大型三維模型與輕便終端的矛盾,高清渲染與高併發訪問對傳統算力成本的衝擊,成為實時雲渲染的核心痛點。過去,行業長期停留在“流式傳輸”層面,而真正的突破在於構建一個能原生承載並高效運行雲端複雜圖形應用的“平台”。點量雲流基於此,憑藉十餘年在實時傳輸領域的技術積澱,打造了超越傳統“雲推流”概念的企業級實時雲渲染平台。不止於傳輸,更致力於通過全鏈路自研的技術棧,為各行業提供一套集
2025年就要結束了,又到了媒體們一年一度的大盤點節點,如果要盤點2025年的現象級事件,柴油們能想到什麼呢? 按照時間線,小柴想到的有DeepSeek、電影《哪吒2》、一夜爆火的AI智能體Manus、Labubu全球搶購潮、機器人馬拉松、理想汽車撞大卡、羅永浩炮轟西貝、美國斬殺線…… 而在這些現象級事件中,除了羅永浩大戰西貝,小柴印象最深刻的就是Labubu
在網絡應用中,IP地址的穩定性與安全性直接影響業務效率,固定長效獨享靜態IP作為專業級網絡資源,憑藉其獨特優勢,成為個人高端需求與企業核心業務的剛需選擇。本文將詳細拆解其核心優點,並對應分析適配場景,幫你清晰認知其價值所在。 一、固定長效獨享靜態IP的核心優點 1. 穩定性拉滿,杜絕業務中斷風險 這是其最突出的優點,服務週期內IP地址恆定不變,無論設備重
Google最新發布的《AI與學習的未來》報告,為我們描繪了一幅AI技術如何支持教師、實現個性化學習,並最終釋放全球學習者潛力的藍圖。 AI讓個性化學習規模化成為可能 傳統教育面臨的最大挑戰之一,是在有限的資源下滿足每個學生獨特的學習需求。AI為此提供瞭解決方案: 個性化學習路徑:AI可以根據每個學生的知識水平、學習進
寫論文邏輯混亂,文獻綜述無從下手,開題報告一籌莫展?別慌!懂你!無論你是正在為畢業論文頭疼的大學生,還是在為碩士論文、博士論文絞盡腦汁的研究生,或是為了職稱評定而努力撰寫期刊論文、會議論文的科研人員,AI寫論文工具都能為你提供強大的支持。掌橋科研等多款AI生成論文軟件,覆蓋了從AI寫畢業論文到AI寫課程論文,再到AI寫科普文章、AI寫開題報告、AI寫文獻綜述,甚至是AI生成畢業論
量化交易中,策略回測是驗證策略有效性的重要環節。回測的質量直接影響研究結論與實盤表現。然而,實際回測過程中,數據問題常導致結果偏離真實。 本文從回測中的核心數據問題出發,結合技術實踐案例,探討如何通過智能方法改善數據質量和回測可靠性,並配以示意圖增強理解。 回測數據問題的現狀 回測依賴歷史數據模擬策略表現,如果數據存在問題,結果就可能失真。常見問題包括:
vxe-table 修改表格樣式,修改邊字體、框、背景色等樣式的用法,支持 css 變量和 scss 主題變量,可以非常方便的對樣式進行全局修改和局部修改。 https://vxetable.cn 修改字體大小 css 變量 如下: --vxe-ui-font-size-default: 18px; --vxe-ui-font-size-medium: 16px; --vxe-u
技術與合規兩條線深度解析番茄寫小説要不要勾選 AI(包括 AI 潤色 / AI 修改 / AI 擴寫)-卓伊凡 1)“勾選 AI”在系統裏代表什麼(技術信號) 在工程系統裏,這個勾選不是“道德選項”,它更像一個 content_meta_feature(內容元數據特徵),會被用於: 合規鏈路:內容審核/風控分流(risk ro
ChatGPT 是 2025 年全球使用最廣泛的 AI 寫論文工具,無論從用户基數、活躍度還是市場影響力來看,均遙遙領先其他同類產品。 🌟 全球領先的數據支撐 月活躍用户:7 億 +(佔全球成年人口約 10%),周活躍用户已增至 8 億 市場份額:GPT-4.0 在文本生成模型中佔 35.8%,穩居全球第一 月收入:1.42 億美元,是第二
雙工位印刷塗布機主要用於BOPP、PVC、PET紙等材料製作膠帶、反光膜、保護膜及塗色、塗藥水之用,分A型機主要用於塗布BOP P、PVC、PET及紙張,受熱後不會延伸的材料,和B型機用於PE等受熱後會延伸的材料。雙工位印刷機採用台達變頻調速器控制速度,台達PLC系統進行自動張力控制技術,採用綱線輥塗布或三輥逆轉計量刮刀塗布等方式,上膠均勻,上膠量可調,
轉載自:NLTK學習之二:建構詞性標註器 學習所用,如有侵權,立即刪除。 詞性標註,或POS(Part Of Speech),是一種分析句子成分的方法,通過它來識別每個詞的詞性。下面簡要列舉POS的tagset含意,詳細可看nltk.help.brown_tagset()
隨着萬物互聯時代的深化,智能手錶已從單純的計時工具升級為全場景交互入口,尤其在健康監測、運動管理、分佈式協同等場景中發揮核心作用。鴻蒙系統(HarmonyOS)憑藉“一次開發、多端部署”的分佈式架構優勢,以及輕量化內核、低功耗優化等特性,成為智能手錶開發的優選生態。本文將從開發基礎、核心能力實現、實戰案例到性能優化,完整拆解鴻蒙手錶開發的技術路徑,助力開發者快速上手並落地高質量應用。 一
本次精選近期DevOps相關文章,既有國外大廠的譯作,也有國內資深DevOps 專家的給力之作。篇篇精彩,不容錯過喲。 No.1 國內篇 | DevOps 能力模型、演進及案例剖析 點評: 作者首先是資深開發人員,這是本文如此獨特的根本原因所在。從Dev的角度,怎麼看DevOps?怎樣才是DevOps 思想?作者甚至給出了他心目中的DevOps 能力模型。
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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
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
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
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
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
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
@ 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?
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
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
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')#