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張善友 - 基於萊布尼茨公式的編程語言計算性能基準測試

利用萊布尼茨公式（Leibniz formula）計算圓周率 $\pi$。儘管在現代數學計算庫中，萊布尼茨級數因其收斂速度極慢而鮮被用於實際精算 Π 值，但其算法結構——高密度的浮點運算、緊湊的循環邏輯以及對算術邏輯單元（ALU）的持續壓力——使其成為測試 CPU 單核吞吐量、浮點運算單元（FPU）效率以及編譯器自動向量化（Auto-vectorization）能力的絕佳“試金石” 。 GitHu

.net , 後端

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Coding茶水間 - 基於深度學習的水下垃圾檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的水下垃圾檢測系統 1. 前言​ 隨着海洋環境保護和水下作業需求的增加，快速、準確地識別水下垃圾成為亟待解決的問題。然而，受光照變化、水體渾濁及數據稀缺等因素影響，現有檢測手段普遍存在魯棒性不足、實時性差、部署成本高等痛點。YOLO 系列算法憑藉高速與較高精度的優勢，為目標檢測提供了可行方案，但在水下環境仍需針對性優化。為此，我們開發了基於 YOLO 算法的水下垃圾檢測系統，

AI

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u_16445164 頭像

科士威傳動 - 滾珠導軌平行度與平面度的精準保障方法

滾珠導軌通過滾珠在導軌與滑塊之間的循環滾動實現高精度、低摩擦的直線運動，承擔着定位、支撐與傳動的核心任務，是實現精密化和高速定位的基礎組件。被廣泛應用於數控機牀、自動化設備、半導體、機器人、醫療設備、精密儀器等領域。 其平行度與平面度直接影響設備運行的穩定性與加工精度。若安裝偏差超標，易導致導軌磨損加劇、運動卡滯或定位誤差增大。如何通過科學規範的安

數字化轉型 , 直線導軌 , yyds乾貨盤點 , 醫療設備 , 滾珠導軌 , 機器人 , 半導體設備

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u_13728936 頭像

永榮帶你玩轉昇騰 - 01_萬億級推薦系統嵌入表的技術挑戰與現狀

1、問題與挑戰 推薦系統中的用户（User）、物品（Item）及上下文（Context）特徵具有高度異構性，其物理含義和量綱差異顯著。為將這些特徵有效引入深度神經網絡（DNN），須通過Embedding技術將其映射為統一的低維稠密向量表示，從而解決特徵間的語義鴻溝並提升模型泛化能力。為提升推薦系統的整體推薦效果，滿足用户個性化推薦的需求，加速互聯網電商企業快速變現。

推薦系統 , pytorch , 緩存 , 人工智能 , 生成式

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u_17593768 頭像

JUGG11 - 硬核解析：AI 原生知識庫系統如何擊穿企業知識管理技術瓶頸

在企業知識管理領域，傳統工具的技術短板早已成為數字化轉型的攔路虎：關鍵詞檢索的 “信息噪聲冗餘”、知識沉澱的 “被動低效困境”、跨系統集成的 “接口壁壘難題”，這些痛點本質上都是架構設計與技術選型的底層缺陷。而一款以 AI 大模型為核心驅動的開源知識庫系統，憑藉直擊核心的技術架構與工程化實現，將知識管理的效率與靈活性提升至新維度。本文將從底層技術架構、核心模塊實現、企業級適配能力

性能優化 , 數據 , 知識管理 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099337 頭像

IT獨行俠客 - 【有序充電】基於遺傳算法求解峯谷分時電價引導下的電動汽車充電負荷優化問題附matlab代碼

基於遺傳算法的經濟負荷分配是電力系統中優化發電資源分配的經典問題。 問題概述 經濟負荷分配的目標是在滿足電力需求和各發電機約束條件下，最小化總髮電成本，同時實現負荷在各發電機間的優化分配。 數學模型 1. 目標函數 總髮電成本最小化： Minimize F_total = Σ F_i(P_i) (i=1,2,...,N)

spring , 遺傳算法 , 最小化 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099224 頭像

IT劍客之家 - systemverilog 宏加定義宏加法

　　這裏所説的宏是指通過一系列鍵盤組合鍵和可以插入自定義內容。下面介紹怎麼編寫一個自己的宏： 1、在Visual Studio 2010中按Alt+F11打開宏IDE： 2、打開後選擇添加模塊： 3、在彈出的窗口中輸入名稱後確定添加： 4、出現如下頁面即可進行編輯： 5、在Public

機器學習 , 快捷鍵 , microsoft , text , 人工智能

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u_16099239 頭像

夢裏憂鬱 - OOP的六大原則簡要梳理。

實驗六 test1 源代碼： 1 #pragma once 2 #include iomanip 3 #include iostream 4 #include string 5 6 struct Contestant { 7 long id; // 學號 8 std::string name

include , 加載 , Css , ios , 前端開發 , HTML

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u_16099344 頭像

風華正茂的AI - 【條形碼識別】基於matlab GUI二維條形碼識別

摘要：本研究面向工業與日常場景中條形碼快速讀取的需求，設計並實現了一套基於 MATLAB 的多制式條形碼圖像識別 GUI 系統。系統集成圖像採集與離線加載兩種輸入方式，利用灰度化、直方圖增強、中值濾波、自適應閾值二值化及小波去噪等預處理手段提升條碼區域對比度與抗噪能力。 作者：Bob 項目概述 針對實際應用中條形碼易受傾斜、旋轉、光照不

預處理 , 開發語言 , 掃描線 , MATLAB , Css , 前端開發 , HTML

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u_39037 頭像

jimoshalengzhou - 消息隊列技術性詳細介紹

在現代互聯網架構中，消息隊列（Message Queue, MQ）是解耦服務、實現異步處理和流量削峯的重要手段。結合多語言微服務，Python、Java、C++ 和 Go 服務可以通過 MQ 實現高性能通信和任務調度。本文將分享消息隊列在多語言微服務中的應用實踐。 一、消息隊列優勢 服務解耦：發送方與接收方獨立運行，提高系統靈活性。

多語言 , 開發語言 , ruby , 消息隊列 , 前端開發 , 後端 , Javascript

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u_16213663 頭像

mob64ca140b82e3 - ldapsearch 分頁查詢

1. Sharding-Sphere Sharding-JDBC 最早是噹噹網內部使用的一款分庫分表框架，到2017年的時候才開始對外開源，這幾年在大量社區貢獻者的不斷迭代下，功能也逐漸完善，現已更名為 ShardingSphere ，2020年4⽉16⽇正式成為 Apache 軟件基⾦會的頂級項⽬。 隨着版本的不斷更迭 ShardingSp

機器學習 , sharding jdbc , 分庫分表 , ldapsearch 分頁查詢 , 人工智能 , JAVA , Database

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u_13259 頭像

kekenai - matlab 無線網絡仿真,802[1] 802.11 無線網絡MATLAB仿真代碼 - 下載

一、系統參數配置 %% 物理層參數設置 cfg = wlanNonHTConfig; % 使用802.11a標準配置 cfg.ChannelBandwidth = 'CBW20'; % 20MHz帶寬 cfg.NumTransmitAntennas = 1; % 單天線 cfg.NumSpaceTimeStreams = 1;

開發語言 , MATLAB , bc , 網絡 , Css , ci , 前端開發 , HTML

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u_16099311 頭像

Python數據分析 - 格子玻爾茲曼方法（LBM）學習：對流-擴散問題（附MATLAB代碼）

使用格子玻爾茲曼方法LBM模擬三維多孔介質流動D3Q19。 matlab 在計算流體力學領域，格子玻爾茲曼方法（Lattice Boltzmann Method, LBM）以其獨特的優勢被廣泛應用於複雜流動現象的模擬，尤其是三維多孔介質流動。今天咱們就來聊聊如何用Matlab通過LBM實現對三維多孔介質流動D3Q19的模擬。 格子玻爾

數組 , dubbo , 邊界條件 , Css , ci , 前端開發 , HTML

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mob64ca1416f1ef - 【圖像壓縮】基於霍夫編碼、行程編碼、DCT、FFT、算術編碼、t預測編碼實現圖像壓縮附matlab代碼

基於霍夫曼圖像圖像壓縮重建 霍夫曼編碼，又稱為哈夫曼編碼、赫夫曼編碼，是一種用於無損數據壓縮的熵編碼（權編碼）算法。 基於小波變換的 RGB 圖像壓縮matlab代碼 最近在折騰圖像壓縮的時候，發現霍夫曼編碼和小波變換這對組合挺有意思。直接拿MATLAB試了試手，結果意外地好玩——雖然壓縮率不算頂尖，但整個流程特別適合用來理解原理。今天就跟大夥兒嘮

sed , css3 , MATLAB , 壓縮率 , 前端開發 , Javascript

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u_16099317 頭像

錦繡前程未央 - Go 語言單例模式深度解析：從基礎到併發安全實戰

📚 單例模式概述 什麼是單例模式？ 單例模式是一種創建型設計模式，確保一個類只有一個實例，並提供一個全局訪問點。 適用場景 數據庫連接池 配置管理器 日誌記錄器 緩存系統 線程池 🏗️ 基礎單例模式實現 1. 非併發安全的基礎實現 package s

golang , 單例模式 , Css , 安全 , 前端開發 , HTML , Json

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14224 - Python基礎_6_文件_m0

目錄 簡介 1.文件 2.操作文件 1.打開文件 （1.）打開模式 （2.)open函數的複合寫法 2.讀取文件 （1.）read()方法： （2.）readline()方法： （3.）readlines()方法： （4.）for循環遍歷 3.寫入文件 (1.)write()方

數據 , 數據庫 , 編程語言 , 前端開發 , 前端 , Javascript , Python

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u_17607960 頭像

wx694bc8b9eaf99 - 《從邏輯混戰到精準控：我在 Coze 平台打磨 Prompt 優化的萬字心得》

一、 序言：為什麼 Coze 是 Prompt 優化的練兵場？ 這兩天深度體驗了字節跳動旗下的 Coze（釦子）平台。作為一個零代碼/低代碼的 AI 構建工具，它最迷人的地方不在於它集成了多少插件，而在於它提供了一個極其透明的“反饋迴路”。 在 Coze 上創建智能體，本質上是在做一場**“精確溝通”**的實驗。如果你給出的提示詞（Prompt）模糊不清，即便有最強大的 L

人工智能 , 深度學習 , 約束條件 , 開發者 , 結構化

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兔子碼農 - C# 的 Action 和 Func

Action 封裝一個沒有參數或 1 ～ 16 個參數且不返回值的方法。Func 封裝一個沒有參數或 1 ～ 16 個參數且有指定類型的返回值的方法。 public delegate void Action ( ); public delegate void Action ( T1 ～ T16 ); public delegate TResult Func out TResult ( ) wh

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u_17607032 頭像

Python灑灑水啦 - RocketMQ 的消息堆積問題如何解決？

一、先搞懂：消息堆積的核心原因 消息堆積本質是「生產速度 消費速度」，常見誘因： 消費端：消費線程數不足、業務邏輯耗時久、消費端故障 / 重啓、消費異常重試頻繁； 生產端：突發流量（如秒殺）導致消息量暴增； 集羣端：Broker 性能瓶頸（磁盤 IO / 網絡帶寬不足）、隊列數配置不合理、消息堆積閾值未監控。 二、應急處理：快

機器學習 , 業務邏輯 , 消息處理 , 人工智能 , JAVA

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Python灑灑水啦 - RocketMQ 介紹

RocketMQ 是阿里開源的分佈式消息中間件，基於 Java 開發，遵循 Apache 2.0 協議，主打高吞吐、低延遲、高可用，適配海量消息場景（如電商秒殺、交易對賬、日誌同步），也是阿里雲消息隊列 MQ 的開源版，廣泛應用於電商、金融、物流等企業級系統，兼容 Kafka/RabbitMQ 部分特性，同時適配微服務架構。 核心特性 高性能支持百萬

中間件 , 運維 , 數據可視化 , 人工智能 , JAVA

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且行且碼 - Java 操作 Markdown(1)--commonmark-java 使用

commonmark-java 是一個用於解析和渲染 Markdown 文本的 Java 庫；本文主要介紹其基本使用，文中所使用到的軟件版本：Java 17.0.5、commonmark-java 0.25.1。 1、簡介 commonmark-java 可以用來解析抽象語法樹（AST），訪問和操作其節點，以及生成HTML 或Markdown。它最初是 commonmark.js 的移植版，但後來

後端

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有代理 - 短效動態ip是什麼？有哪些類型？

在數據採集、賬號運營等高頻網絡操作中，短效動態IP憑藉“高頻切換、臨時可用”的特性成為剛需工具。但多數人對其定義及分類認知模糊，本文將從基礎定義入手，拆解短效動態IP的核心類型，結合場景説明適配邏輯，幫你精準匹配使用需求。 一、什麼是短效動態IP？ 短效動態IP是指有效時長較短、到期自動更換的動態IP地址，核心特徵可概括為三點：一是時效性短，單IP存活期通常3-60分

雲計算 , ip , 自定義 , 雲服務 , 動態代理

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墨抒穎 - RAG技術演進：從外部知識庫到智能體核心記憶系統

技術演進全景圖 檢索增強生成技術自2020年提出以來，經歷了明確的範式演進。以下時間軸概括了各核心範式出現的時間點與演進關係： timeline title RAG技術演進時間軸 2020 : 樸素RAG奠基 : 檢索-生成基礎架構 2022 : 語義增強RAG興起 : 向量檢索與多跳查詢 2023 : 多模態與圖RAG發展

人工智能 , Python

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南瓜 - 基於深度學習的河道垃圾檢測系統設計（YOLOv8）

基於深度學習的河道垃圾檢測系統設計（YOLOv8） 一、研究背景：AI 如何參與河道環境治理？ 隨着城市化進程加快，河道、湖泊、水庫等水體中的塑料垃圾問題日益嚴峻。其中，塑料瓶因體積明顯、數量龐大、難以自然降解，已成為水環境污染治理中的重點對象。 傳統河道垃圾監測方式主要存在以下痛點： ❌ 人工巡查成本高、效率低 ❌ 監測結果主觀性強，難以量化 ❌ 無法實現實時、連續監控 ❌ 難以形成

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