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u_16099353 頭像

漫步雲端的豬 - Tensorflow之keras模型建立與訓練

本文通過 MNIST 手寫數字識別案例，詳細講解了 TensorFlow/Keras 模型的搭建、訓練、評估和保存全流程，涵蓋了 Sequential 和函數式 API 兩種模型搭建方式，以及三種主流的模型保存方法。 目錄 一、前期準備：環境搭建與數據集加載 1. TensorFlow環境安裝 2. 加載MNIST數據集

API , 加載 , 權重 , 後端開發 , Python

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u_17029845 頭像

這是嚕嚕 - 用Python讀取和寫入Excel多工作表：openpyxl vs pandas對比

在日常辦公與數據分析中，Excel 文件（尤其是 .xlsx 格式）是信息交換的常見載體。Python 提供了多種處理 Excel 的工具，其中 openpyxl 和 pandas 是最主流的選擇。它們各有側重：openpyxl 專注於原生操作 Excel 文件結構（如樣式、公式、多工作表），而 pandas 則擅長以數據框形式高效處理表格內容。本文將通過多工作表讀寫場景，對比兩

數據 , 加載 , 後端開發 , 結構化 , Python

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u_16099174 頭像

晨曦微露s - Unreal Engine的自定義擴展思路

第一章：Unreal Engine插件架構概述 Unreal Engine 的插件系統為開發者提供了擴展引擎功能的靈活機制。通過插件，可以封裝特定功能模塊，如自定義編輯器工具、運行時特性或第三方庫集成，從而提升項目開發效率與可維護性。 插件的基本結構 一個標準的 Unreal Engine 插件包含以下核心目錄和文件：

初始化 , Source , 加載 , Css , 前端開發 , HTML

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u_13633 頭像

daleiwang - script標籤在template標籤上面

這是一個偽命題嗎？ 首先，W3C 推薦 script 腳本應該被立即加載和執行，其次，經過網絡搜索，我只發現了 1 例相同的問題，所以這個問題的真偽其實還有待進一步驗證，但是從邏輯上説，瀏覽器會並行加載靜態資源，對於 Chrome，可以並行加載 6 個資源，如果其中一個資源獲取的比較緩慢，那麼會影響串行的下 6 個請求的發送，如果能夠預先測試出 6

機器學習 , 異步加載 , ViewUI , 加載 , 人工智能 , HTML , Javascript

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u_16213618 頭像

mob64ca1400bfa8 - disassemble 分析core文件

.net core dump分析 20211220 更新：利用VS或者命令內存分析 20210421更新：可以使用https://memprofiler.com/download和VS直接打開dmp文件 (內存泄漏查看比較方便，但是cpu線程分析還是用dotnet-dump analyze好一點) 20201211更新： 用https://docs.micros

機器學習 , microsoft , 加載 , 人工智能 , .net

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u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《Godot輕量化開發的全流程進階指南》

工具選擇往往成為創意落地的關鍵變量，許多開發者懷揣獨特構想，卻在主流商業引擎的厚重門檻前望而卻步—動輒數十GB的安裝包、繁雜的環境配置、陡峭的學習曲線，以及隱藏的授權成本，都在無形中消耗着創作熱情。而Godot引擎的出現，它以不足500MB的安裝體積，打破了“功能全面與輕量化不可兼得”的固有認知，無論是2D像素風的敍事短篇，還是3D輕度解謎作品，都能在其框架內得到流暢支撐。初次接

遊戲開發 , yyds乾貨盤點 , 自定義 , 加載 , 開發者

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u_14273 頭像

charlesc - Grafana柱狀圖與表格聯動過濾方法

初來乍到，請多指教！第一次寫博客~記錄一下日常踩的坑 ECharts其實在上家公司就接觸過一點，什麼散點圖，折線圖，柱狀圖等等~ 可是上家公司有web前端呀，我只負責填充數據，我是一個廢后端了沒錯了。 最近做了一個效果就是點擊柱狀圖表格變化，如圖~ 踩坑的環節了o(╥﹏╥)o 1.點擊柱子（疊加點擊事件） 我做的柱狀圖上頭有一

Grafana柱狀圖與表格聯動過濾方法 , 雲計算 , 加載 , 柱狀圖 , 雲原生 , HTML

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 實用指南：告別複雜配置：用Milvus、RustFS和Vibe Coding，60分鐘DIY專屬Chatbot

作為一名全棧工程師，我一直在尋找更高效的方式構建智能應用。 本文將分享如何利用 Milvus、RustFS 和 Vibe Coding 技術組合，在短時間內打造一個具備長期記憶能力的對話機器人。 目錄 一、為什麼選擇這個技術棧？ 1.1 各組件核心價值 二、環境搭建：10分鐘快速開始 2.1 使用Docker Compose

API , 加載 , 數據庫 , Css , 前端開發 , HTML

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u_14405 頭像

fjfdh - combotree 樹狀結構 jquery easyui模糊查詢

懂得數據整理很重要，數據量大的時候如果要手工整理，眼睛估計要罷工，我之前爬取回來的數據，先轉成ecxel，需要整理成json才可以在頁面使用，之前常用的整理方法如下:在Notepad++編輯軟件中（不同的編輯器，正則會有點出入，我習慣使用Notepad++），使用正則替換，查找：(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+)\s+(\S+) 替換為：{'key_0':'$1','ke

i++ , 加載 , ci , jquery , 前端開發

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u_16213341 頭像

mob64ca12da726f - ollama怎麼把別的機器下載下來的模型傳到另一個機器

在使用Ollama時，有時我們需要在不同機器之間共享或傳輸模型。然而，Ollama並沒有提供直觀的方式來實現這一點。以下是如何將其他機器上下載的模型傳到另一台機器的過程記錄。 問題背景 在我們的開發環境中，團隊中有幾位同事分別在不同的機器上使用Ollama進行機器學習模型的開發。我們採集了大型模型，這些模型具有特別大的體積和豐富的參數。為提高我們的開發效率，團隊希望能夠將一台機器

加載 , aigc , 解決方案 , ci

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u_16213646 頭像

mob64ca140761a4 - 數據緩存測試：

做Web架構優化時，為啥大家都優先選CDN緩存技術？説白了，它是個“多面手”——既能讓網頁加載速度肉眼可見地變快，訪客不用再對着白屏等半天；又能幫源服務器“減負”，減少資源佔用和流量開銷，用户體驗自然就上去了。更貼心的是，它還能增強系統穩定性，就算某台服務器出點小問題，緩存節點也能頂上。順帶提一句，加載快的網站在搜索引擎眼裏更討喜，排名也容易往前靠，最終能讓資源分配和運行效率達到

xml , 加載 , 緩存 , 前端開發 , Javascript

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u_16099203 頭像

網絡安全守衞 - Spark RDD 之分區

通過上篇文章【Spark RDD詳解】，大家應該瞭解到Spark會通過DAG將一個Spark job中用到的所有RDD劃分為不同的stage，每個stage內部都會有很多子任務處理數據，而每個stage的任務數是決定性能優劣的關鍵指標。 首先來了解一下Spark中分區的概念，其實就是將要處理的數據集根據一定的規則劃分為不同的子集，每個子集都算做一個單獨的分區，由集羣中不

spark , 大數據 , 加載 , 後端開發 , JAVA , harmonyos

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u_13200571 頭像

鹽焗西蘭花 - 鴻蒙學習實戰之路 - 瀑布流操作實現

鴻蒙學習實戰之路 - 瀑布流操作實現 官方文檔永遠是你的好夥伴，請收藏! 華為開發者聯盟 - 瀑布流最佳實踐 華為開發者聯盟 - WaterFlow 組件參考文檔 關於本文 本文主要介紹在 HarmonyOS 中如何實現高性能、高體驗的瀑布流佈局，包含基礎實現和高級優化技巧 本文並不能代替官方文檔，所有內

瀑布流 , 移動開發 , 數據 , 加載 , Android

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u_12219 頭像

誤會一場 - React 中 react-i18next 切換語言（ 項目國際化 ）_reacti18

在 React 項目中配置react-i18next實現中英文切換，步驟如下： 一、安裝依賴 首先確保已安裝核心庫： npm install react-i18next i18next i18next-http-backend # 核心庫 + 加載語言文件的插件 二、配置 i18n 1. 創建語言文件

i18next , 加載 , 後端開發 , React.js , 前端 , Json , Python

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u_15310651 頭像

wx60f90dec4c4e0 - 自定義classloader

1.概述 classloader 的作用是加載字節碼到jvm，有些情況下，我們比如使用插件模式，可能需要自定義從外部加載插件到jvm。這裏還有一個需要注意的是java的雙親委派機制。 2.實現過程 2.1.定義自定義classloader package com.example.demo.loader; import java.io.ByteA

加載器 , 加載 , JAVA , 前端開發 , Javascript

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u_16099246 頭像

編程藝術家 - Zotero 簡明介紹

Zotero Connectors開源項目架構解析與實戰指南 Zotero Connectors作為一款優秀的開源瀏覽器擴展項目，為學術研究者提供了強大的文獻管理功能。該項目採用模塊化架構設計，支持跨平台開發，為技術愛好者和開發者提供了深入瞭解瀏覽器擴展開發的機會。 項目架構深度剖析 🔍 核心模塊化設計理念 Zotero

chrome , 加載 , aigc , bard , Git

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u_16213350 頭像

mob64ca12dcc794 - ollama 加載onnx

ollama 加載onnx的過程記錄 在使用 Ollama 加載 ONNX 模型的過程中，我遇到了一些挑戰。為了解決這些問題，我詳細記錄了整個解決過程，包括環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、性能對比以及錯誤集錦。這將幫助其他開發者快速解決類似問題。 環境配置 首先，我需要確保我的開發環境正確配置以支持 Ollama 和 ONNX。下表列出了所需的依賴和版本：

加載 , aigc , 編譯過程 , 調優

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u_16052073 頭像

龔禮鵬AndroidOrOH - glide源碼解析

一.glide基礎三步走：先with()，然後load()，最後into()。 1.with()：可以傳入activity，fragment，context 在Glide中調用RequestManagerRetriever的get方法，在get方法中傳入context，或activity或fragment，最終會返回一個RequestManager對象。 如果是

封裝 , 移動開發 , 加載 , Android , ide

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u_17587833 頭像

mb6923acc0735dc - 高級佈局組件（一）：列表List與懶加載LazyForEach的性能優化藝術

🌟 引言：為什麼列表性能如此關鍵？ 在鴻蒙應用開發中，列表是展示動態數據的核心組件之一。無論是社交媒體的信息流、電商平台的商品列表，還是設置項菜單，列表的性能直接決定了用户體驗的流暢度。傳統開發中，當數據量巨大時，一次性渲染所有條目會導致內存飆升、渲染卡頓。ArkUI通過聲明式編程模型和懶加載機制，為列表性能優化提供了優雅的解決方案。 一、List組件基礎：構建高效

性能優化 , List , 移動開發 , 加載 , Android

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u_16213575 頭像

墨舞青雲 - 人工智能 - Spark—15分鐘教程 - 個人文章

10分鐘上手Magika+Spark：超大規模文件類型智能檢測方案 你是否還在為大數據平台中PB級文件的類型識別而煩惱？傳統工具要麼準確率不足，要麼處理速度跟不上業務需求。本文將帶你實現Magika與Spark的無縫集成，藉助Magika的AI深度學習模型（99%+準確率、毫秒級響應）和Spark的分佈式計算能力，輕鬆應對億級文件類型檢測挑

spark , 加載 , aigc , bard , SQL

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u_16213407 頭像

mob64ca12ea8117 - pycharm中使用llama3大模型源碼

在這篇博文中，我們將詳細記錄關於“pycharm中使用llama3大模型源碼”的經驗過程，包括背景描述、技術原理、架構解析、源碼分析、性能優化以及案例分析。通過這些內容，讀者能夠完整地瞭解如何在PyCharm中使用Llama3大模型的代碼及其實現。 背景描述 自2023年下半年以來，人工智能領域迅速發展，各類語言模型的應用變得愈發廣泛。其中，Llama3作為開源社區發佈的最新語言

語言模型 , 加載 , aigc , 應用場景

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20214843 頭像

龐然大悟 - 動態模塊（Dynamic Modules）：編譯原理、加載機制與熱更新實現

一、動態模塊核心定位：NGINX 擴展的 “柔性方案” 傳統 NGINX 模塊需與核心代碼靜態編譯為單一可執行文件，新增或升級模塊需重新編譯整個 NGINX，且會增加核心體積。動態模塊（Dynamic Modules）自 NGINX 1.9.11 版本引入，核心價值是 “模塊化編譯、動態加載、熱更新”，允許將模塊編譯為獨立的 .so 動態鏈接庫，在不重啓 NGINX 服務的

熱更新 , 服務器 , 初始化 , 加載 , Nginx

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u_16099306 頭像

落花流水人家 - javascript 腳本異步加載如何實現

模塊化工具類實現方式 基於AMD、CMD模式的JS模塊化管理工具越來越流行，這些工具通常只需在頁面中加載對應的工具JS，其他JS文件都是異步加載的，比如RequireJS就可以象下面這樣做。 首先在頁面加載 script data-main="scripts/main.js" src="scripts/require.js"/scrip

異步加載 , ViewUI , 加載 , jquery , 前端開發 , Javascript

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