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u_13534102 頭像

伊尼亞夏 - FRP將內網電腦映射到公網

背景 我有一台雲服務器，配置比較低，2C4G的配置，基本上沒法跑多個服務。家裏的電腦配置較高，但是沒有公網IP，於是想通過FRP中轉，實現家裏電腦的公網可用。 核心邏輯 客户端主動連接服務端，建立反向代理隧道，從而讓公網流量通過隧道訪問內網服務。公網 Linux 服務器作為 frp 服務端（frps），內網 Windows 服務器作為 frp 客户端（frpc）

服務端 , 內網 , 服務器 , yyds乾貨盤點 , 雲計算 , 雲服務

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key3feng 頭像

key_3_feng - RPC 與MQ 通信的微服務架構對比

基於 RPC 通信的微服務架構，其特點是一個服務依賴於其他服務返回的結果，只有依賴服務執行成功並返回後，這個服務才算調用成功。這種架構適用於用户請求是讀請求的情況，就像下圖所描述的那樣，比如用户的一次 Feed API 請求，會調用 Feed RPC 獲取關注人，調用 Card RPC 獲取視頻、文章等多媒體卡片信息，還會調用 User RPC 獲取關注人的暱稱和粉絲數等個人詳細

yyds乾貨盤點 , 運維 , 緩存 , rpc , 消息隊列

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u_17494575 頭像

mb689bf7a82caf3 - 使用 C# 創建 Excel 圖表：高效構建自動化數據可視化報告

在當今數據驅動的世界裏，數據分析和可視化已成為各行各業不可或缺的技能。Excel作為最常用的數據處理工具之一，其強大的圖表功能能夠將複雜的數據集轉化為直觀易懂的視覺信息。然而，當我們需要處理大量數據、重複生成相似報告或集成到自動化流程中時，手動在Excel中創建和更新圖表不僅效率低下，而且極易出錯。 想象一下，你每週都需要根據最新的銷售數據生成一份包含多種圖表的報告

yyds乾貨盤點 , 數據 , 自定義 , 柱狀圖 , 後端開發 , excel , .net , c

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u_16237826 頭像

軟件求生 - SpringAI + 圖像模型：一篇搞懂 OpenAI、智譜、千帆怎麼選

那天中午，我正在公司樓下買煎餅果子。 前面排隊的是產品經理阿強，他一邊啃着雞蛋灌餅，一邊問我一句：“小米啊，我們能不能用 AI 自動生成商品海報？一個促銷海報人肉 PS 三個小時，設計師要崩了。” 我腦子裏“叮”的一聲：SpringAI + 圖像生成模型，這不就用上了嗎？ 然後我就開啓了一場從“煎餅果子”到“企業級 AI 圖像生成平台”的奇幻漂流。今天，

機器學習 , 生成模型 , yyds乾貨盤點 , azure , 人工智能 , JAVA

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u_16827017 頭像

全棧技術開發者 - 矩陣的跡到底有什麼意義？跡如何描述平均拉伸效應？特徵多項式中跡係數的代數與幾何意義是什麼？跡操作如何保證統計平均與座標無關？

在線性代數的理論體系中，矩陣是描述線性映射和向量空間結構的核心工具。矩陣不僅用於描述有限維空間的變換，還廣泛應用於量子力學、統計力學、羣表示理論、微分幾何以及現代計算科學。在學習矩陣時，一個看似簡單的概念——矩陣的跡——經常被提及。 初次接觸跡的人可能會認為它只是矩陣對角線元素的求和： 然而，這種表面上的簡單掩蓋了其深層的數學與物理意義。跡不僅是線性代數中的數

機器學習 , 複雜度 , 線性變換 , yyds乾貨盤點 , 特徵值 , 人工智能

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u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於yolov8的深度學習垃圾分類檢測系統

1、研究背景 在城市化進程加速與人口持續增長的當下，垃圾產生量呈指數級攀升，傳統垃圾分類方式因依賴人工分揀，存在效率低下、成本高昂、分類準確率不穩定且勞動強度大等弊端，難以滿足日益增長的垃圾處理需求。同時，垃圾分類的精準度直接關乎資源回收利用率與環境質量，錯誤分類不僅會造成可回收資源的浪費，還會加重後續處理負擔，甚至對土壤、水源等生態環境造成長期污染。在此背景下，藉助先進技

數據集 , v8 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , Python

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u_15950621 頭像

中國英茂科工 - 上傳自己的組件到ESP-IDF組件註冊表

有大佬懂如何上傳自己的組件到ESP-IDF組件註冊表嗎？研究了一天沒弄成功，求教學[表情] 上傳組件到 ESP-IDF 組件註冊表（Component Registry）其實有固定的流程，核心是 組件規範對齊 + 元數據配置 + 發佈工具使用 ，我幫你梳理成「保姆級步驟」，跟着做基本能搞定： 一、前置準備 環境要求 安裝最新版 ESP-IDF（建議 v5.0

yyds乾貨盤點 , 版本號 , 目錄結構 , 物聯網 , 元數據

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u_17302888 頭像

愛吃飯的程序媛 - 1018. Binary Prefix Divisible By 5

題目 Given an arrayAof0s and1s, considerN_i: the i-th subarray fromA[0]toA[i]interpretedas a binary number (from most-significant-bit to least-significant-bit.) Return a list of booleansa

數組 , yyds乾貨盤點 , 代碼人生 , 有效位 , 二進制數

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u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於springboot的快遞倉儲管理系統

1、研究背景 在全球化浪潮席捲以及電子商務蓬勃興起的時代背景下，企業所處的市場環境正經歷着前所未有的深刻變革。全球範圍內的貿易往來日益頻繁，電子商務的交易規模持續攀升，這使得企業面臨的競爭不再侷限於本地市場，而是拓展至全球領域。市場需求變得更加多樣化和個性化，客户對於產品和服務的要求愈發嚴苛，不僅期望能夠快速獲得心儀的商品，還對商品的質量、配送的時效性以及服務的專業性有着更

yyds乾貨盤點 , 應用程序 , 後端開發 , 倉庫管理系統 , JAVA

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u_13611012 頭像

C語言NO小白 - EasyConnect下載、安裝和使用保姆級教程（圖文詳解，適合新手）

EasyConnect 是由深信服科技推出的企業級遠程安全接入工具，支持通過加密隧道訪問內網資源（如OA、ERP、文件服務器等）。適用於遠程辦公、移動辦公場景，兼容 Windows、macOS、Linux、iOS 及 Android 系統。 下載EasyConnect 下載地址：https://pan.quark.cn/s/1df479bd5927

EasyConnect下載教程 , EasyConnect安裝教程 , yyds乾貨盤點 , EasyConnect安裝 , 辦公效率 , EasyConnect , EasyConnect下載

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tech 頭像

青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在自然語言處理中的對抗訓練與魯棒性提升

(centerJava 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在自然語言處理中的對抗訓練與魯棒性提升/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！自然語言處理（NLP）作為人工智能領域的核心技術，在智能客服、智能寫作、信息檢索等場景中廣泛應用。然而，隨着應用的深入，對抗攻擊帶來的威脅日益凸顯。惡意攻擊者通過精心

機器學習 , spark , 魯棒性 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , Java大數據 , JAVA

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u_16504314 頭像

康謀自動駕駛 - 方案分享 | 賦能智慧隧道施工：工程車輛多模態數據採集方案

隨着智慧工地與無人化施工技術的推進，隧道施工裝備的數字化轉型已成為行業焦點。近期，在和眾多該類客户的溝通過程中，我們觀察到了一些被頻繁提到的客户需求和場景痛點，針對於此，以隧道運輸設備——MSV膠輪車為例，本文為該類客户量身定製了一套高性能多模態數據採集方案。 本文將從客户的實際痛點出發，詳細拆解如何在無GPS信號、環境惡劣的隧道場景中，實現高精度、多傳感器的數據融合與採集

軟件測試 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 激光雷達 , 時間同步

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u_17389659 頭像

ios技術狂人 - iOS 開發者工具全景指南，構建高效開發、調試與性能優化的多工具工作體系

在移動應用規模不斷擴大、跨端架構快速演進、性能與穩定性要求持續提升的當下，iOS 開發者工具 不再只是“寫代碼 + 跑模擬器”這樣簡單，而是完整的工程化生態。 一個成熟的 iOS 工程師往往需要掌握包含： 開發工具 調試工具 性能工具 系統日誌工具 網絡調試工具 Web 調試工具 文件系統工具 自動化測試工具 線上監控工具

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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u_13842024 頭像

好易學數據結構 - 視化圖解算法72：斐波那契數列

1.題目 描述 大家都知道斐波那契數列，現在要求輸入一個正整數 n ，請你輸出斐波那契數列的第 n 項。 斐波那契數列是一個滿足： 數據範圍：1≤n≤40 要求：空間複雜度 O(1)，時間複雜度 O(n) ，本題也有時間複雜度 O(logn)的解法 輸入描述： 一個正整數n 返回值描述： 輸出

軟件研發 , yyds乾貨盤點 , 動態規劃 , 數據結構 , 算法 , 斐波那契數列

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GeorgeGcs - 【HarmonyOS 6】UIAbility跨設備連接詳解（分佈式軟總線運用）

【HarmonyOS 6】UIAbility跨設備連接詳解（分佈式軟總線運用） 一、前言 我對於分佈式軟總線相當的親切。2022年搞開源鴻蒙的時候，就經常和分佈式軟總線打交道。在HarmonyOS中，UIAbility跨設備連接，其實就是對底層開源鴻蒙，分佈式軟總線的能力封裝。 二、首先理解跨設備鏈接的步驟 首先由Distributed Service Kit提供該

設備管理 , yyds乾貨盤點 , 移動開發 , Android , typescript , Json

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anson12315 頭像

anson12315 - [VMware技能系列] vSphere網絡配置和管理：構建安全高效的虛擬化網絡基礎設施

概念解析 vSphere網絡是VMware虛擬化環境中的關鍵組件，它負責連接虛擬機、物理網絡以及外部世界。通過虛擬網絡，虛擬機可以相互通信，也可以與外部網絡進行數據交換。vSphere網絡架構提供了靈活、安全且高性能的網絡連接解決方案。 核心網絡概念 虛擬交換機：在虛擬化環境中模擬物理交換機功能的軟件組件，負責在虛擬機之間以及虛擬機與物理網絡之間轉發網絡流量 端

虛擬化 , VMkernel , 虛擬交換機 , yyds乾貨盤點 , 雲計算 , VM網絡策略 , esxi , vmware

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u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：二十七、大模型如何“考出好成績”：詳解內在評測與外在評測方法

一、先知其然 語言模型評測的重要性可以用一個簡單的比喻來理解：就像我們不能僅憑汽車的外觀和參數來判斷其性能一樣，我們也不能僅憑語言模型的參數數量和訓練數據量來評估其實際能力。我們需要通過系統的"路試"，即各種評測方法來全面瞭解模型的真實表現。 同樣的，在我們工作中，如果我們需要為公司購買一台新的服務器，我們首先不會僅僅因為銷售員説“它很快”就下單，而是要求看性能測試報

yyds乾貨盤點 , API , NLP , 語言模型 , 人工智能 , 條件概率

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音視頻牛哥 - 從 RTSP/RTMP播放器到低空經濟/具身智能：如何撐起毫秒級反饋的實時視頻系統

一、為什麼“低延遲視頻”在 2025 年突然變成剛需？ 過去十年裏，“低延遲”這個詞經常被用爛： 直播平台説自己低延遲； 安防攝像頭説自己實時； 互動課堂説自己秒開不卡。 但大多數場景，本質是**“人在屏幕前慢慢看”**，幾秒鐘的延遲也能“忍”。 到了 具身智能（Embodied AI

低空經濟RTSP低延遲播放器 , yyds乾貨盤點 , 低延遲RTMP播放器 , 低延遲rtsp播放器 , 人工智能 , 無人機低延遲RTSP RTMP播放器 , 計算機視覺 , 具身智能RTSP RTM低延遲播放器

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u_17361753 頭像

API_Blogger - iOS CPU 使用率深度分析，多工具協同定位高佔用瓶頸的工程化方法

在移動應用的性能優化體系中，iOS CPU 使用率 是最具代表性、最關鍵、也最容易被忽視的指標之一。 從界面加載慢、交互延遲、動畫掉幀，到手機發燙、耗電加劇、系統降頻甚至被 watchdog 殺死，CPU 都扮演着決定性角色。 然而 CPU 佔用往往由多維度觸發，因此無法用單一工具進行完整分析。 本文基於真實開發經驗（無廣告化語氣，不依賴外部搜索），結合 Instruments、克魔

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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虎斑嘟嘟 - 零知識證明與深度學習：打造可驗證的AI推理新時代

零知識證明與深度學習：打造可驗證的AI推理新時代 在醫療、金融和自動駕駛等關鍵領域，人工智能系統正日益成為決策的核心。然而，這些“黑箱”模型如何讓人信任？當AI告訴你不應該批准貸款或患有癌症時，你如何知道這個決策是基於正確的推理，而不是被惡意篡改或包含了偏見？ 傳統方法要求完全透明公開模型參數和輸入數據，但這在保護知識產權和用户隱私方面面臨巨大挑戰。 零知識證明

yyds乾貨盤點 , 數據 , 後端開發 , JAVA , ci , 零知識證明

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騰飛開源 - 入選 51CTO學堂【AI人工智能】新課榜 第2名，銷量榜 第4名

AI 智能體實戰開發教程（從 0 到企業級項目落地），在 51CTO 學堂繼續霸榜 高質量 5星好評 AI智能體實戰開發教程，採用企業級開發的解決方案，從0到企業級項目落地實戰共62節。從零開始，到企業級項目落地，這套課程將為你提供最完整的學習路徑。採用：視頻 + 文檔 + 源碼 的教學模式，給到你沉浸式的學習體驗，降低AI智能體的學習門檻。 不管你是初學者還是有一

軟件研發 , 開發教程 , yyds乾貨盤點 , 好課秒殺 , 企業級 , 人工智能 , 好課榜單

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u_17389659 頭像

ios技術狂人 - iOS 性能測試的深度實戰方法 構建從底層指標到真實場景回放的多工具測試體系

在移動應用的工程體系中，iOS 性能測試（iOS Performance Testing） 一直被視為質量保證最關鍵的環節之一。相比功能測試，性能測試要求更高的技術能力、更真實的場景模擬以及更復雜的數據分析方式。尤其是在 iOS 沙盒、高性能動畫體系、多線程架構和硬件差異的共同作用下，僅依賴單一工具往往無法覆蓋所有性能問題。 本文將從工程團隊的真實實踐出發，圍繞 Xcode Inst

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ios技術狂人 - Swift 加密工具推薦，構建可落地的多層安全體系（源碼混淆＋IPA 加固＋動態對抗＋映射治理）

Swift 項目在上線後暴露的風險往往比開發者想象的多： 類名、屬性名、初始化流程、協議調用路徑…… 這些在 Swift 編譯之後依然會在二進制中留下大量可讀信息，逆向工具 Hopper/IDA 分分鐘就能給出應用結構圖。 因此，“Swift 加密工具”不是單個工具，而是一套鏈路： 源碼混淆 → 構建期安全 → IPA 成品混淆 → 簽名驗證 → 動態逆向對抗 → 映射表治理。 本文

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鴿鴿程序猿 - 【Git】 遠程操作 與 標籤管理

一、遠程操作 1.1 分佈式版本控制系統 分佈式版本控制系統 ：簡單理解就是 一台中央服務器倉庫，連接多台本地服務器倉庫。可以實現多名開發者查看各自的代碼。 1.2 克隆遠程倉庫git clone [地址鏈接] 使用HTTPS協議：使⽤ HTTPS ⽅式時，沒有要求，可以直接克隆下來。git clone [地址鏈接]

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