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05:15 PM · Nov 07 ,2025
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u_16213574 頭像

數據分析家 - 學習筆記-Matlab算法篇-方程求解_matlab exp(-j)

MATLAB實現牧羊人算法，整合路徑規劃、動態編隊控制和多智能體協同 一、算法架構設計 二、核心模塊實現 1. 環境建模與角色分配 %% 參數設置 numAgents = 10; % 總智能體數量 dt = 0.1; % 時間步長 T = 50; % 總時間 steps = T/dt; % 隨機初始化位置 pos = 1

參數設置 , 碰撞檢測 , 後端開發 , 路徑規劃 , Python

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u_16099323 頭像

架構魔法師 - todest 對方版本太低

version `GLIBC_2.14' not found 解決方法. 一般出現類似次問題是當前運行系統Glibc版本低於編譯環境Glibc版本造成Glibc版本兼容性造成的. 通常可以使用-static鏈接成靜態程序即可解決. 不過經過google大神發現還有另外一種方法可以在使用動態庫的環境下規避此類問題

bash , 架構 , 後端開發 , Linux , bc , todest 對方版本太低

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u_16213658 頭像

mob64ca140a59b0 - [613]redis數據遷移 - 周小董 -

Redis集羣數據遷移終極指南：基於DUMP/RESTORE的高效同步方案 Redis作為高性能的內存數據庫，在處理大數據量遷移時面臨着諸多挑戰。Predis作為PHP生態中最強大的Redis客户端，提供了完整的DUMP和RESTORE命令支持，讓Redis集羣數據同步變得簡單高效。😊 為什麼選擇DUMP/RESTORE進行

redis , 數據遷移 , 後端開發 , harmonyos

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u_16213583 頭像

mob64ca13f83523 - python中ruamel.yaml模塊是什麼？

文章目錄 安裝 基本使用 1. 讀取 YAML 2. 寫入 YAML 3. 讀取 → 修改 → 保留格式寫回（典型用例） 配置選項 與 PyYAML 的對比 高級用法：Round-trip 模式（推薦用於配置編輯） 示例：帶註釋的 YAML 文

yaml , 後端開發 , 縮進 , Python

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u_16099274 頭像

墨香四溢 - 華為雲的研究成果又雙叒叕被MICCAI收錄了！ - 華為雲開發者社區的個人空間 -

本文總結 MaybeAI 團隊在 MCP（Model Context Protocol） 框架下構建生產級 AI 工作流系統的經驗。 從最初的“讓模型在運行時直接生成代碼”到後來的“規劃期驗證 + 組件化執行”，我們在失敗與重構中逐步建立起一個可擴展、可複用、可驗證的工作流體系。 一、背景：為什麼“自動化更強”，卻不代表“更可靠” 過去

工作流自動化 , AI自動化 , AI , 後端開發 , 無代碼工作流 , 工作流 , Python

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u_16903380 頭像

小碼哥068 - 充電樁小程序開發實戰：從零到一搭建完整系統【源碼+解析+文檔】

一、簡述 SpringBoot 框架，充電樁平台+充電樁系統+充電平台+充電樁+互聯互通協議+雲快充協議1.5+新能源汽車+電動自行車+公交車-四輪車充電+充電源代碼+充電平台源碼+Java源碼+無加密項目 二、介紹 雲快充協議+雲快充1.5協議+雲快充協議開源代碼+雲快充底層協議+雲快充樁直連+樁直連協議+充電樁系統樁直連協議 三、軟件架構 1、提

開源代碼 , 後端開發 , JAVA , 開發者 , 數據獲取

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u_16163442 頭像

datian1234 - 必學收藏！大模型工程師必看：上下文工程2.0，從Prompt到AI Agent的完整指南！

前言 Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering 今天我們要探討一篇非常有前瞻性和系統性的論文：《上下文工程2.0：上下文工程的“上下文”》（Context Engineering 2.0: The Context of Context En

AI大模型 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , prompt , harmonyos , 大模型學習

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xutongbao 頭像

徐同保的博客 - 如何在國內使用Claude Code命令行工具和Claude Code for VS Code

裝包 npm install -g @anthropic-ai/claude-code 配置環境變量 export ANTHROPIC_BASE_URL=https://chat.xutongbao.top/api/light/chat/claudeCode export ANTHROPIC_AUTH

配置環境變量 , API , 後端開發 , harmonyos , 前端

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u_16213675 頭像

mob64ca140e4022 - Adam 優化算法詳解_51CTO博客

一.算法背景 Adam(Adaptive Moment Estimation)是一種廣泛應用於深度學習模型訓練的自適應優化算法，由Diederik P. Kingma和Jimmy Lei Ba於2014年提出，旨在解決傳統優化算法在深度學習中的侷限性。它融合了Momentum動量優化器和RMSProp動態自適應學習率優化器兩種主流優化技術的優勢。 二.數學公式

自適應 , 初始化 , 後端開發 , 迭代 , Python

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u_16213653 頭像

mob64ca14092155 - vue框架集成cesium“黑科技”

上一篇我們成功讓3D地球在Vue裏“站穩了腳跟”，但光禿禿的地球顯然滿足不了開發需求——實際項目中，我們常需要在地球表面標記位置、繪製運動軌跡，甚至加載建築物、車輛等3D模型。這一篇，咱們就給地球“加點料”，讓它從“靜態背景”變成“交互載體”，所有代碼都能直接套用上一篇的項目框架，新手也能輕鬆跟進！ 一、核心邏輯：Cesium的“實體Entity”

vue.js , 加載 , 3d , 後端開發 , 前端 , Python

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u_15745565 頭像

畢設大神 - 基於springboot的光跡攝影跟拍預約系統-計算機畢業設計源碼+LW文檔

設計總説明 為了優化用户在尋找跟拍預約服務及相關內容時的體驗，我們精心打造了一款基於Spring Boot框架的光跡攝影跟拍預約系統。該系統旨在讓用户輕鬆瀏覽攝影產品、攝影套餐、公告信息、攝影論壇等信息。在開發過程中，我們選擇了JAVA作為編程語言，並結合了強大的Spring Boot框架，以確保系統的穩定性和高效性。同時，我們遵循B/S（瀏覽器/服務器）設計模式，使得

計算機技術 , MySQL , 後端開發 , JAVA

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u_16099297 頭像

mob6454cc7416d1 - 18種常用AE表達式解析-

-本篇導航-- 如何使用表達式（打開刪除，查看圖形，錯誤） 表達式的數組、賦值 輸入表達式、優先級 一些常用的表達式（value，time，index，wiggle，random，loopOut，Math，if…else） 表達式控制 一些現成的表達式（可以直接粘貼使用） 如何使用表達式 AE中的

關鍵幀 , Math , 後端開發 , 滑塊 , Python

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u_14405 頭像

fjfdh - springboot IOC AOP 面試

spring 對AOP的理解 AOP 面向切面編程，spring主要是通過 JDK 和 cglib 代理對象實現。spring aop 主要運用在事務、日誌、異常處理。通過在代碼前後做增強，實現業務邏輯的隔離，提高代碼的模塊化 對IOC的理解 ioc 又叫做控制反轉，

實例化 , spring , 面試 , 架構 , 後端開發 , JAVA

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u_16099323 頭像

架構魔法師 - es6封裝接口

什麼是Promise呢？ 首先我們先看一個例子 script // 1.封裝異步函數 5.給這個封裝函數傳入三個形參 function getFood(count,successCallback,errCallback){ // 3.聲明一個定時器 來模擬異步操作

開發語言 , 回調函數 , es6封裝接口 , 架構 , 後端開發 , 前端 , Javascript

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u_16213698 頭像

mob64ca1413c518 - 文本分類之TextCNN與DPCNN

1.數據集 1. 來源與簡介 名稱：THUCNews 發佈機構：清華大學自然語言處理與社會人文計算實驗室（THUNLP） 規模：約 740 萬篇中文新聞文本（完整版），本次使用子集共計 65 000 條樣本 任務類型：多分類文本分類，針對長文本新聞內容進行主題判別 2. 本次使用的子集

卷積 , 算法 , 分類 , 自然語言處理 , 後端開發 , Git , Python

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u_16213702 頭像

mob64ca1414c613 - Elasticsearch：Elasticsearch 開發入門 - Golang

Elasticsearch Go客户端的未來展望：官方庫路線圖與gh_mirrors/el/elastic的遺產 項目背景與現狀 在Elasticsearch生態系統中，Go語言客户端一直扮演着重要角色。本文將探討gh_mirrors/el/elastic項目的歷史貢獻以及官方Elasticsearch Go客户端的發展路線圖，幫助開發者更好地

elastic , 客户端 , 後端開發 , harmonyos

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u_15724537 頭像

u_15724537 - 【前後綴分解 對頂堆】P12570 [UOI 2023] An Array and Medians of Subarrays|普及+

本文涉及知識點 C++前後綴分解C++堆(優先隊列) 對頂堆 P12570 [UOI 2023] An Array and Medians of Subarrays 題目描述 對於一個長度為 的數組，我們將其元素按非遞減順序排序後，第 位的數字稱為該數組的中位數。例如，數組 、 和 的中位數分別是 、 和 。 給定一個

前後綴分解 , 洛谷 , 算法 , c++ , 後端開發 , 對頂堆 , harmonyos

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ysgdaydayup 頭像

追逐時光者 - C# 中 ?、??、??=、?: 、?. 、?[] 各種問號的用法和説明

前言 在 C# 中，問號（?）遠不止是一個簡單的標點符號。隨着語言版本的迭代更新，C# 圍繞問號（?）發展出了一套強大而優雅的空值處理和條件表達機制。熟練掌握這些操作運算符不僅能大幅提升代碼的簡潔性和可讀性，還能有效避免惱人的空引用異常，構建更加健壯的應用程序。 可空類型修飾符（?） 在 C# 中，值類型（如int、long、bool、DateTime等）默認不

運算符 , yyds乾貨盤點 , 拋出異常 , 操作數 , 後端開發 , .net

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u_16099278 頭像

代碼工匠傳奇 - [轉載]讓Java説話－用Java實現語音引擎

Java調用火山引擎API實現看圖説話 在做AI音樂項目的時候，想到可以接一個圖片轉文字的API來為音樂生成的Prompt增加意境。 找到火山引擎有相應的圖像識別Api可以調用： 限制條件 名稱

API , 開發語言 , 後端開發 , JAVA , 請求參數 , Python

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u_16099361 頭像

16099361 - flume使用kafka作為sink-

Kafka作為數據管道中的Sink（輸出端），常用於將處理後的數據寫入Kafka主題，供下游系統消費。以下是實現要點和示例： 核心概念 生產者角色 Kafka Sink本質上是生產者（Producer），負責將數據推送到指定主題（Topic） 數據可靠性 通過配置a

sed , 數據 , linq , 後端開發 , c , kafka , Python

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jiangyi 頭像

我愛哇哈哈 - Elasticsearch避坑指南：從項目中總結的14條實用經驗

項目中引入Elasticsearch後，剛開始感覺性能飛昇，但隨着數據量增大和業務複雜度提升，各種問題接踵而至——查詢變慢、集羣不穩定、內存溢出、數據不一致... 今天就來聊聊我們在實際項目中總結的14條Elasticsearch避坑經驗，讓你少走3年彎路！ 一、為什麼要寫這篇避坑指南？ 在過去的幾年裏，我們團隊在多個項目中使用Elasticsearch，從最初的小白到現在的

字段 , yyds乾貨盤點 , elastic , 架構 , 後端開發 , 分詞器

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u_17578016 頭像

wx690f58fc7961b - 人工智能之數據分析 numpy：第八章 數組廣播

一、廣播的定義 廣播是指 NumPy 在計算時，將較小的數組 “廣播” 到較大數組的形狀，以便兩者可以進行 element-wise（元素級）操作的機制。 換句話説，當兩個數組形狀不同時，NumPy 會嘗試將它們調整為相同的形狀，然後再執行運算。 二、廣播的規則 NumPy 的廣播機制遵循一套嚴格的規則，以確定兩個數組是否可以進行廣播，以及如何進行廣播。

數組 , numpy , 後端開發 , Python

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u_15856507 頭像

電子開發圈 - 0121-基於單片機-環境監測-系統設計(12864+TLC549+DHT11)(電路+仿真)

功能描述 1、採用51單片機作為主控芯片； 2、採用12864液晶顯示：温度、濕度、光照、設置菜單； 3、採用DHT11檢測温度、濕度； 4、採用光敏電阻+TLC549檢測光照； 5、通過按鍵進入設置菜單，設置各項上下限，超限報警（液晶顯示+蜂鳴器)； 6、支

Proteus , 上拉 , 單片機 , 51單片機 , 後端開發 , 嵌入式硬件 , harmonyos

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