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u_15525048 頭像

wx6218aeded7a51 - 簡易睡眠分析儀

代碼功能概述 這段代碼實現了一個智能睡眠質量分析器應用，專注於監測、分析和改善用户的睡眠質量。主要功能包括： 睡眠記錄追蹤：記錄每日睡眠時間、入睡時間和醒來時間 睡眠質量評估：基於多個維度自動評估睡眠質量 睡眠週期分析：分析深睡、淺睡和REM睡眠分佈 睡眠環境監測：記錄卧室温度、光照和噪音水平 智能建議系統：根據睡眠數據提供個性化改善建議 睡眠

華為 , 微信開發 , 移動開發 , 數據 , lua , text , harmonyos

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u_16824272 頭像

ICT技術最前線 - MPLS國際專線真的適合哪些類型的企業？

　　在當今這個信息爆炸的時代，數據傳輸的速度和穩定性對於跨國公司來説至關重要。MPLS(多協議標籤交換)國際專線因其高效的數據傳輸能力而備受青睞，但並不是每一家企業都適合使用這種技術。本文將深入剖析MPLS國際專線的利弊，幫助企業根據自身情況做出最佳決策。 　　首先得明白，MPLS是一種基於標籤的路由技術，它通過為每個數據包分配一個簡短的路徑標籤來實現快速轉發。想象

yyds乾貨盤點 , 運維 , 應用場景 , 解決方案 , 數據傳輸

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yunpan-plus 頭像

雲棧開源日記 - LightRAG：圖增強檢索框架，索引速度提升10倍

開篇 你的 RAG 系統能回答"人工智能的發展趨勢"這類宏觀問題嗎？傳統向量檢索在面對複雜查詢時往往力不從心。香港大學團隊開源的 LightRAG 提供了新思路：用知識圖譜雙層索引重構檢索架構，在保持輕量化的同時，讓索引速度比 GraphRAG 快 10 倍。 [attachimg]224[/attachimg] 一、傳統 RAG 的三大痛點 向量檢索 依賴語義相似度匹配，在實際應用中暴露出明顯

AI

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u_14731 頭像

killads - SentenceTransformer自定義embedding

Servlet編寫步驟： A:自定義類繼承HttpServlet並根據需要重寫相關方法 B:在web.xml文件中註冊Servlet servlet servlet-nameHelloServletDemo01/servlet-name servlet-class

機器學習 , 實例化 , 類名 , servlet , 自定義 , 人工智能

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u_16565911 頭像

南大通用GBase - 南大通用GBase 8a 數據庫磁盤瓶頸優化方案

一、現狀背景 當前某集羣部分節點磁盤使用率已達 95% 以上，因數據量增長觸發存儲瓶頸。結合 Gbase 8a 數據庫特性，可以提供 “表重建壓縮優化” 與 “服務器擴容” 雙方案，供業務評估選擇。 二、優化方案 方案一：表重建壓縮優化（歷史數據高壓縮處理） 1. 操作原理 通過調整表壓縮級別，對歷史數據進行高壓縮處理。當前數據庫默認壓縮

GBase 8a , 服務器 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 數據庫

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u_9384924 頭像

十月南城 - MyBatis 進階治理點——緩存、副作用、攔截與批處理的得失分析

深入 MyBatis 內核，在性能提升與數據一致性之間尋找精妙平衡 在掌握 MyBatis 基礎映射與動態 SQL 後，進階治理成為保證生產環境穩定性與性能的關鍵。本文將深入分析緩存機制、副作用控制、攔截器應用與批處理優化等高級主題，幫助開發者構建高可用、易維護的數據訪問層。 1 緩存機制深度治理 1.1 二級緩存的一致性挑戰 MyBatis 的二級緩存基於

List , 緩存 , 架構 , 後端開發 , 攔截器

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程三： 結構化機器學習項目 第二週：誤差分析與學習方法（四）多任務學習

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 本篇為第三課的第二週內容，2.8的內容。 本週為第三課的第二週內容，本週的內容關於在上週的基礎上繼續展開，並拓展介紹了幾

AI

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fanudekaixinguo 頭像

kexb - Spring Security 集成 CAS 實現統一認證

前言 近期我們實驗室的排課系統需要接入統一身份認證平台，目前業務系統用的是 Spring Security 做登錄鑑權。現在學校要求接入他們的統一認證平台，所以我們需要把 CAS 集成進來。 簡單來説，就是： 用户訪問業務系統的時候，如果還沒登錄，就別讓他直接訪問，而是把他丟到 CAS 的登錄頁面去，讓他先在那裏登錄一下。 CAS CAS（Central Authentication Ser

springsecurity

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u_16052073 頭像

龔禮鵬AndroidOrOH - Oh3.2項目升級到Oh5.0(鴻蒙Next)具體踩坑記錄(一)

目錄 1.自動修復部分 Cause: The project structure and configuration require an upgrade. Solution: 1. Use Migrate Assistant to auto-upgrade the project structure and configuration. 2. Manually up

Parse , 移動開發 , 配置文件 , Android , Json

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blossom_5fdad45ec8100 頭像

blossom - 如何高效且優雅地批量處理會話更新？

1. 痛點：被“寫放大”拖垮的數據庫 在對接企業微信、3-chat 等第三方 IM 系統時，核心挑戰往往不在於消息的接收，而在於如何高效地處理隨之而來的海量狀態更新。 業務場景中常見的一環是：每當收到一條新消息，都需要更新對應會話（Session）的 last_active_time（最後活躍時間）和 digest（最新消息摘要）。 這裏存在一個隱蔽的性能殺手： 在羣聊活躍或消息洪峯場景下，

後端

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u_16213707 頭像

mob64ca1415f0ab - 三次握手成功後發送tcp pdu reassembled in 19

所謂三次握手(Three-way Handshake)，是指建立一個TCP連接時，需要客户端和服務器總共發送4個包（兩個SYN,兩個ACK）； 第一次握手：當客户端向服務器發起連接請求時，客户端會發送同步序列標號SYN到服務器，等待服務器確認，這時客户端的狀態為SYN_SENT。 第二次握手：當服務器收到客户端發送的SYN後，服

機器學習 , 服務器 , 服務器端 , 客户端 , 人工智能

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u_14587 頭像

bugouhen - service如何配置流量權重

一，配置報表查看權限 　　方法一：使用dynamic365添加用户組管理 　　　　參考教程：https://www.pianshen.com/article/25031937531/ 　　方法二：配置訪問目錄和用户角色 　方法三：如果數據源是SQL，通過SQL AS實現人員或者部門級的權限控制 　　方法

數據集 , 數據 , 用户權限 , 人工智能 , 深度學習 , service如何配置流量權重

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huggingface 頭像

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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bakuaifujideyangcong_b3lwxr 頭像

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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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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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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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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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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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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