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系统学习Python——并发模型和异步编程：进程、线程和GIL

分类目录：《系统学习Python》总目录在文章《并发模型和异步编程：基础知识》我们简单介绍了Python中的进程、线程和协程。本文就着重介绍Python中的进程、线程和GIL的关系。

·2025-07-12 19:41

深入剖析OpenJDK 18 GA源码：Java平台最新发展

文章还涵盖了PatternMatching、SealedClasses、Records、JEP395、JEP406和JEP407等特性，以及HotSpot虚拟机、编译器、垃圾收集器、内存模型

想法臃肿·2025-07-12 18:37

PyTorch & TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）

PyTorch&TensorFlow速成复习：从基础语法到模型部署实战（附FPGA移植衔接）引言：为什么算法移植工程师必须掌握框架基础？

阿牛的药铺·2025-07-12 18:06

分布式学习笔记_04_复制模型

常见复制模型使用复制的目的在分布式系统中，数据通常需要被分布在多台机器上，主要为了达到：拓展性：数据量因读写负载巨大，一台机器无法承载，数据分散在多台机器上仍然可以有效地进行负载均衡，达到灵活的横向拓展高容错

NzuCRAS·2025-07-12 18:35

php 高并发下日志量巨大，如何高效采集、存储、分析

2.主流架构方案一、分布式日志采集架构[应用服务器(PHP等)]|v[日志采集Agent（如Filebeat、Fluentd、Logstash）]|v[消息队列/缓冲（如Kafka、Redis、RabbitMQ

贵哥的编程之路(热爱分享为后来者)·2025-07-12 18:02

霍夫变换（Hough Transform）算法原来详解和纯C++代码实现以及OpenCV中的使用示例

一、霍夫变换基本思想输入：边缘图像（如经过Canny边缘检测）输出：一组满足几何模型的形状（如直线、圆）关键思想：图像空间中的一个点→参数空间中的一个曲线参数空

点云SLAM·2025-07-12 18:32

windows安装pnpm后报错：pnpm : 无法将“pnpm”项识别为 cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称。

使用npm方式安装pnpm,命令如下：npminstall-gpnpm安装完以后，执行pnpm-v查看版本号：pnpm-v执行完发现报错：pnpm:无法将“pnpm”项识别为cmdlet、函数、脚本文件或可运行程序的名称

Ithao2·2025-07-12 17:29

计算机网络技术

目录一.网络概述1.网络的概念2.网络发展是3.网络的四要素4.网络功能5.网络类型6.网络协议与标准7.网络中常见的概念8.网络拓补结构二.网络模型1.分层思想2.OSI七层模型3.TCP/IP五层模型

CZZDg·2025-07-12 17:29

ThinkSound V2版 - 一键给无声视频配音，为AI视频生成匹配音效支持50系显卡一键整合包下载

ThinkSound是阿里通义实验室开源的首个音频生成模型，它能够让AI像专业“音效师”一样，根据视频内容生成高度逼真、与视觉内容完美契合的音频。

昨日之日2006·2025-07-12 17:28

OpenWebUI(12)源码学习-后端constants.py常量定义文件

**ERROR_MESSAGES枚举类**✅默认错误模板✅认证与用户相关错误✅资源冲突与重复错误✅验证失败类错误✅权限限制类错误✅文件上传与格式错误✅模型与API错误✅请求频率与安全限制✅数据库与配置错误

青苔猿猿·2025-07-12 17:28

tcpdump交叉编译

/configure--host=mips-v720s229-linux--target=mips-v720s229-linuxCC=/opt/A1/mips-gcc720-uclibc229

weixin_45673259·2025-07-12 17:27

Kimi Chat 1.5 与 2.0 架构升级对比

这种优化显著提升了模型的计算效率，同时降低了硬件资源的浪费。在实际应用中，这意味着开发者可以在相同的硬件配置下处理更复杂的任务，或者在有限的资源下实现更高的性能。

charles666666·2025-07-12 17:54

数字孪生技术为UI前端注入新活力：实现产品设计的沉浸式体验

一、引言：从“平面交互”到“沉浸体验”的UI革命当用户在电商APP中翻看3D家具模型却无法感知其与自家客厅的匹配度，当设计师在2D屏幕上绘制汽车内饰却难以预判实际乘坐体验——传统UI设计的“平面化、静态化

ui设计前端开发老司机·2025-07-12 17:24

Java三年经验程序员技术栈全景指南：从前端到架构，对标阿里美团全栈要求

一、Java核心：从语法糖到JVM底层三年经验与初级的核心差异在于系统级理解，大厂面试常考以下能力：JVM与性能调优内存模型（堆外内存、元空间）、GC算法（G1/ZGC适用场

可曾去过倒悬山·2025-07-12 17:24

无面试无offer? 你需要AI 求职co-pilot的帮助!

大家好啊，我写的开源免费求职AIco-pilot工具发布了v3.0.0，欢迎大家参与、使用!

·2025-07-12 17:24

陌讯多尺度模型实测优化

但传统视觉算法在实际应用中却屡屡碰壁：强光下反光衣易与背景混淆、远距离小目标漏检率高达30%、复杂场景下模型泛化能力不足[实测数据来源：某智慧工地项目2024年Q1日志]。

·2025-07-12 17:53

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）基于历史对话重新生成Query？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）基于历史对话重新生成Query？

985小水博一枚呀·2025-07-12 16:20

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（Advanced RAG[1]）其他Query优化相关策略？

【AI大模型学习路线】第三阶段之RAG与LangChain——第十六章（AdvancedRAG[1]）其他Query优化相关策略？

985小水博一枚呀·2025-07-12 16:20

系统迁移从CentOS7.9到Rocky8.9

一、盘点系统和迁移应用查看当前系统发行版版本cat/etc/os-release盘点迁移清单服务器应用部署方式docker镜像来源v1wordpressdockerdockerhubv1zdirdock

·2025-07-12 16:20

盲超分的核心概念

一、盲超分的本质与数学建模1.退化过程的数学表达低分辨率图像（LR）可看作高分辨率图像（HR）经过退化模型后的结果：：观测到的低分辨率图像：待恢复的高分辨率图像：模糊核（BlurKernel）⊗：卷积操作

小冷爱读书·2025-07-12 16:48

LangChain中的向量数据库接口－Weaviate

洪城叮当·2025-07-12 15:16

LLM中最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息吗？

在大语言模型（LLM）中，最后一个词语的表征（隐藏状态）通常会融合前面所有词语的信息，这是由LLM的核心架构（以Transformer为基础）决定的，具体可以从以下角度理解：1.核心机制：自注意力（Self-Attention

ZhangJiQun&MXP·2025-07-12 15:44

深度学习模型表征提取全解析

模型内部进行表征提取的方法在自然语言处理（NLP）中，“表征（Representation）”指将文本（词、短语、句子、文档等）转化为计算机可理解的数值形式（如向量、矩阵），核心目标是捕捉语言的语义、语法

ZhangJiQun&MXP·2025-07-12 15:14

在 Windows 上安装 Docker Desktop

DockerDesktop，具体步骤如下：系统要求Windows10/1164-bit（专业版、企业版或教育版，版本21H2或更高）启用WSL2（WindowsSubsystemforLinux2）或Hyper-V至少

不老刘·2025-07-12 15:43

AI Agent开发学习系列 - langchain之Chains的使用(7)：用四种处理文档的预制链轻松实现文档对话

它们的核心作用是：将长文档切分为块，分步处理，再整合结果，极大提升大模型处理长文档的能力。stuff直接拼接所有文档内容到prompt，一次性交给大模型处理。适合文档较短、token不超限的场景。

alex100·2025-07-12 15:12

LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的

LLM的表征做减法的是什么，自然语言是一个矩阵，怎么进行减法的有个假设：就是最后一个词语融合了前面词语的信息减法操作主要用于提取模型内部表征中的"诚实性"概念向量。

ZhangJiQun&MXP·2025-07-12 14:40

什么是RFM模型

RFM模型是客户价值分析中一种经典且实用的量化模型，它通过三个关键维度评估用户价值，帮助企业识别最有价值的客户群体。

走过冬季·2025-07-12 14:10

Spring WebFlux 响应式编程原理与实战指南

SpringWebFlux响应式编程原理与实战指南一、技术背景与应用场景随着微服务与高并发的迅速发展，传统的阻塞式编程模型在处理大量并发请求时容易导致线程资源耗尽、响应延迟增高。

·2025-07-12 14:38

JavaScript之DOM操作与事件处理详解

JavaScript之DOM操作与事件处理详解一、DOM基础：理解文档对象模型二、DOM元素的获取与访问2.1基础获取方法2.2集合的区别与注意事项三、DOM元素的创建与修改3.1创建与插入元素3.2修改元素属性与样式

AA-代码批发V哥·2025-07-12 14:07

V少JS基础班之第五弹

文章目录一、前言二、本节涉及知识点三、重点内容1-函数的定义2-函数的构成1.函数参数详解1）参数个数不固定2）默认参数3）arguments对象（类数组）4）剩余参数（Rest参数）5）函数参数是按值传递的6）解构参数传递7）参数校验技巧（JavaScript没有类型限制，需要手动校验）2.函数返回值详解3-函数的分类1-函数声明式：2-函数表达式：3-箭头函数：4-构造函数：5-IIFE：6-

V少在逆向·2025-07-12 14:37

zookeeper etcd区别

ZooKeeper与etcd的核心区别体现在设计理念、数据模型、一致性协议及适用场景等方面。‌

sun007700·2025-07-12 14:04

Vue框架之模板语法全面解析

Vue框架之模板语法全面解析一、模板语法的核心思想二、插值表达式：数据渲染的基础2.1基本用法：渲染文本2.2纯HTML渲染：`v-html`指令2.3一次性插值：`v-once`指令三、指令系统：控制

AA-代码批发V哥·2025-07-12 14:34

【Qualcomm】高通SNPE框架简介、下载与使用

SNPE提供了一套完整的深度学习推理框架，能够支持多种深度学习模型，包括Pytor

Jackilina_Stone·2025-07-12 13:00

游戏开发日记

如何用数据表来储存，位置坐标（XYZ）：决定了对象在世界中的摆放资源ID/图片URL：决定了使用什么模型或贴图事件ID/特效：是否触发某些事件（例如点击、交互）逻辑索引（GridIndex）：用于程序检索和映射用途这在策略类

future1412·2025-07-12 13:30

目标检测（object detection）

本文将系统讲解目标检测的概念、原理、主流模型、常见数据集及应用场景，帮助读者构建对这一技术的完整认知。

加油吧zkf·2025-07-12 13:29

django - admin后台管理-2-自定义模型类

注册自定义模型类若要自己定义的模型类也能在/admin后台管理界中显示和管理，需要将自己的类注册到后台管理界面注册步骤：在应用app中的admin.py中导入注册要管理的模型models类，如：from.modelsimportBook

米兔-miny·2025-07-12 13:29

不同行业的 AI 数据安全与合规实践：7 大核心要点全解析

不同行业的AI数据安全与合规实践：7大核心要点全解析关键词AI数据安全、行业合规、私有化部署、数据分类分级、国产大模型、隐私保护、DeepSeek部署摘要随着国产大模型在金融、医疗、政务、教育等关键领域的深入部署

观熵·2025-07-12 13:29

《Python星球日记》第35天：全栈开发（综合项目）

星球日记》，限时特价订阅中ing目录一、全栈开发概述1.全栈开发的优势2.全栈开发技能组合二、博客系统项目需求分析1.功能需求2.技术栈选择3.项目结构规划三、数据库设计1.实体关系分析2.Django模型设计四

Code_流苏·2025-07-12 12:29

vllm本地部署bge-reranker-v2-m3模型API服务实战教程

文章目录一、说明二、配置环境2.1安装虚拟环境2.2安装vllm2.3对应版本的pytorch安装2.4安装flash_attn2.5下载模型三、运行代码3.1启动服务3.2调用代码验证一、说明本文主要介绍

雷电法王·2025-07-12 12:26

模型训练与部署注意事项篇---resize

图像大小的影响在YOLOv系列模型的训练和推理部署过程中，图像大小的选择是影响模型性能（精度、速度、泛化能力）的关键因素之一。

Atticus-Orion·2025-07-12 12:56

计算机科学与技术

面对海量技术栈不知从何入手-**体系缺失**：难以建立完整的知识网络1.计算机基础-计算机组成原理-冯·诺依曼体系-CPU/内存/IO设备-操作系统-进程与线程-内存管理-文件系统-计算机网络-TCP/IP模型

柳依依@·2025-07-12 12:24

stm32与ESP32-C3通过串口连接

ESP32-C3是一款安全稳定、低功耗、低成本的物联网芯片，搭载RISC-V32位单核处理器，支持2.4GHzWi-Fi和Bluetooth5（LE）。

林内克思·2025-07-12 12:53

LLM-生成器判别器的实现

总结首先，使用GPT模型获取每个词的生成概率pLLMp_{LLM}pLLM。

·2025-07-12 12:23

法律科技领域人工智能代理构建的十个经验教训，一位人工智能工程师通过构建、部署和维护智能代理的经验教训来优化法律工作流程的历程。

法律技术中代理用例示例-合同审查代理-法律研究代理在LegalTech中使用代理的十个教训-教训1：即使代理很酷，它们也不能解决所有问题-教训2：选择最适合您用例的框架-教训3：能够快速迭代不同的模型-

知识大胖·2025-07-12 11:52

AI MCP教程之什么是 MCP？利用本地 LLM 、MCP、DeepSeek 集成构建您自己的 AI 驱动工具

介绍利用模型上下文协议(MCP)的工具吸引了我们的注意力—将AI变成触手可及的生产力引擎。它们巧妙、高效，让人难以抗拒。但如果您可以将这样的功能添加到自己的工具中，会怎么样呢？

知识大胖·2025-07-12 11:51

使用 Ollama 、 DeepSeek和QWEN的模型上下文协议 (MCP) ，使用本地 LLM 教程的 MCP 服务器

简介模型上下文协议：MCP服务器据称是AI领域的下一个重大改变者，它将使AI代理变得比我们想象的更加先进。MCP或模型上下文协议由Anthropic去年发布，它可以帮助LLM连接软件并对其进行控制。