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TDengine濤思數據 - 新簽約 | 從數小時到實時：海康智聯用時序數據庫 TDengine 加速智慧交通決策

在智慧交通的建設浪潮中，車路協同已成為推動自動駕駛落地的關鍵環節。隨着車端設備數量激增、數據上報頻率不斷提升，海量的時序數據正以前所未有的速度產生。對於像海康智聯這樣承擔全國多地示範項目的企業而言，如何實現車輛數據的高效採集、可靠入庫與快速分析，成為智能道路建設的核心挑戰。 海康智聯長期專注於智能網聯與車路協同領域，以物聯網、大數據、人工智能技術為核心，形成一體化的全棧智能網聯

數據 , 物聯網 , c++ , 後端開發 , 解決方案 , c

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u_12190 頭像

藍月亮 - java屬於軟件開發嗎

1. 本週學習總結 （1）Java不僅是程序語言，還是一種標準規範，代表着解決問題的方案。Java是一個面向對象的編程語言，熟悉後相對於c++更方便，其一大特色就是能夠跨平台運行。 （2）Java發展至今，可以根據應用領域分為三大平台，分別是Java SE、Java EE與Java ME。其中，Java SE是各應用平台的基礎，它分為四個部分：JVM、JR

jvm , java屬於軟件開發嗎 , 後端開發 , JAVA

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u_16213609 頭像

mob64ca13fe9c58 - keras 多層CNN搭建

一.輸入層 　　1.用途 　　　　構建深度神經網絡輸入層，確定輸入數據的類型和樣式。 　　2.應用代碼 　　　　input_data = Input(name='the_input', shape=(1600, 200, 1)) 　　3.源碼 def Input(shape=None, batch_shape=None,

機器學習 , keras 多層CNN搭建 , 卷積 , 人工智能 , 池化 , ide

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u_12897 頭像

jordana - vue 循環數組 數組加索引怎樣實現

一.Vue初體驗： 二.Vue條件命令： 三.Vue循環指令： 四.Vue處理用户輸入： 五.Vue組件初體驗： 六.Vue實例： 七.Vue模板語法： 八.Vue計算屬性： 九.Vue.js偵聽器： 十.Vue.js的class綁定： 十一.Vue style綁定

vue.js , 大數據 , vue 循環數組 數組加索引怎樣實現 , Vue的for循環 , 數據倉庫 , Vue.js的數組對象循環 , Vue的列表渲染

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827-s 頭像

好想成為人類啊 - C語言中的庫函數feof和ferror

我們來詳細解釋一下 C 語言中的 ferror 和 feof 這兩個庫函數。 1. ferror 函數 int ferror(FILE *stream); 功能：檢查指定文件流（stream）上是否發生了錯誤。 返回值： 如果文件流上有錯誤發生，返回一個非零值（true）。 如果沒有錯誤發生，返回 0（false）。 説明： 當對文件進行讀寫操作時，如果發生錯誤

後端

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u_16099341 頭像

智能開發藝術家 - vnc4server arm架構的源

VNC是網絡遠程管理的利器。VNC軟件主要由兩個部分組成：VNC Server及VNC Viewer。用户需先將VNC Server安裝在被控端的計算機上後，才能在主控端執行VNC Viewer控制被控端。VNC Server 客户端可設置接受遠程控制選項（如密碼或域認證），不允許用户修改選項、接受剪貼板內容等，如圖 ： 那

遠程連接 , 客户端 , 架構 , 後端開發 , server , vnc4server arm架構的源

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u_16213624 頭像

mob64ca140234eb - 網心雲x86專業版鏡像包下載

什麼是因特網呢？ 因特網就是一個超大型網絡，指的是世界範圍內所有與網絡相連接的設備，包括不僅限於PC端，服務器端，手機端，例如人們日常生活中常見的一些設備，如：各個品牌的手環、手錶、空調、冰箱、電視、汽車、機器人、自動化設備等通過不同的方式與網絡相連接，從而組成了因特網。 我們平時怎麼上網呢？ 通過網絡服務提供商（Internet Service Provide

報文交換 , 雲計算 , 服務器端 , 分組交換 , 網心雲x86專業版鏡像包下載 , 雲原生

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u_16213619 頭像

mob64ca14010a69 - 微信小程序中使用globaldata

小程序裏常見的取值有以下幾種，一個完整的項目寫下來，用到的概率幾乎是100%。 列表index下標取值 頁面傳值 form表單取值 1. 列表index下標取值 實現方式是：data-index="{{index}}"挖坑及e.curr

機器學習 , ico , 取值 , 人工智能 , 頁面傳值 , 微信小程序中使用globaldata

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u_13303 頭像

colddawn - 本地計算機上的GNESLservice

【此刻我要大大地記錄一下！】 這個折騰了我好幾天的Windows 7 API終於讓我搞定了！ 利用Windows ICS API 和Windows 7 API中全新的Wireless Hosted Network，將本地的有線連接共享給Microsoft虛擬Wifi，使得本地計算機在windows 7下變成AP！ 這個操作的手動操作部分，我在前一篇文章[譯] 關

windows , 本地計算機上的GNESLservice , API , include , 架構 , 後端開發

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u_13416 頭像

detailtoo - withAggregation函數

一、什麼是VLOOKUP函數？ 在表格的首列查找指定的數據，並返回指定數據所在行的指定列處的單元格內容。第一次看這個解釋很令人費解，但用幾次再回頭看這句話，就什麼都明白了。 此函數格式為： VLOOKUP(lookup_value,table_array,col_index_num,range_lookup) lookup_val

字段 , withAggregation函數 , 雲計算 , vlookup分組 , vlookup , excel , 雲原生

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u_16099265 頭像

智能開發者 - xilinx約束鏡像

Modelsim，可以選型SE和XE兩個版本。Modelsim XE可以直接被ISE調用，而Modelsim SE需要手動添加仿真庫。但SE版和OEM版在功能和性能方面有較大差別，比如對於大家都關心的仿真速度問題，以Xilinx公司提供的OEM版本ModelSim XE為例，對於代碼少於40000行的設計，ModelSim SE 比ModelSim XE要快10倍；對於代碼超過4

Verilog , 雲計算 , VHDL , 重啓 , xilinx約束鏡像 , 雲原生

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TDengine濤思數據 - 開放原子大會上最意外的一幕：時序數據庫 TDengine 被點名兩次！

當 AI 與開源成為產業級趨勢時，我們不得不思考幾個現實問題：真正能把開源工程體系打磨紮實的團隊有多少？又有多少項目能在技術浪潮之外，持續保持高質量迭代與社區活躍？ 上週舉行的 2025 開放原子開發者大會，給出了一個有代表性的答案。大會主題定為「一切為了開發者——AI 共智，開源共享」，更關注項目實踐、工程落地和開發者生態，而不僅僅停留在概念層面的討論。而今年的 TDengine，

時序數據庫 , c++ , 後端開發 , tdengine , 開發者 , c , 開源項目

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u_16099326 頭像

編程小天才 - 一個vue項目配置rem 既能做移動端也能做PC端

目錄 第二篇完成度 Mock模擬數據 源碼: 折線圖 圖例 X軸 series配置數據 源碼 柱狀圖 template js mounted 餅圖 template js mounted 完整效果 第二篇完成度 接下來

機器學習 , 項目 , Vue , 開發技巧 , 人工智能 , 開源項目 , 前端

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u_16566216 頭像

美狐美顏SDK小金 - 直播美顏sdk開發實戰：高性能人臉美型功能的架構設計與優化方法

在直播行業愈發內卷的2025年，“美顏”已經不再是附加項，而是直播產品的基礎設施。無論是直播帶貨、娛樂直播還是短視頻平台，一個穩定、清晰、自然、不穿幫的美顏sdk，幾乎決定了用户對平台的第一印象。 這篇文章，我想結合我們在實際項目中的開發經驗，從架構設計、性能優化、算法模型、代碼實現思路等方面，聊聊一個“高性能人臉美型sdk”到底應該怎麼做，才能在直播場景中真正跑得動、跑得

視頻美顏sdk , 美顏api , 人工智能 , 直播美顏sdk , 深度學習 , 第三方美顏SDK , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

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u_16213587 頭像

mob64ca13f937ae - 邏輯信道優先級和QoS優先級的關係

平時在與大家交流過程中，發現大家在對於信道映射這一塊有點模糊不清，當然這個可能不影響問題的定位。例如經常出現的CCCH，DCCH這些有什麼區別，做了這麼多年協議，對這個一直傻傻分不清。在此借用這個機會總結學習下。 一：NR 信道映射 先借用http://www.sharetechnote.com/html/5G/5G_ChannelMapping.html 裏面的一張

優先級 , 數據 , 雲計算 , 信令 , 邏輯信道優先級和QoS優先級的關係 , 雲原生

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u_16099272 頭像

墨舞天涯 - C++學習筆記（7）：類和對象

類和對象 C++面向對象的三大特性為：封裝、繼承、多態 C++認為萬事萬物都皆為對象，對象上有其屬性和行為 封裝的意義 封裝是C++面向對象三大特性之一 封裝的意義： 將屬性和行為作為一個整體，表現生活中的事物 將屬性和行為加以權限控制 語法：class

封裝 , 算法 , include , c++ , 後端開發 , harmonyos , 筆記

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u_14276 頭像

柳隨風 - 給自己的App設置scheme參數

較早前文章介紹了怎麼樣在安卓手機上安裝激活XPosed框架，XPosed框架的強悍功能大家都清楚，能夠不修改apk的前提下，修改系統內部的參數，好比在某些應用需要，大家需要修改手機的某個系統參數，此時就需要使用XPosed以及相關模塊功能來完成。 這裏歸納一下具體xposed框架的下載和框架模塊應用沙盒的使用流程，成功激活並正確修改路由mac參數。 首先，有關Xpos

sed , 機器學習 , 系統參數 , 系統信息 , 人工智能 , 給自己的App設置scheme參數

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u_13424 頭像

flyingsmiling - 根據 struct gpio_desc 獲取編號

實例一： #includeiostream using namespace std; void GetMemory(char *p) { p = (char*)malloc(100); } int main() { char* str = NULL; GetMemory(str); char array[] = "hello"; strcpy(str,

指針的指針 , include , 架構 , 後端開發 , ios

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u_16516078 頭像

博納軟雲之玉面飛龍 - JAVA聚合快遞系統對接雲洋系統快遞小程序APP公眾號系統源碼

掘金物流經濟新藍海：JAVA聚合快遞系統引領數字化寄遞革命 在電子商務持續繁榮與數字化轉型浪潮的雙重驅動下，中國快遞業務量已穩居全球首位，並仍保持着強勁的增長態勢。然而，對於廣大的中小商家、微商、電商從業者以及頻繁寄件的個人用户而言，居高不下的快遞成本與繁瑣的多平台比價、管理流程，成為了其降本增效的現實瓶頸。在此背景下，JAVA聚合快遞系統應運而生，它通過精準對接雲洋系統等

MySQL , API , 後端開發 , JAVA

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leafgood 頭像

leafgood - 二.機器學習算法篇-線性迴歸(1)

1.線性迴歸算法思想 機器學習算法可以分為有監督學習和無監督學習。 什麼是有監督學習算法？ 用已知某種或某些特性的樣本作為訓練集,以建立一個數學模型,再用已建立的模型來預測未知樣本,此種方法被稱為有監督學習,是最常用的一種機器學習方法。是從標籤化訓練數據集中推斷出模型的機器學習任務。 迴歸算法是有監督學習算法的一種，從機器學習的角度來講,迴歸算法用於構建一個算法模型，這個模型是屬性(X)與標

機器學習

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lenglingx 頭像

lenglingx - 一個關於Sass系統對客户同步數據的方案

最近我們作為一個sass系統的客户，我們需要sass系統服務商給我實時同步數據，對方要求我們提供方案，英文實時同步，我這裏採用了基於mysql的binlog來做，總共分為2部分：一個是基於某個商户的配置把現在有數據的表發送給作為商户的我們，返回時間戳和時間節點或者binlogId之類的；二是他實現對binlog的解析然後過濾出來，是某個商户的數據，是需要推送的表，推送的表要推送那

數據 , 時間戳 , 推送 , 後端開發 , JAVA

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leafgood 頭像

leafgood - 一.機器學習基礎與特徵工程

1.機器學習基礎 1.1 數學基礎 需要的數學知識： 高等數學、線性代數、概率與統計。 當然一開始不用深入進去，可以在學習過程中逐步積累。 1.2 編程語言 人工智能領域很火的領域的自然是Python，門檻也低，可以作為機器學習入門的首選語言。 有精力的話，再學習C/C++，多一門語言傍身不是壞事。 1.3 機器學習的開發流程 1）從公司原有的數據庫或者爬蟲等途徑獲得原始數據

機器學習

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u_17589746 頭像

Java後端的Ai之路 - DeepSeek數據飛輪大揭秘

🌟 什麼是數據飛輪？簡單説就是"用數據餵養AI，AI越用越聰明" 想象一下，你開了一家咖啡館，顧客每次喝完咖啡都給你打分，你根據這些反饋不斷調整咖啡配方，越做越對顧客的口味。數據飛輪就是這個原理，但用在AI模型上。 專業術語圖説明 🚀 真實案例：海天瑞聲 × 華為 × DeepSeek 數據飛輪 📌 案例背景 2025年5月23日，在鯤鵬昇騰開發者峯

文心一言 , 數據 , aigc , 數據處理 , 性能提升

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u_16297326 頭像

虎斑嘟嘟 - 大模型推理階段的計算優化：投機解碼的馬爾可夫決策過程

大模型推理階段的計算優化：投機解碼的馬爾可夫決策過程 引言 在大語言模型(LLM)時代，推理階段的計算效率已成為制約其廣泛應用的關鍵瓶頸。傳統的自迴歸解碼方式雖然簡單可靠，但其串行生成特性嚴重限制了推理速度。投機解碼(Speculative Decoding)作為一種創新的推理加速技術，通過"推測-驗證"的並行化範式，在保證生成質量的前提下顯著提升推理效率。本文將深入

List , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , .net , 決策過程

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