tag yyds乾貨盤點

標籤
貢獻133
252
05:13 PM · Nov 07 ,2025
u_16237826 頭像 anson12315 頭像 tech 頭像 u_15641375 頭像 u_15844731 頭像 u_13715298 頭像 u_17302888 頭像 u_16380863 頭像 u_17515227 頭像 u_13611012 頭像 u_17517048 頭像 javaedge 頭像

@yyds乾貨盤點 / 博客 RSS 訂閱

collen7788 頭像

collen7788 - 【趙渝強老師】達夢數據庫的事務隔離級別

達夢數據庫允許多個客户端同時訪問。當這些客户端併發訪問數據庫中同一部分的數據時，如果沒有采取必要的隔離措施就容易造成併發一致性問題，從而破壞數據的完整性。考慮下圖中的場景： 在時間點1上，var的數值是100。客户端A在時間點2的時候更新了它的值為200，但沒有提交事務。在時間點3的時候，客户端B讀取到了客户端A還未提交的數值200。但在時間點4，客户端A執行了回滾操作。那麼，對

oracle , yyds乾貨盤點 , 達夢 , 數據庫 , 國產數據庫 , 達夢數據庫

收藏 評論

u_13611012 頭像

C語言NO小白 - Office下載地址大全（附各版本安裝包，趕快收藏）

本文為大家整理了 Microsoft Office 辦公軟件各個版本的下載地址，均為微軟官方下載地址，可直接複製在瀏覽器或下載工具下載。 整理的 Office 安裝包，有在線安裝包和離線安裝包兩種形式，主要區別在於是否需要聯網進行安裝，前者需要聯網，而後者無網絡狀態下也可以安裝。 在線安裝包通常體積較小，只有幾 M，而離線安裝包則包含了安裝所需的所有文件，所以

office下載教程 , yyds乾貨盤點 , office , 辦公效率 , Office下載

收藏 評論

u_15795349 頭像

西安王曉楠 - AI搜索趨勢對企業營銷的核心影響

AI搜索趨勢對企業營銷的核心影響 1. 營銷競技場的轉移：從"排名爭奪"到"答案植入"。 流量破局：不做GEO=放棄28%的高消費力客羣，競品通過AI優化實現搜索詞覆蓋率300%提升。 流量格局劇變：AI搜索流量佔比已突破35%，預計2027年將佔據50%的搜索流量，傳統SEO市場增速已放緩至5%，而AISEO賽道預計將以超100%的年複合增長率擴張。 信

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , GEO優化 , AI搜索優化 , AI寫作 , GEO , aigc , AI搜索趨勢

收藏 評論

u_15903730 頭像

WangLanguager - T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)介紹和代碼示例

T5（Text-to-Text Transfer Transformer）介紹 T5 是由 Google Research 提出的一個統一的文本到文本的轉換模型。T5 的核心思想是將所有的自然語言處理任務都視為文本到文本的轉換問題，這種方法使得模型可以通過相同的架構處理各種任務，如文本分類、翻譯、問答等。 T5 的關鍵特點 統

yyds乾貨盤點 , 加載 , text , 分詞器 , jquery , 前端開發

收藏 評論

u_16747707 頭像

自由的瘋 - 《性能優化：從代碼到架構(十八)》

內存管理、多線程與並行編程、基準測試 性能優化是軟件開發的核心環節，涵蓋從底層內存管理到高層架構設計的多個層面。本文將深入探討GC機制優化、多線程與並行編程實踐，以及如何通過BenchmarkDotNet量化性能提升。 一、內存管理：GC機制優化 .NET的垃圾回收（Garbage Collection, GC）機制自動管理內存，但不當的內存分配和回收策

內存管理 , yyds乾貨盤點 , c++ , 後端開發 , 多線程 , c , 並行編程

收藏 評論

u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：二十八、大語言模型BERT：原理、應用結合日常場景實踐全面解析

一、BERT是什麼 BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌在2018年發佈的自然語言處理模型，它徹底改變了NLP領域的發展軌跡。在BERT出現之前，主流模型如Word2Vec只能提供靜態的詞向量表示，這些方法雖然解決了詞彙的分佈式表示問題，但無法處理一詞多義和複雜的上下文信息。例如，"

編碼器 , yyds乾貨盤點 , API , NLP , 人工智能 , 情感分析

收藏 評論

u_15878077 頭像

qife122 - Git預提交鈎子實現代碼美化自動化

大家好。 在這篇文章中，我將分享我創建的一個Git預提交鈎子，用於協助代碼美化工作。 在Linux系統中，我使用兩種不同的編碼風格：用户空間風格和內核風格。 Linux內核有一套非常具體的編碼規範，每一個提交到內核的補丁都必須遵守該規範。 Linux內核提供了一個非常簡潔的腳本，名為 checkpatch.pl，可以用來檢查你的補丁是否符合內核風格。它也可以處理完整的文件。 通常，在

yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , 代碼美化 , astyle , 自動化 , 編程規範 , Git

收藏 評論

u_17565552 頭像

mb6901e01290640 - Mem Reduct官網下載安裝保姆級教程（附最新版安裝包，非常詳細）

Mem Reduct 是一款只有 300 KB 左右的綠色內存優化軟件，完全免費，功能強大，操作簡單易用，擁有十分出眾的內存清理功能。 Mem Reduct 把複雜的技術藏在極簡界面裏，雙擊即可清理內存，內存佔用率瞬間掉下去，卡頓的瀏覽器、遊戲或老電腦立刻輕快不少。 和 Mem Reduct 同賽道的軟件有很多： 在系統自帶的任務管理器裏，結束進程需要

yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , mem reduct下載安裝教程 , memreduct官網下載 , mem reduct官網下載 , mem reduct下載 , memreduct下載

收藏 評論

gpustack 頭像

GPUStack - GPUStack v2：推理加速釋放算力潛能，開源重塑大模型推理下半場

2025 年是大模型推理技術發展的關鍵之年。自年初 DeepSeek R1 發佈引發全民關注以來，推理框架加速需求暴漲，推理優化的戰場驟然升温。以 vLLM、SGLang、MindIE 為代表的高性能推理引擎，以及 FlashInfer、FlashAttention、ATB 等底層加速庫不斷突破性能瓶頸，相比年初，部分前沿框架的推理性能提升已達 3 到 4 倍以上。 隨着 Agent

vLLM , 高性能推理 , 大模型推理 , yyds乾貨盤點 , 人工智能 , 深度學習 , 大模型 , SGLang

收藏 評論

u_16502039 頭像

程序員蝸牛 - Spring Boot 中一個類，竟藏着 4 個強大核心功能

點擊上方“程序員蝸牛g”，選擇“設為星標” 跟蝸牛哥一起，每天進步一點點 程序員蝸牛g 大廠程序員一枚 跟蝸牛一起 每天進步一點點 33篇原創內容 公眾號 在Spring中，ApplicationContext接口是Spring IoC容器的核心接口之一，用於管理和組織應用程序中的Bean。它擴展了Be

yyds乾貨盤點 , Source , 應用程序 , 後端開發 , JAVA , 公眾號

收藏 評論

u_16305703 頭像

Robert_Jen - Oracle分區字段，當插入新數據時，分區會更新嗎？

在 Oracle 數據庫中，當你向一個已分區的表插入新數據時，Oracle 會根據你定義的分區字段（Partition Key）的值，自動將數據插入到對應的分區中，無需手動干預。 ✅ 自動分配原理 Oracle 在執行 INSERT 語句時，會： 讀取你插入行中分區字段的值； 根據分區規則（如 RANGE、LIST、HASH 等）判斷該

oracle , yyds乾貨盤點 , 分區字段 , 數據庫

收藏 評論

u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於YOLOV8+Pyqt5的番茄成熟度檢測系統

1、研究背景 在現代農業發展中，番茄作為全球廣泛種植的重要經濟作物，其成熟度精準判斷對農業生產、加工及銷售環節意義重大。準確掌握番茄成熟度，能幫助農民確定最佳採摘時間，避免過早採摘導致果實未充分成熟、口感和營養不佳，或過晚採摘造成果實腐爛、產量損失，進而提高生產效益。在果蔬加工和銷售領域，成熟度檢測有助於生產商和商家準確評估產品質量，實施精準分級，提升產品市場競爭力。傳統番

數據集 , v8 , 成熟度 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA

收藏 評論

u_15903730 頭像

WangLanguager - 序列到序列模型（Seq2Seq）介紹和代碼示例

序列到序列模型（Seq2Seq）介紹 序列到序列模型（Seq2Seq）是一種用於處理序列數據的深度學習架構，廣泛應用於自然語言處理（NLP）任務，如機器翻譯、文本摘要、對話生成等。Seq2Seq 模型通常由兩個主要部分組成：編碼器（Encoder）和解碼器（Decoder）。 關鍵特點 編碼器：編碼器接收輸入序列，將其轉換為一

編碼器 , yyds乾貨盤點 , 機器翻譯 , ci , jquery , 前端開發

收藏 評論

u_15795349 頭像

西安王曉楠 - 楊建允：AI搜索趨勢下，品牌想要GEO優化應該怎麼做？

楊建允：AI搜索趨勢下，品牌想要GEO優化應該怎麼做？ AI搜索趨勢正推動品牌營銷從“流量爭奪”轉向“AI認知權競爭”，GEO（生成式引擎優化）成為核心策略，品牌可以通過內容結構化、權威背書與多平台邏輯適配，搶佔AI答案引用權以實現“零點擊”轉化。 品牌想要GEO優化應該怎麼做？ 楊建允給品牌GEO優化的行動優先級建議 內容結構化改造：將長篇內容拆

AI搜索 , yyds乾貨盤點 , GEO優化 , AI賦能 , AI搜索優化 , AI寫作 , aigc , AI搜索趨勢

收藏 評論

anson12315 頭像

anson12315 - [VMware技能系列] vSphere性能監控和優化：掌握虛擬化環境性能調優的核心技術

概念解析 vSphere性能監控和優化是確保虛擬化環境高效運行的關鍵環節。它涉及對計算、存儲、網絡等資源的持續監控，識別性能瓶頸，並實施相應的優化措施。通過有效的性能管理，可以最大化資源利用率，確保應用性能，並降低運營成本。 核心概念 性能監控：持續收集和分析虛擬化環境中的各項性能指標，包括CPU、內存、存儲I/O和網絡吞吐量等 性能基準：建立正常運行狀態下的性

虛擬化 , yyds乾貨盤點 , 雲計算 , esxi , VM , vmware

收藏 評論

tech 頭像

青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能體育賽事運動員體能監測與訓練計劃調整中的應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能體育賽事運動員體能監測與訓練計劃調整中的應用/center) 引言 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！當體育競技的號角愈發激昂，運動員每一次成績突破的背後，都藏着體能科學與訓練智慧的較量。傳統的體能監測和訓練模式，如同用舊地圖探索新大陸，數據零散、分析滯後，早已無法滿

spark , Java 大數據 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 訓練計劃 , JAVA , 智能體育

收藏 評論

u_17565552 頭像

mb6901e01290640 - Scratch下載安裝保姆級教程（附安裝包，圖文版）

Scratch 是一款免費的圖形化編程工具，名字源於“從零開始”的英文短語“start from scratch”。 Scratch 把傳統代碼變成五顏六色的積木塊，用户只需像拼樂高一樣把積木拖進腳本區，就能讓角色動起來、發出聲音，甚至做出完整的動畫或小遊戲。 Scratch 的設計思路就是“讓編程像玩遊戲一樣簡單”，所以 8 歲的小朋友也能在十分鐘內做出會跳舞的小貓

scratch編程下載 , yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , scratch下載正版 , Scratch , scratch下載安裝

收藏 評論

anson12315 頭像

anson12315 - [K8s技能系列] 故障排除和調試技巧：成為K8s運維高手的必備秘籍

概念解析 Kubernetes故障排除和調試是確保集羣穩定運行和應用正常工作的關鍵技能。由於Kubernetes的複雜性和分佈式特性，問題可能出現在多個層面，包括集羣組件、網絡、存儲、應用配置等。掌握系統化的調試方法和工具能幫助快速定位和解決問題。 核心概念 分層調試：按照集羣、節點、Pod、容器等層次逐層排查問題 日誌分析：收集和分析各組件的日誌信息 事

K8s , kubernetes , yyds乾貨盤點 , 雲計算 , kubectl

收藏 評論

u_13611012 頭像

C語言NO小白 - 安卓模擬器大全（含最新版安裝包，共6款）

安卓模擬器是一類在 Windows、macOS 或 Linux 上虛擬 Android 運行環境的軟件，實現在電腦上玩手機遊戲。一般安卓模擬器可以實現鍵盤映射、模擬定位、遊戲輔助等功能。 本節為大家找到了 6 款安卓模擬器，它們各有優缺點，文章最後會給出安裝包的下載地址和選擇上的建議。 逍遙模擬器 基於安卓7.1系統開發的安卓模擬器，性能強，流暢度優化的好，很多

安卓模擬器下載 , yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , 安卓模擬器 , 安卓模擬器推薦

收藏 評論

u_16281588 頭像

小劉042 - Redis IO 多路複用模型

一、基礎概念 1. 什麼是 I/O 多路複用？ 核心思想：使用一個進程/線程同時監聽多個文件描述符（Socket），當某些描述符就緒（可讀/可寫）時，通知程序進行相應操作。 解決的問題：避免為每個連接創建線程/進程帶來的資源消耗，實現高併發連接處理。 2. Redis 的架構選擇 # 傳統多線程模型 vs Redis單線

redis , yyds乾貨盤點 , 數據庫 , 多線程 , 多路複用

收藏 評論

u_15996251 頭像

明日cto - 機器學習——支持向量機

支持向量機（Support Vector Machine，簡稱 SVM）是一種強大的監督學習算法，主要用於分類和迴歸任務，在分類中尤為常見。SVM 的核心思想是找到一個最優的超平面，將不同類別的數據儘可能分開 一、基本概念 1.支持向量機（SVM）定義 SVM 是一種基於最大間隔的分類方法，通過尋找使不同類別數據之間間隔最大的超平面來實現分類。

機器學習 , 核函數 , 支持向量機 , yyds乾貨盤點 , 人工智能

收藏 評論

u_17389086 頭像

愛分享技術的小文 - Swift 應用加密工具的全面方案，從源碼混淆到 IPA 成品加固的多層安全實踐

Swift 項目的安全工作常被誤解為“編譯器已經做了優化，不會輕易被逆向”。 現實是：Swift 二進制仍然保留大量可讀符號、類名、屬性名以及可追蹤的結構信息。 只要拿到 IPA，逆向人員仍能通過 Hopper / IDA / Frida 快速還原業務邏輯。 因此，對 Swift 應用進行加密/加固需要建立在“多工具組合、多層防護”的基礎上，而非依賴單一方案。 本文以工程實踐為核心，

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

收藏 評論

jiangyi 頭像

我愛哇哈哈 - 手把手教你用Tpaddleocr開發桌面端PDF識別工具，工作效率提升10倍！

作為一名資深技術開發，我經常遇到這樣的場景：需要從大量的PDF文檔中提取文字內容，但市面上的工具要麼收費昂貴，要麼識別效果差強人意。直到我發現了百度開源的PaddleOCR，結合Tpaddleocr（Python版本的PaddleOCR封裝），我決定自己動手開發一個桌面端PDF識別工具，效果出乎意料的好！ 今天就來分享一下我是如何從零開始，開發出這款高效、準確的PDF識別工具的。

yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA , paddle , Python

收藏 評論

u_16747707 頭像

自由的瘋 - 《分佈式 + 國產數據庫 + Docker：技術選型避坑指南》（十三）

一、為什麼需要自定義限流？基礎限流的侷限性 在第六篇基礎限流中，我們配置了 “GET:/user/get/{id}接口 QPS=20” 的規則，但實際業務場景存在更多精細化需求： 場景 1：限制單個用户（如 user_id=100）每秒最多調用 3 次訂單創建接口，避免惡意刷單； 場景 2：限制單個 IP（如 192.168.1.10）每秒最多訪問

限流 , yyds乾貨盤點 , ip , 自定義 , 後端開發 , JAVA

收藏 評論