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16213681 - 27.IO多路複用之select_51CTO博客

文章目錄 前言 一. 五種IO模型 二. select實現多路轉接 2.1 select接口 2.2 select服務器實現 2.2.1 對網絡套接字進行封裝 2.2.2 構建出服務器類 2.2.3 進行初始化 2.2.4 獲取要進行等

文件描述符 , 數據 , 多路 , 前端開發 , Javascript

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u_17585057 頭像

星球科技 - 天立啓鳴連獲權威認可，密集落子奠定AI教育引領地位

近日，天立教育旗下AI智慧教育品牌啓鳴達人（以下簡稱天立啓鳴）接連完成一系列關鍵部署，在權威認可與產業協同兩大維度取得顯著突破。不僅在新華網教育論壇榮膺國家級獎項，更與科技巨頭騰訊達成重量級戰略合作。 從國家媒體論壇的聚光燈，到科技巨頭的戰略簽約台，天立啓鳴正在實現從市場驗證到生態構建的全面升級。 戰略進階：天立啓鳴以雙輪驅動，勾勒AI教育新圖景 年末之

數據 , 人工智能 , 數據分析 , 核心技術

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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_16213588 頭像

mob64ca13f96cda - polarpcolor函數用法

poll提供的功能與select類似，不過在處理流設備時，它能夠提供額外的信息。 #include poll.h 　　int poll(struct pollfd fd[], nfds_t nfds, int timeout); 　 參數： 　　 1）第一個參數:一個結構數組,struct pollfd結構如下： 　　struct pollfd{ 　　int

標誌符 , 優先級 , 數據 , 雲計算 , 雲原生 , polarpcolor函數用法

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u_16099253 頭像

數據解碼者 - Vben Admin 自學記錄 —— Table組件的基本使用及練習（持續更新中...）_Morgan

1.表格列屬性 /** * 定義表格列的配置 * @param onActionClick 操作列點擊回調函數 * @param onStatusChange 狀態改變回調函數 * @returns 表格列配置數組 */ export function useColumns(): VxeTableGridOptions['col

數據 , 字段名 , 前端開發 , HTML , 前端 , Javascript

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u_16213310 頭像

mob64ca12d2dee8 - llama_factory命令微調後如何測試

在我們開展使用“llama_factory”命令微調的過程中，有時候會遇到測試評估的問題。特別是如何高效測試微調後模型的性能，成為了我們實現更好效果的關鍵環節。以下是解決“llama_factory命令微調後如何測試”問題的詳細過程。 問題背景 在使用“llama_factory”命令對模型進行微調時，我們通常希望能夠快速驗證微調後的效果，確保模型的性能能夠滿足業務需求。這個過程

數據 , aigc , 自動化測試 , 解決方案

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u_16175507 頭像

mob649e8166179a - ollama 哪個接口返回模型

ollama 是一個非常有趣的工具，對於數據模型的返回接口有很多應用場景。在這一篇博文中，我們將一步步深入到"ollama 哪個接口返回模型"的問題，系統地闡述解決的過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展。我們會通過一些圖示來幫助理解，讓整個過程更直觀。 環境準備 在開始之前，我們需要為項目做一些準備工作。確保你已經安裝了以下依賴： Py

數據 , API , aigc , Docker

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u_17602582 頭像

mb69410ac31213c - Flexus AI智能體：你的企業，離“智能世界”只差一次點擊

深夜十點，某製造業企業的會議室依然燈火通明。 市場部的張經理正對着電腦屏幕上一份待完成的“海外市場分析報告”發愁——這已是他本週處理的第三份報告，每份耗時超過5小時，而明天一早就要交付。同一時刻，一家保險公司的客服主管李女士，正為團隊每天處理數百個重複性諮詢問題而焦慮，人力成本高企，服務質量卻難以提升…… 這樣的場景，是否也在你的企業中上演？ 在數字化轉型的浪潮

市場分析 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 客户服務

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u_16213688 頭像

mob64ca14116c53 - podman的host模式

（1）Set Controller To Host Flow Control Command 這個命令是Host用來開啓/關閉從Controller到Host的流控（ACL數據和(e)SCO數據），如果不使用這個命令，ACL數據和(e)SCO數據的流控一般來説默認都是開啓的（不確定，一般都不下這個命令）。 參數

參數説明 , data , 數據 , 雲計算 , 雲原生 , podman的host模式

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u_13446 頭像

imking - 怎樣解決hue和oozie在web頁面的時區問題

Coze相關問題 Coze的數據庫可以導出到本地嗎？ 目前官方不支持，數據庫如果要保存到本地的話，可以通過插件 HTTP的形式，同時存入到本地一份。 做了一個簡單工作流查數據表裏面的內容，自己試是可以的，但是鏈接發給其他人就查不出來，這可能是什麼問題？ 大模型存在不穩定性，有時候每次顯示結果會有不確定的情況。也可

數據 , 多用户 , 數據庫 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099205 頭像

架構思維大師 - python csv 分隔符是多個字符組成

Pandas CSV 文件 CSV（Comma-Separated Values，逗號分隔值，有時也稱為字符分隔值，因為分隔字符也可以不是逗號），其文件以純文本形式存儲表格數據（數字和文本）。 CSV 是一種通用的、相對簡單的文件格式，被用户、商業和科學廣泛應用。 Pandas 可以很方便的處理 CSV 文件，本文以 nba.csv 為例，你可以下載

csv , 字段 , 數據 , 後端開發 , Python

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u_12891 頭像

gjnet - 空降負責人如何與團隊建立信任？_極客時間_石雲升

團隊士氣低落是組織面臨的嚴峻挑戰，其根源往往在於信任缺失、方向迷茫或持續的壓力。要在這種情況下重建信任與動力，管理者必須採取一套系統性且以人為本的策略。核心在於立即開啓透明、誠實的雙向溝通，主動承認問題所在，並清晰闡明未來的改進方向和共同目標。 解決信任危機是第一要務，這要求領導者言行一致，兑現承諾。其次，必須通過實際行動展示變革的決心，例如公平處理遺留問題、優化不合理的流程、併

Small , 數據 , 一對一 , Css , 前端開發 , HTML

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 【Redis 從入門到實戰：詳細講解 Redis 安裝配置、RDB/AOF 數據持久化方案、一主兩從同步部署，深入剖析哨兵模式工作原理與哨兵模式高可用全攻略】 - 指南

提示：本文原創作品，良心製作，乾貨為主，簡潔清晰，一看就會 文章目錄 一、非關係型數據庫 1.1 什麼是非關係型數據庫 1.2 關係型數據庫和非關係型數據庫的區別 1.3 關係型數據庫和非關係型數據庫優缺點 1.4 非關係型數據庫的作用 二、Redis安裝

redis , 數據 , 關係型數據庫 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16213659 頭像

mob64ca140a8e67 - spark block 大小配置

1.RDD 彈性分佈式數據集: RDD是由多個partition組成 最小單位是partition:與讀取的block是一一對應的. 有多少個block就有多少個partion. 算子就是函數:作用再rdd的partition上的. 對彈性的理解:某個RDD損壞了,可以進行恢復.他們直接有依賴關係 分區器是作用在kv格式RDD上很難理解 partition提供數據

spark , 大數據 , 數據 , hadoop , spark block 大小配置 , mapreduce

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u_17562481 頭像

思考的袋鼠 - 從規則到智能：企業數據分類分級的先進實踐與自動化轉型

一、概要 （提示：在數據激增與合規壓力下，企業亟需一種既高效又可靠的數據管理方式。） 隨着數字化轉型的加速，企業數據正以前所未有的速度增長。據國際數據公司（IDC）預測，到 2025 年全球數據總量將超過 175ZB。數據量龐大帶來的直接挑戰是管理複雜度急劇增加，尤其是敏感數據散佈於企業內部多系統、多終端和雲環境中，泄露與濫用風險不斷攀升。與此同時，我國《網絡安全法》

數據管理 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 結構化

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阿里雲開發者 - B 站構建實時數據湖的探索和實踐

一、背景和痛點 在大數據場景應用中，業務不僅要計算數據結果，而且要保障時效性。目前，我司演化出兩條鏈路。時效性高的數據走 Kafka、Flink 實時鏈路；時效性要求低的數據走 Spark 離線鏈路。上圖簡單描述了 B 站數據上報、處理和使用的鏈路。數據採集主要通過 APP 端上報的行為事件數據。服務端上報的日誌數據會通過網關以及分發層，流式分發到大數據數倉體系內。 MySQL 中存儲的業

構建工具 , 數據 , 阿里雲 , 存儲 , 雲原生

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u_17580222 頭像

mb691327edb400f - AI賦能招聘：重塑HR工作新生態

AI賦能招聘：重塑HR工作新生態 在生成式AI重構商業邏輯的今天，4.4萬億美元的潛在價值正等待挖掘，但多數企業仍停留在AI應用的“試點困境”，中小企業尤為突出——“不會用、不敢用”的顧慮，讓組織間的“AI優勢鴻溝”持續擴大。對於人力資源管理而言，這場變革既是挑戰更是機遇：HR若能借AI之力突破傳統工作瓶頸，便能從繁瑣事務中抽身，迴歸戰略賦能的核心角色；反之，則可能成為組織

數據管理 , 數據 , ATS , 人工智能 , 深度學習

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bigrobin - pytorch安裝及環境配置的完整過程_python

寫在最前面：現在AI的語言表達能力越來越發達了，筆者這裏一定要説明的是本人的所有文章的寫作都是手敲文字，沒有使用AI幫助寫作，所以如果覺得文章不錯請點關注。 文章目錄 一、主題説明 二、環境配置 關於GPU渲染加速的説明 requirements.txt依賴庫 三、3D渲染基礎知識 四、

數據 , 點雲 , 3d , 前端開發 , Javascript

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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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愛看C語言的BK - MySQL 21天學習計劃 - 第九天：數據修改語句（INSERT、UPDATE、DELETE）

數據修改語句概述 經過前八天的學習，我們已經掌握瞭如何從數據庫中查詢和檢索數據。但在實際應用中，數據庫不僅需要"讀"數據，更需要"寫"數據。今天我們將學習MySQL中的三大數據修改語句——INSERT（插入）、UPDATE（更新）和DELETE（刪除），這些操作能幫助我們實現對數據庫內容的增刪改功能。 注意：數據修改操作直接影響數據庫中的實際數據，錯誤的操作

數據 , 數據庫 , AI寫作 , aigc , 基本語法

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1艾一刀 - 全新鴻蒙二合一平板電腦！華為MatePad Edge 11月25日正式發佈

2025年11月25日，華為正式推出首款鴻蒙二合一平板電腦——MatePad Edge，憑藉形態創新、性能越級、生態交互融合與數據互通四大核心優勢，突破平板與電腦邊界，以融合形態打開用户辦公、生活的創新體驗，開啓移動設備融合新紀元。 鴻蒙二合一，真融合的二合一 二合一產品是電腦與平板行業發展歷程上的重要嘗試。鴻蒙二合一平板電腦並非簡單的平板與筆記本疊加，而是通

平板電腦 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 液冷

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程序員洲洲 - 【TextIn大模型加速器 + 火山引擎】用Coze+TextIn+飛書搭建全自動論文處理AI工作流

一、前言：科研文獻處理的痛點與AI工具的破局之道 上週三晚上十點，實驗室的燈還亮着。我對着電腦裏十幾篇待整理的英文論文，第5次打開 PDF 閲讀器、OCR 工具、Excel 表格來回切換 —— 剛把一篇多欄論文的摘要提取出來，格式就亂成了一團；公式識別錯誤導致數據核對返工，好不容易整理完的關鍵詞，還得手動複製粘貼到團隊共享表格裏。 作為一名科研工作者，文獻處理早已成了

鏈路 , 數據 , midjourney , aigc , 文檔解析

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mob64ca1418aeab - 人工智能 - 阿里雲賈揚清：大數據+AI工程化，讓數據從「成本」變為「資產」 - 個人文章

在互聯網技術的浪潮中，每一次創新都不僅是技術突破，更是一段動人的故事。無論是初創企業還是大型公司，AI、大數據和雲計算的應用都在悄悄改變人們的工作方式和生活習慣。本文將通過幾個生動案例，展示技術如何從實驗室走向實際應用，並帶來可觀的價值。 在電商領域，某初創公司利用AI和大數據實現了精準營銷的轉型。創始人曾分享，他們最初面臨的難題是庫存積壓和用户流

大數據 , 數據 , 雲計算 , etcd , Css , 前端開發 , HTML

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