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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 數字孿生技術如何重塑城市治理：一個真實案例的深度解析

在當今快速城市化的背景下，城市管理者面臨着日益複雜的挑戰：交通擁堵、公共安全事件、資源分配不均等問題層出不窮。傳統管理方式往往依賴分散的數據和人工決策，難以實現高效響應。然而，隨着數字孿生技術的成熟，一種全新的城市治理模式正在興起——通過構建虛擬的城市鏡像，實現對實體城市的全面感知、智能分析和精準控制。本文將結合一個真實應用案例，探討數字孿生技術如何幫助城市管理者提升運營效率，優

數據 , 物聯網 , 實時視頻 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生

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u_16213369 頭像

mob64ca12e1881c - 如何通過python調用stable diffusion

如何通過Python調用Stable Diffusion 在機器學習和圖像生成領域，Stable Diffusion逐漸成為一種廣受歡迎的生成模型。它基於深度學習，通過條件生成模型生成高質量的圖像。隨着這一技術在商業環境中的應用日益廣泛，相關服務的可用性和性能分析變得尤為重要。 問題背景 隨着對圖像生成能力需求的增加，許多開發者開始探索如何通過Python調用Stable D

數據 , API , aigc , 開發者

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tdengine 頭像

TDengine濤思數據 - 新簽約 | 從數小時到實時：海康智聯用時序數據庫 TDengine 加速智慧交通決策

在智慧交通的建設浪潮中，車路協同已成為推動自動駕駛落地的關鍵環節。隨着車端設備數量激增、數據上報頻率不斷提升，海量的時序數據正以前所未有的速度產生。對於像海康智聯這樣承擔全國多地示範項目的企業而言，如何實現車輛數據的高效採集、可靠入庫與快速分析，成為智能道路建設的核心挑戰。 海康智聯長期專注於智能網聯與車路協同領域，以物聯網、大數據、人工智能技術為核心，形成一體化的全棧智能網聯

數據 , 物聯網 , c++ , 後端開發 , 解決方案 , c

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u_15988698 頭像

代碼天地 - 從PDF中提取Excel，這個工具真的好用

因為工作原因，我每天都要接觸大量的數據報表，PDF轉Excel這種格式轉換場景也非常多。 目前市場上有很多pdf工具，大部分是閲讀類，也有支持對pdf的修改、轉換等功能，但這部分工具不少是收費的。 這次介紹一個開源python工具庫-pdfplumber，可以方便地獲取pdf的各種信息，包括文本、表格、圖表、尺寸等。 python中有很多庫可以處理pdf

命令行 , 服務器 , 數據 , 分佈式 , Python

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tech 頭像

青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能醫療手術風險評估與術前方案制定中的應用探索

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能醫療手術風險評估與術前方案制定中的應用探索/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！當冰冷的手術刀遇上熾熱的代碼，當生命體徵數據碰撞分佈式計算，會擦出怎樣的火花？在醫療領域，每一次手術都是與時間的賽跑，每一個決策都關乎患者的生死。傳統的手術風險評估與

機器學習 , spark , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , JAVA , 智能醫療

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u_14172 頭像

archangle - 如何看懂UDS診斷報文

1、UDS（Unified Diagnosic Services 統一診斷服務）是ISO 15765ISO 14229定義的一種可以在不太的汽車總線（CANLIN)上的應用層診斷協議 UDS應用層是ISO 14229-1 2、UDS本質上是一種服務，通過請求響應對ECU進行測試、檢測、診斷 3、UDS位於應

code , 數據 , 應用層 , 後端開發 , harmonyos

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yuhaibao324 頭像

DeepSeaAI - 大型語言模型（LLM）微調視圖V2

大型語言模型（LLM）微調視圖 摘要 本指南全面介紹大型語言模型微調的核心技術體系，涵蓋SFT、RLHF、對齊、RAG及各類微調方法，提供從理論到實踐的全流程指導。 目錄 概述：大模型微調技術演進全景 詳細技術組件説明 核心技術詳解 參數高效微調技術對比 微調策略選擇指南 評估與監控體系 最

數據 , 神經網絡 , 性能評估 , 人工智能 , 核心技術

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u_16213716 頭像

mob64ca141834d3 - java ee7教程_JavaEE 7.0 Web技術教程 -解道Jdon

目錄 一、網絡初識 1.0 網絡初識 (1) 局域網廣域網 (2) 路由器和交換機 (3) IP地址和端口號 (4)協議 (5)五元組 (6) 協議分層 (6)OSI七層網絡模型 (7) 網絡設備所對應的分層 (8)傳輸層的兩個核心協議 2.0 網絡數據通信的基本流程 (1)理解網絡基本原理 (2

服務器 , 數據 , ip , 後端開發 , harmonyos

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u_16213605 頭像

mob64ca13fd9f8e - geoserver中rest發佈一個圖層

最近在從基礎開始學習webGL，博大精深，底層理解，但是以前學的線性代數還是發揮了作用。 之前用過地圖發佈，這是一個giser的必備技能，一段時間不用真的會忘記，所以還是補一篇小日誌。 地圖發佈，常用的有arcgis，geoserve，cesiumlab等，arcgis可以在發佈時直接切片成tpk，效果也挺好，特別是在發佈柵格tiff數據時候。geoserve比較方便

數據 , 雲計算 , 工作區 , 雲原生 , ci

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u_16213654 頭像

mob64ca14095513 - aws-使用現代分析方法讓數據發揮作用

對需要將國內數據與德國AWS雲（eu-central-1法蘭克福區域）組網的中國企業而言，辦公室低延遲訪問雲端進行數據分析，是平衡業務效率與合規要求的關鍵命題。不少企業曾面臨跨境鏈路波動導致數據分析卡頓、傳統VPN延遲超200ms的問題，而通過架構優化與技術選型，可將訪問延遲降至50ms以內，同時滿足國內數據監管要求。

鏈路 , AWS , 數據 , 1024程序員節 , jquery , 前端開發

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tdengine 頭像

TDengine濤思數據 - 實時數據庫選型指南：全面解讀工業實時庫庚頓 vs TDengine

在工業互聯網與智能製造加速發展的今天，企業的數據量正呈爆發式增長。傳統的歷史數據庫在高併發寫入、分佈式架構、AI 原生能力等方面逐漸難以滿足需求。作為國產時序數據庫的代表，TDengine 以高性能、低成本、雲原生與智能化特徵，成為新一代工業數據底座的首選。 本系列嚴格基於公開資料與官方文檔，對國內外主流數據庫（包括 PI System、亞控、紫金橋、麥傑、力控、中控、庚頓）與新興國

實時數據庫 , 數據 , 時序數據庫 , 數據庫 , tdengine , hbase

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u_16116809 頭像

wx6464351503832 - 通義DeepResearch技術報告解讀

通義深度研究：開源AI研究助手的新里程碑 最近AI研究領域有個很有意思的現象，就是那些最厲害的AI研究助手，比如OpenAI的DeepResearch、谷歌的Gemini DeepResearch，全都是閉源的。這就像大家都在説"我做出了很棒的東西"，但就是不告訴你怎麼做的。阿里巴巴通義實驗室最近開源的通義深度研究（Tongyi

強化學習 , agent , 智能體 , 數據 , Css , 大模型 , 前端開發 , HTML

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u_12831 頭像

epeppanda - 創建外鍵時被引用的索引不存在

外鍵的數據來源於主鍵表裏的數據，也就是説主鍵表裏如果沒有這個數據外鍵表是插不進去的，你必須先在主鍵表插入進去了才能在外鍵表插入。主鍵表的主鍵字段不能重複哦。重複了也插不進的 如下表 CREATE TABLE Course( Cno VARCHAR(4) PRIMARY KEY, Cname VARCHAR(20) NOT NULL, Cpno VARC

大數據 , 數據 , 創建外鍵時被引用的索引不存在 , 數據倉庫 , 外鍵 , 主鍵

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u_12970 頭像

huatechinfo - 【BOOST C++ 8 輸入輸出流】（1）設備_boost iostream

Boost.Iostreams是Boost C++ 庫的核心組件之一，專注於解決 C++ 標準輸入輸出（I/O）流的擴展性問題。它提供了一套靈活、模塊化的框架，允許開發者輕鬆創建、組合和定製 I/O 流（如文件流、內存流、壓縮流等），彌補了 C++ 標準庫在自定義流處理上的不足。 一、核心定位與價值 C++ 標準庫的std::iostream

數據 , 開發語言 , c++ , boost , ios , 前端開發 , Javascript

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u_16099176 頭像

IT劍客風雲 - 神策數據埋點實操_神策埋點

神策數據Web JavaScript埋點SDK是一款輕量級用於Web端和H5端的數據採集埋點工具，幫助開發者輕鬆實現用户行為數據的收集與分析。本文將為你詳細介紹這款實用工具的核心功能、目錄結構及使用方法，讓你快速掌握數據埋點的關鍵技能。 📦 項目核心文件與目錄解析 核心SDK文件説明 神策數據Web JavaScript埋點SDK提供了多個版本的核心文件，滿足

數據 , 數據採集 , 後端開發 , Python , Web

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u_16099239 頭像

夢裏憂鬱 - 新手怎麼發表期刊論文 - xiexiaoxiao250的個人空間 -

一、什麼是系統性文獻綜述？ 系統性文獻綜述是一種高標準、結構嚴謹的文獻綜述方式。它旨在全面、客觀、可重複地收集、評估和綜合所有與一個明確界定的研究問題相關的高質量文獻。 它的核心特徵在於“系統性”，即整個過程像一項科學研究一樣，有預先設定的、透明的計劃和方法，以最大限度地減少偏差。 SLR的標準步驟通常包括： 提出明確的研究問題：通常使用PICO

數據 , lua , 後端開發 , 數據分析 , harmonyos

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key3feng 頭像

key_3_feng - 國產數據庫選型深度推薦方案：基於真實場景測評的實戰指南

在政務數字化建設與關鍵信息基礎設施國產化替代的浪潮中，數據庫選型成為企業面臨的首要挑戰。面對達夢、人大金倉、南大通用、神舟通用等眾多國產數據庫產品，如何選擇最適合自身業務場景的數據庫？本文基於真實場景的深度測評，為各行業提供科學的選型參考。 一、評測環境與方法 為確保評測結果的客觀性，我們採用統一環境進行測試： 採用ARM架構服務器，保證國產化環境一致

yyds乾貨盤點 , 數據 , MySQL , 運維 , 數據庫

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u_16099206 頭像

編程夢想翱翔者 - Modem META使用

ADSLModem通常為塑殼結構使用外置電源，使用中有四個注意事項： 一是ADSLModem需要安放在通風散熱處，Modem的塑殼結構不利於散熱，因此，為保證ADSLModem能長時間穩定工作，應將它放置在空氣流通的地方，modem上不能有覆蓋物。，立式Modem不能橫放。 二是ADSLModem是高速數據通信設備，易

機器學習 , Modem META使用 , 數據 , 網線 , 人工智能 , 數據傳輸

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lookingdream 頭像

yzy121403725 - MLOps

1. 定義與本質 MLOps 是一套將機器學習模型從開發（實驗）落地到生產環境，並實現全生命週期自動化、可觀測、可追溯的工程實踐體系。 核心目標：解決 “模型訓練出來能用，但上線難、維護難、迭代慢” 的痛點（比如傳統 ML 流程中，數據科學家訓練的模型，運維人員難以部署，且上線後數據漂移、模型性能下降無法及時感知）。 與傳統運維的區別：傳統運維聚焦

數據 , MLOps , aigc , llama , ML

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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 從“看見”到“預見”：數字孿生如何重塑城市公共安全智能中樞

在智慧城市建設的宏大敍事中，城市公共安全始終是基石與核心。傳統的安防體系，依賴視頻監控、傳感器網絡與獨立業務系統，雖積累了海量數據，卻常常面臨“數據孤島、響應滯後、協同低效”的困境。指揮中心的大屏上，信息碎片化呈現，決策者難以在瞬息萬變的突發事件中，快速洞察全局、精準研判、高效指揮。 問題的根源，往往不在於數據的匱乏，而在於缺乏一個能夠深度融合數據、直觀呈現態勢、並支持智能

數據 , API , 運維 , 數據可視化 , 人工智能 , 數字孿生

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u_16213599 頭像

mob64ca13fc220d - linux下 C++ 使用 epoll 多路複用 實現高性能的tcpserver

前言 epoll模式涉及到系統底層的I/O多路複用機制，可以處理高併發的場景。本文使用開源的libuv庫以及原生的scoket來分享epoll的運作機制，方便更加深入的理解網絡編程。 libuv庫實現epoll 這是一個C庫，之所以先分享libuv，是因為它風格與QT的信號-槽機制相似（適合對網絡編程不熟，但y又希望深入理解ep

數據 , 網絡編程 , 客户端 , 後端開發 , Linux , epoll , Python

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u_16099231 頭像

半夜未央好 - python影像tif圖層切片

前言 “請問特徵提取之後我該如何分析？” “我想找出有統計學差異的特徵，要用什麼統計學方法？” “LASSO的內涵是什麼？真的這麼厲害？” “Rad-score是什麼？到底要怎麼算？” “那張一條一條的橫線，有分值的….,對就是 落-寞-gram！ 是什麼意思？怎麼畫？？”

python影像tif圖層切片 , 統計分析 , 數據 , 3d , 後端開發 , R語言 , Python

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u_16651779 頭像

是Yu欸 - 數字員工：用 TextIn + Coze 構建企業跨國供應鏈的“知識審計鏈”

數字員工：用 TextIn + Coze 構建企業跨國供應鏈的“知識審計鏈” ——基於通用文檔解析與 Agent 協同的智能技術對齊實踐 引言：跨越 AI 落地的“最後一公里” 在 2025 年的今天，“數字員工”（Digital Employee）已不再是一個遙不可及的概念。依託於火山引擎 Coze 等低代碼平台，企業能夠迅速構建出具備推理能力的 Agent。

智能體 , 數據 , aigc , llama , 結構化 , Markdown

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能物流末端配送路徑動態規劃與配送員調度中的應用創新

(centerJava 大視界 -- Java 大數據在智能物流末端配送路徑動態規劃與配送員調度中的應用創新/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！凌晨四點的杭州蕭山物流園，自動化分揀線上閃爍的指示燈與掃碼槍的紅光交織。在這個日均處理 30 萬件包裹的樞紐中心，一套基於 Java 開發的智能調度系統正在悄然

spark , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據 , 智能物流 , Java大數據 , JAVA

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