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u_16213668 頭像

mob64ca140caeb2 - 渲染管線理論總結

【技術美術】GPU渲染管線概述 GPU渲染管線的名稱由來 GPU渲染管線指代GPU渲染圖形的工作過程及其環境。 GPU的工作方式和狹義上分時的CPU不同，GPU類似早期的批處理系統： 工作前需提前配置好輸入和工作參數，運行時不可修改，直到工作結束； 因為GPU一般是為了渲染像素這樣的特定任務，其工作流程固定且有多道工序。 這

渲染管線 , 着色器 , 數據 , 後端開發 , Python

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yanpeng 頭像

燕鵬01 - Python數據分析入門指南（二十一）：總結與展望——你的數據科學之旅才剛剛開始

恭喜你，勇敢的數據探索者！ 當你讀到這篇文章時，意味着我們已經共同走完了一段非凡的旅程。從對Python數據分析感到陌生和好奇，到如今能夠熟練地運用代碼與數據對話，你已經完成了一次了不起的蜕變。這不僅僅是一系列課程的結束，更是你數據科學之路的真正起點。 讓我們暫時停下腳步，回望來路，然後一起眺望遠方那片更加璀璨的星空。 第一章：回顧——我們為你打造了怎樣的數據科學工具箱？ 在這段

數據 , 後端開發 , 數據科學 , 數據分析 , Python

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u_17522147 頭像

mb68c23637232fb - 領嵌iLeadE-588邊緣計算網關設備支持4路攝像頭4路網口支持RS485/CAN

1. 多通道**視頻接入與AI分析 支持4路攝像頭同時接入，實時視頻流處理。 內置高性能AI算力，支持人臉識別、行為分析、車牌識別等算法，自動匹配場景需求，無需手動編程。 智能算法一鍵部署，自動優化計算資源分配。 2. 工業級網絡與設備連接 4個千兆網口，支持多設備級聯與數據高速傳輸。 工業接口全覆蓋：配備RS485、CAN總線

數據 , 實時視頻 , 級聯 , 人工智能 , 數據分析

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u_14767244 頭像

u_14767244 - 森馬服飾從 Elasticsearch 到阿里雲 SelectDB 的架構演進之路

森馬引入阿里雲 SelectDB 替換原 Elasticsearch + 業務庫混合架構，統一分析 16+ 核心業務，打通 BI 組件，大幅簡化數據同步鏈路和分析系統架構。實現複雜查詢 QPS 提升 400%，響應時間縮短至秒級，億級庫存流水聚合查詢縮短至 8 秒內的顯著收益，有效驅動森馬全渠道運營效率持續增長與業務創新。 早期架構面臨挑戰 浙江森馬服飾股份有限公司

大數據 , 數據 , elastic , 數據倉庫 , 數據分析

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xiongod 頭像

xiongood - Vue 中 mixins 的使用方法

Vue 中 mixins 的使用方法 在 Vue 開發中，當多個組件需要共享相同的邏輯（比如數據、方法、生命週期鈎子）時，重複編寫這些代碼會造成冗餘。mixins 就像一個 “邏輯共享容器”，能把這些通用邏輯提取出來，讓多個組件直接 “混入” 使用，既減少代碼重複，又方便統一維護。 最基礎的用法是創建一個通用 mixin，包含共享的數據和方法，然後在多個組件中引入。比如多個組件都

生命週期 , 數據 , Vue , 後端開發 , JAVA

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u_17216172 頭像

數據庫知識分享者小北 - 阿里雲 Tair 基於 3FS 工程化落地 KVCache：企業級部署、高可用運維與性能調優實踐

導讀 接着上一節內容，本文系統介紹了阿里雲 Tair KVCache 團隊與服務器研發存儲軟硬件結合團隊對 3FS（高性能 KVCache 底座）開展的全方位工程化升級實踐。 面向 AI 大模型推理中高吞吐、低延遲、強穩定性的核心訴求，團隊從性能調優、產品化增強與雲原生管理三大維度推進深度優化： 在性能層，通過 RDMA 流量均衡與小 I/O 參

tair , 數據 , nosql , 緩存 , 數據庫 , storage

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u_13200571 頭像

鹽焗西蘭花 - @Watch狀態監聽機制：響應式數據變化處理

@Watch狀態監聽機制：響應式數據變化處理 文章簡介 在HarmonyOS應用開發中，狀態管理是構建響應式應用的核心。@Watch裝飾器作為ArkUI的重要特性，能夠監聽狀態變量的變化並執行相應的回調函數。本文將深入講解@Watch的使用方法、原理和最佳實踐。 官方參考資料： @Watch裝飾器 一、@Watch基礎概念 1

移動開發 , 數據 , text , Android , ide

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u_16213367 頭像

mob64ca12e10b51 - linux更改ollama模型存儲路徑

在Linux環境中，使用Ollama進行模型存儲是一個常見的操作，但有時我們需要更改默認的模型存儲路徑，以便更好地管理存儲資源。本文將詳細介紹如何在Linux上更改Ollama模型存儲路徑的整個過程，從背景定位到最佳實踐，確保你在實施過程中不會錯過任何細節。 背景定位 模型存儲路徑的選擇會直接影響到系統的性能和資源管理，尤其在處理大型機器學習模型時，這種影響更為顯著。

數據 , 加載 , aigc , ci

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bakuaifujidexianrenzhang_eafwvx 頭像

數據工坊 - 百分點科技+DeepSeek：重塑數據治理新範式 AI賦能數據價值釋放

作為國內數據治理領域的領軍企業，百分點科技近日已將核心數據融合治理產品BD-OS與DeepSeek-R1大模型成功對接，實現數據集成、數據開發、數據治理、數據資產、數據服務等全流程的自動化、智能化升級，讓AI更便捷地融入客户的數據應用場景。 BD-OS致力於為數據工程師提供基於可視化界面和低代碼開發的數據全生命週期管理解決方案，涵蓋數據接入、治理、處理、管理及服務等核心功能，助力政企構建高效、可靠

數據 , 數據分析

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collen7788 頭像

collen7788 - 【趙渝強老師】MongoDB的數據類型

作為文檔型NoSQL數據庫的典型代表，MongoDB提供了豐富的數據類型，主要有：ObjectId、String、Boolean、Number、Arrays、Object、Null、Timestamp和Date。下面通過具體的示例來演示其中主要的數據類型以及它們的作用。 點擊這裏查看視頻講解：【趙渝強老師

yyds乾貨盤點 , 數據 , nosql , mongodb , 數據庫

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u_16213636 頭像

mob64ca1404ed65 - Django學習筆記之View操作指南_python

from rest_framework.generics import GenericAPIView from rest_framework.request import Request from rest_framework import filters from rest_framework import mixins from rest_framework imp

字段 , 類屬性 , 數據 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099262 頭像

信息流星 - sigmoid核函數 支持向量機 支持向量機的核函數

2.2、核函數Kernel 2.2.1、特徵空間的隱式映射：核函數 咱們首先給出核函數的來頭：在上文中，我們已經瞭解到了SVM處理線性可分的情況，而對於非線性的情況，SVM 的處理方法是選擇一個核函數 κ(⋅,⋅) ，通過將數據映射到高維空間，來解決在原始空間中線性不可分的問題。 此外，因為訓練樣例一般是不會獨立出現的，

機器學習 , 核函數 , 數據 , sigmoid核函數 支持向量機 , 特徵空間 , 人工智能

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u_16366971 頭像

u_16366971 - 騰訊音樂如何基於 AutoMQ 降低 Kafka 50%+ 成本

編輯導讀：騰訊音樂娛樂集團作為中國在線音樂娛樂服務的領航者，旗下擁有 QQ 音樂、酷狗音樂、酷我音樂和全民 K 歌等眾多國民級移動音頻應用。每天，這些產品都會產生海量的用户行為和業務數據，為精準推薦、用户增長和商業化等核心業務提供着源源不斷的數據驅動力。在這一切背後，一個強大、穩定且高效的 Kafka 流系統是支撐其業務持續創新和發展的關鍵。 然而，隨着業務的飛速發展，傳統

數據 , 雲計算 , 運維 , 基礎設施 , 雲原生

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u_16074861 頭像

萬嶽教育張先生 - 教育小程序開發必看：這3個技巧讓你輕鬆做出超好用的學習平台！

隨着在線教育的興起，越來越多的教育機構和個人開發者開始選擇教育小程序來提供學習平台。如果你也打算開發一個教育小程序，本文將分享三個必備技巧，幫助你快速打造一個功能強大、用户體驗優質的在線學習平台，並且提供一些技術代碼實例，助你事半功倍。 技巧一：實現課程管理系統，讓學習更有序 在教育小程序中，課程管理系統是必不可少的一項功能。通過它，教師可以上傳課程內容、發佈

redis , 數據 , 數據結構 , 數據庫 , Json

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yangshaoping 頭像

小飛俠格魯帥 - Python實現員工管理系統

在員工信息管理系統中，數據校驗是保障數據準確性的核心環節，需要覆蓋必填項檢查、格式驗證、業務規則校驗等維度。以下是系統化的實現方案，結合代碼示例詳細説明如何添加和優化數據校驗功能： 一、數據校驗的核心維度 首先明確需要校驗的場景和規則： 校驗類型

csv , 數據校驗 , 數據 , 後端開發 , Python

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u_16213599 頭像

mob64ca13fc220d - sessionStorage 在父頁面

sessionStorage 提示:如果你想在瀏覽器窗口關閉後還保留數據，可以使用localStorage屬性， 改數據對象沒有過期時間，今天、下週、明年都能用，除非你手動去刪除。 sessionStorage非常適合在單頁應用程序，方便業務之間進行數據的傳遞。 sessionStorage的屬性： readonly int sessio

sessionStorage 在父頁面 , 數據 , 標籤頁 , 架構 , 後端開發 , Json

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u_16213674 頭像

mob64ca140e0490 - C++ const總結 - 卓爾的個人空間 -

1、const 修飾普通變量 C/C++中常量用於記錄程序中不可更改的數據，在數據類型前加const，就得到了一個不可更改的常量。 常量聲明：const用於定義常量 const int MAX = 100;//MAX的值在程序運行期間無法被修改，所以必須在定義時初始化。 2、const與指針的組合 如果被const

成員變量 , 數據 , const成員函數 , 前端開發 , Javascript

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TDengine濤思數據 - 益和熱力性能優化實踐：從 SQL Server 到時序數據庫 TDengine

小T導讀：在數字化轉型浪潮下，各行業都在積極探索如何利用先進技術提升運營效率與服務質量。供熱行業也不例外，大量的熱力數據亟待高效處理與分析。安陽益和熱力集團有限公司（以下簡稱 “益和熱力”）作為安陽市城市集中供熱的關鍵力量，選擇了 TDengine TSDB 作為其熱力數據處理的基礎時序數據庫，成功應對了大規模數據挑戰，實現了供熱業務的數字化升級。本文將深入剖析益和熱力採用 TDengi

數據 , 數據庫 , SQL , hbase

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xiongod 頭像

xiongood - Vue 中 provide 與 inject 的使用方法

Vue 中 provide 與 inject 的使用方法 在 Vue 組件樹中，當需要跨多層級傳遞數據時，一層層用 props 傳遞會變得繁瑣，就像接力賽要經過多個人傳遞一樣低效。這時候 provide 與 inject 就像一對 “數據快遞通道”，能讓父組件直接把數據 “發送” 給任意層級的子組件，跳過中間層，讓深層級通信更簡潔。 最基礎的用法是父組件通過 provide 提供

數據 , 默認值 , 後端開發 , JAVA , ide

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u_16099176 頭像

IT劍客風雲 - 前端重構實踐（一） —— 性能優化

先説説代碼分割和懶加載吧。這在大型應用中特別重要，比如用React的時候，我們可以通過React.lazy和Suspense來實現組件的動態加載。舉個例子，在一個電商網站裏，商品詳情頁可能包含很多模塊，比如評論、推薦列表等。如果一次性加載所有代碼，首屏時間會很長。我們可以把非關鍵部分拆分成獨立 chunk，等到用户滾動到那裏再加載。Vue 裏也有類似的路

vue.js , 數據 , 前端框架 , 加載 , 後端開發 , Javascript , Python

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clchyj - 國產AI迎來「工業革命」！GLM-4.7與MiniMax M2.1兩大旗艦，登錄AI Ping即可免費調用！

不只是聊天，這次是真正的生產力工具。https://aiping.cn/#?channel_partner_code=GQCOZLGJ (註冊登錄立享30元算力金) 小夥伴們，文章開頭讓我們思考一個問題：當別人還在用AI寫詩、對話、生成圖片時，如何利用AI真正解決複雜的商業問題、提升工程效率？ 今天，答案來了。兩大國產旗艦模型——智譜GLM-4.7與MiniMax M

數據 , Max , 人工智能 , 計算機視覺 , 開發者

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u_16213664 頭像

mob64ca140bbb8b - 數據分析方法彙總(1)_mob604756f976e6的技術博客

當你踏入數據分析的大門時，可能會被海量的數據淹沒，感到無從下手。 想象一下，你想了解一座巨大森林裏所有樹木的平均高度，難道要一棵一棵地去測量嗎？這顯然不現實。 這時，“抽樣” 這個強大的工具就該登場了！ 本文將帶你全面瞭解各種抽樣方法，並用Python代碼演示實際應用。 1. 抽樣是什麼？ 抽樣 是從總體中選取部分樣本進行分析的過程。 這樣做的

數據 , 應用場景 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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u_16265376 頭像

尼古拉斯舞王 - 大模型優化秘籍：RAG技術詳解，收藏學習必備

本文深入淺出地介紹檢索增強型生成（RAG）技術，一種能顯著提升AI回答準確性的創新方法。通過結合大型語言模型與外部知識庫，RAG有效解決了AI"幻覺"問題，提供最新、可靠的信息。無論你是AI初學者還是開發者，本文將幫助你理解RAG的工作原理、核心組件、應用場景及未來趨勢，助你在AI項目中實現更精準、更可信的智能應用。 近年來，人工智能取得了巨大的飛躍，這主要歸功於大型語言模

數據 , 聊天機器人 , 語言模型 , 後端開發 , JAVA

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u_15444 頭像

gulaotou - ECMWF HRES數據集下載

本文總結了收集到的鞋類數據集 👟👞👟👠👡👢 1.UT Zappos50K 這一數據集來自德克薩斯奧斯丁，包含了普通鞋子、涼鞋、拖鞋和靴子四類共50025張鞋類圖像。數據來源於鞋類網站zappos. 此外。數據標記還包含了四個屬性：open、pointy、sportly、comfort。

數據集 , github , 數據 , 架構 , 後端開發 , ECMWF HRES數據集下載

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