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u_15943685 頭像

步_步_為營 - 深度探究Span<T>：.NET內存佈局與零拷貝原理及實踐

深度探究SpanT：.NET內存佈局與零拷貝原理及實踐 在.NET開發中，高效的內存管理至關重要，尤其在處理高性能、低延遲的應用場景時。SpanT 類型應運而生，它為開發者提供了一種靈活且高效的內存操作方式，能夠顯著提升程序性能，特別是在涉及字符串、數組等數據處理場景中。深入理解 SpanT 的內存佈局和零拷貝原理，對於編寫高性能的.NET代碼至關重要。 技術背景 傳統的內存

System , 數組 , 數據 , 前端開發 , Javascript

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u_16213609 頭像

mob64ca13fe9c58 - C# 類class 字段和屬性

屬性 實體特徵的抽象，描述的是狀態信息，不表示具體的存儲位置，有訪問器，聲明格式如下： [修飾符][類型][屬性名] { get {get 訪問器體} set {set訪問器體} } 參數説明 1、修飾符：指定屬性的訪問級別 2、類型：指定屬性的類型，可以是任何的預定義或自定義類型 3、屬性名：一種標

字段 , 數據 , 類 , 屬性 , 後端開發 , c , Python

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u_17590620 頭像

mb692901b228770 - 2025年告別熬夜寫論文！推薦4款免費論文神器，一天搞定初稿

寫論文別再焦慮了！這4個免費工具，輕鬆拯救你的論文進度。熬夜趕工、思路卡殼、格式混亂……每一個寫論文的痛，我們都懂。別急，下面這幾個神器或許就是你一直在找的“神助攻”。 ✍️文獻整理神器 幫你自動抓取文獻資料，生成標準引用格式，再也不用一條條手動輸入參考文獻了。 🔄降重潤色小助手 AI輔助改寫句子，調整表達方式，讓語句更學術、邏輯更清晰，還能順便優化重複

功能點 , 數據 , AI寫作 , aigc , 文檔處理

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fannaodeliushu 頭像

程序員阿偉 - 《工業邊緣網關進階指南：智慧工廠設備互聯中的協議適配與數據預處理》

參與智慧工廠設備互聯升級項目時，體會到邊緣網關在工業場景中的核心價值與實踐困境。該工廠作為當地老牌製造企業，歷經三次生產線迭代，目前涵蓋三條不同年代的生產線，部署了近千台異構設備，既有上世紀九十年代採用傳統Modbus協議的老舊PLC，也有近年新增的支持OPC UA協議的新型智能傳感器，甚至部分關鍵衝壓設備因硬件限制，仍依賴RS485串口進行數據傳輸。早期採用的集中式數據採集方案，需通過多條超50

數據

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u_15777557 頭像

江上清風山間明月 - Android BIND_NOTIFICATION_LISTENER_SERVICE 權限詳解

Android BIND_NOTIFICATION_LISTENER_SERVICE 權限詳解 1. 權限定義 BIND_NOTIFICATION_LISTENER_SERVICE 是一個 簽名（signature）級系統權限，允許應用綁定為系統的通知監聽服務。這屬於受保護權限（protected permission），普通應用無法直接聲明使用。 2. 主要用途

指尖人生 , 移動開發 , 數據 , BIND_NOTIFICATION_LI , Android , JAVA

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tdengine 頭像

TDengine濤思數據 - IDMP 1.0.5.0 版本發佈：模型計算、可視化、異常檢測全面升級

自發布以來，TDengine IDMP 一直在以“快迭代、小步快跑”的節奏持續進化。依託 TDengine TSDB 的高性能時序數據底座，IDMP 專注於工業數據的標準化管理與智能分析，通過語義建模、統一口徑、實時分析和無問智推等能力，讓企業不僅能看見數據，更能從數據中獲得實時洞察與決策啓發。 作為一款 AI 原生的工業數據管理平台，IDMP 在每一次版本更新中都在強化“AI 驅動

異常檢測 , 數據 , 數據庫 , 技術細節 , hbase

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dawanzi_6278b06ec111c 頭像

大丸子 - 使用 Python 高效寫入多類型數據至 Excel 文件

在數據驅動的工作流中，Microsoft Excel 作為廣泛使用的電子表格工具，常用於數據存儲、分析與報告生成。然而，手動維護和更新 Excel 文件不僅效率低下，還容易引入人為錯誤。在需要處理大規模數據、生成周期性報表或集成異構系統輸出的場景下，自動化方案顯得尤為必要。 Python 憑藉其豐富的生態系統，在辦公自動化領域展現出顯著優勢。本文將介紹如何使用 Free Spire.XLS for

xlsx , 數據 , excel , excel-formula , Python

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u_16099272 頭像

墨舞天涯 - 如何快速創建百萬級測試數據 - java寶典的個人空間 -

今天，我們將介紹一種革命性的解決方案：利用 Dify 工作流 結合 大語言模型（LLM），以可視化、自動化的方式，智能生成海量、逼真且符合業務規則的測試數據。 一、為什麼選擇 Dify + LLM？ 智能化與逼真度：大語言模型（如 GPT-4、ChatGLM、文心一言等）擁有強大的自然語言理解和世界知識，能夠生成高度擬人化的姓名、

數據 , 後端開發 , 測試數據 , Json , Python

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u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《遊戲平衡的高階解法：強化學習主導的參數迭代策略》

平衡從來不是靜止的數值等式，而是玩家行為與遊戲規則持續博弈的動態生態。傳統人工調參始終難以突破“滯後性”與“片面性”的桎梏—當設計師依據上週的對戰數據回調某類角色強度時，玩家早已通過新的技能組合形成新的meta玩法，導致資源產出與對戰節奏的連鎖失衡；而依賴固定閾值的平衡機制，又無法捕捉不同段位、不同場景下玩家的差異化需求。這種失衡的本質，是遊戲參數與玩家行為之間缺乏實時的自適應聯

yyds乾貨盤點 , 數據 , 代碼人生 , 開發者 , 迭代

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u_17579295 頭像

mb6911caa73d1d1 - 數字孿生：為城市公共安全打造“智慧大腦”

在當今快速發展的城市環境中，公共安全面臨着前所未有的挑戰。從交通擁堵到突發事件，從基礎設施老化到自然災害，城市管理者需要一種更智能、更高效的方式來保障市民安全。數字孿生技術的出現，為城市公共安全帶來了全新的解決方案。 什麼是城市數字孿生？ 數字孿生是通過數字化手段，在虛擬空間中構建與物理城市相對應的數字模型。這個模型不僅包含城市的三維外觀，還

數據 , 數據可視化 , 人工智能 , 基礎設施 , 數字孿生 , 解決方案

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u_14767244 頭像

u_14767244 - Apache Doris 在小米統一 OLAP 和湖倉一體的實踐

小米早在 2019 年便引入 Apache Doris 作為 OLAP 分析型數據庫之一，經過五年的技術沉澱，已形成以 Doris 為核心的分析體系，並基於 2.1 版本異步物化視圖、3.0 版本湖倉一體與存算分離等核心能力優化數據架構。本文將詳細介紹小米數據中台基於 Apache Doris 3.0 的查詢鏈路優化、性能提升、資源管理、自動化運維、可觀測等一系列應用實踐。

大數據 , 數據 , 運維 , 數據倉庫 , 物化視圖

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u_17562481 頭像

思考的袋鼠 - 自適應分類的可落地規模化政府部門數據分類分級解決方案

概要： （提示：本章節概述解決方案的核心價值與落地成效，幫助讀者快速理解方案全貌。） 在數字政府建設快速推進的背景下，政務數據已成為政府提升治理能力、優化公共服務的重要資源。然而，政務數據存在“多源異構、跨域流轉”特點，分散於各委辦局業務系統和電子政務雲中，傳統人工管理難以應對海量數據資產的識別和分類需求。針對這一痛點，全知科技提出的“知源-AI數據分類分級系統”，以

數據 , 數據安全 , 人工智能 , 深度學習 , 複用

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u_13066 頭像

hochie - 哪種情況下邏輯迴歸函數可能不是最佳選擇 邏輯迴歸不是迴歸

邏輯不邏輯，迴歸非迴歸。 回想當年初次學習邏輯迴歸算法時，看到”邏輯迴歸“這個名字，第一感覺是這是一個與線性迴歸類似的迴歸類別的算法，只不過這個算法突出”邏輯“，或者與某個以”邏輯“命名的知識點有關。可後來卻發現，這是一個坑死人不償命的名字——邏輯迴歸算法不是迴歸算法，是分類算法，也與邏輯無關，要説有關也僅是因為它的英文名字是Loginstics，音譯為邏輯而已（所以也有資料稱之

機器學習 , 線性迴歸 , 數據 , 損失函數 , 人工智能 , 哪種情況下邏輯迴歸函數可能不是最佳選擇

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI人工智能教學應用平台：讓技術讀懂課堂，賦能成長

深夜辦公室裏，張老師還在逐份批改50份作文和30本數學作業，重複標註的錯誤讓她疲憊不已；課堂上，明明講了三遍的知識點，仍有學生一臉茫然——這是很多教育工作者的日常困境。而AI教學應用平台的出現，就像給課堂安上了“智能大腦”，用通俗的技術邏輯解決教學痛點，讓教與學都更高效。 AI教學平台的核心，是“讀懂數據、精準匹配”。它靠兩種關鍵技術撐起核心能力：一是用户畫像與推薦算法，二是自然語言

圖像識別 , 數據 , NLP , 人工智能 , 界面設計

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - 產業鏈垂直AI模型服務平台：為你的行業裝上“專屬大腦”

你有沒有想過，為什麼我們用同一個通用AI大模型，讓它寫一首詩和診斷一張電路板，結果會天差地別？寫詩它可能文采飛揚，但診斷電路板它可能連元件都認不全。 這就好比一位全科醫生，他什麼都懂一點，但真要給你做心臟搭橋手術，你肯定要找最頂尖的心外科專家。在產業世界裏，企業需要的，正是這種“專家級”的AI。而“產業鏈垂直AI模型服務平台”，就是批量生產這些“行業專家”的“超級工廠”。 它和通

性能監控 , 服務器 , 數據 , NLP , 人工智能

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u_17579628 頭像

mb69129985e0f10 - 選型文件型數據庫：開發者必知的深度指南與實戰建議

在數據驅動的現代應用開發中，數據庫選型是影響系統性能、擴展性和維護成本的關鍵決策。當傳統關係型數據庫難以滿足海量非結構化數據、高吞吐寫入或靈活模式的需求時，文件型數據庫（Document Database）憑藉其靈活的文檔模型、水平擴展能力和開發效率優勢，成為越來越多開發者的首選。本文將從技術原理、核心優勢、選型維度、典型場景及避坑指南等角度，為開發者提供一份全面的選型參考。

字段 , 數據 , 數據庫 , hbase

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u_16213676 頭像

mob64ca140e76c8 - 2017阿里技術年度精選（全） - Java技術棧 -

這篇博客是繼續Chainlit+LlamaIndex實戰教學，帶你從零搞定一個多模態RAG系統。啥是RAG？簡單説，就是讓AI不光會聊天，還能從你的文件堆裏挖寶——PDF裏的表格、PPT的幻燈片、圖片的隱藏秘密，全都一網打盡。想想看，你的AI助手像個超級偵探，能從亂七八糟的文檔中提取情報，還能生成聰明回答。這不比純文本聊天有趣多了？接下來我們就正式開始講解。 一、學習內容總

數據 , API , 後端開發 , 模態 , Python

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u_17602582 頭像

mb69410ac31213c - 華為雲Flexus AI智能體，讓每家企業都擁有開箱即用的AI超能力

AI落地的最後一公里，卡在"用不起來" 2024年，不談AI的企業已被時代拋下。但真正試過的人都知道：大模型很強，落地很難。招不到AI工程師、搞不懂複雜參數、擔心數據泄露、算力成本燒不起……這些痛點讓90%的企業在智能化門口徘徊。Flexus AI智能體的出現，正是要撕掉"高門檻"的標籤——無需開發經驗，無需鉅額投入，20+款經過華為雲驗證的行業Agent，一鍵部署即可讓A

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 調優 , 模態

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u_16099252 頭像

架構領航博主 - element vu3 前台

一，我的訂單獲取數據進行展示 在center訂單中心組建中，創建兩個子路由組件，myorder組件， 我的訂單，grouporder組件， 團購組件 dd router-link to="/center/myorder"我的訂單/router-link /dd dd

機器學習 , 數據 , element vu3 前台 , 分頁 , 人工智能 , 當前頁

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金海境科技 - 【服務器數據恢復】ERP/CRM系統SQL Server數據庫結構損壞碎片重組數據恢復案例 - 金海境科技

一：客户信息 河北某食品集團 二：案例描述 客户向我們反饋公司運行ERP/CRM的一台DELL服務器由於突然斷電，服務器中一台VPS不可用，虛擬磁盤上的數據庫文件丟失。 三：解決方案 案例評估 服務器上4塊硬盤搭建了一個RAID10的磁盤陣列環境，安裝了Citrix XenServer的虛擬化操作系統，虛擬機採用Windows Serv

服務器 , 數據 , 數據庫 , 集羣

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u_16213632 頭像

mob64ca14040d22 - rc522在cubemx中的設置

STM32 + RC522（SPI2 和 模擬SPI） 一. STM32 + RC522（SPI2模式） 1.頭文件：rc522.h 1 #include "stm32f10x.h" 2 ///////////////////////////////////////////////////////////////////// 3 //MF522

機器學習 , 數據 , include , 人工智能 , define , rc522在cubemx中的設置

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u_17487076 頭像

mb6890178244a4e - 數字採集分類任務

圖像分類是計算機視覺中的基礎任務，本實例使用 TensorFlow 和 Keras 庫對 MNIST 手寫數字數據集進行分類。 import tensorflow as tffrom tensorflow.keras.datasets import mnistfrom tensorflow.keras.models import Sequentialfrom tensorf

數據集 , 雲平台 , 數據 , tensorflow , 雲計算

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u_16213624 頭像

mob64ca140234eb - 大數據分析平台 類似神策

近日，國內頂尖行業研究大數據庫及內容平台頭豹研究院發佈了《2022年中國大數據產業一級市場縱覽》報告，億信華辰憑藉在大數據領域的持續深耕，以突出的技術創新能力和市場表現力，上榜“中國大數據產業一級市場相關廠商圖譜”中的數據治理、數據分析平台、數據存儲三大職能領域。其中，億信華辰在數據治理領域表現尤為亮眼，入選了數據治理企業一級市場標的圖譜。 △《20

大數據 , 數據 , 大數據分析平台 類似神策 , 人工智能 , 數據分析

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qiumi_685b70038c171 頭像

邱米 - 海外住宅IP怎麼選？從幾個真實場景聊起

這幾年，做海外業務的技術團隊，多少都踩過“IP不行”的坑： 流量一上去，目標站那邊風控立刻拉滿；剛批量跑了幾輪採集，賬號就被封；測試環境一換地區，請求不是超時就是被重定向。 很多團隊這時才開始認真研究住宅IP服務，發現這已經是一個成熟而又競爭激烈的市場：品牌多、套餐多、參數更是看得眼花繚亂。 住宅IP的價值，在於它來自真實家庭網絡環境，可以在一定程度上接近普通用户的行為特徵，降低被識別和攔截的概率

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