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實時雲渲染平行雲 - 實時雲渲染與雲桌面解析（三）：核心異同點深度解析

雲桌面與實時雲渲染的技術對比分析：雲桌面提供完整的遠程虛擬桌面系統，適用於標準辦公環境，而實時雲渲染專門提供圖形渲染算力服務。對於以3D應用為主的桌面/網頁訪問需求，實時雲渲染可以替代少併發、低成本的雲桌面技術方案。 一、算力部署方式不同 雲桌面：提供完整的遠程虛擬桌面系統，將操作系統、應用程序、數據全部託管在雲端 實時雲渲染：專門提供面向2D/ 3D / XR 等圖形渲染算力服務，僅需渲染

虛擬化 , unreal , webgl , unity3d , html5

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悲傷的煎雞蛋_cQXuXF - 我靠？！程序員這樣使用AI才對！！！

放假前最後一個工作日下午5點，你鼠標都摸好了，就等着準點開溜。產品經理走過來了：“有個小需求，用户列表加個篩選和排序，很簡單！老闆説客户明天就要看。”你嘴上説着好的，心裏已經演完了八百集血壓拉滿的內心劇。算了，反正看起來也不復雜。 你熟練地打開 Cursor，輸入：“幫我實現用户列表的篩選和排序功能。”三分鐘，真的只用了三分鐘，AI嘩啦啦吐出兩百行代碼。你隨手點了幾個案例，居然都能跑通。那一瞬間，

人工智能 , 程序員 , 前端

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daoshanghundezhuantou 頭像

daoshanghundezhuantou - 硬件研發週期變長怎麼辦？3 個跨部門協作方法讓項目管理提速

硬件研發週期變長，往往不是單點效率問題，而是跨部門協作缺少共同節奏、共同事實與共同驗收，導致等待與返工疊加。本文基於 IPD（集成式產品開發）體系，並結合其中常用的 階段門/決策門（Stage-Gate）機制，給出 3 個可落地的項目管理提速方法：節奏線+出口標準、ECR/ECO 變更分級治理、ICD 接口控制與驗證前置，幫助縮短硬件研發週期並提升交付可預期性。 硬件研發週期為什麼越拉越長 先把概

項目管理 , 研發管理 , 硬件

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u_15912723 頭像

讓世界更美好 - MongoDB架構師選型指南：當你的數據開始“説話”，如何選擇正確的對話方式？

當業務需求敲開架構師的門，MongoDB站在門口微笑：它既可以是靈活的文檔存儲，也可以是強大的分析引擎，但這取決於你是否真正瞭解它的“語言”。 一、場景定位：MongoDB是否是你的“Mr. Right”？ 在技術選型的十字路口，架構師面臨的第一道選擇題往往是：“這個場景真的需要MongoDB嗎？” MongoDB並非銀彈，它在

字段 , 數據 , mongodb , 數據庫 , 架構師

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u_16213421 頭像

mob64ca12edea6e - Stable Diffusion 對話 gpt 生圖

在當前AI技術的快速發展中，Stable Diffusion與對話系統的結合，正逐漸成為一種流行的趨勢。特別是在生成圖像方面，通過GPT架構與Stable Diffusion技術的結合，可以實現令人驚歎且高效的生圖效果。今天，我將深入探討“Stable Diffusion 對話 gpt 生圖”的相關問題，包括其技術原理、架構解析、源碼分析、性能優化以及案例分析。 flowchart

性能優化 , 對話模型 , aigc , ci

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兔絲 - Redis + ThinkPHP 實戰學習手冊（含秒殺場景）

目錄 基礎準備：ThinkPHP 集成 Redis Redis 核心數據結構（ThinkPHP 用法） 秒殺場景核心：Redis 原子性與事務 ThinkPHP + Redis 實戰場景（秒殺 / 緩存 / 限流） 常見問題與面試避坑 一、基礎準備：ThinkPHP 集成 Redis 1.1 環境要求 ThinkPHP 5.1+/6.0+（推薦 6.0+，緩存擴展更完善） P

redis , php , 後端

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youqingyouyidejidan 頭像

底層邏輯探索 - 2025年國內精細化、可交互、輕量級的泛監測體系產品推薦

一、概要 （提示：本節從宏觀視角概括行業趨勢，為後續的評估框架與廠商推薦奠定基礎。） 2025年國內數據安全平台正從“堆疊式安全工具”向“精細化、可交互、輕量級的泛監測體系”轉型。隨着《數據安全法》《個人信息保護法》及《網絡數據安全管理條例》持續推進，企業不再滿足於單點審計、被動告警，而是將安全能力融入業務鏈路，以可視、可操作、可迭代的方式構建全生命週期數據治理體系。行業呈現三大趨勢

安全

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底層邏輯探索 - 基於國標的頭部廠商數據流轉監測平台評析：一鍵化部署能力與通用行業適配排名（2025）

隨着《數據安全法》《個人信息保護法》及《網絡數據安全管理條例》的全面推進，數據安全已從合規要求演變為企業核心競爭力的組成部分。2025年，數據安全平台市場進一步整合，平台化、智能化、全生命週期化成為主流趨勢。在眾多技術路徑中，數據流轉監測因其能夠實現對數據流動全過程的可視、可控、可追溯，已成為企業構建主動式數據治理體系的關鍵環節。本文結合技術架構、行業適配、部署便捷性與國家標準符合度等維度，對國內

安全

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mob649e815f494b - stable diffusion 數組越界

在使用 Stable Diffusion 生成圖像或文本時，開發者可能會遇到數組越界這類問題。數組越界通常指的是試圖訪問數組中不存在的元素，這可能導致程序崩潰或出現不穩定的行為。以下是如何解決 Stable Diffusion 數組越界問題的詳細過程。 背景定位 在機器學習和深度學習的應用中，Stable Diffusion 是一種廣泛使用的生成模型。根據技術文獻： “Stabl

生成模型 , 數組越界 , aigc , 深度學習

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鳩摩智首席音效師 - 如何在 CentOS 上設置 Apache Worker MPM ？

Apache HTTP 服務器是世界上使用最廣泛的 web 服務器之一，並可按不同方式配置，以滿足各種需求。Apache 多處理模塊（Multi-Processing Module，MPM）是一個管理 Apache 服務器進程的模塊。Prefork 和 Worker 是目前最流行的兩個 Apache MPM 模塊。 在本文中，我們將向您展示如何在 CentOS 系統上將 Prefork MPM

apache

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u_16213302 頭像

mob64ca12d0e5a4 - ollama下載千問模型

ollama下載千問模型的描述 在當前的AI技術快速發展背景下，模型下載和使用的便捷性已成為開發者和研究者關注的重點。其中，Ollama平台以其簡單的接口和強大的支持庫，吸引了眾多用户。近年來，“ollama下載千問模型”的相關問題頻現，本文旨在詳盡記錄解決該問題的過程，包括場景分析、演進歷程、架構設計、性能優化、故障覆盤及經驗總結。 背景定位 隨着AI的廣泛應用，各種模型和

下載速度 , API , aigc , 迭代

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代碼天地 - 基於CNN-SVM的選煤廠浮選泡沫圖像識別方法

計算機視覺技術是指利用相機與電腦連接成的一個系統，通過對目標的檢測、追蹤、測量和進一步的預處理得到能夠代表圖像特徵的信息，再對這些特徵信息通過計算機算法進行識別[1-2]。在選煤行業，隨着選煤廠智能化水平的提高，對各個生產崗位的要求也更加嚴格，同樣浮選車間的控制也要求精煤灰分儘可能穩定[3]。前人在浮選泡沫圖像的識別問題上已經做了大量的研究，例如，Kaartinen[4]在鋅粗選

預處理 , 數據集 , 卷積 , 服務器 , 分佈式

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非凸科技 - 非凸科技走進浙江大學，攜手共育金融科技創新人才

在技術驅動變革的時代浪潮中，硬核科技企業已成為連接學術前沿與產業實踐的關鍵橋樑。12月7日，非凸科技走進浙江大學玉泉校區舉辦“尋找你的最優解”主題宣講會，不僅為同學們帶來前沿的技術洞察與職業引導，也進一步彰顯了非凸科技在深化校企合作、共育未來科技人才方面的堅定決心與長遠佈局。 宣講現場，非凸科技聯合創始人CEO王浚澎圍繞數智交易領域的技術迭代與工程落地，深入解讀了高性能交易系統背後的

算法

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mob649e8161c39d - java ollama 流式回覆 stream

在當今軟件開發中，流式回覆（streaming response）技術逐漸受到廣泛關注，尤其是在與 Java Ollama 的集成中。這種方式允許客户端實時接收來自後端的數據流，極大增強了用户體驗。在這篇文章中，我將逐步記錄下如何解決“Java Ollama 流式回覆 stream”中遇到的問題，涉及到相關的協議背景、抓包方法、報文結構、交互過程、字段解析和異常檢測等內容。 協議背景

抓包 , wireshark , HTTP , aigc

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CryptoRzz - 幣安加密貨幣數據 (Crypto Market)對接指南

與股票接口不同，加密貨幣接口對接幣安 (Binance) 數據，使用 Symbol (如 BTCUSDT) 作為唯一標識，且 K 線數據的返回格式為數組格式（而非對象格式），這一點在解析時需要特別注意。 StockTV API 對接文檔：加密貨幣 (Crypto)##1. 基礎配置* 接口域名: https://api.stocktv.top 加密貨幣基礎路徑: /crypto 主要數據源

觀點 , 教程 , 前端 , Javascript

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思否編輯部 - 從引擎創新到生態協同，VeloxCon China 2025 在京順利舉辦

2025 年 12 月 13 日，VeloxCon China 2025 在北京成功舉辦。作為 Velox 項目首次在中國舉辦的線下技術大會，匯聚了來自Meta、IBM、螞蟻集團、阿里雲、騰訊、小米、小紅書等企業的數十位核心貢獻者與一線工程師。 大會通過 18 場演講將 Velox 置於真實業務場景之中，系統展示了其在架構演進、AI 數據處理、湖倉加速、流批融合等方向的最新實踐。這些分享不僅直面性

架構設計 , 人工智能 , 開發者 , 數據處理

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正點原子 - 《ESP32-S3使用指南—IDF版 V1.6》第五十五章 基於MQTT協議連接阿里雲服務器

第五十五章 基於MQTT協議連接阿里雲服務器 本章主要學習lwIP提供的MQTT協議文件使用，通過 MQTT 協議將設備連接到阿里雲服務器，實現遠程互通。由於MQTT 協議是基於 TCP 的協議實現的，所以我們只需要在單片機端實現 TCP 客户端程序並使用 lwIP提供的MQTT文件來連接阿里雲服務器。 本章分為如下幾個部分： 55.1 MQTT協議簡介 55.2 硬件設計

嵌入式 , 物聯網 , 單片機 , 程序員 , esp32

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mob649e816138f5 - Stable Diffusion Pip軟件包

Stable Diffusion Pip軟件包是一個用於構建和部署深度學習圖像生成模型的工具，廣泛應用於各類圖像處理任務。隨着人工智能技術的不斷髮展，Stable Diffusion Pip因其高效性和可擴展性逐漸成為開發者和研究者的熱門選擇。 核心維度 在分析Stable Diffusion Pip時，我們需要從架構的視角進行對比。通過C4架構圖，我們可以清晰地看到Stable

自定義 , aigc , 圖像質量 , Python

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mob64ca12e732bb - aigc 發展歷程

在過去的幾十年裏，人工智能生成內容（AIGC）的發展經歷了顯著的變化，從最早的基於規則的系統到現代深度學習模型。AIGC技術的演進使得機器能夠按照人類的指令生成文本、圖像和音頻，從而在各個領域產生了深遠的影響。本文將通過具體的環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展等多個維度來探討AIGC的發展歷程，併為讀者提供全面的技術參考。 環境準備 在開始構建AIGC應用

性能優化 , 技術棧 , aigc , 深度學習

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mob64ca12f09e0c - Denoising Diffusion Probabilistic Models論文解析免費下載

Denoising Diffusion Probabilistic Models論文解析免費下載，大家都在關注的熱門話題，深度學習領域的一個重要環節。本文將着重解析 Denoising Diffusion Probabilistic Models 及其相關內容，涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南和性能優化等方面，確保為讀者提供完整而深入的信息。 版本對比 首先

性能優化 , 適配層 , API , aigc

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iReaShare - 如何在5種簡單方法中將照片從小米Redmi傳輸到Redmi

照片通常包含重要的個人回憶，如家庭照片、旅行快照或特殊事件，因此在升級設備時安全地移動它們變得至關重要。許多Redmi用户想知道如何將照片從Redmi傳輸到Redmi，因為通過藍牙或雲進行手動傳輸可能很慢或很麻煩。本文將提供5種有效的方法來進行傳輸，涵蓋每種方法的獨特流程及其具體缺點，幫助您在無壓力的情況下保留您的回憶。 方法1：如何通過iReaShare Phone Transfer將照片從Re

Android

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mob649e8155edc4 - WINDOWS 安裝 ollama用gpu運行

實現“WINDOWS安裝ollama用GPU運行”的全過程將會是一個相對複雜的任務，但也並非不可克服。為了方便大家更好地理解，我將這個過程以博文的形式記錄下來。從環境準備到擴展應用，每一個步驟力求詳細和清晰。 在開始之前，請確保您具備以下環境所需的基本條件。安裝Ollama的GPU支持涉及多個前置依賴，這對於其順暢運行至關重要。 環境準備 前置依賴安裝 以下是您需要安裝的

aigc , 深度學習 , CUDA , Python

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得物技術 - Go語言在高併發高可用系統中的實踐與解決方案｜得物技術

一、引言 隨着互聯網技術的飛速發展，現代系統面臨着前所未有的併發壓力和可用性要求。從電商秒殺到社交媒體直播，從金融交易到物聯網設備接入，系統需要處理百萬級甚至千萬級的併發請求，同時保證99.999%的可用性。在這種背景下，Go語言憑藉其獨特的設計哲學和技術特性，成為了構建高併發高可用系統的首選語言之一。 Go語言自2009年誕生以來，就以 "併發性能優異、開發效率高、部署簡單"等特點受到開發者的青

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中煙創新 - 中煙創新BI數據大屏：賦能煙草營銷智能決策與專賣精準監管

面對供應鏈複雜化、監管趨嚴與市場多變的新常態，煙草企業急需深化數據整合、洞察與敏捷響應，以推動治理現代化與營銷精準化進程。北京中煙創新科技有限公司（簡稱：中煙創新）開發的BI數據大屏解決方案，正是針對當下而構建的一體化智能決策支持平台，其應用顯著提升了煙草企業在專賣管理、市場運營及資源優化等方面的綜合能力。 中煙創新BI數據大屏以全域數據資產為底座，依託多源異構數據融合技術、實時計算引擎及動態可視

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