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mb61c46a7ab1eee - Andrej Karpathy 發佈新任務 nanochat：一個從零開始構建的極簡全棧式 ChatGPT 克隆

剛剛，Andrej Karpathy 推出了他的最新開源項目 nanochat。與之前聚焦於預訓練階段的 nanoGPT 不同，nanochat 給出了一個從頭開始、代碼極簡的全棧式類 ChatGPT 模型的訓練與推理流水線。 整個項目被整合在一個依賴極少的單一代碼庫中，旨在幫助開發者和研究者深入理解大語言模型（LLM）的完整生命週期。 根據 Karpathy 的介

數據 , 語言模型 , 權重 , 後端開發 , Python

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u_17465856 頭像

俗人Layman - 【一看就會一寫就廢 指間算法】零錢兑換 —— 動態規劃

指尖劃過的軌跡，藏着最細膩的答案~ 題目： 給你一個整數數組 coins ，表示不同面額的硬幣；以及一個整數 amount ，表示總金額。 計算並返回可以湊成總金額所需的 最少的硬幣個數 。如果沒有任何一種硬幣組合能組成總金額，返回 -1 。 你可以認為每種硬幣的數量是無限的。 示例 1： 輸入：coins = [1, 2, 5], amou

數組 , 動態規劃 , c++ , 後端開發 , c

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ysgdaydayup 頭像

追逐時光者 - 一個 .NET 開源免費、功能強大的 UI 自動化庫

前言 今天大姚給大家分享一個 .NET 開源免費（MIT license）、功能強大的 UI 自動化庫：FlaUI。 項目介紹 FlaUI 是一個 .NET 開源免費（MIT license）、功能強大 的 UI 自動化庫，專為 Windows 桌面應用程序（如 Win32、WinForms、WPF、Store Apps 等應用）的自動化測試而設計。該項目基於

Core , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , .net , ci , ui

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u_17483758 頭像

mb688aca45159a6 - 分享一些Java面向對象的實際案例

Java面向對象的實際案例能很好體現封裝、繼承、多態的結合使用，以下是幾個貼近生活的場景案例： 案例1：校園人員管理系統（封裝+繼承+多態） 場景：學校有學生、老師兩類人員，需統一管理基本信息，同時區分各自特性（學生有學號、老師有工號）。 // 1. 父類：封裝共性屬性和方法 class Person { private String name

System , 封裝 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , 多態 , JAVA

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u_16099278 頭像

代碼工匠傳奇 - 如何把一張圖片分割成幾張

// 詳細偽代碼（以註釋形式包含在文件頂部）: // 1. 定義方法 SplitImage: // - 輸入: inputPath (圖片完整路徑), cols (列數), rows (行數), outputDir (輸出目錄), format, quality // - 驗證 inputPath 是否存在, 創建 outputDir（如果不存在） //

List , System , 後端開發 , Image , Python

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u_16099261 頭像

風華絕代的java - spring中的流輸出

目錄 方式一：使用 ResponseEntity + StreamingResponseBody 方式二：使用 SseEmitter（Server-Sent Events） 方式三：使用 Flux 實現（推薦） 流式輸出 指的是服務器將數據以“流”的方式逐步寫入響應體，而不是一次性生成整個結果後再返回。

flux , 流式輸出 , 後端開發 , JAVA , harmonyos , 前端 , Javascript

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u_16213572 頭像

技術領航探索者 - tortoiseSVN 腳本

腳本增強的總結 1、腳本採用錄製還是抓包手寫沒有本質的區別。 2、腳本增強技術，一般事務和檢查點是屬於必加的。 3、從理論上來説，參數化和關聯是要根據實際情況靈活使用的。 4、要根據需要，靈活的選擇使用思考時間和集合點技術。 參數化 三種方式： 選中需要參數化的值，右鍵--replace with a parameter，然後點

虛擬用户 , 取值 , tortoiseSVN 腳本 , 架構 , 後端開發 , 迭代

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lizhuo6 頭像

oioihoii - C++智能指針避坑指南：90%人會犯的3個致命錯誤

你以為將new替換為make_shared就萬事大吉？真相是，智能指針的陷阱比手動管理更隱蔽、更危險。本文將深入剖析循環引用、性能陷阱、線程安全這三大「暗礁」，讓你從「自以為會」到「真正精通」。 一個經典的崩潰代碼 如下代碼展露了智能指針中的循環引用問題。 // 這就是那個導致崩潰的簡化版代碼 class UserProfile { std::share

循環引用 , 智能指針 , 引用計數 , c++ , 後端開發 , c

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u_12219 頭像

誤會一場 - 雲幫系列文章：核心組件介紹 -

Multiplier作為代碼審計效率倍增器，通過構建多維度代碼表示和持久化數據庫，解決傳統索引器在C/C++代碼分析中的語義深度不足問題。其核心架構圍繞三大支柱展開：索引器組件、跨語言API層和多樣化工具鏈，三者通過統一的實體ID系統實現無縫協同，使開發者能夠在不同抽象層級間自由導航。 索引器：突破傳統的多表徵存儲引擎 Multiplier索引器（mx-ind

索引器 , API , 工具鏈 , 後端開發 , Python

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u_16231477 頭像

蒙奇D索隆 - 【數據結構】考研408 | B樹探秘：從查找操作到樹高性能分析

(B樹的查找與樹高) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！！ 在上一篇內容中我們初步認識了 多路查找樹、多路平衡查找樹 以及 B樹； 在 多路平衡查找樹 這個大家族中，B樹 就是其最經典的代表，因此我們不僅要認識 B樹 ，我們還有了解該數據結構的一系列基本操作。 對於一個數據結構而言，在其基本操作：增、刪、改、查中，最核心的操作就是 查找；而對於 樹形結構 而言，其

yyds乾貨盤點 , 數據結構 , c++ , 後端開發 , 考研 , c , 408

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qian5201314 頭像

代碼保安 - Go中的反射機制：靈活操作類型與數據的利器

Go語言的反射機制提供了在運行時檢查類型信息和操作變量的能力，使得程序能夠動態地處理未知類型的值。下面我將詳細介紹Go反射的核心概念、常用方法，並提供實用示例。 反射的基本概念 核心類型：reflect.Type 和 reflect.Value package main import ( "fmt" "reflect" ) type User struct

字段 , User , Go語言 , 後端開發 , go

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u_16099311 頭像

Python數據分析 - 智源研究院發佈我國首個兒童人工智能發展原則《面向兒童的人工智能北京共識》

AI元人文構想：邁向人類與AI的意義共治——從“價值對齊”到“文明共築”的範式革命深度解析 筆者：岐金蘭 摘要：本文系統解析了岐金蘭“AI元人文構想”如何推動一場從“價值對齊”到“文明共築”的範式革命。傳統價值對齊範式因靜態、一元的價值預設陷入哲學謬誤，而“意義行為原生論”通過將價值錨定於具體行為實踐，實現了從“價值對齊”到“價值共生”的根本轉向。論文深入闡述了“星圖

遞歸 , 後端開發 , harmonyos , 原語 , 結構化

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u_16213654 頭像

mob64ca14095513 - maven compile 與 idea的rebuild

生命週期(life-cycle)是由階段(Phase)組成的，我們敲入的命令無法直接觸摸到某生命週期，因為這不是我們控制的，是由MAVEN自身控制的，我們只能摸到某個生命週期的某個階段(Phase)。 比如最常見的命令mvn clean,他其實要maven做的不是執行Clean生命週期（你摸不到Clean生命週期），而是執行Clean生命週

生命週期 , maven , 架構 , 後端開發 , JAVA , ide

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u_16265376 頭像

尼古拉斯舞王 - Docker實戰指南：MySQL、Redis與C++環境的深度容器化部署

前言 在現代軟件工程體系中，Docker作為一種輕量級的虛擬化技術，已經成為快速構建、交付和運行應用程序的標準工具。通過容器化技術，開發人員能夠將應用及其依賴環境打包成一個獨立的單元，從而實現“一次構建，到處運行”的目標。本文將深入解析MySQL 5.7數據庫、Redis 7.0緩存中間件以及基於CentOS 7的C++編譯環境的容器化部署全流程。文中將涵蓋鏡像獲取、容器實例化、

redis , bash , Centos , 後端開發 , JAVA

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xiaohaiwa 頭像

我不是蕭海哇 - c++之packaged_task和future實現異步效果

class CObject { public: CObject(string str) :m_str(unique_ptrstring(new string(str))) { cout "構造函數" endl; } ~CObject() { if (m_str) cout "析構函數: " *m_str " [" this "

拷貝構造函數 , 析構函數 , 構造函數 , 後端開發 , Python

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xiaogeit 頭像

xiaogeit - AI Agent Reflexion模式：AI自我反思與迭代優化框架｜多輪評估改進機制深度解析(設計篇)

肖哥彈架構 跟大家“彈彈” 大模型Agent 設計與實戰應用，需要代碼關注 歡迎 關注，點贊，留言。 關注公號Solomon肖哥彈架構獲取更多精彩內容 歷史熱點文章 解鎖大語言模型參數：零基礎掌握大型語言模型參數奧秘與實踐指南 6張圖掌握提示詞工程師工作範圍與工作技巧(提示詞原理篇) 一個項目代碼講清楚DO/PO/BO/AO/E

yyds乾貨盤點 , lua , 後端開發 , JAVA , ci , Json

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yanpeng 頭像

燕鵬01 - Python數據分析入門指南（十七）：實戰案例（二）——簡單的銷售數據分析

從數據到洞察：零售銷售數據分析實戰 作為計算機專業的博士生，我們在處理複雜數據時往往需要從基礎開始積累經驗。今天讓我們通過一個零售銷售數據的分析案例，來掌握商業數據分析的核心技能。雖然你的研究方向是城市熱島效應，但數據分析的底層邏輯是相通的——都是從原始數據中提取有價值的信息。 準備工作 首先，我們需要導入必要的Python庫： import pandas as pd i

數據 , 後端開發 , 數據分析 , Python

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u_16213586 頭像

mob64ca13f8eecb - 關於HarmonyOS和OpenHarmony SDK所提供的API和應用開發案例-開源基礎軟件社區

1.問題描述： 解決方案： 使用Share Kit時，宿主應用和目標應用定義數據類型須遵照UDMF（統一數據管理框架）定義的UTD（統一類型描述符）規範。 UTD中定義的標準化數據類型在設計原則上按物理和邏輯分為兩類: 按物理分類的根節點為general.entity，用於描述類型的物理屬性，比如文件、目錄等，具體可見圖1。 按邏

字段 , 數據類型 , 後端開發 , JAVA , 解決方案

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編程小達 - 第一天 Java基礎入門【悟空教程】

目錄 前言 一、先搞懂：計算機不是 “高級計算器” 1.1 計算器和計算機，差別不止一點點 1.2 對編程小白來説，計算機到底是啥？ 二、簡單捋捋：計算機是怎麼變成 “編程工具” 的？ 三、編程會用到哪些計算機？不用都買，知道就行 四、關鍵中的關鍵：計算機怎麼

馮・諾依曼 , 計算機組成 , 計算機基礎 , 後端開發 , JAVA , 編程入門 , Python

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網絡安全守護神 - Spring詳解（五）------AOP

1.概述 面向切面編程(Aspect Orient Programming，AOP)：是一種編程範式，旨在將 橫切關注點(Cross-Cutting Concerns，如日誌、事務、安全等) 從業務邏輯中分離出來，通過模塊化的方式增強代碼的可維護性和複用性。核心思想是通過“切面”定義通用功能，並在運行時動態織入到目標代碼中 橫切關

Spring Boot , spring , aop , 後端開發 , JAVA , 代理模式 , Python

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lemon - 創建一個屬於自己的linux系統Docker鏡像之旅-簡單模式 - yl

在Linux系統中使用Dockerfile創建Docker 1. Docker 簡介 Docker 是一種輕量級的容器化技術，它可以將應用程序及其運行環境打包成一個獨立的“容器”（Container）。這個容器包含運行所需的一切依賴，如操作系統環境、庫、配置文件等，從而實現“一次構建，處處運行”。 相比傳統的虛擬機，Docker 啓動速度更快、佔用資源更少，因為

後端開發 , Docker , Python

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u_16213686 頭像

mob64ca1410eb61 - visual studio professional 2022 preview是什麼

區塊選擇(box selection)大家應該都很熟悉了，就是按住Alt鍵，然後拖動鼠標，跨越多行，釋放鼠標後會將區塊內的內容都選上。 下面列出些區塊選擇(box selection)相關的技巧，不過大部分只在vs2010中支持。 1. 從一個區塊中copy內容到另一個區塊中 Versions: 2008,2010

賦值 , 變量類型 , 架構 , 後端開發 , ci

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aiweker 頭像

aiweker - Qwen開源模型系列：從全能多模態到專業垂直領域的完整AI解決方案

Qwen開源模型系列：從全能多模態到專業垂直領域的完整AI解決方案 在人工智能快速發展的浪潮中，開源模型已成為推動技術進步和應用創新的核心力量。作為全球領先的開源模型家族，阿里通義千問（Qwen）系列自問世以來，憑藉其卓越的性能、豐富的生態和持續的快速迭代，贏得了“源神”的美譽。Qwen家族不僅涵蓋了通用大語言模型，更拓展至視覺理解、代碼生成、數學推理、安全對齊、多模態交互以及文本嵌

多語言 , 後端開發 , 應用場景 , 模態 , qwen , Python

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十月南城 - 持久化與內存管理策略——RDB/AOF、淘汰策略與容量規劃的決策要點

Redis 的性能與可靠性平衡藝術，在於對持久化機制與內存管理的精準把控 在掌握 Redis 數據結構與業務場景映射後，我們面臨一個核心問題：如何保證內存數據的可靠性和管理有限內存資源。Redis 作為內存數據庫，其持久化策略和內存管理機制直接影響數據安全性和服務穩定性。本文將深入探討 RDB 與 AOF 持久化機制、內存淘汰策略以及容量規劃的關鍵決策點，幫助構建高可用

redis , 數據 , 持久化 , 架構 , 後端開發

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