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mob64ca12efd81c - aigc檢測 免費

在數字化轉型大潮中，AIGC（人工智能生成內容）技術的應用日益廣泛。然而，伴隨其快速發展的同時，AIGC 內容的真實與否也屢成熱議。在這種背景下，aigc檢測 免費的需求日益迫切，特別是在教育、出版、新聞等行業。機構和個人希望藉助相關工具，確保內容的原創性和合規性。 quadrantChart title AIGC檢測工具場景匹配度 x-axis 易用性 -- 功能完

數據 , 壓力測試 , aigc , JAVA

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Ambition的後花園 - Cron表達式通俗解釋

Cron表達式是設置定時任務執行時間的一種字符串格式，就像給鬧鐘定鈴一樣，你可以用它精確地告訴計算機任務在什麼時候執行。下面我將用一個清晰的表格和通俗的語言帶你快速入門。 ⏰ Cron 表達式的基本結構 一個標準的Cron表達式由6個或7個字段組成，中間用空格隔開，它們分別代表不同的時間單位。最常見的格式包含以下6個字段，順序是固定的，絕對不能錯：

字段 , 執行時間 , 後端開發 , JAVA , 特殊字符

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u_16213459 頭像

mob64ca12f6e9a0 - ollama的中文embedding效果

Ollama的中文embedding效果可以説是一個頗具挑戰性的課題。隨着自然語言處理技術的飛速發展，中文在embedding過程中的表現引起了越來越多的關注與研究。以下是我們在探索Ollama中文embedding效果這一問題時所經歷的過程，我們將從技術原理、架構解析、源碼分析、性能優化等多方面進行討論。 背景描述 在 2023 年初，Ollama 開始將其中文自然語言處理功能

性能優化 , aigc , 詞向量 , ci

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tangqingfeng 頭像

唐青楓 - 一文理解 C#.NET Tuples：從基礎到高級應用

簡介 元組是 C# 中用於存儲一組固定數量、可能不同類型的值的數據結構。它是值類型（ValueTuple），在內存中分配於棧上（除非作為對象引用使用），因此性能較高。元組的主要用途是： 臨時組合數據，而無需創建專用類型。 從方法返回多個值。 在解構或模式匹配場景中簡化代碼。 C# 元組基於 System.ValueTuple 結構，引入於 .NET Framework 4.7 和 .NE

c# , .net

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u_16175497 頭像

mob649e8163af7d - 程序結果給到ollama

在解決“程序結果給到ollama”這個問題時，我們需要系統地分析和實施處理方案。本文將詳細記錄該過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、錯誤集錦和生態集成。這些步驟相輔相成，旨在創建一個高效的系統。 環境配置 在開始之前，確保我們的開發環境已適當配置。我們使用以下依賴庫： 依賴項目 版本

API , aigc , 環境配置 , Python

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BarberQiao 頭像

四毛打印店 - 部署安全中常用的指令

部署安全中常用的指令 ifconfig ip -a ip a cat /etc/passwd cat /etc/shadow cat /etc/login.defs cat /etc/group cat /etc/pam.d/system-auth cat /etc/pam.d/login cat /etc/pam.d/sshd cat /etc/profile cat /etc/s

安全檢查 , 日誌審計 , 訪問控制 , 考試認證

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u_15641375 頭像

芯動大師 - 關於深度學習量化的操作

0. 簡介 深度學習中做量化提升運行速度是最常用的方法，尤其是大模型這類非常吃GPU顯存的方法。一般是高精度浮點數表示的網絡權值以及激活值用低精度（例如8比特定點）來近似表示達到模型輕量化，加速深度學習模型推理，目前8比特推理已經比較成熟。比如int8量化，就是讓原來32bit存儲的數字映射到8bit存儲。int8範圍是[-128,127]， uint8範圍是[0,255]

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 最小值 , 數據 , 人工智能 , 非對稱

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u_16213377 頭像

mob64ca12e36a1d - 如何將本地部署的ollama模型遷移到別的服務器

在現代AI應用中，Ollama模型的本地部署越來越普遍。然而，當需求變化或技術升級時，如何將本地部署的Ollama模型遷移到其他服務器就成為一項必要的工作。本文將詳細記錄這一遷移過程，並分析遇到的問題和解決方案。 問題背景 在我們公司的生產環境中，Ollama模型被廣泛應用於自然語言處理任務。然而，由於服務器資源的不足，我們決定將模型遷移到一台配置更高的服務器上。此時，如果我們無

服務器 , 依賴庫 , bash , aigc

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u_16213340 頭像

mob64ca12da2d62 - stable diffusion 顯示面部修復

stable diffusion 顯示面部修復的描述 在人工智能圖像生成領域，Stable Diffusion因其強大的生成能力而備受關注。然而，近來出現了一些用户反饋，表示在使用Stable Diffusion處理人臉圖像時，修復效果未達到預期，尤其是在某些面部特徵上顯示畸變。為了解決這一問題，我對可能的錯誤現象、根因以及解決方案進行了深入研究和分析。以下是我整理的詳細過程。

aigc , 解決方案 , 圖像質量 , Python

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u_17470410 頭像

wx6875a567c49bb - Spring Boot 集成 Redis

Spring Boot 集成 Redis 核心依賴 spring-boot-starter-data-redis，配置簡單、開箱即用。 !-- 添加依賴 -- !-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-starter-data-redis -- depen

Spring Boot , redis , 後端開發

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u_17514447 頭像

mb68b85ccf7a016 - ​​Redis 在現實世界的 5 個用法​​

Redis是一個強大的內存數據結構存儲，包含數據庫，緩存和消息代理等多種用途。大多數人經常認為它不過是一個簡單的鍵值存儲，但其實它有更多的能力。下面我將會總結一些Redis可以做的事情的真實例子。 1.全頁面緩存 首先是整頁緩存。如果你正在使用服務器端呈現的內容，則不需要為每個單獨的

redis , 數據 , 物聯網 , 緩存

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u_17302888 頭像

愛吃飯的程序媛 - 1028. Recover a Tree From Preorder Traversal

題目 We run apreorderdepth first search on therootof a binary tree. At each node in this traversal, we outputDdashes (whereDis thedepthof this node), then we output the value of this node

yyds乾貨盤點 , 字符串 , 代碼人生 , 子節點 , Git

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u_16297326 頭像

虎斑嘟嘟 - 元學習中任務分佈偏移的PAC-Bayesian泛化界

元學習中任務分佈偏移的PAC-Bayesian泛化界 引言 元學習作為機器學習領域的重要分支，旨在使模型能夠從少量樣本中快速學習新任務，其核心挑戰之一便是如何在任務分佈發生偏移時保持強泛化能力。傳統機器學習理論主要關注數據分佈固定情況下的泛化分析，而元學習環境下面臨的任務分佈偏移問題則需要更深入的理論框架。PAC-Bayesian理論為這一問題提供了有力的數學工具，通

代碼實例 , yyds乾貨盤點 , 泛化 , 數據分佈 , 後端開發 , JAVA

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u_11365552 頭像

素雨末 - JVM 調優實戰指南

一、為什麼需要 JVM 調優？ 默認 JVM 參數適用於小型應用，但在以下場景中往往表現不佳： 高併發 Web 服務（如電商、支付系統） 大數據處理（如 Spark、Flink 任務） 實時性要求高的交易系統 內存佔用大或 GC 停頓頻繁的應用 常見問題表現： 頻繁 Full GC，響應時間飆升

jvm , G1 , 後端開發 , JAVA , 調優

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u_9849794 頭像

子丶不語 - 別再 import 組件了！Vue 的 `defineAsyncComponent` 才是 2025 年最被低估的性能核武器

你導入的每一個組件，都在悄悄殺死你的首屏性能。 一、一個殘酷事實：90% 的 Vue 應用，從打開那一刻就輸了 打開 Chrome DevTools，刷新頁面，看一眼LCP（最大內容繪製）和FCP（首次內容繪製）。 如果你的應用超過 2 秒，別怪用户流失。 問題在哪？ 不是網絡慢，不是服務器卡，而是你寫的這行代碼

vue.js , 加載 , Vue , 緩存 , 前端開發

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u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於python的外賣配送及數據分析系統

1、研究背景 在互聯網技術飛速發展與人們生活節奏日益加快的當下，外賣行業呈現出爆發式增長的態勢。外賣配送服務憑藉其便捷性，迅速到人們的日常生活，成為現代消費不可或缺的一部分。無論是忙碌的上班族、學業繁重的學生，還是不便外出的人羣，都能通過外賣平台輕鬆滿足飲食需求。隨着外賣市場的不斷擴大，配送環節面臨着諸多挑戰。一方面，訂單量的大幅增加導致配送任務繁重，配送路徑規劃的合理性直

yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據分析系統 , 後端開發 , JAVA , Python

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wx661607c93692e - Java 棧與堆內存詳解

一、JVM 內存模型概覽 Java 虛擬機（JVM）在運行時將內存劃分為多個區域，其中與開發者關係最密切的是： 棧（Stack） 堆（Heap） 方法區（Method Area，含常量池） 程序計數器（PC Register） 本地方法棧（Native Method Stack） 本文聚焦於 棧 和 堆。

Stack , 堆內存 , jvm , 後端開發 , JAVA

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GeorgeGcs - 【HarmonyOS 6】UIAbility跨設備連接詳解（分佈式軟總線運用）

【HarmonyOS 6】UIAbility跨設備連接詳解（分佈式軟總線運用） 一、前言 我對於分佈式軟總線相當的親切。2022年搞開源鴻蒙的時候，就經常和分佈式軟總線打交道。在HarmonyOS中，UIAbility跨設備連接，其實就是對底層開源鴻蒙，分佈式軟總線的能力封裝。 二、首先理解跨設備鏈接的步驟 首先由Distributed Service Kit提供該

設備管理 , yyds乾貨盤點 , 移動開發 , Android , typescript , Json

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wx6906fb3f9b17a - 智能電梯調度系統通過DAIC核心組件實現多品牌電梯的統一調度，提升運力20%-30%。系統包含羣控器、狀態處理器等設備，採用無源幹觸點技術確保安全，支持二次開發擴展功能

智能電梯調度系統通過多奧（DAIC）核心組件實現不同品牌電梯的統一調度與運力提升，特別適用於電梯並聯台數超過2台或需調度多台電梯的場景（電梯本身不支持羣控時），可提升電梯運力20%-30%，減少等待時間並優化資源分配。 電梯智能羣控系統的核心組件及其功能，如DAIC-TK-MB電梯羣控器的技術參數和適用場景 智能梯控樓層觸點擴展板

VIP乘梯 , 機器學習 , 智能梯控 , 梯控 , 智能派梯 , 人工智能 , 電梯門禁

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知會打碼 - 記錄下上報消息偶爾消失的bug

近參與了一個設備狀態上報模塊的開發和測試，結果在壓力測試時遇到了一個讓我煩人的問題：明明文件上傳成功了，但網管系統卻偶爾收不到“我已更新”的通知。 這個問題復現率不高，大概跑幾百次才漏一次 我們的上報流程很簡單： 設備本地狀態或資源配置變更； 觸發後台任務，將 ig_resource_{id}.xml 和 ig_state_{id}.xml 通過 FTP

丟包 , 上傳 , 壓力測試 , c++ , 後端開發 , c

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mob64ca1415bcee - 數字圖像處理領域中常見的幾種色彩模式_glumes的技術博客

0.1 灰度模式 也就是灰度圖(黑白照片)，每個像素只有明暗變化，用0~255共256個亮度級來表示，用8個bit來表示，所以每個像素信息用8bit儲存. 0.2 位圖模式(二值圖像) 即只有純黑和純白兩種亮度，沒有漸變的亮度級，通常用0表示純黑，1表示純白，所以每個像素信息用1bit表示即可 0.3 RGB模式：基於發光體(電子產

數據 , 二值圖像 , 灰度圖 , Css , 前端開發 , HTML

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技術領航博主 - STM32單片機（三）-基本的工程文件介紹

1. 目錄 創建的工程模板由下面 5 個目錄構成： drivers 存放與硬件相關的驅動層文件 middlewares 存放中間層檔案 output 存放工程編譯輸出檔案 project 存放MDK工程文件 user 存放用户配置文件、中斷處理檔案及分散加載記錄 2. ——Driver文件夾

配置文件 , 後端開發 , 編譯器 , 工程文件 , Python

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lemon - 創建一個屬於自己的linux系統Docker鏡像之旅-簡單模式 - yl

在Linux系統中使用Dockerfile創建Docker 1. Docker 簡介 Docker 是一種輕量級的容器化技術，它可以將應用程序及其運行環境打包成一個獨立的“容器”（Container）。這個容器包含運行所需的一切依賴，如操作系統環境、庫、配置文件等，從而實現“一次構建，處處運行”。 相比傳統的虛擬機，Docker 啓動速度更快、佔用資源更少，因為

後端開發 , Docker , Python

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mob64ca13ff5b03 - Windows離線激活和在線激活的方法_51CTO博客

Snipaste-2.10.8-x64 離線激活記錄 目錄 Snipaste-2.10.8-x64 離線激活記錄 離線激活流程 UnlockProDialog requestOfflineActivation_1401B22E0 xx_Licensing_desktop_OfflineActivation_14

v8 , 離線 , v9 , 後端開發 , Python

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