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mob64ca1411e411 - activemq消息隊列當消費一定數量的消息後就停止消費了

MSMQ全稱MicroSoft Message Queue，微軟消息隊列,是在多個不同的應用之間實現相互通信的一種異步傳輸模式，相互通信的應用可以分佈於同一台機器上，也可以分佈於相連的網絡空間中的任一位置。它的實現原理是：消息的發送者把自己想要發送的信息放入一個容器中（我們稱之為Message），然後把它保存至一個系統公用空間的消息隊列(Message

機器學習 , express , microsoft , server , soa , 人工智能 , 網絡

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墨色天香 - C++STL標準庫學習筆記（一）sort

一、概念 java 或 C# 中叫泛型：generic，但是C++中叫templates，templatea則完全不同，也不能説完全不同，但是牛逼的多，比泛型和那些託管語言牛逼的多。模板有點像宏，它可以讓你做很多事情，但是泛型卻非常受制於類型系統，以及其他很多因素，模板templates要強大的多。模板是一個巨大、複雜的話題。 二、什麼是模板？ 模板允許你定義一

include , 編譯器 , Css , ios , 前端開發 , HTML

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u_16099346 頭像

雲端築夢者 - springboot 集成elasticsearch遇到的坑

文章目錄 一、Bean定義衝突 1. MyBatis與Elasticsearch Repository掃描路徑衝突 二、依賴配置問題 1. 缺少必要依賴或依賴版本不匹配 三、Elasticsearch服務連接問題 1. Elasticsearch

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

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u_93011 頭像

小屁孩 - CF1324A Yet Another Tetris Problem 題解

短題解：我的簡要題解。 為了簡短和易懂，我在短題解中，可能會在不約定的情況下使用不那麼規範、公認的數學語言、記號，表述有時也不完全形式化。好處是： 算了，就不自賣自誇了，看看就知道了，總之很牛！ 簡要題意 洛谷上的題面已經挺簡要了：CF1924A Did We Get Everything Covered?，同時沿用其變量名與記號。 思路 設

結點 , Css , 子序列 , ci , 前端開發 , HTML

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u_16213670 頭像

mob64ca140d2323 - 企業級AI知識庫：PandaWiki如何讓知識管理變得智能又高效

在信息爆炸的今天，企業知識管理正面臨前所未有的挑戰。傳統知識庫系統往往只是靜態的文檔倉庫，員工需要花費大量時間搜索和篩選信息，效率低下。而PandaWiki的出現，徹底改變了這一局面——它不僅是一個知識存儲平台，更是一個能理解、能回答、能創作的智能知識中樞。 為什麼企業需要AI知識庫？ 想象一下這樣的場景：新員工入職時，不再需要翻閲厚厚的員工手冊，只需向企業微信機器人

搜索 , 知識管理 , 企業級 , Css , 前端開發 , HTML

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u_17586993 - Google與OpenAI繪圖工具遭濫用，阿里巴巴開源語音模型，知乎發佈AI產品榜單，Jan團隊發佈Jan-v2-VL-Max

今天AI領域有多項重要進展，涵蓋AI安全挑戰、大廠模型開源、AI商業化現狀、新興技術突破等多個方面。我們將重點關注Google與OpenAI的安全問題、阿里巴巴的模型開源與芯片佈局、AI商業化現狀及未來趨勢等核心要點。 1. Google與OpenAI繪圖工具遭濫用，AI安全問題引發行業關注 Google與OpenAI的繪圖工具面臨重大安全挑戰：Google與OpenAI繪圖工具

機器學習 , 商業 , 人工智能 , 技術細節 , 開發者

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u_17028302 頭像

wx66ece9f42611c - Vue過渡動畫實戰指南：讓應用交互絲滑如流水

在前端開發中，生硬的頁面切換、毫無反饋的操作響應，往往會讓用户體驗大打折扣。想象一下：點擊按鈕後內容突然出現、刪除列表項時元素瞬間消失、路由切換時頁面卡頓跳轉——這些場景都會讓應用顯得“機械又冰冷”。 Vue 內置的過渡動畫系統，能輕鬆解決這些問題。它無需複雜的第三方庫（當然也支持集成），通過簡單的組件封裝和配置，就能實現流暢的動畫效果，讓應用交互更具質感。本文結合實際開發場景，從基

Vue , Css , ci , 前端開發 , Javascript

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u_16099331 頭像

墨色天香 - mkstorm鍵盤驅動

sep0718 key driver. * * Changelog: * 1-June-2010 LSF Initial version * * * * This program is free software; you can redistribute it and/or modify * it under the terms of the GNU Gener

Storm , 大數據 , include , Linux , mkstorm鍵盤驅動 , define

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u_16099317 頭像

錦繡前程未央 - auto_increment的當前值

依賴屬性的當前值(Current Value)，基值(Base Value)和本地值(Local Value)是MSDN常出現的三個詞，這些屬性和依賴屬性的優先級設置有關。 如下表： 這裏是當前值 1. 1. 屬性系統強制轉換，這裏是通過依賴屬性的CoerceValue

機器學習 , wpf , 強制轉換 , auto_increment的當前值 , 人工智能 , .net , c

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mob64ca140eb362 - opentelemetry demo搭建

Windows安裝配置OpenGrok 安裝opengrok過程中遇到的問題： 1.下載安裝Ctags 下載地址：https://github.com/universal-ctags/ctags-win32/releases 我的是D:\ctags58，但是ctags需要把D:\ctags58路徑加到Path環境變量中（

機器學習 , tomcat , jar , xml , 人工智能

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u_16099279 頭像

夜行者3號 - 常見的數據脱敏方法介紹_脱敏算法

寫這篇文章的起因很方便：我們在表格裏頻繁會處理手機號、身份證號、郵箱、地址等敏感信息，發給外部前最好做一層“看得見、可追溯、保留原始”的脱敏處理。WPS 表格能很穩地完成這件事，而且不需安裝繁瑣插件。下面我把常用方法和踩坑點整理出來，給到一份能直接拿去用的操作手冊。 具體操作步驟 比如我們需將手機號進行脱敏。 脱敏有兩種方案， 函數法和飛快填

批量處理 , 數據 , 原始數據 , 前端開發 , Javascript

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u_16099361 頭像

16099361 - 深度解析：語音轉換與數據增強的TTS前沿技術

本文詳細介紹了幾種先進的文本轉語音（TTS）技術，包括基於語音轉換的少樣本説話人自適應、跨説話人風格遷移、通過重組現有數據進行分佈增強的方法，以及利用標準化流進行文本無關的多對多語音轉換。這些方法旨在提升語音合成的質量、表達力和數據效率。 在今年的聲學、語音與信號處理國際會議（ICASSP）上，某中心的文本轉語音（TTS）團隊發表了四篇論文。這些論文均涉及語音轉換（在保持韻

自適應 , 數據 , Css , 公眾號 , 前端開發 , HTML

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祝你今天愉快 - C/C++進階學習（九）字符串長度及類型轉換

只記錄C的字符串使用方式 C 風格字符串（最底層） const char* s = "hello"; char buf[] = "hello"; 本質：以 `'\0' 結尾的 char 數組 示例： #include stdio.h // 字符串定義 int main() { //printf("He

指尖人生 , 字符串 , 移動開發 , Android , 進制 , 浮點數

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程四：計算機視覺 第三週：檢測算法 （三）交併比、非極大值抑制和錨框

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第四課的第三週內容，3.6到3.8的內容。 本週為第四課的第三週內容，這一課所有內容的中心只有一個：計算機視覺。應

AI

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文檔伴侶 - 輕鬆搭建個人知識庫：訪答軟件使用全攻略

輕鬆搭建個人知識庫：訪答軟件使用全攻略 在信息爆炸的時代，如何高效管理個人知識成為許多人面臨的挑戰。本地私有知識庫作為一種安全可靠的知識管理解決方案，正受到越來越多用户的青睞。在眾多知識庫工具中，憑藉其出色的本地化特性和易用性脱穎而出。本文將為您詳細介紹如何使用訪答軟件搭建專屬的個人知識庫。 什麼是本地私有知識庫 本地私有知識庫是指將知識數據存儲在個人設備上，而非雲端服務器的一種知識管理方式。與雲

opensource

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ZStack開發者社區 - VMware替代 | ZStack Cloud與NSX二層三層網絡對比分析

博通收購VMware後調整商業策略，改變原有的授權模式，全球企業正面臨虛擬化基礎設施的剛性成本重構。Gartner不僅認為這將使服務器虛擬化市場面臨數十年來最大的變革，而且預測到2028年，成本問題將促使70%的企業級VMware客户遷移50%的虛擬工作負載。 但是VMware早已構建起緊耦合的護城河，形成 “計算（vSphere）+ 存儲（vSAN）+ 網絡（NSX）+

虛擬化 , 雲平台 , 雲計算 , cloud , vmware

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mob64ca140d96d9 - 使用Python拓展Scratch的能力

第一章：教育編程中的圖形化與代碼轉換工具（Scratch+Python） 在現代編程教育中，圖形化編程與文本編程的融合正成為提升學生計算思維的有效路徑。通過結合 Scratch 的可視化拖拽界面與 Python 的語法實踐，學習者能夠在直觀操作與代碼邏輯之間建立清晰聯繫，實現從“積木塊”到“代碼行”的平滑過渡。 Scratch 與 Python 的協同教學優

圖形化 , Scratch , 前端開發 , Javascript , Python

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月光傾城美 - Windows10右鍵菜單添加“複製路徑”選項的操作方法

本文主要講解怎麼添加一個windows右鍵菜單，用於複製文件或文件夾的路徑，並且可以定製路徑的格式。 自帶的複製路徑格式默認使用反斜槓（\），而且不是雙反斜槓，寫在代碼中經常需要自己補上，而且會加上雙引號。 所以我希望自定義複製路徑格式為：不帶引號，使用正斜槓（/）。下面是具體的實現步驟。 1 安裝 BluePointLilac/Co

反斜槓 , 斜槓 , windows , 右鍵菜單 , 前端開發 , Javascript

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數據探索者11 - Python爬蟲：對科技新聞的數據分析

在科技信息爆炸的時代，及時獲取權威來源如 TechCrunch 的新聞至關重要。本文通過 Python 爬蟲技術，爬取 TechCrunch 熱門文章，並深入分析全球科技領域的最新動態。整個過程無需複雜工具，代碼簡潔易用，幫助讀者自主探索科技趨勢。 1. Python 爬蟲實現：爬取 TechCrunch 熱門文章 TechCrunch 網站提供豐富的科技新聞，其熱門

數據 , Blockchain , 1024程序員節 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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mob64ca13fd559d - 平衡二叉搜索樹之AVL樹 - serenity的個人空間 -

在 STL 的 map、set 等關聯容器底層，平衡二叉搜索樹是保證高效增刪查改的關鍵數據結構。而 AVL 樹作為最早的平衡二叉搜索樹之一，其核心思想是通過維持樹的高度平衡，避免普通二叉搜索樹在極端情況下退化為鏈表，從而將時間複雜度穩定在 O (log n) 級別。本文將結合理論原理與代碼實現，帶大家走進 AVL 樹的世界（旋轉操作將在下一篇詳細拆解，敬

學習 , 算法 , c++ , C++40週年 , 前端開發 , AVLTree , Javascript

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u_16213574 頭像

數據分析家 - 一分鐘詳解點雲配準ICP方法

1. 簡介 Generalized-ICP（簡稱 GICP）由 Aleksandr Segal 等人提出（R: Robotics: Science and Systems 2009），它把經典 ICP（point-to-point）和 point-to-plane ICP 統一到一個 概率/協方差驅動的最小二乘框架，通過為每個點建立局部協方差矩陣並

SLAM , 位姿估計 , 算法 , GICP算法 , 點雲配準 , 前端開發 , Javascript

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雲端創新者 - 自研AI框架升思MindSpore數據變換：Transforms_Yeats

下圖展示了ViT的完整架構：從輸入圖像分割成patches，到Transformer編碼器處理，最後通過分類頭輸出結果。整個流程清晰明瞭，接下來我們一步步來實現。 1 環境搭建和數據準備 1.1 環境配置 首先確保本地裝好了Python和MindSpore。這個教程建議用GPU跑，CPU會慢得讓人懷疑人生。 數據集用的是ImageNet的子集，第一

華為 , Soft , Self , 人工智能 , transformer , 前端開發 , Javascript

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夕年HM - 基於深度學習的農業蟲害自動識別系統：YOLOv8 的完整工程

一、研究背景：農業蟲害識別為何需要 AI？ 在農業生產過程中，病蟲害是影響作物產量和質量的核心因素之一。據統計，全球每年因蟲害造成的糧食損失高達 20% 以上。傳統的蟲害防治方式主要依賴： 人工巡田觀察 專家經驗判斷 事後用藥處理 這種方式存在明顯問題： 🐞 識別效率低：人工巡檢難以覆蓋大面積農田 🐞

數據集 , v8 , 人工智能 , 深度學習 , 目標檢測

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mob64ca1405d568 - HAO 人 物體 動作預測 計算機視覺任務

作者|VVingerfly 3D人體姿態和形狀估計在最近幾年是一個重要的研究熱點，但大部分工作僅僅關注人體部分，忽略了手部動作，港中文聯合Facebook AI研究院提出了一種從單張圖片同時估計人體姿態和手部動作的新方法，展示效果好似科學怪物。 如下圖左下和右下所示，易看出本文提出的方法姿態估計效果更好。

機器學習 , 神經網絡 , 人工智能 , 深度學習 , 計算機視覺

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