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u_17588526 頭像

圍爐聊科技 - Ilya Sutskever在最近訪談中的關鍵觀點及對IT技術人員的啓示

Dwarkesh Patel 與 Ilya Sutskever 近期進行了深度對話，視頻以及英文原文可以參見https://www.dwarkesh.com/p/ilya-sutskever-2 ，個人及AI輔助整理核心觀點及啓示如下。 一、訪談核心觀點 Ilya Sutskever 作為 AI 領域的頂尖學者、SSI 公司創始人，在訪談中圍繞 AI

機器學習 , it , 數據 , 泛化 , 人工智能

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u_12947 頭像

lazihuman - 浙大教材Python讀者驗證碼

本題要求編寫程序，根據輸入學生的成績，統計並輸出學生的平均成績、最高成績和最低成績。建議使用動態內存分配來實現。 輸入格式： 輸入第一行首先給出一個正整數N，表示學生的個數。接下來一行給出N個學生的成績，數字間以空格分隔。 輸出格式： 按照以下格式輸出： average = 平均成績 max = 最高成績 min

初始化 , 浙大教材Python讀者驗證碼 , i++ , 後端開發 , 鏈表 , Python

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u_16099272 頭像

墨舞天涯 - espidf沒有usb bridge

電腦中無法顯示U盤盤符的解決辦法： 1. 盤符被隱藏。 解決辦法：進入註冊表(regedit.exe)，進入“HEKY-CURRENT-USERSoftwaremicrosoftwindowscurrentversionpoliciesexplorer"分支。找到該路徑存在的鍵值“NOdrives”，將其刪除。註銷然後重新登陸。 (不

盤符 , 操作系統 , 運維 , 架構 , 後端開發 , espidf沒有usb bridge , ci

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u_11370644 頭像

沉默的復甦 - Genesis 物理引擎入門實戰

Genesis 是一個面向通用機器人學和具身人工智能（Embodied AI）的高性能物理仿真引擎。它由 Genesis-Embodied-AI 團隊開發，旨在為機器人學習、物理AI應用提供強大的仿真環境。Genesis 集成了多種物理求解器，支持剛體、可變形物體、流體等多種材料模型的仿真，並提供了直觀的 Python API 接口。 Genesis 核心特性 1.

加載 , 3d , 前端開發 , React.js , Python

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u_12366247 頭像

My_Dabao - 最新寶塔面板部署NGINX+雷池WAF實現網站安全防禦

雷池WAF和寶塔面板的最低服務器要求均是1核心1GB內存，兩者同時部署，要求服務器配置最低為： 2核心、2GB內存 本文中所使用的操作系統為 Ubuntu 24 LTS。 安裝基礎環境 安裝寶塔 Docker 環境 注意： 如果使用最低配置的服務器，安裝雷池時，務必保證安裝寶塔面板之後，服務器僅部署了 NGINX 和 Docker

服務器 , 配置文件 , php , 前端開發 , Javascript

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u_17591724 頭像

wx692bd028cc9f9 - 一個可用於企業開發及通用跨平台的Makefile文件

V2.0版本 一、簡介 很高興你能看到這個開源項目，希望這個項目能幫到你。 這是一個可直接用於企業開發使用的項目，只需要簡單的配置信息就能方便管理你的工程。 1. 簡潔 核心只有一個Makefile文件。 2. 通用性強 適用於小工程項目、中等工程項目及大工程項目。 3. 跨平台 它可以自動識別所在平

makefile , 物聯網 , 工程管理 , c++ , make , c

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u_12187 頭像

karen - rpc qps測試

QPS：全名 Queries Per Second，意思是“每秒查詢率”，是一台服務器每秒能夠響應的查詢次數，是對一個特定的查詢服務器在規定時間內所處理流量多少的衡量標準。 簡單的説，QPS = req/sec = 請求數/秒。它代表的是服務器的機器的性能最大吞吐能力。 TPS： 即 Transactions Per Second 的

服務端 , rpc qps測試 , 服務器 , 雲計算 , ip , 其他 , 雲原生

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u_16099265 頭像

智能開發者 - rem是什麼 html

rem適配佈局 rem基礎 rem單位 rem(root em)是一個相對單位類似em，em是相對於父元素字體大小。 不同的是rem的基準是相對於html元素的字體大小 rem的優點就是可以通過修改html中的字體大小來修改頁面中元素的大小可以控制整體。 媒體查詢 media Qu

機器學習 , less , 媒體查詢 , rem是什麼 html , 人工智能 , Css

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u_106065 頭像

laokugonggao - git暫存區本地遠程倉庫關係

在使用git的項目中，有個隱藏目錄.git，這個是git的版本庫。 git的版本庫中存了很多東西，其中就包括git暫存區也即稱為stage(或index)的暫存區。 使用git後，git會自動為我們創建第一個分支master，master分支也即為一個目錄樹 圖中的head是執行master分支的一個遊標，也即圖中的hea

雲計算 , 暫存區 , 工作區 , git暫存區本地遠程倉庫關係 , 雲原生 , Git

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mob64ca140e0490 - pcb板上絲印怎麼全部鏡像

文章目錄 PCB各層的用途 絲印層Silkscreen Layers 阻焊層SolderMask Layers 助焊層PasteMask Layers 電氣層Electrical Layers 機械層Mechanical Layers 裝配層Assembly Layers

助焊層 , PCB , 雲計算 , 絲印層 , 雲原生 , pcb板上絲印怎麼全部鏡像 , 阻焊層

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u_12959 頭像

lanhy - Hadoop集羣環境啓動順序

在 ZooKeeper 搭建 Hadoop HA 集羣時，啓動順序非常重要，錯誤的順序會導致服務無法正常啓動或無法實現高可用。 Hadoop HA 集羣的正確啓動順序 第1步：啓動 ZooKeeper 集羣 在所有 ZooKeeper 節點上啓動： # 在每台 ZK 節點上執行 zkServer.sh start #

hdfs , 大數據 , Debian , hadoop , 後端開發 , Python

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mob64ca14017c37 - 深度學習——02、深度學習入門——經典卷積神經網絡架構實例——VGGNet

VGGNet：經典卷積網絡架構剖析 內容摘要 本文詳細剖析VGGNet這一經典卷積網絡架構。介紹其提出背景及在圖像分類、定位任務中的卓越表現，深入解析網絡結構，包括不同版本的演進、3×3卷積核的獨特設計與優勢，探討模型特性及訓練技巧。結合網絡結構圖與參數表格，展現VGGNet在深度學習發展中的關鍵價值。 關鍵詞：VGGNet

VGGNet , 3×3卷積核 , 後端開發 , 人工智能 , 深度學習 , 網絡 , Python

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mob64ca1407216b - parsley.js驗證的基本引用_51CTO博客

Parsley.js作為一款優秀的JavaScript表單驗證庫，為前端開發提供了零代碼配置的便捷體驗。當它與Litestar這樣的現代Python ASGI框架結合時，能夠構建出既優雅又高效的全棧應用解決方案。🚀 Parsley.js的核心優勢在於其聲明式驗證方式，開發者無需編寫任何JavaScript代碼即可實現複雜的表單驗證邏輯。這種設計理

自定義 , 表單驗證 , 後端開發 , Python

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編程思想者 - python 桌面應用 flutter

第二篇 編寫一個fluter應用 一、創建 Flutter app 二、使用外部包(package) 1.pubspec文件管理Flutter應用程序的assets(資源，如圖片、package等)。 在pubspec.yaml中，將english_words（3.1.0或更高版本）添加到依賴項列表，如下面

python 桌面應用 flutter , 框架 , 後端開發 , flutter , ios , Python

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mob64ca1402a190 - 前端實現在線預覽pdf、word、xls、ppt_陳澤鋒博客的技術博客

【預覽PDF】前端預覽pdf 通過pdfjs-dist預覽 注：需要在public中放入對應的pdf.worker.min.mjs文件 script setup lang="ts" import { ref, onMounted, defineProps } from 'vue' import * as pdfjsLib fr

狀態模式 , pdf , 加載 , 位圖 , 前端開發 , 前端 , Javascript

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u_16099355 頭像

數據挖掘者 - onnx轉rknn 三輸出

當許多人使用PNP和NPN時，他們認為這是同一類型。實際上，PNP和NPN之間有很多區別，那麼PNP和NPN之間有什麼區別？接下來就跟小編一起來學習一下吧。 1、定義不同 NPN型三極管由三個半導體組成，包括兩個N型和一個P型半導體，中間是P型半導體，兩側是兩個N型半導體。 NPN型三極管是電子電路中最重要的器件，其主要功能是電

電子電路 , 機器學習 , 電路圖 , onnx轉rknn 三輸出 , 三極管 , n型半導體和p型半導體的區別 , 人工智能

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月光傾城美 - java企業微信發送二維碼

生成帶參數二維碼的兩種方法 需求介紹 實現思路 方法一：通過微信生成帶參數的二維碼圖片 方法二：通過ZXing生成帶參數的二維碼圖片 需求介紹 業務需求，用户微信掃描二維碼進入公眾號中的某一個業務頁面並可以完成相應的業務操作。 例如我的需求就是：用户掃描二維碼進入公眾號的居民滿

微信 , 小程序 , 二維碼 , 後端開發 , java企業微信發送二維碼 , JAVA

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互聯網小墨風 - java數組程序分析題

面試題目：創建一個長度為6的int型數組，要求取值為1-30，同時元素值各不相同 //方式一： int[] arr = new int[6]; for (int i = 0; i arr.length; i++) {// [0,1) [0,30) [1,31) arr[i] = (int) (Math.random(

數組面試題 , 後端開發 , 冒泡排序算法 , java數組程序分析題 , Java基礎 , JAVA , java數組

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u_16099234 頭像

技術筆耕者 - jvm對接prometheus

目錄 •寫在前面 •保守式GC •準確式GC •補充 •半保守式GC •JNI方法 •寫在前面 JVM在進行正式GC之前總是需要進行可達性分析來查找內存中所有存活對象，以便能夠正確的回收已經死亡的對象，如果有了解JVM的GC機制的話（不瞭解可以看一下我的另一篇文章，JVM如何判斷對象能否回收），我們就會知道，調用棧裏的引用類

JNI方法 , 雲計算 , 準確式GC , 雲原生 , 保守式GC , JVM的OopMap , jvm對接prometheus

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mob64ca14137e4f - 深度學習數據歸一化 負值

歸一化的主要公式 1.將數據歸一到[0,1]： 其中和分別是數據的最大值和最小值。 2.將數據歸一化到[-1,1]： 其中是數據的均值。 3.將數據歸一化到均值為0，標準差為1的標準正態分佈上： 其中和分別是數據的均值和標準差。 4.將數據歸一化到[a,b]： 計算係數：

機器學習 , 深度學習數據歸一化 負值 , 神經網絡 , 數據歸一化 , 人工智能 , 深度學習

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mob64ca14092155 - 基於hive的城鎮垃圾處理數據分析的代碼

垃圾處理論文閲讀： A robust periodic capacitated arc routing problem for urban waste collection considering drivers and crew’s working time 1、Introduction 與城市垃圾收集相關的兩類

垃圾收集 , 大數據 , 時間段 , hive , 最小化 , 矩陣

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mob64ca14089531 - task5 模型融合 打卡

引言：突破架構界限的混合策略 在深度學習領域，單一架構往往難以在所有任務上都表現卓越。你還在為選擇狀態空間模型（State Space Model, SSM）還是Transformer而糾結嗎？本文將深入探討Mamba模型與其他架構的混合使用策略，為你提供一套完整的解決方案。 讀完本文，你將獲得： Mamba與Transformer混合架構的詳

最佳實踐 , 狀態空間 , 後端開發 , 模態 , Python

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智慧編織者 - Diboot 2.1.1發佈，新增前端代碼生成，CRUD 等不再手寫

引言：告別重複CRUD，擁抱高效開發 你是否還在為每個新項目重複編寫相似的CRUD代碼而煩惱？是否因為前後端聯調耗費大量時間而頭疼？Diboot的可視化代碼生成器正是為了解決這些痛點而生。本文將深入解析Diboot代碼生成器的架構設計，帶你瞭解如何通過精妙的架構設計實現"寫的更少，性能更好"的開發理念。 通過本文，你將獲得： Diboot代碼生

代碼生成 , 架構設計 , 後端開發 , 代碼生成器 , Python

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mob64ca1412b28c - 高性能高可用高併發高負載的系統架構相關知識 - 餘温灬未存的個人空間 -

測試背景與目標 在分佈式系統架構中，消息隊列（Message Queue，消息隊列）的性能直接影響整體系統的吞吐量和穩定性。MassTransit作為基於.NET的分佈式消息傳遞框架，支持多種傳輸協議（如RabbitMQ、Azure Service Bus、Kafka等）和高級特性（如分佈式事務、重試機制、死信隊列）。本報告通過集羣負載測試，分析MassTransit在高併

分佈式消息 , 後端開發 , 傳輸協議 , harmonyos , Git

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