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u_12205 頭像

小魚兒 - 華為全棧AI技術乾貨深度解析，解鎖企業AI開發“秘籍” - 華為雲開發者社區的個人空間 -

全模態AI模型Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct完全實戰指南：架構解析、環境配置與性能優化 1 模型概述：跨模態AI的新里程碑 Qwen3-Omni-30B-A3B-Instruct是阿里通義千問團隊於2025年9月發佈的原生端到端全模態大語言模型，標誌着人工智能從"多模態拼接"向"原生融合"的關鍵轉折。該模型作為Qwen

性能優化 , 架構 , 人工智能 , Css , 模態 , 前端開發 , ide , HTML

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u_16099232 頭像

夢斷藍橋魂 - arcgis把dem轉點

一：本博客的脈絡 （1 ）做了例如以下更正：之前在網上搜到的結果是：arcmap座標點生成線和麪 ------注意該功能在ArcGIS10中沒有了，當時自己也沒有多想就轉載了，再此做一下更正或者叫做總結 （2 ）ArcGIS10 1.0.1中是這個功能不是沒有了，是更換了工具而已，這個能夠查看arcgis 10.1的官方幫助文件。 （3

機器學習 , 圖層 , arcgis把dem轉點 , 數據 , 數據格式 , 人工智能

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u_16175472 頭像

mob649e815da088 - 非langchain 模型如何使用langchain

在本文中，我將分享如何讓非langchain模型有效地與langchain框架進行協作的過程。我將詳細闡述問題背景、錯誤現象、根因分析、解決方案、驗證測試和預防優化，以幫助讀者更好地理解和應用這一技術。 問題背景 在許多使用自然語言處理（NLP）模型的場景中，開發者需要整合非langchain的模型邏輯與langchain框架來實現更復雜的任務。例如，某個團隊在開發一個對話式人工

預處理 , aigc , ci , Python

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u_16213573 頭像

數據探索家 - Web字體載入利器（Web Font Loader）使用詳解（Web字體加載緩慢解決辦法）_lt

Web Font Loader 是一款強大的開源工具，能夠為網頁字體加載提供精細控制，特別適合優化 Google Fonts 等網絡字體的異步加載體驗。在前 100 詞內，Web Font Loader 的核心功能是讓你在使用 @font-face 鏈接字體時獲得額外控制權，避免頁面渲染時的字體閃爍問題。🚀 為什麼需要Web Font Loader？ 傳統的字體加載

異步加載 , 加載 , Css , 前端開發 , HTML , Web

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u_12959 頭像

lanhy - 迴歸任務中標籤值跨度較大怎麼解決

文章目錄 1. 垃圾回收的簡單回顧 2. 三色標記法 2.1 基本算法 2.2 多標-浮動垃圾 2.3 漏標-讀寫屏障 2.3.1 寫屏障（Store Barrier） (1) 寫屏障 + 增量更新 (2) 寫屏障 + SATB

機器學習 , 成員變量 , 記法 , 人工智能 , 增量更新 , 迴歸任務中標籤值跨度較大怎麼解決

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u_16099299 頭像

網絡智葉 - 你想要的WebAssembly入門與實踐 - Peter醬呀的個人空間 -

WebAssembly（簡稱Wasm）作為現代Web開發的重要技術，正在徹底改變我們構建高性能Web應用的方式。而wasm-bindgen作為連接Rust與JavaScript的關鍵橋樑，為WebAssembly異常處理提供了革命性的解決方案。本文將深入探討wasm-bindgen在WebAssembly異常處理中的核心作用，並展望這一技術的未來發展趨勢。 🔍 W

rust , webassembly , Css , 異常處理 , 前端開發 , HTML

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u_16213713 頭像

mob64ca1417736e - copilot 進行單元測試

使用CppUnit 編寫unit測試 編寫unit測試，需要連接cppunitXX.lib，XX依據配置選擇後綴字母。CppUnit包含的路徑必須在include搜索的路徑中 可以通過下面方式添加 Project Settings/C++/Preprocessor/Additional include directories或 Too

後綴 , 搜索 , copilot 進行單元測試 , 人工智能 , 深度學習 , 導出函數

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u_12959 頭像

lanhy - gbdt離散特徵

一、為什麼要用獨熱編碼？ 在很多機器學習任務中，特徵並不總是連續值，而有可能是分類值。 離散特徵的編碼分為兩種情況： 1、離散特徵的取值之間沒有大小的意義，比如color：[red,blue],那麼就使用one-hot編碼 2、離散特徵的取值有大小的意義，比如size:[X,XL,XXL],那麼就使用數值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 例如，

機器學習 , 歸一化 , 數據 , 取值 , gbdt離散特徵 , 人工智能

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u_12897 頭像

jordana - go容器下載

Gotty 是Golang編寫的可以方便的共享系統終端為web應用，是一個靈活強大的通過web訪問終端的工具。本文將主要通過搭建Gotty實現對K8S容器的訪問操作，開發如果想要正常的進行容器訪問以及測試環境代碼調試，最好是搭建一套與運維環境隔離的應用。方案很多，這裏主要用到Gotty進行代理。https://github.com/yudai/gotty為其主頁。下面講

github , 服務器 , go容器下載 , 雲計算 , bash , 雲原生

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u_13416 頭像

detailtoo - ea畫順序圖中的異步消息

用EA 建模設計Blog全過程 第一篇 UML實踐----用例圖、順序圖、狀態圖、類圖、包圖、協作圖 ™），這篇課程的目的是展示出UML的精彩之處。 UML中有九種建模的圖標，即： 用例圖 類圖 對象圖 順序圖 協作圖 狀態圖 活動圖 組件圖 配置圖 為什麼UML很重要

ea畫順序圖中的異步消息 , 雲計算 , 用例 , UML , 類圖 , 雲原生

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u_16213651 頭像

mob64ca14089531 - 微軟Chart控件導學--渲染圖表

chart.xkcd是一個獨特的手繪風格圖表庫，專門為創建卡通式、手繪風格的圖表而設計。這種圖表渲染庫在現代Web應用中扮演着重要角色，但當處理大量數據時，圖表渲染可能會阻塞主線程，影響用户體驗。本文將深入探討chart.xkcd與Web Workers的完美結合，幫助您實現流暢的圖表渲染性能。 🤔 為什麼圖表渲染會阻塞主線程？ 在傳統的前端開發中，所有的J

數據 , 主線程 , Css , 前端開發 , HTML , Web

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u_13229 頭像

bingfeng - Python編程規範及性能優化 - 陶邦仁的個人空間 -

項目概述 MASt3R（Grounding Image Matching in 3D with MASt3R）是一個專注於三維圖像匹配的開源項目，其核心功能是通過深度學習模型實現高精度的圖像匹配與三維重建。項目採用模塊化設計，遵循Python最佳實踐，確保代碼的可維護性和擴展性。 目錄結構解析 MASt3R項目採用清晰的層次化目錄結構，主

三維重建 , 歸一化 , 點雲 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099165 頭像

編程小達人 - Flutter 接入 firebase 快速構建應用

想要構建能夠支撐百萬用户的實時應用？FlutterFire為您提供了完整的Firebase生態集成解決方案！FlutterFire是一系列官方Firebase插件集合，專為Flutter應用設計，讓您輕鬆實現身份驗證、實時數據庫、雲存儲、消息推送等核心功能。 🚀 為什麼選擇FlutterFire？ 官方維護，質量保證 跨平台支持（Andro

firebase , flutter , 前端開發 , Git , Javascript

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技術領航博主 - 好用的Linux grafana模板

A：cat命令的使用 作用1、查看文件內容，將文件內容一次性全部顯示出來，適用於文件內容較少的。 選項： -b //利用-b選項會將文件中的有效文件內容進行行排序。 -n //利用-n選項會將文件中所有內容進行行排序。 B：more命令的使用 作用：查看文件中的所有內容，將文件內容進行分屏顯示，適用於文件內容比較多的情況。

分屏 , 好用的Linux grafana模板 , 文件名 , 雲計算 , 搜索 , 操作系統 , 雲原生

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u_16213689 頭像

mob64ca1411a6fc - python實現實時監控_基於 Python 的交換機實時監控系統的設計與實現_weixin

內容:1.摘要 隨着大數據技術的快速發展，海量數據處理系統的複雜性日益增加，對系統運行狀態的實時監控提出了更高要求。本文設計並實現了一個基於Python Web的大數據系統監控平台，旨在提升系統可觀測性與運維效率。平台採用Flask作為Web框架，結合InfluxDB時序數據庫和Grafana可視化工具，實現了對Hadoop、Spark

經驗分享 , 大數據 , 數據 , 開發語言 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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qingfouai 頭像

青否Ai - 青否ai超級員工，構建AI智能體全方位智管體系，迎接智能體員工時代！

隨着人工智能技術的飛速發展，組織形態正在經歷一場前所未有的變革。智能體員工，這些曾經只存在於科幻小説中的角色，正逐漸成為現實，並在未來組織中扮演着越來越重要的角色。 AI智能體從最初的輔助工具，轉變為潛在的“員工”，這一角色轉變不僅引發了行業內對於管理模式的深刻反思，也預示着生產力的一次重大飛躍。 智能體員工超越傳統人類員工的能力，能夠並行處理多項任務，具有強大的數據處理和分析能力，甚至能在無人類

人工智能 , 深度學習

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u_12968 頭像

davisl - 如何使用Python 進行數據可視化 - 碼農充電站的個人空間 -

AWR1843-Read-Data-Python-MMWAVE-SDK-3 是一款專為德州儀器AWR1843毫米波雷達設計的Python工具，能夠實時讀取雷達數據並通過直觀的可視化界面展示目標位置與多普勒速度。無論是智能交通、安防監控還是工業自動化場景，這款開源工具都能幫助開發者快速構建雷達應用原型。 📋 核心功能與技術亮點 ✨ 為什麼選擇這款工具？

data , 數據 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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Zoho - Zoho出席浙江省CIO百人會，打造企業專屬的數字化解決方案

2025年11月29日，浙江省首席信息官協會浙江省CIO百人會，在湘湖舉辦的數字轉型暨AI+企業出海論壇圓滿結束。在這場圍繞AI技術落地、智能製造、全球化佈局等議題的盛會中，Zoho作為領跑全球的SaaS軟件提供商進行了重要分享。 Zoho SaaS售前專家王佳敏以“Zoho One：打造企業專屬的數字化解決方案”為主題，結合 Zoho全球90多萬家企業的服務經驗，深度介紹了Zoho One如何助

sass , 人工智能

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子午 - 【動物識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 動物識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對4種常見的動物圖片數據集（貓、雞、馬、狗）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題背景與意義： 在人工智能技術蓬勃發展

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099317 頭像

錦繡前程未央 - 最小棧 - 一賤書生的個人空間 -

最小棧：O(1)時間獲取棧最小值的雙棧解法詳解 引言：為什麼需要“最小棧”？ 在常規棧（Stack）數據結構中，我們可以輕鬆實現push（入棧）、pop（出棧）、top（獲取棧頂元素）三個核心操作，且時間複雜度均為O(1)。但在實際開發中，我們經常會遇到一個需求——快速獲取當前棧中的最小值，比如在表達式計算、單調棧相關算法中。 如果直接

華為 , 最小值 , 面試 , c++ , 入棧 , Css , 前端開發 , HTML

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ziwupython 頭像

子午 - 【水果識別系統】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度學習+卷積神經網絡算法

一、介紹 水果識別系統，基於TensorFlow搭建Resnet50卷積神經網絡算法，通過對5種常見的水果圖片數據集（'聖女果', '梨', '芒果', '蘋果', '香蕉'）進行訓練，最後得到一個識別精度較高的模型，然後搭建Web可視化操作平台。 技術棧： 項目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。 後端基於Django處理邏輯請求 基於Ajax實現前後端數據通信 選題

圖像識別 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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fannaodeshafa 頭像

煩惱的沙發 - 免費 SSL 證書縮短至 90 天，你的運維成本還能hold住嗎

隨着網絡安全環境的變化，SSL 證書行業正在經歷一次深刻的調整。以 Google 為首的國際標準制定者及主流雲服務商，紛紛將免費 DV SSL 證書的有效期從 1 年縮減至 90 天，我懷疑是為了賣付費證書（bushi）。這一舉措雖然在理論上縮短了密鑰泄露的風險窗口，但在實際執行層面，卻給企業的運維管理帶來了顯著的弊端。 一、 管理成本的顯著增加 對於擁有大量域名和服務器資產的企業而言，證書有效

ssl , ssl證書 , 後端 , 前端

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編程夢想編織者 - 藍光原盤裏如何根據MPLS列表來確定m2ts文件組成

前段時間買了一塊2TB硬盤，裏面裝滿全高清視頻。看是看得很爽，但硬盤還想裝別的東西，電影又捨不得刪掉，只好對電影進行壓縮，以節省空間。 經過一番折騰，終於成功完成了壓制任務，下面説一下過程。 一、目標 分辨率選擇720p，視頻採用h.264編碼，音頻採用ac3編碼，封裝格式選擇mkv，大小選擇1小時2G左右，碼率選擇視頻4000kbps，音頻448kbp

封裝 , 雲計算 , 操作系統 , 雲原生 , ci , ide

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mob64ca14092155 - python snap7怎麼用_Python-snap7與S7-1500的通訊

簡介：Python-snap7是一個用於Python與西門子S7系列PLC通信的庫，基於C++編寫的Snap7庫並提供Python接口。為確保其正常運行，需提前安裝Python、C++編譯器、Snap7庫、Python開發文件、cmake等依賴組件。本文詳細介紹了各依賴組件的安裝步驟、編譯流程及Python-snap7的配置方法，並附有連接PLC進行數據讀寫的基礎示例代碼，幫助開

加載 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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