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mob64ca140beea5 - Laravel 應用性能調優 - 一片楓葉ing的個人空間 -

性能優化技巧：la-velada-web-oficial加載速度提升方案 你是否遇到過網站加載緩慢、圖片顯示延遲的問題？特別是在重要活動網站中，頁面加載速度直接影響用户體驗。本文將從圖片優化、資源加載、構建流程三個維度，詳解如何將la-velada-web-oficial項目的加載速度提升60%以上，讓你掌握專業級前端性能調優方案。

佔位符 , 加載 , ci , 前端開發 , Javascript

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mob64ca1417b0c6 - Docker核心技術之Docker Compose -

Docker-compose-1 本章要點：dockek-compose基礎用法，compose基礎説明，無案例 Docker-Compose項目是Docker官方的開源項目，負責實現對Docker容器集羣的快速編排。本文編寫來源參考： docker菜鳥入門，Docker Compose 容器編排技術使用詳解， compose安裝使

composer , 容器 , Docker , 前端開發 , Javascript

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歲月如歌甚好 - centOS 8 使用dnf安裝Docker

在 Docker 官方安裝文檔中，有一個看似不起眼的步驟：安裝dnf-utils軟件包。很多人會疑惑：我只是想裝個 Docker，為什麼還要額外裝這個工具？它到底起了什麼作用？今天就來拆解這個細節背後的邏輯。 一、先明確：dnf-utils不是 Docker 的 “直接依賴” 首先要澄清一個誤區：Docker 本身的運行並不需要dnf-uti

容器 , 運維 , Docker , 前端開發 , Javascript

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u_16213575 頭像

墨舞青雲 - 人工智能 - Spark—15分鐘教程 - 個人文章

10分鐘上手Magika+Spark：超大規模文件類型智能檢測方案 你是否還在為大數據平台中PB級文件的類型識別而煩惱？傳統工具要麼準確率不足，要麼處理速度跟不上業務需求。本文將帶你實現Magika與Spark的無縫集成，藉助Magika的AI深度學習模型（99%+準確率、毫秒級響應）和Spark的分佈式計算能力，輕鬆應對億級文件類型檢測挑

spark , 加載 , aigc , bard , SQL

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u_16060192 頭像

HyperAI超神經 - 從9,874篇文獻到1.5萬晶體結構，MOF-ChemUnity重構MOF全景知識，推動材料發現進入「可解釋AI」時代

在材料科學領域，金屬有機框架（Metal–Organic Frameworks，MOFs）堪稱科學家們的「瑞士軍刀」：它們具有高比表面積、化學可調性和結構多樣性，在氣體分離與儲存、催化以及傳感等領域具有廣泛應用。然而，對於科研人員而言，MOF 的世界極其龐大且複雜——目前已有超過 12.5 萬種 MOF 框架被合成，並計算預測了數百萬種可能的結構。 雖然人工智能（AI）已經深刻改變了

人工智能 , 深度學習 , 材料科學

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全棧技術開發者 - 深度學習與傳統機器學習有什麼關係？反向傳播算法在深度學習訓練中為何如此關鍵？深度學習中的非凸優化問題如何影響模型收斂性？

在人工智能的發展歷程中，機器學習一直是研究的核心方向。自上世紀中葉以來，研究者致力於通過數學模型和算法，從數據中發現規律、預測結果並實現智能決策。這一過程不僅涉及統計學、優化理論和計算方法的深度結合，也推動了計算科學和信息理論的持續發展。傳統機器學習方法，如迴歸分析、支持向量機、決策樹和集成方法，為理解數據結構和建立預測模型提供了穩固的理論基礎，其理論體系清晰，模型可解釋性強，並

機器學習 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 人工智能 , 深度學習

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visionalsun 頭像

Visional S. XIA - 《數字經濟：數據要素》深度研究：“數字”星辰大海、“數據”星火燎原……

01 1.1《數字經濟》已經成為我國經濟發展重要推動力，本質是伴隨着《信息技術發展》進行的下一輪 “經濟革命”。 《數字經濟》定義：區別於傳統經濟的新經濟模式，最核心區別在於生產資料是數據。 　　《數字經濟》即以 “數據資源” 為關鍵要素，以《現代信息網絡》為主要載體，以《信息通信技術》融合應用、全要素《數字化轉型》為重要推動力，促進公平 與 效率更加統一的新經濟形態。《數字經濟》與其他經濟

企業信息化

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浩瀚天成 - 最牛Ai視頻工具 Viggle 放大招了？開放終身會員，積分永不過期！

我沒眼花吧，終身超級會員，積分永不過期，這是要捲上天的節奏啊。 應該是為滿足眾多創作者的請求，平台才決定開放此套餐，以滿足低頻且長期創作的朋友，不但價格非常優惠，重點是積分永不過期，隨時可創作。 這套餐多香不用我贅述了吧。 老炮直接到下面去吧，新手請繼續看~ 不知道Viggle Ai 是什麼？ 簡單介紹：只需上傳照片和視頻，就能讓照片中角色替換視頻中的角色，三分

ai視頻創作 , 用AIGC寫一篇爆文 , aigc , viggle , AI作畫

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wang_yb 頭像

wang_yb - 深入淺出理解你的“數據”

對於想要學習數據分析的同學，如果你問我："數據分析的第一步是什麼？" 我的回答是："理解數據本身。" 數據是我們所有分析工作的起點，本文主要探討如何辨別我們面對的是什麼樣的數據，包括它的分類方法和描述維度。 1. 數據分類 數據並非千篇一律，它們有着不同的特徵和屬性。 正確理解數據的分類，是選擇適當分析方法的前提。 通常，我們可以從以下三個維度來給數據進行分類。 1.1. 按結構屬性來分 你的數據

數據庫

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u_16099184 頭像

網絡安全戰士 - python使用pdfminer解析pdf文件的方法示例

一、MinerU悉知及源碼學習 可以做什麼：MinerU是一款由上海人工智能實驗室OpenDataLab團隊開發的開源PDF 轉 Markdown工具，可以高質量地提取 PDF 文檔內容，生成結構化的 Markdown 格式文本，可用於RAG、LLM語料準備等場景。 在github上下載項目源碼進行閲讀。 MinerU兩種後端 MinerU對文檔解析的方式

sed , 前端開發 , Git , Javascript , Json

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jowvid - OpenAI的新型強化學習算法PPO-讀PAPER-02

核心概念解析 簡而言之，強化學習是關於智能體（agent）以及它們如何通過試錯來學習的研究。它將這樣一種理念形式化：對智能體的行為進行獎勵或懲罰，會使它在未來更有可能重複或放棄該行為。 強化學習能做什麼？ 強化學習方法近年來在多個領域取得了廣泛的成功。例如： 它被用於教計算機在模擬環境中控制機器。 也能在現實世界中控制機器 它還因

強化學習 , 數據 , 標準差 , Css , 前端開發 , HTML

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mob64ca141a2a87 - 如何用c++表驅動替換if/else和switch/case語句

大家都知道，代碼中出現過多的if…else嵌套語句時很難讀，所以常用switch…case語句進行代替，代碼的可讀性就好了很多。 舉個簡單的例子： public void DoSomeThing(string str) { if (str == "A") { DoSomethingForA(str); }

參數類型 , switch語句 , 後端開發 , 嵌套 , Python

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mob64ca140beea5 - LangChain-Agents 入門指南

LangChain Agent工具的定義 大模型是Agent的大腦，工具就是Agent的手和腳 構建Agent時，要提供一個工具列表 首先需要創建Agent項目 安裝LangGraph CLI(python需要大於等於3.11版本) pip install --upgrade "langgraph-cli[inmem]"

字符串 , API , 搜索 , 後端開發 , harmonyos

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mob64ca141275de - 每天進步一點點------FPGA 靜態時序分析模型——reg2reg

目錄 1.Reg2Reg路徑時序模型 2.Reg2Reg路徑建立時間裕量（Setup Slack）公式 建立時間約束公式： 建立時間裕量（Setup Slack）公式： 3.Reg2Reg路徑保持時間裕量（Hold Slack）公式 保持時間約束公式： 保持時間裕量（Hold Slack）公式： 1.Reg2Reg路徑時序模

數據 , 寄存器 , Css , 前端開發 , 建立時間 , HTML

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數據挖掘者 - 3、如何判斷一棵樹是否是紅黑樹？_weixin

【題目描述】 數據結構中有一類平衡的二叉搜索樹，稱為紅黑樹。 它具有以下 5 個屬性： （1）節點是紅色或黑色。 （2）根節點是黑色。 （3）所有葉子都是黑色。（葉子是 NULL節點） （4）每個紅色節點的兩個子節點都是黑色。 （5）從

紅黑樹 , 二叉搜索樹 , 後端開發 , ci , Python

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mb68b55c93e2f2b - 山東冷鏈物流公司有哪些？科技驅動引領行業升級新篇章

在我國消費結構持續升級與生鮮電商蓬勃發展的雙重推動下，冷鏈物流行業正迎來前所未有的發展機遇。根據山東省物流與採購協會最新數據，2023年山東省冷鏈物流總額突破5800億元，冷鏈流通率較五年前提升15個百分點，達到42%，標誌着山東正從冷鏈大省向冷鏈強省邁進。 山東冷鏈物流產業格局與區域優勢 山東省作為我國重要的農產品生產和加工基地，已形成以青島、濟南為雙核心，

數據 , 物聯網 , 架構 , 後端開發 , 基礎設施

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mob64ca14005461 - Python的多版本、多虛擬環境共存(jupyter篇)

在實際開發中，我們經常會遇到這樣的場景：一個項目需要Python 3.7，另一個項目卻要求Python 3.9，如何在同一台電腦上優雅地管理不同版本的Python環境？本文將詳細介紹如何使用虛擬環境來解決這個問題，讓多個Python版本和依賴包和諧共存。 一、為什麼需要虛擬環境？ 避免依賴衝突：不同項目可能需要同一個包的不同版本

conda環境管理 , Python虛擬環境 , pip virtualenv , 前端開發 , Javascript , Python

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mob64ca140ac564 - Web Audio API之手把手教你用web api處理聲音信號:可視化音樂demo

Snabbdom與Web Audio API：創建交互式音頻應用 你是否曾想過用少量代碼構建流暢的交互式音頻應用？還在為複雜的DOM操作和音頻處理邏輯而煩惱？本文將展示如何結合Snabbdom（虛擬DOM庫）與Web Audio API，以簡潔高效的方式開發出響應式音頻應用。讀完本文，你將掌握：虛擬DOM與音頻處理的協同技巧、模塊化UI組件

API , Css , 前端開發 , HTML , 音頻處理 , Web

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mob64ca13fa6a3c - 2020你應該知道的TypeScript學習路線【函數類型】

PureScript中的Type Classes：多態性的函數式實現 Type Classes（類型類）是PureScript實現參數多態和特設多態的核心機制，允許開發者為不同類型定義統一接口。本文將通過實例解析Type Classes的工作原理、應用場景及最佳實踐，幫助你掌握這一函數式編程的精髓。 類型類基礎：從Show到自定義接口

data , 函數式 , 多態 , Css , 前端開發 , HTML

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博納軟雲之玉面飛龍 - JAVA枱球助教枱球教練多端系統源碼支持微信小程序+微信公眾號+H5+APP

JAVA枱球助教多端系統：體育培訓行業數字化升級的技術架構與商業創新 一、系統架構優勢與行業前景分析 在體育產業數字化轉型升級的浪潮中，基於SpringBoot+MyBatisPlus+MySQL技術棧構建的枱球助教多端系統，通過微信小程序、微信公眾號、H5、APP等多渠道觸達，實現了枱球教練資源的智能化調度與精細化運營。該系統採用分佈式微服務架構設計，支持高併發訪問

redis , List , 功能實現 , 後端開發 , JAVA

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OpenBayes - DiffVox 打造下一代聲效模型；面部情感識別數據集讓 AI 讀心術成真！

公共資源速遞 6 個公共數據集： Freebayes_Benchmark 基準測試集 DiaMoE-TTS 多方言語音表音數據集 APEX 人工智能生產力評測基準數據集 BWA_Benchmark（SBC）基準測試集 DeePMD-kit_Example 勢能模型示例數據集 Facial Emotion Recognition 面部情感識別數據集 5 個公共教程 ： DiffV

機器學習 , 圖像識別 , 自然語言處理 , 人工智能 , 深度學習

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沃觀態勢感知 - 國外社交媒體分析服務：是成本還是戰略投資？

對許多企業而言，購買國外社交媒體分析服務往往被視為一項成本。然而，隨着海外競爭愈發激烈，用户表達越來越碎片化，品牌聲譽風險上升，社交媒體已經成為影響消費者行為、商業決策與輿論傳播的核心陣地。在這樣的環境下，國外社交媒體分析服務不再是“可選項”，而是影響企業長期競爭力的戰略投入。企業之所以願意將其納入戰略預算，而不僅是市場費用，原因在於它帶來的價值遠超表面

跨境電商 , 用户反饋 , 人工智能 , 數據分析 , 社交媒體

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巧克力大王 - 數據分類分級理論研究：自適應智能驅動下的數據安全新格局

（提示：隨着數據成為關鍵生產要素，分類分級體系正從“靜態規則”邁向“智能認知”，推動數據安全治理的現代化落地。） 一、概要 在數字化轉型全面加速的今天，數據早已從附屬資源轉變為企業的核心資產。無論是金融交易、政府檔案還是互聯網日誌，數據的規模與複雜度正以指數級擴張。據國際數據公司（IDC）預測，到2025年全球數據總量將超過175ZB。這意味着企業每天都在處理海量的結

自適應 , 數據 , 網絡安全 , 數據安全

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巧克力大王 - 以AI驅動的全週期合規治理，打造運營商數據安全平台新範式

一、概要 隨着通信行業數字化、智能化的持續推進，5G、物聯網、雲網融合等新型業務高速發展，數據正從業務支撐要素轉變為戰略核心資產。面對複雜的安全監管環境與業務創新訴求，推出數據安全平台，以合規治理、全週期安全管控、AI智能優化為核心特徵，構建面向運營商行業的系統化解決方案。該平台通過“全域採集—智能識別—協同處置—持續優化”的技術閉環，實現對數據安全的動態感知與精準響應，為

運營商 , 數據 , 網絡安全 , 數據安全

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