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HuggingFace - 用開源模型強化你的 OCR 工作流

我們在這篇文章中新增了 Chandra 和 OlmOCR-2，並附上了它們在 OlmOCR 基準上的得分 🫡 摘要: 強大的視覺語言模型 (Vision-Language Models, VLMs) 的崛起，正在徹底改變文檔智能 (Document AI) 的格局。每種模型都有其獨特的優勢，因此選擇合適的模型變得棘手。相比閉源模型，開源權重的模型在成本效率和隱私保護上更具優勢。為了幫

AI

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八塊腹肌的洋葱_b3LwXR - **C++ ODB ORM 完全指南：從入門到實戰應用**

在C++開發中，數據庫操作常因繁瑣的SQL編寫與對象映射而複雜化。對象關係映射（ORM）框架ODB為此提供了優雅解決方案，它將C++對象自動映射到關係數據庫表，實現數據持久化而無需手動處理SQL語句，極大提升開發效率。 一、ODB核心機制 ODB作為開源、跨平台、多數據庫支持的C++ ORM框架，通過預編譯器將普通C++類（persistent class）轉換為可持久化的數據庫實體。開發者僅需在

objective-c , typescript , Javascript

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u_16099327 頭像

AI智行者 - 當writeMode配置成update時updateColumn不配置會生效嗎

摘要: 下文講述updatetext的功能及舉例説明 實驗環境:sql server 2008 R2 updatetext關鍵字功能及語法説明 updatetext功能説明: updatetext的功能為:更新當前的text,ntext,image字段, 當我們可以使用updatetext更新列中的部分數據 updatetext語法簡介:

機器學習 , 字段 , 數據 , 人工智能 , SQL

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Jimaks - PostgreSQL緩存機制與優化

PostgreSQL作為世界上最先進的開源關係型數據庫之一，擁有強大的緩存機制來提升查詢性能。理解並正確利用這些緩存機制，對於數據庫性能優化至關重要。 PostgreSQL緩存架構概述 PostgreSQL採用了多層次的緩存體系，主要包括共享緩衝區（Shared Buffers）、操作系統緩存和查詢計劃緩存。每一層都有其特定的作用和優化策略。 共享緩衝區（Shared Buf

數據 , MySQL , 緩存 , 數據庫 , postgresql

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u_16213635 頭像

mob64ca1404baa2 - wpf datagrid 後端代碼添加 DataGridTemplateColumn

不同的狀態對應不同的操作，DataGrid中最後一列為操作列，裏面是Button控件。希望點擊Button後執行對應的操作，但是設置Button的Command="{Binding VideoOperationCommand}"後觸發不了操作。 XAML代碼如下： DataGrid ItemsSource="{Binding VideoList}"

控件 , 機器學習 , 上傳 , 人工智能 , ide

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u_16099358 頭像

月光傾城美 - stormsniffer正則表達式

　　處理海量日誌對每一個運維來説都非常的頭疼，日誌分析我們首先需要把需要的數據從海量的日誌中匹配出來，降低數據量，然後在分析這些日誌。那麼從海量的日誌中把我們需要的日誌找出來就需要我們寫一個公式來匹配，那麼如何才能寫一個這樣的公式呢？ 正則表達式其實就是通過給定的符號生成一個字符串匹配的公式，通過該公式把需要的數據匹配出來。 比如 匹配

Storm , 大數據 , 錨定 , stormsniffer正則表達式 , 正則表達式 , Git

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u_16099189 頭像

智能領航員 - 多文件存儲的工作原理 SQLite

1、關於extern 　　extern 是聲明此變量或者函數在此文件的外部定義，只是聲明作用。 　　　注意：ｃ語言中對於函數的聲明和定義區別明顯，但對於變量幾乎沒有區別定義和聲明 　　　深刻理解：從彙編的角度來説，變量或者函數定義就會佔用內存空間，也就生成的相應的段地址和偏移地址，如果想要在其他的地方調用時，需要聲明是EXTERN 外部定義的，這樣根據exter

重定義 , 函數定義 , 頭文件 , 人工智能 , 計算機視覺 , 多文件存儲的工作原理 SQLite

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u_16099189 頭像

智能領航員 - 公眾號demo啥意思

今天做了身份驗證的功能，然後完善了下搜索功能。其實主要的是將整個代碼結構整理了一番，應該可以説是模塊化設計吧。 因為我們之前提的功能需求中有： 1、菜單--查詢功能。我考慮到後期功能的擴展，就想將這些分模塊來實現：菜單模塊(這樣，今後我們需要添加新的菜單功能，可以直接在這個模塊裏操作，這樣修正和維護也簡單，在考慮到後期可能會分工協作的時候各開

機器學習 , php , 數據庫 , 人工智能

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u_16099337 頭像

IT獨行俠客 - Prometheus和阿里短信服務器實現報警服務器

隨通信行業不斷的業務迭代，新的賽道為業務帶來了新變化，生態合作和渠道的規模上量給系統帶來了模式創新的同時，也帶來了更大的壓力。 同時，國際站的地域環境和當地政策法規的因素，給全球化的建設也帶來了全新的機遇和挑戰。 本文將探討雲原生時代下的網關技術，面向全球化、平台化、精細化的時代背景，如何在雲原生時代挖掘自我蜕變的契機，又如何拖着沉重的技術負債實現涅槃重生，實現高性能

雲計算 , 運維 , 系統架構 , 雲原生 , 高可用

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baidusecrity 頭像

百度安全 - 為千行百業植入“安全基因”！百度加入“內生安全生態夥伴計劃”

11月28日，由紫金山實驗室主辦的第五屆網絡空間內生安全學術大會暨IEEE CRESS 2025國際會議在南京啓幕。大會由中國通信學會、中國計算機學會、中國汽車工程學會、中國網絡空間安全學會指導，紫金山實驗室主辦，以“AI+生態構建新挑戰，安全可信新機遇”為主題，集中展現我國在網絡空間內生安全領域的原創突破與產業實踐成果。同時，大會正式啓動“內生安全生態夥伴計劃”，該計劃聯合了百度、奇安信、深信服

網絡安全 , 人工智能 , 大模型

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u_16213668 頭像

mob64ca140caeb2 - 磁盤overlay是什麼意思

什麼是 inode ？ 文件儲存在硬盤上，硬盤的最小存儲單位叫作”扇區”（Sector）。每一個扇區儲存512字節（至關於0.5KB）。 操作系統讀取硬盤的時候，不會一個個扇區地讀取，這樣效率過低，而是一次性連續讀取多個扇區，即一次性讀取一個”塊”（block）。這種由多個扇區組成的”塊”，是文件存取的最小單位。”塊”的大小，最多見的是4KB，即連續八個 s

文件名 , 文件系統 , 數據 , 雲計算 , 磁盤overlay是什麼意思 , 雲原生

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u_16213711 頭像

mob64ca1416f1ef - GDEMV3 30M 分塊數據DEM拼接

分塊算法總結 　　分塊，就是一種暴力算法，不過複雜度優於暴力，是基於足夠的預處理和合理可行的維護操作進行優化時間， 　在預處理+維護的耗時上與暴力處理的耗時上找到一種平衡，於是出了這個優美的算法 　　標誌：查詢某一區間內元素種類數，查詢某一區間大於等於某一元素的數的個數（即排名 　　為了查詢大於等於C的個數，可以排序，用區間長度-C的排名就是 答案數。

機器學習 , 複雜度 , include , 人工智能 , define

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u_16213721 頭像

mob64ca14196783 - MemTotal 和 SwapTotal 含義

make-to-stock, 為庫存進行的生產，生產的成品或者半成品在系統中建有BOM,開工單生產後記入庫存，銷售是直接減少庫存。這樣的情況對於每一個要生產銷售的物料都必須有自己的BOM, 即使兩個物料之間差別很少。 make-to-order,為訂單進行的生產，首先產生銷售訂單，要銷售的物料會建成Configurable的類型，在銷售訂單創建時選擇此次該料號的

機器學習 , 字段 , 主數據 , sap , 人工智能

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baidusecrity 頭像

百度安全 - 百度大佬拆解辦公安全核心威脅，你有中招麼？

11月26日晚，百度安全聯合墨菲安全通過直播的形式圍繞 “企業辦公安全關鍵場景實戰” 展開深度分享。先來看看嘉賓介紹和直播內容一覽吧:企業辦公安全關鍵場景實戰回顧！ https://v.qq.com/x/page/k3181ikfiih.html 直播從辦公安全核心構成切入，梳理了六大安全域，拆解了當前企業易中招的四種威脅：銀狐黑產團伙攻擊、辦公軟件合規風險、無線安全攻防、辦公網數據泄露，用真實案

網絡安全 , 無線安全 , 辦公軟件

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u_16099268 頭像

碼海探險先鋒 - vagrant 自己指定鏡像

使用vagrant ，需要安裝virtualbox和vagrant。具體怎麼安裝這裏就不介紹。 創建一個虛擬機 找到一個初始box vagrant創建虛擬機需要一個box鏡像，box鏡像可以在https://app.vagrantup.com/boxes/search中查詢。 例如我們找到了一個ubuntu16.04的鏡像。 那麼我們新建一個

命令行 , 服務器 , 雲計算 , 雲原生 , vagrant 自己指定鏡像 , Ubuntu

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u_92655 頭像

小題大作 - 不同內存的服務器可以做虛擬化集羣麼

我們回顧一下上一篇文章中的內容，有一個朋友問我這樣一個問題： 我的業務依賴一些數據，因為數據庫訪問慢，我把它放在Redis裏面，不過還是太慢了，有什麼其它的方案嗎？ 其實這個問題比較簡單的是吧？Redis其實屬於網絡存儲，我對照下面的這個表格，可以很容易的得出結論，既然網絡存儲的速度慢，那我們就可以使用內存RAM存儲，把放Redis裏面的數據給放內存

虛擬化 , 序列化 , 數據 , 雲計算 , 緩存 , 不同內存的服務器可以做虛擬化集羣麼

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baidusecrity 頭像

百度安全 - 企業人員安全意識解決方案 幫助企業構建可持續的安全意識培養生態

他們，正在用“習慣”打開安全後門 據相關報告顯示，企業內普遍存在的高危操作現狀令人擔憂，具體突出表現在以下三個方面： 數字資產管理混亂：近65%的員工在多個賬户間重複使用密碼，超過80%的與黑客相關的泄露事件都是利用了弱口令、默認口令等。密碼複用、信息隨意存放成為常態，密鑰管理形同虛設。 基礎防護嚴重缺失：僅有39%的個人賬户和53%的啓用了多重身份驗證（MFA）。第一道安全防線，在

網絡安全 , 無線安全 , 安全意識

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u_16213573 頭像

數據探索家 - JAXBElement

由於javaBean中的屬性是custFullName，所以在使用jsp的時候，通過el表達式獲取屬性的值td${m.CustFullName}/td。但是加載頁面的時候報【javax.el.PropertyNotFoundException: Property [custFullName] not readable on type [com.aiwei.tdjk.entity.

機器學習 , 大小寫 , el表達式 , 首字母 , JAXBElement , 人工智能

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u_16213585 頭像

mob64ca13f8b166 - grafana往上翻頁

MOSS 2007開發中難免會碰到列表方式展現數據並進行翻頁功能的要求，MOSS 2007的對象模型中，實現翻頁的是SPListItemCollection的ListItemCollectionPosition屬性，但是這個屬性僅記錄和下一頁的起始位置，並沒有屬性來記錄上一頁的位置，所以實現上翻頁就比較麻煩了，而且只能一頁一頁的翻不能進行跳轉翻頁。如果要實現上述功能就要計算出所有

grafana往上翻頁 , 數據 , 雲計算 , 分頁 , text , 雲原生

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u_16213590 頭像

mob64ca13f9e726 - css 設置margin後父容器高度變高

圍繞在元素邊框的空白區域是外邊距。設置外邊距會在元素外創建額外的“空白”。 設置外邊距的最簡單的方法就是使用 margin 屬性，這個屬性接受任何長度單位、百分數值甚至負值。 CSS margin 屬性 設置外邊距的最簡單的方法就是使用margin 屬性。 講解一、 定義和用法 margin 簡寫屬性在一個聲明中設置所有外邊距屬性。該屬性可以有

5e , 雲計算 , 外邊距 , 默認值 , 雲原生

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u_16213653 頭像

mob64ca14092155 - sourcetree 本地倉庫不見了

gitsourceTree操作學習 基本操作 commit 提交 pull 更新代碼 push 推送代碼 fetch 抓取代碼 Branch 新建分支 merge 合併代碼 Stash 暫存代碼狀態 log 輸出歷史提交 reset --hard 回退版本 reflog 輸出git命令的

sourcetree 本地倉庫不見了 , 雲計算 , 暫存區 , 工作區 , 雲原生 , Git

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u_16213659 頭像

mob64ca140a8e67 - tc使用netem限制網卡帶寬

tc流量控制 項目背景 vintage3.0接口lookupforupdage增加一個策略，當帶寬流量tx或rx超過40%，75%隨機返回304；超過60%，此接口均返回304 為了對測試機器進行流量控制，使用了tc：設置網絡傳輸速率；傳輸大文件：產生網絡流量 生成大文件 dd if=/dev/zero of=test bs=1M

機器學習 , tc使用netem限制網卡帶寬 , 流量控制 , 人工智能 , 外網 , 網絡接口

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u_16213705 頭像

mob64ca14157da7 - lsposed hook demo 教程

Hooks Hooks 是 React16.8 的新增特性，能夠在不寫 class 的情況下使用 state 以及其他特性。 動機 在組件之間複用狀態邏輯很難 複雜組件變得難以理解 難以理解的 class Hooks 規則 只有在最頂層使用 Hooks不要再循環/條件/嵌套函數中使用` 只有在 Re

機器學習 , API , 回調函數 , 人工智能 , 官網

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u_16213611 頭像

mob64ca13ff28f1 - pfx 轉換pem

其實我對微軟出的Linq to Sql，以及Linq to Entity這兩個產品興趣都不大，不太喜歡那種開發模式，主要原因如下： 1:自動生成的那堆代碼，不利於平時的分層模式，將實體以及存儲邏輯混合在一起總覺的不是那麼回事； 2:對於編寫測試用例不是那麼友好，全部邏輯都在一起，無法拆分測試，比如只想測試代碼邏輯，不需要連接真正的數據庫等。

機器學習 , List , pfx 轉換pem , EF , 人工智能 , ui

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