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科技雲報到 - 算力互聯網服務論壇在成都成功召開——聚焦服務化轉型，共築產業新生態

為深入貫徹黨中央、國務院決策部署，落實工信部《算力互聯互通行動計劃》（工信部信管〔2025〕119號）“加快構建算力互聯互通體系，提高公共算力資源使用效率和服務水平”任務要求，12月25日，由由中國通信企業協會、中國互聯網協會主辦、 中國信息通信研究院、 中國郵電器材集團有限公司承辦的算力互聯網服務論壇在四川成都成功召開。論壇作為“2025算力互聯網大會”的重要組成部分，圍繞算力

大數據 , MySQL , 雲計算 , 數據庫 , 互聯網服務

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mb6900529f6798c - Vite 5 提速秘籍：3個配置優化讓你的項目構建效率提升50%

Vite 5 提速秘籍：3個配置優化讓你的項目構建效率提升50% 引言 在現代前端開發中，構建工具的性能直接影響開發體驗和交付效率。Vite 作為新一代前端構建工具，憑藉其原生 ESM 支持和閃電般的冷啓動速度，已經成為許多開發者的首選。隨着 Vite 5 的發佈，其性能進一步提升，但如何通過合理的配置優化釋放全部潛力？本文將深入探討三個關鍵配置優化策略，幫助你將項目構建效率提升

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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itchenhan 頭像

IT陳寒 - Redis性能翻倍的5個冷門技巧：從每秒2萬到5萬的實戰優化之路

Redis性能翻倍的5個冷門技巧：從每秒2萬到5萬的實戰優化之路 引言 Redis作為高性能的內存數據庫，廣泛應用於緩存、消息隊列和實時數據分析等場景。然而，隨着業務規模的增長，許多開發者會發現Redis的性能逐漸成為瓶頸。本文將從實戰角度出發，分享5個被大多數開發者忽略的冷門優化技巧，幫助你將Redis的QPS（每秒查詢率）從2萬提升到5萬甚至更高。這些技巧不僅基於Redis的

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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zdyz 頭像

zdyz - 《ESP32-S3使用指南—IDF版 V1.6》第五十八章 人臉檢測實驗

第五十八章 人臉檢測實驗 1）實驗平台：正點原子DNESP32S3開發板 2）章節摘自【正點原子】ESP32-S3使用指南—IDF版 V1.6 3）購買鏈接：https://detail.tmall.com/item.htm?id=768499342659 4）全套實驗源碼+手冊+視頻下載地址：http://www.openedv.com/docs/boards/esp32/ATK-DNESP32

操作系統

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IT劍客之家 - 關於數倉建設及數據治理的超全概括

在大數據時代，數據倉庫作為企業數據架構的核心組成部分，其治理水平直接決定着數據分析的準確性和業務決策的有效性。隨着數據規模的不斷擴大和數據應用的日益複雜，數據倉庫治理已成為企業數據管理的重要課題，需要從技術、管理、流程等多個維度系統推進。 數據倉庫治理的必要性與挑戰 數據倉庫治理的核心目標是確保數據倉庫的數據質量、運行效率和使用價值。在實踐中，數據倉庫面臨

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 數據質量

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sysin 頭像

sysin - VMware vCenter Server 8.0U3h Hotpatch 發佈 - 集中管理 vSphere 環境

VMware vCenter Server 8.0U3h Hotpatch 發佈 - 集中管理 vSphere 環境 Server Management Software | vCenter 請訪問原文鏈接：https://sysin.org/blog/vmware-vcenter-8-u3/ 查看最新版。原創作品，轉載請保留出處。 作者主頁：sysin.org 2

虛擬化 , 雲計算 , vCenter , vmware

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bgyb 頭像

南國以南i - 對線面試官系列：MySQL 常見面試題，你能答對幾道？

@ 目錄 前言 背景 1. 什麼是存儲過程？有哪些優缺點？ 2. 數據庫三個範式是什麼 3. 索引是什麼？有什麼作用以及優缺點？ 4. 什麼時候要創建索引？ 5. 索引分類有哪些？ 6. 索引的數據結構： 7. 為什麼使用B+Tree作為索引： 8. MySQL 索引底層結構為什麼使用 B+樹？ 9. B+ 樹的葉子節點鏈表是單向還是雙向？

數據庫

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lesliexin 頭像

leslie_xin - （原創）【B4A】Intent 獲取分享圖片的“坑”及解決辦法

一、前言 作為完全自學安卓開發的程序員，雖然開發過不少安卓項目，但是仍覺得好多“坑”啊。可能對於科班出身的安卓程序員來説是司空見慣的吧。 本次就來説一下我在處理Intent獲取分享圖片的“坑”及解決辦法。 相信看完的你，一定會有所收穫！ 本文地址：https://www.cnblogs.com/lesliexin/p/19419192 二、坑1：永遠存在着的TEXT 按照我桌面開發的理所當然的經驗

移動端開發

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lori 頭像

張佔嶺 - jvm~分析gc老年代內存過高的原因

gc的老年代內存高居不下，導致最後full gc的發生，我們需要通過分析gc dump文件來解決biggest objects過多的問題 生成dump文件 在keycloak容器中安裝輕量級工具 microdnf install -y wget microdnf install -y procps-ng #包含ps命令 ps -aux # 找到keycloak的pid，默認是712 wget

後端

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u_17487076 頭像

mb6890178244a4e - 語料庫學習訓練器

ChatterBot 是一個用於創建聊天機器人的庫，本實例使用 ChatterBot 構建一個簡單的智能問答系統。 from chatterbot import ChatBotfrom chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer# 創建ChatBot實例bot = ChatBot('MyChatBot')#

雲平台 , 回答模式 , 雲計算 , 聊天機器人 , 無限循環

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sevencoding 頭像

sevencoding - 劍指offer-56、刪除鏈表中重複的節點

題⽬描述 在⼀個排序的鏈表中，存在重複的結點，請刪除該鏈表中重複的結點，重複的結點不保留，返回鏈表頭指針。 例如，鏈表 1-2-3-3-4-4-5 處理後為 1-2-5 示例1 輸⼊：{1,2,3,3,4,4,5} 返回值：{1,2,5} 思路及解答 hash統計 第一次遍歷統計頻率，第二次遍歷刪除重複節點 import java.util.HashMap; public class

後端

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u_16099213 頭像

編程思想者 - 火山雲服務器開放所有端口

背景 火山引擎增長分析DataFinder基於ClickHouse來進行行為日誌的分析，ClickHouse的主要版本是基於社區版改進開發的字節內部版本。主要的表結構： 事件表：存儲用户行為數據，以用户ID分shard存儲。 --列出了主要的字段信息 CREATE TABLE tob_apps_all ( `tea_app_id`

子查詢 , 數據 , 雲計算 , 雲服務 , 火山雲服務器開放所有端口 , SQL

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u_13317 頭像

liutao988 - HSSFColor的索引顏色

本文介紹和比較幾種常見圖片文件格式的優缺點，並介紹不同的文件格式對Web應用程序性能的影響。 有損vs無損 圖片文件格式有可能會對圖片的文件大小進行不同程度的壓縮，圖片的壓縮分為有損壓縮和無損壓縮兩種。 有損壓縮。指在壓縮文件大小的過程中，損失了一部分圖片的信息，也即降低了圖片的質量，並且這種損失是不可逆的，我們不可能從有一個有損壓縮過的圖片中恢復出全

HSSFColor的索引顏色 , 大數據 , 圖片格式 , 數據倉庫 , 文件大小 , svg

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mob64ca12f5c08e - ConfigurableListableBeanFactory 通過getBeansWithAnnotation獲取註解beanName為

在Spring框架中，有時會遇到“ConfigurableListableBeanFactory 通過getBeansWithAnnotation獲取註解beanName為”相關的問題。這種情況往往出現在多註解bean的管理和使用上，特別是在依賴注入和組件掃描過程中。以下是解決該問題的過程記錄，涵蓋了背景、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南以及生態擴展等方面。 背景定位 在某

排錯 , 性能調優 , 獲取時間 , aigc

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mob64ca12f15103 - stable diffusion屬於什麼網絡

stable diffusion屬於一種圖像生成網絡，其深度學習的框架使得我們能夠從文本描述中生成逼真的圖像。為了探索這一網絡及其備份和恢復策略，接下來我將以特定結構展開詳細説明。 備份策略 在創建穩定擴散模型時，我們必須首先制定一個全面的備份策略，以確保模型和數據的安全。 mindmap root 備份策略 - 定期備份 - 版本控制

System , 備份文件 , 數據恢復 , aigc

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mob649e815574e6 - stable diffusion 文生圖生成一個美女

生成一個美女的“stable diffusion 文生圖”方案，涉及深厚的圖像生成技術與文本解析能力。下面記錄了這一過程的具體實施細節。 協議背景 Stable Diffusion 模型自2022年發佈以來，迅速演變併成為圖像生成領域的一項重要技術。結合深度學習和大規模語義理解，Stable Diffusion能夠根據文本輸入生成高質量的圖像。接下來將明確其發展進程：

抓包 , 字段 , server , aigc

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mob64ca12edad02 - idea 接入 copilot

在這篇文章中，我們將探討如何通過集成 Copilot 到開發環境中來提升我們在 IntelliJ IDEA 中的編程體驗。接下來將會詳細描述環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證以及遷移指南的具體步驟。 環境預檢 在正式安裝和配置 Copilot 之前，我們需要確保我們的系統環境滿足要求。以下是系統要求和硬件配置的詳細信息： 項目

System , aigc , 解決方案 , ci

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boyboy - 地形圖 高程點 如何轉化為 dem

本書的第二章主要解決了三個問題： 什麼是高度圖？怎麼創建高度圖？如何載入高度圖？ 如何使用直接的方法渲染地形？(how to render terrain using a brute force algorithm?) 如何使用fault formation與mid displacement算法動態生成高度圖，然後生成地形。

機器學習 , 地形圖 高程點 如何轉化為 dem , 像素點 , 叉乘 , 人工智能 , 迭代

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mob64ca12ebf2cc - 任務欄copilot沒了

你的任務欄上的 Copilot 突然消失了？別慌，今天我就來給大家分享一個詳細的解決方案，帶你一步一步恢復它，同時我們還涉及到一些有趣的配置與擴展應用。來吧，準備好你的工具，讓我們開始吧！ 環境準備 在開始之前，我們得確保你的環境滿足以下軟硬件要求： 操作系統：Windows 10 或更新版本 內存：至少 8GB RAM 存儲空間：至少 5GB 可用空間

任務欄 , 配置文件 , aigc , 重啓

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mob6454cc73e9a6 - 為你解答應用程序無法正常啓動00xc000007b怎麼辦

一、 現象與誤區 相信很多人都見過這個讓血壓升高的彈窗： 應用程序無法正常啓動(0xc000007b)。請單擊“確定”關閉應用程序。 很多新手的直覺反應是： 缺少 DLL？於是去網上隨便下個 msvcp140.dll 扔進 System32。 DirectX 沒裝好？於是重裝一遍 DX9。 重裝系統？費時費力。

windows , 運行庫 , 應用程序 , Css , 前端開發 , HTML

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mob64ca12d2dee8 - llama_factory命令微調後如何測試

在我們開展使用“llama_factory”命令微調的過程中，有時候會遇到測試評估的問題。特別是如何高效測試微調後模型的性能，成為了我們實現更好效果的關鍵環節。以下是解決“llama_factory命令微調後如何測試”問題的詳細過程。 問題背景 在使用“llama_factory”命令對模型進行微調時，我們通常希望能夠快速驗證微調後的效果，確保模型的性能能夠滿足業務需求。這個過程

數據 , aigc , 自動化測試 , 解決方案

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雲端小悟空 - 從langchain到langgraph

以下觀點是個人在學習中的思考，如果有不對的地方歡迎指正。 我會盡量從「設計框架」的視角來講：每一層解決什麼問題。 從 LangChain 到 LangGraph 0. “智能體”的最終形態 單個智能體的理想形態：像人一樣，能在環境裏自動獲取信息；主動規劃怎麼解決任務；會用工具做事；做完能反思要不要調整；需要調整就記住，方便下次更好地做

黑盒 , 顯式 , Css , 前端開發 , 結構化 , HTML

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墨韻流香 - 多源異構數據的融合

一.項目背景 隨着全民健身的深入與健身文化的普及，以引體向上為代表的自重訓練，因其便捷性與高效性，成為衡量個人基礎力量與身體素質的重要標誌，廣泛應用於學校體測、軍事訓練及大眾健身。然而，傳統的動作評估高度依賴教練員的肉眼觀察與主觀經驗，存在標準不一、反饋延遲、難以量化等侷限性。在缺少專業指導的環境中，訓練者往往難以察覺自身動作模式的細微偏差，如借力、擺動、幅度不足等，這不僅

獲取用户信息 , MySQL , 數據庫 , ide , Json

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IT劍客行 - 人工智能每日論文速遞[02.08]

基本信息 標題：RiskNet: interaction-aware risk forecasting for autonomous driving in long-tail scenarios 「RiskNet：長尾場景下自動駕駛的交互感知風險預測」 作者：Qichao Liu, Heye Huang, Shiyue Zhao, Lei

建模 , 自動駕駛 , 前端開發 , 結構化 , Javascript

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