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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四：計算機視覺 第四周：卷積網絡應用 (二) 圖像風格轉換

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第四課的第四周內容，4.6到4.11的內容，同時也是本篇理論部分的最後一篇。 本週為第四課的第四周內容，這一課所有

AI

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u_17610933 頭像

mb6953211237c25 - 在知識的海洋中探索成長的軌跡

在知識的浩瀚海洋裏遨遊，每一次的學習都是一場奇妙的冒險。於我而言，學習不僅僅是為了獲取知識，更是一段不斷探索自我、實現自我價值的旅程。 學生時代，學習是按部就班地跟隨老師的節奏，在課本的字裏行間尋找答案。課堂上，我全神貫注地聆聽老師的講解，如同乾涸的海綿貪婪地吸收着知識的甘霖。課後，我認真完成作業，通過不斷地練習鞏固所學的內容。那時候，學習的目標很明確，就是在考試中取得優異

文心一言 , 成長 , aigc , 探索

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SAP蝦客 - SAP Clean Core下如何實現採購訂單相關的增強？

SAP Clean Core下如何實現採購訂單相關的增強？ SAP傳統技術架構下，如果要實現特殊需求，可以在相關業務單據的創建事務代碼裏找到user-exit或者BAPI/Function Module, 通過在User-exit裏增加代碼或者在相關BAPI的import parameter裏傳入相關參數，以實現特殊業務需求。這在很多項目裏都是常見做法。 近些年SAP提出了Clean C

企業信息化

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南清風 - 數據人狂喜！這款Oracle導出工具，效率直接拉滿！

前陣子做項目時，甲方突然需要導出一大批數據庫數據，並且以後還有經常有這種需求，還明確要求以表格形式呈現，方便他們逐一核實數據信息。找了一圈同類工具，要麼導出速度慢，要麼格式不兼容，情急之下就自己開發了一款小軟件，沒想到用下來效果超驚豔，索性優化後分享給大家！ 這款全能數據導出 / 導入工具不僅解決了當時的緊急需求，還新增了多格式支持、多線程加速、錯誤兼容等實用功能，不管是日常辦公還是技術開發，都能

操作系統

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北京辰輝創聚生物 - GST Tag標籤技術系統解析：重組蛋白親和純化與檢測應用全指南

在重組蛋白研究與應用過程中，融合標籤技術是提升實驗可控性與操作一致性的關鍵工具。作為應用歷史較長且技術體系成熟的蛋白標籤之一，GST tag（Glutathione S-transferase tag）在科研實驗中被廣泛用於蛋白親和純化、檢測分析及相互作用研究。本文將從科研試劑和實驗技術角度，對 GST 標籤的分子特性、應用原理及其在常規實驗流程中的角色進行系統性介紹。

抗GST抗體 , 大數據 , 重組蛋白 , GST標籤 , 數據倉庫 , 谷胱甘肽親和層析 , 親和純化

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祝你今天愉快 - C/C++進階學習（十三）結構體和結構體指針（一）

一、結構體的定義和使用 char* 不算基本數據類型 結構體（struct）是什麼 結構體：把不同類型的數據組合成一個整體。 struct Person { char name[20]; int age; float height; }; struct Person 是類型名

指尖人生 , 移動開發 , 初始化 , include , Android , JAVA

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SAP蝦客 - 2025年終總結之入門SAP EWM

2025年終總結之入門SAP EWM 年初筆者加入R項目以後，驚喜的發現R項目上有啓用SAP EWM系統來管理物料的庫存。這使得筆者有機會接觸項目級的SAP EWM系統，使得筆者有機會通過項目實踐來學習和玩轉SAP EWM系統，使得筆者有機會通過R項目的實施來擴展和更新自己的專業知識結構。應該説入門SAP EWM是筆者在2025年度在專業方面最大的收穫了。 筆者早就意識到自己的知識結構有

企業信息化

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u_12960863 頭像

wx59290cd7bb11a - 拒絕“膠水代碼”！大數據轉型 AI 架構師的 Python 進階心法：流式響應與切面編程

本文價值提示： 💡 面向人羣：擁有 Java/Scala/Spark 背景，正在向 AI Agent/RAG 架構轉型的後端或大數據工程師。 🎯 核心收穫： 思維重構：如何用 Spark 的“惰性求值”思維理解 Python 生成器。 架構解耦：如何用 Spring AOP 的“切面”思維掌握 Python 裝飾器。 實戰落地：手把手構建一

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , AI , 生成器 , 架構師 , Python

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Coding茶水間 - 基於深度學習的輪船分類檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的輪船分類檢測系統 1. 前言​ 隨着航運業與海洋經濟的不斷髮展，船舶類型的快速、準確識別在港口管理、海上交通監控、安全巡檢及環境保護等領域具有重要作用。傳統船舶分類多依賴人工判讀或基於 AIS 數據的分析，在視頻監控、無人機航拍、衞星影像等非結構化場景中，人工識別易受天氣、光照和拍攝角度等因素干擾，效率低且難以滿足實時性需求。 近年來，深度學習目標檢測技術取得顯著進展，YO

AI

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u_17611446 頭像

wx6953b3319ffb2 - 計算機科學導論學習實踐：從理論到實操的成長之路

計算機科學導論學習實踐：從理論到實操的成長之路 在《計算機科學導論》的學習中，“實踐”是貫穿始終的關鍵詞。這門課程並非單純的理論灌輸，而是引導我們從“知道”走向“做到”。近期我通過完成計算機硬件組裝和簡單程序邏輯設計兩項實操任務，將課堂上學到的硬件原理、編程思維落地，不僅解決了實際問題，更讓我對計算機科學的“實踐性”有了全新認知。 一、計算機硬件組裝：拆解與重組中理解

大數據 , 計算機硬件 , 數據 , 數據倉庫 , 計算機科學

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u_17611446 頭像

wx6953b3319ffb2 - 從計算機導論到職業賽道：我的技術成長規劃書

《計算機科學導論》的學習讓我完成了從“計算機使用者”到“計算機學習者”的身份轉變，也讓我對這個行業的職業方向有了清晰的認知。結合自身興趣和學科特點，我制定了一份從“入門到深耕”的職業規劃，希望能在計算機領域找到屬於自己的賽道，一步步實現從“技術新人”到“行業專才”的蜕變。 一、職業方向的選擇：聚焦軟件開發與AI應用 經過課程學習和自我探索，我將職業方向鎖定在軟件開發和人工智

應用開發 , 大數據 , 軟件開發 , 數據倉庫 , 人工智能

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u_17611446 頭像

wx6953b3319ffb2 - 計算機導論學習：在基礎中窺見學科的深邃

接觸《計算機科學導論》這門課程前，我對計算機的認知僅停留在“會用軟件、能上網”的淺層階段，總覺得這門學科只是冰冷的代碼和複雜的機器。但經過一學期的系統學習，我不僅搭建起計算機學科的基礎框架，更在一個個知識點的探索中，體會到這門學科背後的邏輯之美與創新之力，也對“如何學習計算機”有了全新的感悟。 課程的開篇從計算機的發展歷程講起，從圖靈提出的抽象計算

大數據 , 數據倉庫 , 人工智能 , 計算機科學 , Python

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HuiZhu - 代碼考古學：如何讓你的代碼不再是“未解之謎”？

你有沒有經歷過這種“靈魂出竅”的時刻： 盯着一段三個月前自己親手寫的代碼，感覺像是在看外星文明留下的天書。邏輯極其精妙，變量名簡寫得極其瀟灑，但你就是死活想不起來——這玩意兒到底是用來幹嘛的？ 如果説寫代碼是構建一座宏偉的宮殿，那麼寫註釋就是給這座宮殿繪製“導遊圖”。遺憾的是，在趕進度的修羅場裏，我們往往只顧着添磚加瓦，卻忘了留下任何文字線索。 最終，項目變成了一座“數字迷宮”。新來的同事在裏面暈

AI

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u_15795349 頭像

西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索優化對演藝行業獲客的影響

AI搜索優化對演出行業獲客的影響主要體現在精準觸達潛在觀眾、提升營銷效率和優化用户體驗等方面。以下是楊建允結合相關應用進行的説明： 精準定位潛在觀眾：AI搜索優化能夠分析用户搜索行為和偏好，主動發現對特定演出類型、演員或主題感興趣的潛在觀眾，實現從“被動推送”到“主動發現”的轉變。例如，AI搜索優化以後，通過識別用户對沉浸式演藝或特定劇目的潛在需求、搜索需求，AI平

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , GEO優化 , AI賦能 , AI搜索優化 , AI寫作 , GEO , aigc

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mb695391405d1c6 - 【離線環境部署】在內網系統中搭建與維護IP離線數據庫的完整方案

本文將描述在無法調用公網API的前提下，從架構與工程實踐出發，系統性説明如何在離線/內網環境中部署、使用並治理IP離線數據庫，並模擬示例進行説明。 注：示例部分以IP數據雲離線數據庫為例 一、內網離線部署環境前情提要 1. 網絡環境 完全隔離或有限出網：系統可能無法訪問公網，所有IP數據必須事先導入內網。 內網訪問控制嚴格：數據庫文件或服務需遵

內網 , 大數據 , ip , 離線 , 數據倉庫

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是Yu欸 - 數字員工：用 TextIn + Coze 構建企業跨國供應鏈的“知識審計鏈”

數字員工：用 TextIn + Coze 構建企業跨國供應鏈的“知識審計鏈” ——基於通用文檔解析與 Agent 協同的智能技術對齊實踐 引言：跨越 AI 落地的“最後一公里” 在 2025 年的今天，“數字員工”（Digital Employee）已不再是一個遙不可及的概念。依託於火山引擎 Coze 等低代碼平台，企業能夠迅速構建出具備推理能力的 Agent。

智能體 , 數據 , aigc , llama , 結構化 , Markdown

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BiliWu - AKS 中基於 Gateway API 實現跨命名空間路由：多團隊協作的流量治理方案

AKS 中基於 Gateway API 實現跨命名空間路由：多團隊協作的流量治理方案 在大型企業的 AKS（Azure Kubernetes Service）集羣中，多團隊協作部署是常態——不同業務團隊的服務通常隔離在獨立命名空間內，既保障資源安全，也便於權限管控。作為雲原生架構師，在基於 AKS（Azure Kubernetes Service）構建大規模微服務架

雲平台 , Nginx Ingress , kubernetes , 雲計算 , Gateway API , 網絡 , 路由

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clghxq - Istio 限速

使用IP欺騙功能時，需要將系統防火牆，殺毒軟件關閉（如果有影響的話） 一、為什麼要設置IP欺騙 1、 當某個IP的訪問過於頻繁，或者訪問量過大時，服務器會拒絕訪問請求，這時候通過IP欺騙可以增加訪問頻率和訪問量，以達到壓力測試的效果。 2、 某些服務器配置了負載均衡，使用同一個IP不能測出系統的實際性能。LR中的IP欺騙通過調用不同的IP，可很大程度上的模擬實際

服務器 , 雲計算 , ip , 重啓 , Istio 限速 , 雲原生

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ghpsyn - Deployment 是否可以設置volumeClaimTemplates

更換模板風格有兩種方式： 1、複製default模板 2、到相關模板網站下載模板，推薦網站：http://www.moke8.com/phpcms/ 一、複製default模板 將phpcms默認的模板：/phpcms/templates/default這個目錄多複製一份，重命名為test，然後修改了test下面的config.php文件，把配置都改一下：

雲計算 , php , 上傳 , 雲原生 , HTML

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wb61e504c106755 - claude-agent-sdk mineru-parser-skill發票識別

claude-agent-sdk mineru-parser-skill發票識別 不談玄學，只講落地。 我是一名深耕算法工程化一線的實踐者，擅長將 新技術、關鍵技術、AI/ML 技術從論文和 demo 轉化為可規模化部署的生產系統。在這裏,你看不到堆砌公式的理論空談,只有真實項目中踩過的坑、趟過的路,每一篇文章都源自實戰經驗的提煉。我相信技術的價值在於解決真實問題,而不是製造

API , aigc , Copilot , 結構化 , Python

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RTE開發者社區 - AI 不想取代播客主播，因為播客根本不賺錢｜編碼人聲

「編碼人聲」是由「RTE開發者社區」策劃的一檔播客節目，關注行業發展變革、開發者職涯發展、技術突破以及創業創新，由開發者來分享開發者眼中的工作與生活。 別再問「AI 會不會取代播客主播」了——AI 根本懶得動你，因為你這個賽道壓根不賺錢，而音頻 AI 變現場景是在別處。 在 RTE2025 大會開放麥現場，四位內容和 AI 從業者撕開了 AI 替代論的遮羞布： 播客是數字時代的「膠片相機」，

人工智能

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AI4ELAB - A16Z領投AI原生建築公司，7人團隊融資1200萬美元，不賣軟件直接做工程

成立不到一年，這家團隊Unlimited就完成了1200萬美元種子輪融資，領投方是硅谷頂級VCA16Z與CIV。這個時間點很微妙——正是數據中心建設需求爆發，但傳統建築公司根本跟不上節奏的當口。 根據創始人Twitter描述，Unlimited的定位很清晰——AI原生建築公司。目前他們正在設計和建造價值超過1億美元的數據中心

設計方案 , 數據中心 , AI寫作 , aigc , 基礎設施

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伍華聰 - 基於SqlSugar開發框架的基礎上快速開發H5端的移動應用

在開發一些項目的時候，我們往往會基於一定的框架進行業務的開發，並結合一些輔助工具進行更高效率的快速開發和整合工作，SqlSugar開發框架是我們開發的一個多端整合的開發框架，基於它的後端框架的WebAPI 基礎上，我們可以對接WInform端、Vue3+ElementPlus的BS端，Vue3+Vant4的H5端，以及WPF、或者小程序等多端接入，本篇隨筆介紹一個簡單的項目錄入功能，介紹基於Sql

.net , 後端

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PetterLiu - 自動化檢索增強生成（RAG）評估框架解析

一.RAG系統評估的必要性與挑戰 檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）技術已成為增強大型語言模型（LLM）能力的關鍵範式。通過從外部知識庫中檢索相關信息，RAG能夠有效解決LLM固有的知識過時和內容幻覺等核心侷限性。無論是為客户支持系統提供最新的產品信息，還是在金融、醫療等專業領域確保答案的準確性與可追溯性，RAG都扮演着至關重要的角色。

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