ridge回归（自用）

样本的数量称为数据量，特征的数量称为特征维度机器学习常用库：Numpy和sklearn朴素的意思是特征的各条件都是相互独立的机器学习（模型、策略、算法）损失函数
代码的建筑师·2025-03-24 02:02

《AI医疗系统开发实战录》第6期——智能导诊系统实战

技术突破：结合BERT+知识图谱的混合模型设计一、智能导诊架构设计python基于BERT的意图识别模型（PyTorch）fromtransformersimportBertTokenizer,BertForSequenceClassificationimporttorchclassTriageMod
骆驼_代码狂魔·2025-03-24 02:30

量化交易系统中如何处理机器学习模型的训练和部署？

microPythonPython最小内核源码解析NI-motion运动控制c语言示例代码解析python编程示例系列python编程示例系列二python的Web神器Streamlit如何应聘高薪职位量化交易系统中，机器学习模型的训练和部署需要遵循一套严密的流程
openwin_top·2025-03-24 01:27

异步编程中的并发编程优化

浅谈异步编程模型基于事件驱动的模型基于消息队列的模型基于协程的模型为什么要进行并发优化？
AI天才研究院·2025-03-24 01:26

深入了解 ArangoDB 的图数据库应用与 Python 实践

技术背景介绍ArangoDB是一个多模型数据库，支持文档、图和键值类型的数据存储。其强大的图形存储和查询能力使其成为处理复杂数据关系的理想选择。通过JSON支持和单一
eahba·2025-03-24 01:54

众多主播都在用的超有趣桌面小宠物！

软件采用Live2d模型来实现自定义形状，用户可以根据自己的设定来更换不同形状的猫。精准的面部捕捉
开开心心_Every·2025-03-24 01:23

router-view的name属性 ＜router-view name=“path“＞＜/router-view＞

多个router-view的问题一个页面可以配置多个router-view，加上name属性使之区分，在路由配置中需要将component变为components，代码如下//vue2importVuefrom'vue'importVueRouterfrom'vue-router'Vue.use
FFF-X·2025-03-24 01:52

鸿蒙特效教程06-可拖拽网格

实现步骤步骤一：创建基本结构和数据模型首先，我们需要创建一个基本的页面结构和数据模型。我们将定义一个应用名称数组和一个对
苏杰豪·2025-03-24 00:19

LangChain组件Tools/Toolkits详解（5）——返回产出artifact

—返回产出artifact本篇摘要14.LangChain组件Tools/Toolkits详解14.5返回产出artifact14.5.1定义工具14.5.2使用ToolCall调用工具14.5.3与模型一起使用
龙焰智能·2025-03-24 00:49

计算机网络课程内容详解-ChatGPT4o作答

理解计算机网络分层模型（如OSI七层模型和TCP/IP四层模型）。掌握常见的通信协议及其功能（如HTTP、FTP、DNS等）。学会网络设备（
部分分式·2025-03-24 00:19

JS基础-事件模型(事件&事件流&自定义事件&事件冒泡/代理)

文章目录一、事件与事件流二、事件模型1.DOM0级模型2.IE事件模型3.DOM2级模型4.DOM3级事件处理方式三、事件对象四、事件绑定与解除1.事件绑定1.1对象.on事件名字=事件处理函数1.2.
LYFlied·2025-03-24 00:49

vLLM - 查看模型是否支持

支持的模型：https://docs.vllm.ai/en/latest/models/supported_models.html要确定是否支持给定模型，您可以检查HF存储库中的config.json文件
云客Coder·2025-03-24 00:46

Android Jetpack 应用架构指南

若需系统学习Android开发，建议先完成《Android基础知识》目录新架构设计背景移动应用交互特性核心架构原则分离关注点数据模型驱动界面单一数据源单向数据流分层架构设计界面层数据层领域层依赖管理方案工程实践指南参考
小李子学编程·2025-03-24 00:44

【自建分布式数据库详细指南】（五）使用：常见API及使用问题

USAGE1节点管理设置主节点，又成为协调节点SELECTcitus_set_coordinator_host('coord.example.com',5432);step1.创建节点select*frommaster_add_node
大板牙花生·2025-03-24 00:43

如何用“快递分拣”讲明白OSI五层模型？

刚开始学习计算机网络时，会比较难理解计算机网络的五层协议，毕竟确实挺抽象的，接下来我用寄快递的过程来类比计算机网络的五层协议（物理层、数据链路层、网络层、传输层、应用层），帮助大家理解每一层的功能和作用。1.物理层（PhysicalLayer）——交通工具和道路快递中的比喻：卡车、飞机、轮船等运输工具，以及高速公路、铁路、航线等物理路径。功能：负责将包裹（数据）从一个地点物理传输到另一个地点，不关
茫忙然·2025-03-23 23:39

数据结构之顺序表和栈

一、顺序表1.1顺序表的概念及结构顺序表是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构，一般情况下采用数组存储。在数组上完成数据的增删查改。1.2静态顺序表静态顺序表，即使用定长的数组来存储元素，用下面一张图就可以清楚看懂1.3动态顺序表动态顺序表：使用动态开辟的数组存储。与静态顺序表不同，动态顺序表使用的数组大小可以动态变化，从而实现更灵活的储存数据。二、动态顺序表的实现静态顺序表只适
Dust-Chasing·2025-03-23 23:09

数据结构之链表（单链表）

目录一、链表的概念二、链表的分类三、单链表的实现1.创建新的节点2.打印链表3.链表的头插和尾插尾插：要注意第一次插入时链表为空的情况。头插：4.单链表的头删和尾删尾删：注意链表中只有一个元素的情况。且要保存尾节点的前一个节点。头删：5.单链表的查找一、链表的概念链表是一种物理存储结构上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表实际上就像一列火车一样，每一个
Dust-Chasing·2025-03-23 23:08

stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频

StableVirtualCamera是StabilityAl推出的A|模型，能将2D图像转换为具有真实深度和透视感的3D视频。
微丽宝·2025-03-23 23:08

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征
lynn-66·2025-03-23 23:37
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