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mob64ca13f96cda - 異構融合計算 架構圖

　　對於C# 5異步特性，我最喜歡的一點是它可以自然而然地組合在一起。這表現為兩種不同的 方式。最明顯的是，異步方法返回任務，並通常會調用其他返回任務的方法。這些方法可以是直 接的異步操作（如鏈的最底部），也可以是更多的異步方法。所有的包裝和拆包都需要將結果轉 換為任務，反向操作則由編譯器完成。 　　另一種組合形式是，創建與操作無關的構建塊來管理任務的處理。這些構建塊無須知

異構融合計算 架構圖 , 架構 , 後端開發 , 異步操作 , 擴展方法 , 異步方法

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陌陌香閣 - 圖像顯著目標檢測模型

和昨天的那篇U²Net同作者，但是更早一點。 大多數深度學習方法→在顯著性預測時側重於區域預測→但現在他們創建了一個新的損失函數→也考慮了目標的邊界。 顯著性預測→我們人類擅長於此→關注給定的圖像或視頻中的“重要”目標。(但沒有很多方法考慮目標的邊界)。現在有很多深度學習模型結合了不同的表示方式。

code , 圖像顯著目標檢測模型 , 損失函數 , 人工智能 , 深度學習 , 計算機視覺

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u_16099174 頭像

晨曦微露s - WriteProcessMemory

首先説説虛擬內存和物理內存： 虛擬內存就是採用硬盤來對物理內存進行擴展，將暫時不用的內存頁寫到硬盤上而騰出更多的物理內存讓有需要的進程來用。當這些內存頁需要用的時候在從硬盤讀回內存。這一切對於用户來説是透明的。通常在Linux系統説，虛擬內存就是swap分區。在X86系統上虛擬內存被分為大小為4K的頁。 每一個進程啓動時都會向系統申請虛擬內存（VSZ），內核同意或者拒

機器學習 , 物理內存 , WriteProcessMemory , 人工智能 , memory , 虛擬內存

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u_16099274 頭像

墨香四溢 - 振動幅值數據分析

假設信號的採樣頻率是Fs，信號的頻率是F，採樣點數為N，則與傅里葉變換相關概念幾個計算公式如下： 1.頻率計算公式 2.振幅計算公式 Magnitude

採樣頻率 , 振動幅值數據分析 , 採樣率 , MATLAB , Pan , 人工智能 , 數據分析

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u_16099325 頭像

數據小築 - 數據結構與算法 簡歷怎麼寫

　　在很多編程人員的潛意識裏總是覺得數據結構知識似乎沒什麼用，因為工作中似乎從來都沒有涉及到數據結構的什麼內容。我對這樣的認識只能報以呵呵~ 也難怪，其實有這些想法的同行在工作中的大部分都是如此走過來的：掌握幾種常用Web框架，比如SSH，然後不停的堆砌已有的API做一些對數據庫的增刪改查之類的簡單代碼設計，最後反正功能是實現了，是否設計無誤，效率又優，就幾乎沒有人去管了。也是，

結點 , 數據類型 , 數據 , 數據結構與算法 簡歷怎麼寫 , 人工智能 , 數據結構與算法

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逐夢AI - 金屬外表多種生鏽檢測數據集（1200張圖片已劃分）｜面向工業巡檢的目標檢測數據集

金屬外表多種生鏽檢測數據集（1200張圖片已劃分）｜面向工業巡檢的目標檢測數據集 在工業設備智能運維、基礎設施安全評估與城市大型金屬結構全生命週期管理不斷推進的背景下，金屬鏽蝕的自動化識別與精確定位已成為工業視覺領域的重要研究與落地方向。 傳統依賴人工巡檢的方式，不僅效率低、主觀性強，而且在高空、狹小空間、高危環境中存在明顯安全隱患。 本文將圍繞一個 已完成標註與劃分的金屬外表生鏽目標檢測數

機器學習 , 深度學習

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u_16213438 頭像

mob64ca12f21246 - langchain4j文檔

langchain4j是一個用於構建對話式AI應用的框架，支持多種自然語言處理功能。隨着其版本迭代，不同版本之間的特性差異、兼容性處理以及性能優化等方面的調整也引起了廣泛關注。本文將詳細探討如何解決“langchain4j文檔”相關的問題，並進行結構化的覆盤記錄。 版本對比 在不同的langchain4j版本之間，有幾個顯著的特性差異。例如，新的版本在模型支持、API調用以及功能

不同版本 , 新版本 , API , aigc

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Lab4AI - 數小時視頻，關鍵僅幾秒：AI如何像偵探一樣找到答案？LongVT：先定位再核驗，精準不瞎猜

數小時視頻，關鍵僅幾秒：AI如何像偵探一樣找到答案？LongVT：先定位再核驗，精準不瞎猜 01論文概述 這篇文章由MiroMind AI與南洋理工大學核心領銜（通訊作者：Shijian Lu、Xingxuan Li），聯合香港科技大學（廣州）、清華大學以及LMMs-Lab 團隊共同完成。 論文名稱：LongVT: Incentivizing "Thinking with Long Videos

人工智能

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mob64ca12f8a724 - ollama 集羣

ollama 集羣是一種新興的分佈式計算框架，旨在支持更高效的模型推理和分佈式計算資源的整合。本篇博文將分享解決“ollama 集羣”相關問題的全過程，保證結構清晰，條理分明。 環境預檢 在部署owllama集羣之前，首先需要對環境進行預檢。這一步驟確保我們的計算環境能夠兼容並正常運行集羣，以下是我們所需的兼容性分析以及依賴版本對比。 四象限圖與兼容性分析 quadran

數據 , aigc , 當前版本 , Python

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晨曦鑰匙扣 - CRM + 進銷存 + 供應鏈全維度 PK：17 大主流品牌功能架構與場景適配性深度解析

CRM + 進銷存 + 供應鏈全維度 PK：17 大主流品牌功能架構與場景適配性深度解析 在企業數字化轉型進入“深水區”的今天，單一 CRM 工具已無法滿足全鏈路需求——企業需要的是“CRM管客户、銷售管流程、進銷存管庫存、供應鏈管協同”的一體化解決方案。本文選取超兔一體雲、Salesforce、 SAP 、金蝶、用友、Zoho、有贊等17個主流品牌，圍繞CRM管理、銷售管理、進銷存、供應鏈四大核

前端

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Novproxy - Novproxy-鏈式代理詳解

鏈式代理（Chained Proxy）把多台代理服務器串成一條“接力賽道”：流量依次穿過每一棒節點，才抵達終點——目標服務器。每過一棒，真實身份就剝掉一層，既像洋葱一樣隱藏來源，又像冗餘鏈路一樣容錯，還可按需切換路徑，兼顧匿名、可靠與靈活。 簡單説，不再是“你 → 代理 → 目標網站”這麼直接，而是變成： 你 → 代理A → 代理B → 代理C → 目標網站 每一跳都隱藏了上一跳的來源，讓追蹤者難

socks5 , 代理 , HTTPS , 前端

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3Q聊工具 - 頂尖項目管理系統評測：高端功能全方位覆蓋

一、核心功能覆蓋度評測 本板塊聚焦項目管理全生命週期核心需求，從任務拆解、進度跟蹤、文檔協作等基礎功能，到高階的項目組合管理、成果交付管控等維度，評估各系統的功能完備性。 禪道：覆蓋需求管理、任務分配、缺陷跟蹤、版本迭代全流程，支持甘特圖與看板雙視圖切換，內置工時日誌與成本關聯核算功能，可直接關聯項目交付物清單。 泛微事井然：支持多類型項目統一管理，預設IT研發、工程、科研等行業模板，集成任

項目管理工具 , 項目管理 , 項目管理軟件 , 項目管理系統 , 團隊管理

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AI代碼猴 - 解碼GEO公司推薦：是“調參俠”的狂歡，還是“工程派”的黎明？

當企業決策者搜索“GEO公司推薦”時，他們真正尋找的答案，其實指向一個更根本的選擇：您是需要一個能快速提供“AI搜索優化”服務的供應商，還是一個能為您在AI時代構建長效認知資產的技術夥伴？這個選擇的核心，在於辨識服務商背後的技術哲學——是追求短期效率的 “調參俠” ，還是投資長期確定性的 “工程派” 。 第一章：抉擇的十字路口——“調參俠”的陷阱與“工程派”的承諾 在深入任何公司推薦前，我們必須理

深度學習

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mob64ca12e2f123 - langchaingo example

在這篇博文中，我們將深入探討如何解決“langchaingo example”問題。通過這篇記錄，我們會詳細講述如何進行環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、配置調優與故障排查。 環境預檢 首先，我們必須進行環境預檢，以確保系統符合運行“langchaingo example”的要求。下面是我們的系統要求表格： 組件 版本

bash , aigc , 安裝過程 , Python

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mob64ca12e91aad - 免費aigc工具

在當前的數字化時代，免費 AIGC（人工智能生成內容）工具成為了越來越多開發者和企業的選擇。利用 AIGC 工具，用户可以快速生成文本、圖像等多媒體內容，這在提高工作效率和降低成本方面展現了不可小覷的優勢。接下來，我將詳細記錄我在使用和部署免費 AIGC 工具過程中的各個環節，包括環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、擴展部署及遷移指南。 環境預檢 在開始部署之前，我們需要進行

bash , aigc , ci , Python

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Lab4AI - 告別漫長等待：3D生成進入“秒時代”！Apple 重新定義實時視圖合成

告別漫長等待：3D生成進入“秒時代”！Apple 重新定義實時視圖合成 論文標題：Sharp Monocular View Synthesis in Less Than a Second 👉一鍵直達論文 👉Lab4AI大模型實驗室論文閲讀 ✨研究背景 在 AR/VR 及互動照片瀏覽領域，用户迫切需要能從單張照片快速生成高保真、可交互的 3D 場景 。然而，傳統的神經渲染技術（如 NeRF）

人工智能

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mob64ca12dea1dc - vscode插件copilot

在今天的技術世界中，VS Code 插件 Copilot 無疑成為了許多開發者的得力助手。它能夠根據代碼上下文自動生成代碼片段和建議，極大地提高了編碼效率。然而，在使用過程中，我們常常面臨各種問題。本文將通過分析背景、核心維度、特性拆解、實戰對比、深度原理以及生態擴展來剖析如何有效解決 VS Code 插件 Copilot 遇到的問題。 背景定位 隨着開發效率的日益提高，自動化工

code , bash , 代碼重構 , aigc

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深盾安全 - BK7258 硬核解析：如何打造一款“既省電又能打”的智能設備芯片？

在智能設備競爭白熱化的今天，芯片選型成為產品差異化的關鍵。博通集成的 BK7258 之所以能頻頻出現在各類高端 AIoT 產品中，並非偶然——它實際上解決了一類經典難題：如何在有限功耗下，實現連接、音視頻與輕量 AI 的協同工作？ 今天，我們不只談參數，更從系統設計角度，聊聊 BK7258 的實戰價值與隱藏技能。 一、為什麼是 BK7258？—— 瞄準四大痛點 在智能眼鏡、可視門鎖、帶屏音箱等產

安全

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中煙創新 - 煙草行政處罰案卷製作與評查平台 | 賦能執法、優化管理、規範案卷、提質增效

新形勢下，煙草專賣行政執法工作需在規範性、效率與內部監管三個方面實現全面強化。傳統的案卷製作與評查模式，因其依賴手工、標準不一、流程繁瑣等痛點，已難以適應現代執法管理的需要。 北京中煙創新科技有限公司（簡稱：中煙創新）“煙草行政處罰案卷製作與評查平台”其價值精準地體現在“賦能執法、優化管理、規範案卷、提質增效”上，切實推動煙草行政執法工作邁向新台階。煙草行政處罰案卷製作與評查平台首要目的是為了解決

人工智能

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刀槍不入的牛腩 - 在線客服系統源碼優化指南（附源碼）：高併發場景下的性能調優與安全加固

隨着企業數字化轉型的加速，在線客服系統已成為客户服務的關鍵基礎設施。在高併發場景下，客服系統不僅要應對大量用户同時諮詢的挑戰，還要確保系統的穩定性和安全性。本文將從源碼層面深入探討在線客服系統的性能優化與安全加固策略，並提供可落地的代碼示例。 高併發場景下的性能挑戰 客服系統的高併發特性 源碼及演示：zxkfym.top 瞬時流量高峯：促銷活動、系統故障等可能引發用户諮詢量激增 長連接管理

高併發

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圖觀 - 從“東數西算”到智慧機房：數字孿生如何重塑數據中心的“智能大腦”？

隨着“東數西算”工程的全面鋪開與算力經濟的崛起，數據中心已從支撐企業IT的後台設施，躍升為國家戰略性數字基礎設施的核心樞紐。其角色正經歷根本性轉變：從被動的“成本中心”轉向主動的“價值引擎”與“服務提供者”。 傳統機房運維模式，依賴人工巡檢、孤立告警與經驗決策，在規模、效率與風險控制上已觸及天花板。而數字孿生技術正超越其作為“三維可視化看板”的初始階段，演變為驅動數據中心設計、建設、運營全生命週期

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識 , 可視化

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mob64ca12dba5b0 - macos ollama 使用gpu cuda

在我的開發環境中，使用 macOS 和 Ollama 並利用 GPU 的 CUDA 加速是一項複雜的任務。本文將詳細闡述解決“macOS Ollama 使用 GPU CUDA”的過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦以及進階指南。 環境配置 在開始之前，我們需要配置開發環境，以確保 Ollama 可以使用 GPU CUDA。首先，確認您的 macOS 版本和支

aigc , 環境配置 , ci , CUDA

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Zoey的筆記本 - 效率翻倍！6大茶飲門店線上管理工具，破解經營困局

隨着茶飲行業的競爭日益激烈，門店經營者們面臨着前所未有的壓力。從原物料管理到人力調度，從營銷獲客到數據分析，每一個環節的疏漏都可能導致利潤流失。本文將深入剖析茶飲門店的核心經營痛點，提供系統性解決方案，並重點推薦多款簡單好用的線上管理工具，助您實現降本增效，在紅海市場中脱穎而出。 一、茶飲門店常見經營痛點 在高速擴張與同質化競爭的市場環境下，茶飲門店的運營管理面臨着諸多具體而微的挑戰。理解這些痛點

觀點 , 資訊 , 教程 , 知識

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OctShop全棧工程師 - 積分系統技術架構圖_OctShop大型積分商城系統源碼

一、引言 在如今數字化商業環境中，積分商城系統已成為許多企業提升用户粘性、促進用户消費和活躍的重要工具。一個高效、穩定且功能豐富的大型積分商城系統背後離不開合理的技術架構設計。本文將深入探討大型積分商城系統的技術架構圖以及相關源碼的關鍵要素，展現構建這樣一個系統所需的技術考量與實現細節。 OctShop大型商城積分源碼總體簡介：https://pc.opencodetiger.com/OctSh

數據庫 , 後端 , 前端

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