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首先介绍了半监督学习和迁移学习的背景知识,然后详细解释了这两个核心概念及其相互关系,接着阐述了相关算法原理、数学模型,还给出了项目
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:在Linux服务器上使用LibreOffice命令行批量接受Word文档的所有修订
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中,真正依赖AI化解危机的具体案例。在创意的世界里,我们不仅是美的创造者,更是问题的解决者。而最棘手
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Spring Boot + ONNX Runtime模型部署
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3.1核心架构3.2分层架构详细实现1.Controller层-请求入口2.Service层-核心业务流程3.关键组件深度优化四
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合同管理是管理什么?这五大关键环节必须理顺!
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2025-07-02 15:28
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Kotlin面向对象编程
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一、类与对象:从蓝图到实例Kotlin的类定义简洁高效,支持属性自动生成getter/setter。以下是一个完整的Person类示例://定义Person类classPerson(valname:String,varage:Int){//成员方法funintroduce(){println("姓名:$name,年龄:$age")}//私有方法示例privatefunvalidateAge(){r
Devil枫
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阿里云安全访问AWS服务的极简方案:PrivateLink
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无需公网/IP白名单/复杂路由,三步构建跨云专属通道当你的阿里云应用需要访问AWS的S3、Lambda或数据库时,是否还在为开放公网端口、配置VPN路由而头疼?本文将用15分钟带你实现零暴露的跨云安全连接。一、为什么选择PrivateLink?假设你的业务存在以下场景:✅阿里云ECS需要读写AWSS3中的敏感数据✅跨云调用Lambda函数但要求流量不出互联网✅避免配置复杂VPN或专线传统方案痛点:
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lwIP协议栈深入应用与优化全攻略
本文档集锦提供了从基础到高级应用的全面介绍,包括lwIP的架构、协议实现、用户指南、多线程实现、网络编程技巧、
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教程以及性能优化策略。
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2025-07-02 15:56
从零到百亿流量:跨云平台高可用Web架构设计与成本优化全攻略
本文将以AWS、GoogleCloud、Azure等主流云平台为例,揭秘从零起步到承载海量流量的全链路架构设计策略,涵盖技术选型、容灾设计、成本优化等
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与 HTML 静态网页开发全攻略
一、技术背景:静态站点的黄金时代1.静态网页的复兴浪潮性能优势:对比动态站点,静态资源响应速度提升60%+,首屏加载时间平均缩短1.2秒(基于WebPageTest实测数据)技术演进:Jamstack架构普及(2024年市场占有率达37%),Hugo、Nuxt.js等静态站点生成器(SSG)推动企业级应用典型场景:企业官网(占比78%)、产品着陆页(转化率提升23%)、博客系统(WordPress
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传授:用 Go 实现 AI 原生应用全流程
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缓存设计体系化知识(结合大厂面试+
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缓存设计体系化
【网络】Linux 内核优化
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- net.core.netdev_budget_usecs
目录核心功能工作原理与`net.core.netdev_budget`的关系配置方式1.临时配置(重启失效)2.永久配置(重启生效)适用场景与调优建议适用场景:调优建议:注意事项总结net.core.netdev_budget_usecs是Linux内核中用于优化网络数据包处理效率的关键参数,主要与NAPI(NewAPI)机制配合,控制内核在一次轮询中处理网络数据包的最大时间限制(单位为微秒)。以
锅锅来了
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Linux性能优化原理和实战
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【C++】中介者模式
目录一、模式核心概念与结构二、C++实现示例:聊天室系统三、中介者模式的关键特性四、应用场景五、中介者模式与其他设计模式的关系六、C++标准库中的中介者模式应用七、优缺点分析八、
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案例:机场塔台调度系统九
OpenC++
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iOS 调试流程优化指南:多项目协作下的问题分析与日志追踪实践
我们团队在过去一年里迭代多个iOS业务模块,在
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中逐步构建了一套标准化的调试流程,以此为基础实现了性能可控、问题可回溯、信息可共享的目标。本文将分享我们如何从混乱中整理出调试
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C++ 泛型编程利器:模板机制
C++泛型编程利器:模板机制全解析——类型安全与代码复用的完美结合(含
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筏.k
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c++知识点
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基于uniapp微信小程+SpringBoot+Vue的流浪动物救助领养系统设计和实现(源码+论文+部署讲解等)
博主介绍:✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目
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2025-07-02 13:15
Java线程揭秘:守护线程与用户线程的深入解析及
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目录前言一、守护线程与用户线程的定义、设置及其关键差异1.定义与设置2.守护线程与用户线程的区别二、
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案例解析1.代码案例:守护线程的设置与运行2.代码案例:用户线程与守护线程的交互三、如何识别守护线程总结前言在
橘子-青衫
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教程:构建自定义 AI 工作流
LangGraph2为什么选择LangGraph3环境准备与安装4基础概念图(Graph)节点(Node)边(Edge)状态(State)5构建你的第一个LangGraph流程HelloWorld示例结构化输出示例6
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AI大模型-王哥
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T协议历史背景ArlenNipper(当时在ArcomControlSystems)和IBM的AndyStanford-Clark在1999年初制定了M
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T(MessageQueuingTelemetryTransport
bantinghy
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2025-07-02 12:41
MQTT
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实现进程单例运行的几种方法
当时忘了查了,只是仓促的打了补丁,现在贴下代码,做个笔记;有需要的同学可以直接拿去用:开发环境:
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5.1.0高版本或许会出现小问题,没有测试过;在此之前,先谈一下思路;要实现单例,就需要知道目前进程的状态
蒙娜丽轩
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【蓝牙】Linux
Qt
4查看已经配对的蓝牙信息
在Linux系统中使用
Qt
4查看已配对的蓝牙设备信息,可以基于DBus与BlueZ(Linux下的蓝牙协议栈)进行交互。
漫步企鹅
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2025-07-02 12:39
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Serverless成本优化
实战
:从资源浪费到精准管控的架构演进
本文系统解析Serverless架构下的成本构成黑洞,揭示函数计算、存储服务、API网关等模块的资源浪费真相。基于电商、社交、物联网等行业的真实账单数据,深度剖析冷启动损耗、配置冗余、日志存储三大核心成本痛点。结合AWSLambda、阿里云函数计算等平台的最佳实践,给出冷启动优化、智能伸缩策略、存储分层设计等12项关键优化方案,并展望AI预测调度、多云成本博弈等前沿技术方向,为企业节省60%以上的
知识产权13937636601
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如何在pytorch中使用tqdm:优雅实现训练进度监控
tqdm简介基础用法示例深度学习中的
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应用1.数据加载进度监控2.训练循环增强版3.验证阶段集成高级技巧与最佳实践1.自定义进度条样式2.嵌套进度条(多任务)3.分布式训练支持4.与日志系统集成性能优化建议完整训练流程示例常见问题解决方案总结掌握训练进度监控是深度学习工程师的基本功
Ven%
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简单入门pytorch
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清华开源VisualGLM-6B多模态模型
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清华开源VisualGLM-6B多模态模型
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全解初探多模态VisualGLM-6B1.多模态时代的挑战与突破在通用大模型向多模态演进的过程中,如何实现跨模态的语义对齐是核心挑战。
少林码僧
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掌握先机!从
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(二):基础武器库 —— 掌握 TS 核心类型与函数
告别any,用类型思维重构你的JavaScript函数欢迎回来!在上一篇文章中,我们了解了TypeScript为何是JavaScript开发者的得力助手,并成功运行了第一个TS程序。我们知道了Why,现在是时候深入学习How了。如果说上一章是我们的“破冰之旅”,那么本章就是我们的“武器库扩充”。我们将一起锻造和掌握TypeScript中最核心、最常用的类型“兵器”,并学会如何用它们来武装我们的函数
程序员阿超的博客
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TypeScript
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从定义到实践:学会在 C++ 中使用变量
揭开C++中变量的神秘面纱数据类型大揭秘:选择适合你的数据容器变量声明与初始化:给变量一个美好的开始变量作用域:理解变量的生命周期和可见性指针与引用:让变量关系更上一层楼
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演练:编写一个简单的C++程序来操练变量技能提升效率
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:4 个 datetime 模块的高效应用场景
Python时间处理
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:4个datetime模块的高效应用场景Python的datetime模块是标准库中用于处理日期和时间的核心模块。
李智 - 重庆
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案例,requests模块,Python实现获取动态图表
前言利用Python实现获取动态图表,废话不多说~让我们愉快地开始吧~开发工具Python版本:3.6.4相关模块:re模块;requests模块;urllib模块;pandas模块;以及一些Python自带的模块。环境搭建安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。看一下B站2019年「数据可视化」版块的情况,第一个视频超2百万的播放量,4万+的弹幕百度指数获取百度指数,首先
小雁子学Python
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指南:获取淘宝商品详情
在电商领域,淘宝作为中国最大的在线零售平台之一,拥有海量的商品信息。对于开发者、市场分析师以及电商研究者来说,能够从淘宝获取商品详情信息,对于市场分析、价格比较、商品推荐等应用场景具有重要价值。本文将详细介绍如何使用PHP编写爬虫程序,以合法合规的方式获取淘宝商品的详情信息,并提供详细的代码示例。一、准备工作(一)注册淘宝开放平台账号在使用淘宝API之前,需要在淘宝开放平台注册账号并创建应用。注册
爬虫程序猿
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SQL Server 进阶:递归 CTE+CASE WHEN 实现复杂树形统计(第二课)
在《SQLServer函数
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:一条SQL替代3000行代码的计算逻辑》基础上,我们进一步拓展业务需求,实现更复杂的层级数据统计。
AI、少年郎
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2025-07-02 11:29
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树形递归
ES6模块导入详解与
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示例在JavaScript的世界里,随着ES6的推出,模块化编程变得更加简洁和强大。本篇博客将深入探讨ES6模块的导入特性,并结合实例来展示如何灵活使用。
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编程开发
鸿蒙应用开发:多线程性能优化技巧
通过具体代码示例和数学模型分析,详细讲解线程安全控制、异步任务处理、资源竞争解决方案,结合项目
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演示如何通过合理的线程
操作系统内核探秘
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操作系统内核揭秘
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:从图片网站抓取图片并进行特征提取(2025 最新版)
一、引言在当今的数字时代,图像数据在各个领域中扮演着至关重要的角色。无论是计算机视觉、机器学习,还是数据分析,图像数据的获取和处理都是基础。然而,获取大量高质量的图像数据并非易事。幸运的是,互联网上充斥着丰富的图像资源,只需借助合适的工具和技术,我们就能高效地从中获取所需的图像数据。本文将详细介绍如何使用Python构建一个完整的爬虫系统,从图片网站抓取图像,并对其进行特征提取。我们将涵盖从网页分
Python爬虫项目
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2025年爬虫实战项目
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【Python】Synonyms
所有内容都将是原创生成,绝无抄袭,并辅以大量我独立设计的
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代码示例,每行代码都将附带详尽的中文解释。由于您要求极高的字数(
宅男很神经
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:从入门到精通
Panda3D基础实例创建一个简单的Panda3D场景,加载一个模型并显示:fromdirect.showbase.ShowBaseimportShowBaseclassMyApp(ShowBase):def__init__(self):ShowBase.__init__(self)self.scene=self.loader.loadModel("models/environment")self
KENYCHEN奉孝
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指南:从项目结构到落地挑战
一、项目结构详解(以电商订单系统为例)src/main/java├──com.example│├──common#通用工具类、基础异常、常量│├──order#订单限界上下文(模块示例)││├──interfaces#用户接口层│││├──controller#HTTP/RESTAPI│││├──rpc#Dubbo/gRPC接口│││└──consumer#消息队列消费者(如Kafka监听)││├
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十年磨一剑,笔耕不辍:我的创作之路与质量工程情怀
十年磨一剑,笔耕不辍:我的创作之路与质量工程情怀前言机缘:从
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沉淀到知识共享收获:从数字增长到精神富足日常:创作,已是生活的一部分憧憬:深耕质量,智创未来前言时光荏苒,转眼间我的技术博客也迎来了又一个重要的里程碑
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简介:CSDN博客专家、《Android系统多媒体进阶
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》一书作者新书发布:《Android系统多媒体进阶
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我不假思索地就列出了26个,涵盖开发、调试、运维场景,每一个都值得收藏+
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指南vue上传解析excel文件基本概念与作用说明示例一:基本的文件上传功能示例二:使用FileReader读取文件内容示例三:使用xlsx库解析Excel文件示例四:处理多工作表的Excel
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Vue3 中 Excel 导出的性能优化与
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指南引言:为什么你的导出功能会卡死浏览器?
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Python项目实践:学生信息管理系统1.项目概述1.1项目背景开发周期:2天(需求分析0.5天+开发1天+测试0.5天)技术栈:Python3.9+MySQL+面向对象编程核心价值:实现学生信息的全生命周期管理采用分层架构设计(表示层/业务层/数据层)数据库驱动的高效数据持久化方案1.2系统架构系统架构调用CRUD操作连接池业务逻辑层命令行界面数据访问层MySQL数据库2.核心模块实现2.1数据
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免费AI助手工具深度测评:Claude4本地化部署与
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应用指南AI无限对话免费Rovo工具Claude4碾压cursor和augment前言在AI工具日益普及的今天,大多数高质量的AI助手都需要付费订阅或有使用限制
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Mapster简介Mapster是一个高性能的.NET对象映射工具,旨在简化对象之间的转换过程。它提供了一种简洁、灵活且高效的方式来处理对象映射,特别适用于需要频繁进行对象转换的应用程序。一、核心特性1.高性能零反射:通过代码生成技术避免运行时反射,显著提高映射性能编译时优化:生成的映射代码在编译时确定,运行时无额外开销轻量级:相比其他映射工具,Mapster具有更小的体积和更低的内存占用2.简单
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【LLaMA 3
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:检索增强】13、LLaMA 3+RAG精准问答系统优化全指南:从检索增强到可信度提升
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一、RAG赋能LLaMA问答系统的核心价值与瓶颈突破(一)准确性提升的三大核心挑战问题类型典型表现传统方案局限RAG+LLaMA3解决方案知识滞后型错误回答包含过时技术细节依赖模型预训练更新动态检索最新文档库上下文误解曲解问题意图或检索内容固定分块导致语义断裂语义感知分块+动态查询扩展事实幻觉虚构不存在的概念或数据缺乏外部事实校验溯源标注+多模型交叉验证(二)RAG与LLaMA3的协同优势动态知识
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