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編程藝術大師 - 操作系統學習筆記——第一章 操作系統概述_

主要參考: CSAPP 數據 眾所周知計算機內使用二進制儲存數字, 所以最小單位為一個 \(0\) 和 \(1\), 稱為一個比特. 事實上計算機內最常見的是將 \(8\) 個比特放在一起當成一個 \(8\) 位二進制數處理, 稱為一個字節. 一個字節正好可以用一個 \(2\) 位十六進制數表示, 所以經常寫成類似於 0xAB 的形式 (0x 前綴在 C 語言中

頁表 , 數據 , 後端開發 , 寄存器 , harmonyos

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此星光明 - NLDAS 主要強迫數據 L4 小時 0.125 x 0.125 度 V2.0 (NLDAS_FORA0125_H) 位於 GES DISC

NLDAS Primary Forcing Data L4 Hourly 0.125 x 0.125 degree V2.0 (NLDAS_FORA0125_H) at GES DISC 簡介 本數據集包含北美陸地數據同化系統（NLDAS-2）第二階段的主要逐時強迫數據“文件 A”。數據採用 1/8 度網格間距，時間範圍從 1979 年 1

機器學習 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 插值 , Css , 前端開發 , HTML

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上海拔俗網絡 - AI科學研究平台：給科研加“智能引擎”，突破創新瓶頸

傳統科研常陷“海量數據難處理、實驗設計憑經驗、重複勞動耗精力”的困境。而AI科學研究平台的出現，用實打實的技術重構科研邏輯，讓科研人員從繁瑣工作中解放出來，聚焦核心創新，讓科學探索更高效、更精準。 這個平台的技術核心是“數據整合-智能分析-輔助決策”的閉環架構。首先，它靠多源數據融合技術，打通文獻數據庫、實驗儀器、傳感器等各類數據源，不管是文本、數值、圖像還是光譜數據，都能自動抓取、

數據 , 上傳 , NLP , 自定義 , 人工智能

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wx6464351503832 - GPT-5.1 發佈：更智能也更“人性化“的 AI 助手

2025年11月12日，OpenAI 發佈了 GPT-5 系列的重要更新版本 GPT-5.1，包括 GPT-5.1 Instant（即時版）和 GPT-5.1 Thinking（思維版）兩個變體。這次更新不僅在技術能力上有所提升，更值得關注的是其在對話風格上的顯著變化，而這一變化正在社區中引發激烈討論。 技術升級：智能與效率的平衡 GPT-5

redis , 智能體 , 數據 , gpt , 數據庫 , 人工智能 , 大模型

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編程小匠人傳奇 - 數字化製造技術架構專題

1. 執行摘要：從聊天機器人到代理工作流的轉變 企業技術領域目前正處於階段性轉型期，正從被動消費大語言模型 (LLM) 轉向主動部署自主 AI 智能體 (Autonomous AI Agents)。雖然第一波生成式 AI 浪潮主要集中在對話界面上，但當前的市場當務之急已轉向 “代理工作流 (Agentic Workflows)” —— 即能夠以最少的人工干預進行推理、規劃並

開發平台 , 數據 , 搜索 , 後端開發 , Python

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mob64ca1411a6fc - MongoDB安裝，使用教程（圖文）_51CTO博客

MongoDB入門教程：5分鐘學會安裝和基本操作 MongoDB作為當今最流行的NoSQL數據庫之一，以其高性能、靈活的數據模型和強大的水平擴展能力而聞名。無論你是開發者還是數據分析師，掌握MongoDB都能為你的項目帶來巨大價值。本文將為你提供完整的MongoDB安裝指南和基礎操作教程，讓你在5分鐘內快速上手這個強大的文檔數據庫。

大數據 , 數據 , 數據模型 , hadoop , 數據庫

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mob64ca12e5c0c2 - StableDiffusion 臉部修復插件

StableDiffusion 臉部修復插件是一個用於生成和修復圖像中人臉部分的深度學習模型，廣泛應用於圖像編輯領域。由於日常使用中時常會遇到一些問題，因此瞭解問題背景、錯誤現象及解決方案就顯得尤為重要。 問題背景 在實施StableDiffusion臉部修復插件過程中，用户經常會遇到生成的人臉圖像模糊不清，或者是面部特徵扭曲等狀況。這類問題時常影響最終圖像的質量，造成用户體驗大

數據 , 人臉對齊 , aigc , 解決方案

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宇軒辭白 - 基於Redis-Shake實現Redis實時同步

一、前言 Redis-Shake是阿里雲技術團隊開源的一款Redis數據遷移與處理工具，支持數據遷移、備份、恢復和實時同步等多種功能。能夠幫助你在不同Redis環境之間穩定高效的移動數據。 核心功能 sync（同步）：支持全量數據遷移和增量數據實時同步，適用於業務不停服遷移、異地容災、多活架構 dump（備份）：將源Redis的數據備份到RDB文件中，適用

redis , 數據 , 私藏項目實操分享 , 運維

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u_14767244 - 從 Flink 到 Doris 的實時數據寫入實踐——基於 Flink CDC 構建更實時高效的數據集成鏈路

Flink-Doris-Connector 作為 Apache Flink 與 Doris 之間的橋樑，打通了實時數據同步、維表關聯與高效寫入的關鍵鏈路。本文將深入解析 Flink-Doris-Connector 三大典型場景中的設計與實現，並結合 Flink CDC 詳細介紹了整庫同步的解決方案，助力構建更加高效、穩定的實時數據處理體系。 一、Apache Doris 簡介 A

數據同步 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , apache

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u_14767244 - 深入理解 Doris Variant：如何讓 JSON 查詢性能追平列存，還能承載萬列索引字段？｜Deep Dive

摘要：在如 Snowflake、ElasticSearch、ClickHouse.... 等傳統系統中，對於 JSON 的處理往往面臨靈活性及性能無法兼得的困境，而 Apache Doris 的 VARIANT 類型，通過動態子列、稀疏列存儲、延遲物化和路徑索引等能力，實現了靈活結構 + 列存性能的平衡。本文將對該能力的實現一一講解，全面展示其優勢。 在大數據時代，JSON 已

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 結構化 , Json

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u_16366971 - 如何選擇合適的 Diskless Kafka

文章導讀 隨着越來越多企業將 Kafka 遷移至雲原生架構，AutoMQ 正逐漸成為 Kafka 用户的雲端優選。作為兼容 Apache Kafka 協議、專為雲設計的新一代發行版，AutoMQ 憑藉高性能、彈性擴展和極致成本等優勢，在全球範圍內的熱度持續攀升，GitHub Star 數也順勢突破 8k 大關。在海外社區涌現的眾多討論與推文中，我們發現了這樣一篇來自開發者的深度好文，

diskless , 數據 , 雲計算 , 雲原生 , 對象存儲 , kafka

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數據解碼者 - spark 被壓

因特殊業務場景，如大促、秒殺活動與突發熱點事情等業務流量在短時間內劇增，形成巨大的流量毛刺，數據流入的速度遠高於數據處理的速度，對流處理系統構成巨大的負載壓力，如果不能正確處理，可能導致集羣資源耗盡最終集羣崩潰，因此有效的反壓機制(backpressure)對保障流處理系統的穩定至關重要。 Storm和SparkStreaming都提供了反

spark , Streaming , spark 被壓 , 大數據 , 數據 , 執行過程

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mob64ca1405a060 - 一文詳解大規模數據計算處理原理及操作重點_weixin

文章目錄 引言 一、技術演化：大規模數據處理的三個時代 1. 石器時代 —— MapReduce誕生前的混沌狀態 2. 青銅時代 —— MapReduce的革命與標準化 3. 蒸汽機時代 —— FlumeJava/Apache Beam引領新紀元 二、MapReduc

數據 , map reduce , 後端開發 , 數據處理 , harmonyos , 大規模數據處理 , beam

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雲端行者 - hadoop二版本增加了什麼 hadoop2.7.6

Hadoop2.7.6學習 Hadoop的發展史 Google 爬取全球的網站，然後計算頁面的PageRank 要解決網站的問題： a：這些網站怎麼存放 b：這些網站應該怎麼計算 發佈了三篇論文 a：GFS(Google File System) b：MapReduce(數據計算方法)

大數據 , 數據 , hadoop , hadoop二版本增加了什麼 , apache

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mob64ca12e1497a - ollama上面可以根據語義畫圖的模型有哪些

ollama上面可以根據語義畫圖的模型有哪些？在這篇文章中，我將系統地探討這一主題，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化及生態擴展等多個方面，旨在為開發人員提供清晰的指引和操作流程。 環境準備 在開始使用ollama進行語義畫圖模型的開發之前，首先需要確保開發環境的搭建。以下是所需的基本依賴項及其安裝指南。 依賴項 版本

性能優化 , 數據 , aigc , 開發環境

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u_15214399 - 【案例共創】基於spaCy的NER模型構建與深度EDA解析：Twitter情感短語提取

最新案例動態，請查閲【案例共創】基於spaCy的NER模型構建與深度EDA解析：Twitter情感短語提取。小夥伴們快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 本案例由開發者：天津師範大學協同育人項目–翟羽佳提供 1 概述 1.1 案例介紹 社交媒體已成為全球用户表達情感與觀點的重要平台，Twitter 作為典型代表，每日產生海量文本數據。情感分析作為自然

機器學習 , 數據 , 路徑和 , 人工智能 , 開發者

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萬嶽教育張先生 - 教育系統小程序的架構設計：如何構建高效穩定的教育平台？

隨着教育行業的數字化轉型，教育系統小程序已成為一種重要的教學和管理工具。構建一個高效、穩定的教育平台，需要在架構設計上進行精心的規劃，以確保系統能夠在大流量的用户請求、高併發的操作下，依然能夠穩定運行，同時為用户提供流暢、快速的體驗。本文將從技術層面探討如何設計一個高效穩定的教育系統小程序架構，結合技術代碼和實際應用場景，幫助開發者更好地理解和實現這一目標。 1.

redis , 數據 , 緩存 , 數據庫

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技術極客傳奇 - WCF 中使用 gRPC

一、WCF描述 wcf是一款基於面向服務的架構的通訊框架平台，在分佈式框架中得到了廣泛使用。 wcf入門非常簡單，只要花幾分鐘就能編寫一個完整的wcf程序，而實際上WCF是概念非常多的一門技術，需要花很大精力去深入研究。 二、WCF優點 1、將各種通訊技術進行整合 WCF是對於 Web Service，Net Remoting，Enterprise

數據 , 雲計算 , WCF 中使用 gRPC , 客户端 , wcf , 雲原生

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mb61c46a7ab1eee - 深入解析：YOLOv7自然場景Logo檢測項目yolov7-logo-detection (YOLOv7+Flickr27/LogoDet-3K)：雙數據集驗證、模型訓練與工業部署實戰

目錄 yolov7-logo-detection項目概述 一、項目目標與核心概念界定 1. 核心目標 2. 關鍵概念區分 二、技術架構：為何選擇 YOLOv7？ 1. YOLOv7 的核心優勢 2. YOLOv7 的三大核心組件 3. YOLOv7 的關鍵改進 三、數據集：從小規模驗證到大規模擴展 1. 兩個數據集的核心

數據集 , redis , 數據 , 數據庫 , Python

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大丸子 - 用C#在Excel工作表中創建數據透視表和數據透視圖

高效處理與分析海量數據是決策中的重要一環。通過C#編程在Excel中自動化創建數據透視表與數據透視圖，能夠將原始數據轉化為可交互的多維度分析表格和圖表。同時，通過編程實現的自動化流程可確保數據更新的同步性與分析結果的一致性，尤其適用於需要定期生成標準化分析報告的場景。相較於靜態表格，數據透視圖表通過動態篩選與鑽取，為決策者提供更多的數據細節，從而進行更深度的分析。本文將介紹如何在.NET框架使用C

數據 , excel , c# , .net , 圖表

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計算機專業指導老師 - 基於VUE的醫院體檢預約系統[VUE]-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要：隨着大眾健康意識的提升，醫院體檢業務量日益增長，傳統體檢預約方式在效率、信息管理等方面已難以滿足需求。本文介紹基於VUE的醫院體檢預約系統的設計與實現，該系統前端採用VUE框架，結合後端技術構建，具備系統用户管理、新聞數據設置、多種體檢相關管理以及統計功能等。通過實際應用驗證，系統提高了體檢預約的效率和準確性，優化了醫院體檢業務流程，為醫院和患者提供了便捷、高效的體檢預約服

軟件研發 , 字段 , 數據 , ui

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上海拔俗網絡 - AI 智慧檢查綜合管理平台：讓質檢管理從 “碎片化” 變 “全鏈路可控”

在多廠區企業、跨區域項目裏，傳統質檢管理常陷入 “信息孤島” 困境 ——A 車間的檢查數據存在本地表格，B 項目的問題整改進度靠微信同步，總部想彙總分析得花幾天整理數據。而 AI 智慧檢查綜合管理平台，就像一位 “全局指揮家”，靠技術把分散的質檢環節串成線、織成網，讓從檢查發起、問題識別到整改閉環的全流程都清晰可控，徹底告別 “東找數據、西催進度” 的麻煩。 這個平台能實現 “全局管

鏈路 , 數據 , NLP , 人工智能 , 決策模型

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mob64ca1401464d - 如何用下載的json地圖數據在python中繪出

D3學習之地圖 （2017.03.09-03.11） 地圖的意義 在可視化領域中，將數據點投影和關聯到地理區域上，是一個非常關鍵的內容（體現了可視化中利用讀者自身知識常識從而加速吸收信息的原則）。 GeoJSON and TopoJSON GeoJSON是用於描述地圖空間信息的數據格式。GeoJSON不是一種新的格式，其語法規範是符合JSON格式的，

d3 , 數據 , 後端開發 , Json , Python

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GhostLover - portaine 中 操作Volumes

這兩天在做verilog的ds1302，ds1302中有一個端口是輸入/輸出管教。即這個管教即是輸出，同時也可以當輸入。在verilog中有一個特殊的端口與之對應，就是inout。 Inout這個端口，之前用得不多，所以用法也不怎麼記得。但是這個地方要用，所以就要學習下。 在端口申明中，可以申明一個端口為inout，

數據 , 雲計算 , 賦值 , 雲原生 , 實例代碼

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