博客 RSS 訂閱

u_16213614 頭像

mob64ca13ffd0f1 - 人工智能正當行 金融壹賬通推動銀行智能化轉型 - IFTNews的個人空間 -

在過去十年間，財務自動化技術經歷了從“工具化”到“智能化”的演進。如今，企業正迎來一個全新的階段——財務自動化3.0時代。這一階段的核心，不再僅僅是“替代人工操作”，而是要實現從ERP系統到銀行系統的端到端閉環，真正打通企業財務管理的最後一公里。 從自動化到智能化：財務變革的必然趨勢 在財務自動化1.0階段，企業主要依靠基礎RPA（機器人流程

風控 , 運維 , 自動化 , 人工智能 , Css , 銀行系統 , 前端開發 , HTML

收藏 評論

u_16213318 頭像

mob64ca12d4da72 - 千葉 stabledifussion

千葉 Stable Diffusion 是一種圖像生成模型，廣受歡迎，可以生成高質量的圖片和藝術作品。為了有效使用該技術，我們需要從環境配置、編譯過程到參數調優、定製開發等多個方面，進行系統性的梳理和總結。以下是解決“千葉 Stable Diffusion”問題的詳細過程。 環境配置 在開始之前，我們需要配置我們的開發環境。環境的配置涉及安裝必要的軟件包和庫，並確保一切運轉順利。

aigc , 環境配置 , 調優 , Python

收藏 評論

u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《AMD顯卡遊戲適配手冊：解決畫面閃爍、着色器編譯失敗的核心技術指南》

某款3A開放世界遊戲在大規模測試階段遭遇致命兼容性分歧：搭載NVIDIA顯卡的設備無論是高端旗艦還是中端型號，都能流暢運行，紋理渲染細膩、着色器編譯一氣呵成，幀率穩定在60幀以上，即便是複雜戰鬥場景也無明顯掉幀；而AMD顯卡用户卻集體淪陷，不同型號呈現出差異化故障—高端RDNA3架構顯卡進入森林、城市等複雜場景後，畫面出現不規則彩虹狀閃爍，樹木、建築紋理撕裂成碎片，動態光影出現明

着色器 , yyds乾貨盤點 , 加載 , 緩存 , 代碼人生

收藏 評論

u_16213626 頭像

mob64ca1402a190 - java設計模式種類 java設計模式多少種

一、設計模式的分類 總體來説設計模式分為三大類： 創建型模式，共五種：工廠方法模式、抽象工廠模式、單例模式、建造者模式、原型模式。 結構型模式，共七種：適配器模式、裝飾器模式、代理模式、外觀模式、橋接模式、組合模式、享元模式。 行為型模式，共十一種：策略模式、模板方法模式、觀察者模式、迭代子模式、責任鏈模式、命令模式、備忘錄模式、

後端開發 , java設計模式種類 , JAVA , 工廠方法模式 , ide

收藏 評論

u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《Unity地形拼接避坑指南：解決紋理撕裂與碰撞失效的核心技術手冊》

某款8km×8km量級的開放世界遊戲在地形拓展至16塊Terrain拼接時，遭遇了嚴重的場景一致性問題：從高空俯瞰，相鄰地形接縫處的草地紋理呈現明顯的鋸齒狀斷裂，不同塊的草色深淺差異顯著，形成如同“地圖拼貼錯誤”的視覺斷層；近距離移動時，問題更為突出—前一塊地形的草葉還貼合地面自然延展，相鄰塊的同類型紋理卻突然抬高半米，形成“懸空草皮”，角色走過時腳面與地面出現明顯空隙；更致命的

偏移量 , yyds乾貨盤點 , 碰撞檢測 , 物理引擎 , 代碼人生

收藏 評論

u_15591470 頭像

ceshiren2022 - 大廠熱門測試基礎設施揭秘：Dify工作流引擎的設計哲學與最佳實踐分析

當今軟件開發領域，測試基礎設施的效率和可靠性直接關係到產品的交付質量與速度。隨着AI技術的普及，如何將智能能力深度融入測試流程成為各大廠面臨的共同挑戰。 Dify作為一款開源的大模型應用開發平台，通過其強大的工作流引擎，正被越來越多的大廠選為核心測試基礎設施，將AI應用系統整合週期從平均12周縮短至3-4周，整合效率提升高達70%。 本文將深入解析Dify工作流引擎的設計哲學，並分享在大

人工智能 , 基礎設施 , 深度學習 , dify , 工作流引擎

收藏 評論

u_17560660 頭像

十七十七十七十七 - 豌豆 IP 方案與核心能力

產品能力 8000 萬+ 真實住宅 IP，覆蓋 200+ 國家/地區，支持城市級定位 [1] 獨享靜態地址，長時粘性會話，無限帶寬與會話數 [1] 99% 成功率，99.9% SLA 可用性，企業級 SLO 保障與專屬服務 [2] 多協議支持：Socks5、RESTful API、用户名密碼認證，支持批量與自動化 [3] 結構化輸出：JSON/HTML 格式，便於

運營商 , 服務器 , ip , dns , Windows Server

收藏 評論

u_17542218 頭像

流暢kubernetes - 在 Kubernetes 集羣部署大語言模型

背景介紹 隨着大型語言模型 （LLM） 在企業應用程序中的大量使用，在本地運行模型對於數據隱私、成本控制和減少延遲變得至關重要。Ollama 簡化了本地運行 LLM，而Kubernetes則提供生產部署所需的編排。接下來我們看一下如何將大型語言模型部署在 Kubernetes 平台上。 部署 1 創建 ollama 命名空間 ollama-namespac

kubernetes , tcp , 雲計算 , ip , 語言模型

收藏 評論

u_16213673 頭像

mob64ca140dc73b - centos 調整最大連接數

一般一個大規模Linuxserver請求數可能是幾十萬上百萬的情況。須要足夠的連接數來使用，所以務必進行對應的設置。 默認的Linuxserver文件描寫敍述符等打開最大是1024。用ulimit -a 查看： [viewuser@~]$ ulimit -a core file size (blocks, -c

配置文件 , 操作系統 , 架構 , 後端開發 , centos 調整最大連接數 , 網絡 , shell

收藏 評論

u_16213569 頭像

技術領航舵手 - springsecurity 請求參數過濾

在本篇文章中，你將會了解到 Spring MVC 處理請求的過程。同時，你也會了解到 Servlet 相關的知識。以及 Spring MVC 的核心 DispatcherServlet 類的源碼分析。在掌握以上內容後，相信大家會對 Spring MVC 的原理有更深的認識。 如果大家對上面介紹的知識點感興趣的話，那

HTTP , 架構 , 後端開發 , mvc , Web

收藏 評論

nebulabio 頭像

北京辰輝創聚生物 - 重組干擾素蛋白的結構特點與分子性質綜述​

擾素；純化干擾素蛋白；無標籤干擾素；融合標籤干擾素；干擾素蛋白質量評價 一、干擾素的類別與基礎結構特徵 干擾素（interferon，IFN）是一類具有典型結構模式的小分子蛋白，在哺乳動物中廣泛表達，其最顯著的特徵是以摺疊緊湊的 α 螺旋結構或二聚體結構實現分子穩定性。按照分子結構、序列特徵以及受體識別方式的

大數據 , 重組IFN-γ , 干擾素細胞因子 , 數據倉庫 , 重組IFN-β , 重組IFN-α , 重組干擾素蛋白

收藏 評論

u_16213593 頭像

mob64ca13faa4e6 - Autodesk Desktop Licensing Service 無法自動

ＯＳ：win2003DataCenter　Edition 裝了Oracle的ODAC92070後，OracleServiceORA913和OracleOraHome90TNSListener無法啓動

oracle , 監聽器 , 操作系統 , 架構 , 數據庫 , 後端開發 , Python

收藏 評論

lifulin 頭像

qingfenghaha - ARP欺騙應急故障處理案例（巨坑）

當我正在專心處理工作的時候，研發小夥伴突然跑過來説：我們虛擬機網絡都不通了，你是不是動配置了？是不是你？？是不是你？？？ 內心第一反應：納尼？？？ 研發小夥伴的網絡是自己在配置和維護，所以出問題大概率是研發的配置導致的，並且之前都是好好地，現在突然不行了，肯定事出有因！ 如果網絡之前一直好好地，突然出問題了，那麼導致這個問題大概率是最近的一次變量。 但是，

虛擬化 , 運維 , Mac

收藏 評論

u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於springboot的圖書館座位預約系統

1、研究背景 當前高校圖書館作為學生學習的重要場所，座位資源緊張與管理效率低下之間的矛盾日益突出。傳統的人工管理方式存在諸多弊端：學生需提前到館排隊佔座，造成時間浪費和秩序混亂；座位使用情況無法實時監控，導致資源分配不均；管理人員難以及時掌握座位使用數據，影響決策科學性。隨着高校擴招政策的實施，圖書館座位供需矛盾愈發顯著，特別是在考試周等高峯期，座位爭奪現象嚴重影響了學生的

yyds乾貨盤點 , MySQL , 管理系統 , 後端開發 , JAVA

收藏 評論

u_9849794 頭像

子丶不語 - 前端必看！12個JS神級簡寫技巧，代碼效率直接飆升80%，告別加班！

在日常開發中，我們經常會遇到一些重複、冗長的代碼。寫起來費勁，讀起來費神，維護起來更是頭疼。而且代碼越複雜，性能可能越受影響。 那有沒有辦法讓代碼更簡潔、清晰又高效呢？ JavaScript提供了許多現代語法特性，合理使用這些簡寫技巧，不僅能大幅減少代碼量，還能提升可讀性和執行效率。 很多資深前端都在用，這篇文章整理了12 個最實用的 JS 簡寫技巧，並結合實際

vue.js , 運算符 , 賦值 , 默認值 , 前端開發

收藏 評論

u_16213689 頭像

mob64ca1411a6fc - jemete 怎麼提取head參數 jmeter提取請求的參數

Jmeter之JDBC請求參數化 Jmeter之JDBC請求參數化 在HTTPsample中，我們經常會使用參數化或者正則表達提取器(關聯)使我們的請求參數轉換

機器學習 , 取值 , 數據庫 , 人工智能 , jemete 怎麼提取head參數 , 參數化

收藏 評論

zyx178 頭像

碼出財富 - MySQL 8.0 語句優化與項目最佳實踐

一、索引優化 合理設計索引 主鍵索引：InnoDB表必須有主鍵，建議使用自增ID（避免UUID導致的索引碎片）。 聯合索引：遵循最左前綴原則，將篩選條件中高頻字段放在左側。 避免冗餘索引：如已存在(a,b)，無需再創建(a)。 覆蓋索引：查詢字段包含在索引中（避免回表查詢），例如： CREAT

yyds乾貨盤點 , MySQL , 數據庫

收藏 評論

u_17141077 頭像

g天命風流 - 併發編程之的ArrayList安全性的詳細解析

ArrayList不安全 ArrayList中的add方法沒有synchronized修飾，是不安全的 下面代碼運行結果（異常 java.util.ConcurrentModificationException）： import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.UUID;

項目代碼 , List , JAVA , 前端開發 , Javascript

收藏 評論

u_16213722 頭像

mob64ca1419a401 - charles 抓取 tcp charles如何抓包https

本文詳細介紹如何在Mac上使用Charles抓包工具，包括下載、安裝及免費使用方法。通過設置電腦IP地址和手機代理，實現對HTTP和HTTPS流量的捕獲。特別講解了HTTPS抓包的設置過程，涉及SSL證書安裝、代理配置等關鍵步驟。 介紹一款抓包工具，一般我在windows下使用Fiddler抓包，Fiddler使用教程這裏就不講了，重點介紹使用mac時的抓包

抓包 , charles 抓取 tcp , 操作系統 , HTTP , HTTPS , 架構 , 後端開發

收藏 評論

u_16040716 頭像

sangwu - 74. 搜索二維矩陣

74. 搜索二維矩陣 給你一個滿足下述兩條屬性的m x n整數矩陣： 每行中的整數從左到右按非嚴格遞增順序排列。 每行的第一個整數大於前一行的最後一個整數。 給你一個整數target，如果target在矩陣中，返回true；否則，返回false。 示例 1： 輸入：matrix = [[1,3,5,

yyds乾貨盤點 , 搜索 , 二維 , Math , 後端開發 , JAVA

收藏 評論

u_16099164 頭像

碼海舵手 - 極智AI | 變形金剛大家族 Transformer ViT CLIP BLIP BERT 模型結構_51CTO博客

文章目錄 轉載 以下是博客原文 以合理的規模訓練 ViT 自蒸餾 DeiT 模型概覽 Pyramid 視覺 Transformer（PVT）的總體架構 視覺 Transformer 的自監督訓練：DINO DINO 多注意力頭可視化 MLP-Mixer 架構 多尺度視

卷積 , 數據 , MySQL , 數據庫 , 人工智能 , transformer , 深度學習

收藏 評論

u_16213633 頭像

mob64ca1404476b - WebAssembly完全入門——瞭解wasm的前世今身 - SH的全棧筆記的個人空間 -

終極指南：使用wasm-bindgen實現WebAssembly多線程與共享狀態管理 WebAssembly多線程編程是提升Web應用性能的關鍵技術，而wasm-bindgen作為Rust與JavaScript之間的橋樑，為開發者提供了強大的WebAssembly線程管理能力。本文將深入探討如何利用wasm-bindgen實現高效的共享狀態

redis , webassembly , 數據庫 , 多線程 , Web

收藏 評論

u_16099287 頭像

數據科學探索者 - 支持向量機模型提高準確率 支持向量機改進算法

支持向量機 (三)： 優化方法與支持向量迴歸 優化方法 一、SMO算法 回顧支持向量機 (二)中(1.7)(1.7)式最後要求解的優化問題： 在求出滿足條件的最優αα後，即可得 svm 模型的參數(w,b)(w,b)，進而獲得分離超平面。可以用通用的二次規劃算法求解，該二次規劃問題有mm個變量 (mm為樣本數)，(m+1)(m+1)

機器學習 , 支持向量機模型提高準確率 , 支持向量機 , 最小值 , 二次規劃 , 人工智能

收藏 評論