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u_16213636 頭像

mob64ca1404ed65 - android adb 最新版本下載地址,adb工具包2017完整版-安卓adb工具1.0.32 最新完整版下載_東坡手機下載..._weixin

此前我們發佈了ROM樂園ADB工具箱R34版，使用的用户非常多，集成了很多驅動和常用的adb命令，幫助很多小白用户，輕鬆學會了adb調試刷機等操作。2025年，我們同步官方更新到最新的ADB工具箱R36版本，修復了此前的各種BUG；目前屬於相對來説最為穩定的版本，並且兼容最新版系統的刷機，特別是Pixel8以上設備，舊版的fatsboot指令常會失敗，新

windows , 大數據 , 舊版 , API , adb , hadoop

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u_56701 頭像

hackernew - 盤搜索引擎入口

雲盤搜索助手 是一款 免費 的 網盤資源 搜索工具，提供 6 大 搜索引擎 以便對所需資源的查找。使用簡單，打開軟件後可直接在 搜索框 內鍵入關鍵詞，然後點擊 搜索/回車 按鈕進行查找。 點擊 搜索/回車 後 等待片刻 即可在下方看到各個 搜索引擎 查找到的結果，各種 軟件、教程、模板、視頻 等資源均可以使用該工具快速查找到。雙擊資源的 下

網盤 , 曲奇雲盤資源搜索引擎 , 搜索引擎 , 盤搜索引擎入口 , 大數據 , 搜索 , 數據倉庫

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u_15591410 頭像

我就是不長肉而已 - B5819WS-ASEMI可直接替代安世PMEG4010CEJ

編輯：ll B5819WS-ASEMI可直接替代安世PMEG4010CEJ 型號：B5819WS 品牌：ASEMI 封裝：SOD-123 正向電流：1A 反向電壓：40V 正向壓降：0.44V~0.47V 引線數量：2 芯片個數：1 芯片尺寸：MIL 漏電流：10ua 恢復時間：35ns 浪涌電流：20

ASEMI , B5819WS , 大數據 , hadoop , 在51CTO的第一篇博文 , 肖特基二極管

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u_15966245 頭像

UMail郵件系統 - 郵件服務器軟件怎麼選？這款國產軟件不容錯過

在數字化快速發展的今天，企業郵箱已從基礎通訊工具升級為企業運營的核心樞紐。它不僅承載着內部協作的神經傳導功能，更是對外展示企業專業形象的數字門户。不過，隨着企業對信息安全越來越重視，如何防止企業內部機密泄露以及不良郵件傳播，成了很多中大型企業關注的重點。也正因為如此，不少企業開始放棄傳統的託管型企業郵箱，轉而選擇自己搭建郵件服務器，這樣能更好地掌控郵件系統的安全和管理。​ 説到企業

郵件系統 , 服務器 , 郵件服務器 , 垃圾郵件

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u_11365839 頭像

尼羲 - 如何使用 Linux ping 命令

什麼是 Ping 命令？ Ping (Packet Internet Groper) 是一個命令行實用程序，用於測試 IP 網絡中兩台主機之間的連通性。它通過發送 Internet Control Message Protocol (ICMP) 來運行。Echo 向目標主機發送請求消息並等待 Echo 回覆。從發送到接收回復所花費的時間是可以測量的，並提供

命令行 , 服務器 , yyds乾貨盤點 , ip , Lync , Internet

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u_14587 頭像

bugouhen - Vit 為什麼比CNN好

一、ES module 減少服務啓動時間 import { foo } from './other-module' 由於大多數現代瀏覽器都支持上面的 ES module 語法，所以在開發階段，我們就不必對其進行打包，這節省了大量的服務啓動時間。另外，vite 按需加載當前頁面所需文件，一個文件一個http請求，進一步減少啓動時間。 二、緩存減少

機器學習 , app , Vit 為什麼比CNN好 , 緩存 , 人工智能 , HTML

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u_16213629 頭像

mob64ca1403528a - dify 知識庫 embdding

1工作流開發概述 SharePoint基於WF（Window Workflow Foundation）構建了它的工作流功能。WF是SharePoint工作流框架的基礎，要深入瞭解SharePoint工作流的開發，首先應該瞭解WF的一些基礎知識，本章對WF的技術細節並不會過多講解。本節將講述SharePoint工作流的基礎知識，並介紹系統自帶的工作流模板的使用和默認的工作流

機器學習 , dify 知識庫 embdding , 字段 , 數據 , 人工智能 , Visual

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u_13303 頭像

colddawn - STM32F407 cubemx adc注入法加規則

文章目錄 前言 一、ADC 什麼是ADC？ ADC主要特性有那些？ ADC的功能説明 二、實驗步驟 代碼部分講解 代碼示例 總結 前言 本文參考了網上的博文，並加以歸納總結，幫助新手

機器學習 , 初始化 , 採樣週期 , 人工智能 , 寄存器

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u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：十一、語義分析Gensim — 從文本處理到語義理解的奇妙之旅

一、Gensim是什麼？ 想象一下你面對成千上萬篇中文文章，想要快速瞭解這些文章主要討論什麼話題，或者找到相似的文檔，甚至讓計算機理解詞語之間的語義關係，並發現文本中的相似模式和語義結構，這就是Gensim的主要用途。Gensim非常高效，即使處理百萬級的文檔也能遊刃有餘。 Gensim是一個專門用於自然語言處理的Python庫，它的核心功能是： 從大

預處理 , sed , pytorch , 人工智能 , 詞向量

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u_16099263 頭像

IT狼人9號 - DEM導出三維模型

一、內嵌ORM框架 概念：對象關係映射，即通過創建模型類，對象與數據庫的映射、關聯。 例如：要創建個模型類映射數據庫圖書表 二、模型類生成表 1）生成遷移文件 命令：python manage.py makemigrations 2）執行遷移生成

機器學習 , 數據 , 人工智能 , sqlite , DEM導出三維模型 , 前端 , Python

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u_16099221 頭像

技術領航者之聲 - 基於模型的強化學習 目標檢測

作者：Mostafa Ibrahim 編譯：ronghuaiyang 導讀 使用EfficientNet和YoloV5的融合可以提升20%的performance。 在本文中，我將解釋上一篇文章中稱之為“2 class filter”的概念。這是一種用於目標檢測和分類模

機器學習 , 大數據 , 基於模型的強化學習 目標檢測 , 人工智能 , 計算機視覺 , 網絡

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u_12195 頭像

jojo - qnx裏面執行system需要增加的權限

折騰了一天 看了很多文章 加上和HB的討論 口乾舌燥的我們 終於差不多弄清楚了 keil option 的配置，換句話説就是scatter文件的配置。 網上都有的 我就不寫了。 重點是 scatter的作用 scatter 是 指定我將要加載的地址（加載域,r

機器學習 , scatter arm , 加載 , 人工智能 , 編譯器 , 啓動過程

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u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 結構化協作（structured collaboration）本質是什麼？什麼是「語義編排」？語義編排在FoA中核心原理是什麼？

在現代人工智能中，智能體的規模和複雜性正在以前所未有的速度擴展。單個智能體在處理複雜任務時往往面臨計算能力和知識覆蓋的限制，而多智能體系統的出現為解決這一問題提供了可能。然而，隨着智能體數量的增加和任務複雜度的提升，如何確保智能體之間能夠高效、可靠地協作，成為設計分佈式智能系統的核心挑戰。 傳統的多智能體系統通常依賴於同步調用或點對點通信來完成任務分配與結果收集。這種模式在

yyds乾貨盤點 , 智能體 , 異構 , 人工智能 , 深度學習 , 子任務 , 結構化

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u_15650730 頭像

u_15650730 - Ollama本地電腦運行無限制AI模型超簡單案例

想在本地用一款 “無拘無束” 的 AI 模型？Ollama 能幫你輕鬆實現，但先得説清楚：這類 “越獄模型” 雖自由，卻可能藏着不少小麻煩。 一、手把手裝 Abliterated 無限制模型 1. 先搭好 Ollama 基礎 不管用什麼系統，先把 Ollama 裝上 —— 它是本地跑模型的 “底座”，操作很簡單： Windows/macOS：去Ollam

機器學習 , ollama , 人工智能

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wx6906fb3f9b17a - 梯控系統是一種電梯智能化控制技術，需要了解其工作原理、技術實現方式、應用場景以及相關的法規和用户關注點，包括安全性、便利性和法律合規性等方面

梯控系統是一種智能電梯控制技術，通過權限管理提升安全性和效率。系統採用刷卡、人臉識別或掃碼等方式驗證用户身份，僅開放授權樓層。核心功能包括訪客管理、能源優化和無接觸乘梯，適用於辦公樓、小區等場景。選擇系統需考慮兼容性、穩定性和消防聯動等關鍵因素。雖然存在操作不便等缺點，但隨着生物識別技術的發展，系統正趨向更智能、安全的解決方案，成為智慧城市重要組成部分。合理應用需平衡安全與便利，

人臉識別 , 梯控 , 梯控一卡通 , 生物識別 , 人工智能 , 深度學習 , 電梯門禁

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u_17213027 頭像

wx676be6175e246 - Android打印輸出

從基礎到實戰 在Android開發中，打印輸出是數據呈現的重要方式，尤其在需要將信息轉化為紙質媒介的場景下。本文將深入探討Android打印輸出的核心機制、實現步驟及最佳實踐。 打印輸出原理 Android打印系統通過PrintManager類提供打印服務，支持打印文本、圖片、網頁等多種格式。其核心流程包括： 權限配置 在AndroidManifest.xml中添

移動開發 , 最佳實踐 , Android , ide

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u_16993624 頭像

長腿大壯 - H2 數據庫中的視圖與別名及時間處理關鍵字

H2 數據庫中的視圖與別名及時間處理關鍵字 在 H2 數據庫的日常操作中，視圖能簡化複雜查詢，別名讓語句更清爽，時間處理關鍵字則能精準駕馭日期時間數據。這些關鍵字看似小巧，卻能在實際應用中大幅提升操作效率，讓數據處理更得心應手。 視圖相關關鍵字 視圖是虛擬的表，由查詢結果定義，CREATE VIEW、OR REPLACE、DROP VIEW是管理視圖的核心關鍵字。 CRE

時間處理 , oracle , 字段 , 數據庫 , H2

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碼海探險先鋒 - 飛槳博士會第四期回顧，場景文字識別的算法創新與應用 - 飛槳PaddlePaddle的個人空間 -

DeepSeek-OCR: Optical Compression Solves LLM Long Context Challenge 文章摘要 DeepSeek-OCR提出了一種革命性的方法，通過將文本轉換為圖像並使用專門的視覺編碼器進行光學壓縮，解決了大語言模型在處理長文本時面臨的計算成本爆炸性增長問題，實現了10:1的壓縮比下97%的準

語言模型 , ocr , deepseek , 人工智能 , Css , 大模型 , 前端開發 , HTML

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u_16099355 頭像

數據挖掘者 - jQuery源碼分析_LQW

Qwen3 模型用於因果語言建模（Causal Language Modeling, CLM）的主類 Qwen3ForCausalLM，它是整個大模型在推理和訓練階段的核心接口。 🧱 1. 類定義 @auto_docstring class Qwen3ForCausalLM(Qwen3PreTrainedModel, Genera

初始化 , Qwen3 , 權重 , Css , 大模型 , 前端開發 , HTML , Git

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mob64ca13fdd43c - [源碼分析] Facebook如何訓練超大模型 --- (2) -

文章目錄 實戰量化Facebook OPT模型 Facebook OPT模型介紹 auto-gptq方式量化 1、定義量化配置 2、加載模型量化 3、檢查量化正確性 4、保存量化後的模型權重 5、使用量化模型進行文本生成 6、使用自定義的數據集

數據集 , 語言模型 , 加載 , 人工智能 , Css , 前端開發 , 量化 , HTML

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u_19261 頭像

戀上一隻豬 - 藍橋杯第十二講--圖論【習題】

題目鏈接 題解： 首先，我們需要考慮一下整個是一顆樹，輸入的是起點到終點，還有起點到終點的危險值，算出固定長度下所有路的風險值的總和。 所以直接遍歷這棵樹，遍歷每一個點，1到N，用深搜，一段路長度達到 k 就結束，不夠也要結束，為了防止重複，還得開一個布爾數組，防止走回頭路，走過的要進行標記已走過，沒有走過的

藍橋杯 , c++ , ci , 前端開發 , 子節點 , 圖論 , Javascript

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u_14152 頭像

feiry - typescript 對象遍歷賦值

一、作用 　　（1）為各種“集合”的數據結構，提供一個統一的、簡便的訪問接口 Object 正是因為無法確認屬性的遍歷的順序，所以沒有部署Iterator接口） 　　（3）使得“集合”數據結構能運用for....of循環遍歷，Iterator 接口主要供for...of消費。 二、原理 本質是一個指針對象），不斷調用next方法，返回一個包含valu

運算符 , 數組 , 數據結構 , 前端開發 , typescript , typescript 對象遍歷賦值

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u_16213690 頭像

mob64ca1411e411 - logstash的安裝和簡單使用

第二步：配置 Logstash（接收 Filebeat 日誌，處理後發送到 Elasticsearch） 1. 創建 Logstash 管道配置文件 進入 Logstash 安裝目錄的config文件夾（如C:\logstash-9.2.1\config），新建一個文件springcloud-pipeline.conf，內容如下： conf

spring , elastic , Css , 前端開發 , HTML , Json

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