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u_16099334 頭像

AI領域佈道師 - cronexpression類有哪些方法

Atomic包的作用： 方便程序員在多線程環境下，無鎖的進行原子操作 Atomic包核心： Atomic包裏的類基本都是使用Unsafe實現的包裝類，核心操作是CAS原子操作 關於CAS compare and swap，比較和替換技術，將預期值與當前變量的值比較(compare)，如果相等則使用新值替換(swap)當前變量，否則不作操作； 現

System , 數組 , 架構 , 後端開發 , JAVA

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u_16213584 頭像

mob64ca13f87273 - SymbolicRegressor參數如何設置

在上一講中，我們實現了右鍵菜單（ContextMenu）的添加與實現，在最後我預留給下一講的問題是TOCControl控件圖層拖拽的實現。後來發現此功能的實現異常簡單，只要在TOCControl的屬性頁中，勾選“Enable Layer Drag and Drop”即可。 這一講，我們要實現的是圖層符號選擇器，與ArcMap中的Symbol Selector的類似。本講較

選擇器 , System , 雲計算 , Click , 雲原生

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u_17141077 頭像

g天命風流 - 併發編程之的HashSet和HashMap的詳細解析

HashSet不安全 HashSet也是線程不安全的，底層沒有進行任何線程同步處理。 在hashset的源碼中，底層是用hashmap實現的： 每次add的時候，把值放在了map對象中的key，而map對象的value則全部統一放一個常量： 在下面的demo中，hashset在多線程情況下和arrayList一樣會拋出java.util.ConcurrentMo

System , i++ , JAVA , 前端開發 , Javascript

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u_16213386 頭像

mob64ca12e58adb - ollama如何開啓GPU

ollama如何開啓GPU 隨着深度學習和大規模機器學習應用的廣泛普及，GPU加速已成為提升計算性能的關鍵。近期，許多開發者在配置ollama時遭遇瞭如何開啓GPU的問題。本文將記錄解決“ollama如何開啓GPU”的過程，以便為其他開發者提供參考。 問題背景 在使用ollama進行模型訓練或推理時，我們希望利用GPU獲得更高的計算性能。然而，一些用户報告稱未能成功啓用GPU

System , 驅動程序 , aigc , CUDA

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u_15943685 頭像

步_步_為營 - 深度解析.NET中HttpClient的連接管理機制：優化網絡請求性能

深度解析.NET中HttpClient的連接管理機制：優化網絡請求性能 在.NET開發中，HttpClient 是進行HTTP通信的核心工具。其連接管理機制對於網絡請求的性能、資源利用以及應用程序的穩定性至關重要。深入理解 HttpClient 的連接管理機制，有助於開發者編寫高效、可靠的網絡應用程序，避免諸如連接泄漏、資源耗盡等問題。 技術背景 在網絡應用開發中，頻繁地創建

System , 連接池 , 複用 , 前端開發 , Javascript

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 完整教程：C# WinForms 多窗口交互通信的示例-主窗口子窗口交互通信

一、多窗口通信方式 C# WinForms 多窗口通信的方式有： 構造函數傳遞 屬性傳遞 接口 事件通信 委託回調 靜態消息中心 二、示例代碼 C# WinForms中多窗口之間各種通信方式的示例。示例包含一個主窗口和多個子窗口，測試開發中常用的幾種通信方式。 項目結構如下：

子窗口 , System , text , 後端開發 , Python

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u_16175438 頭像

mob649e815574e6 - copilot用户切換

在使用Copilot的過程中，我遇到了一個棘手的“用户切換”問題。這個問題讓我的工作效率受到了嚴重影響，導致我在項目開發中反覆遭遇類似的困擾。因此，我決定記錄下這個問題的詳細過程，以便未來能夠更好地解決。以下是我對這一問題的分析與解決過程。 問題背景 在我的日常開發中，經常需要多次切換不同的用户身份以進行權限測試。比如，我在一次大型應用的開發中，需要切換至管理員、普通用户及訪客用

User , System , aigc , 解決方案

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u_17513518 頭像

愛看C語言的BK - Java21天學習計劃 - 第二天：基本數據類型、變量與常量、運算符、類型轉換

基本數據類型：Java世界的基礎積木 當我們用Java編寫程序時，首先要學會如何表示現實世界中的數據。就像我們用不同容器裝水、裝米、裝汽油一樣，Java為不同類型的數據設計了不同的"容器"——這就是數據類型。今天我們從最基礎的8種基本數據類型開始學起，它們是Java編程的"原子積木"。 整數類型：沒有小數點的數字 整數類型用於存儲不帶小數點的數字，Java提供了

System , 賦值 , AI寫作 , aigc , JAVA

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u_15943685 頭像

步_步_為營 - 深入理解IAsyncEnumerable<T>：異步迭代的底層實現與應用優化

深入理解IAsyncEnumerableT：異步迭代的底層實現與應用優化 在.NET異步編程領域，IAsyncEnumerableT 提供了一種異步迭代數據的方式，尤其適用於處理大量數據或涉及I/O操作的場景，避免阻塞線程，提升應用程序的響應性和性能。深入理解其底層實現，有助於開發者編寫高效且正確的異步代碼。 技術背景 在傳統的同步編程中，IEnumerableT 用於順序訪

System , 數據 , 迭代 , 前端開發 , Javascript

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u_14402 頭像

Aceryt - ZipArchiveOutputStream 可以創建內部文件夾壓縮文件

java.io的描述： 通過數據流、序列化和文件系統提供系統輸入和輸出。 流： 流是一個很形象的概念.流是一組有順序，有起點和終點的字節集合，是對數據傳輸的總稱或抽象。即數據在兩設備間的傳輸成為流。 流的本質是數據傳輸，根據數據傳輸特性將流抽象為各種類，方便更直觀的進行數據操作。 分類： 根據處理數據類型的不同分為：字符流（reader，wr

System , 大數據 , 字節流 , hive , JAVA

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u_16099318 頭像

墨染心語 - Java基礎篇：反射機制詳解

一、什麼是反射？ 反射（Reflection）是Java語言的一種高級特性，它允許程序在運行時獲取類的信息、創建對象、調用方法和操作屬性，而不需要在編譯期知道具體的類信息。這種動態性使得Java具備了類似動態編程語言的靈活性。 反射的核心價值 打破編譯期的類型束縛，實現動態操作類和對象 提高代碼的通用性和可擴展性

System , 開發語言 , 構造器 , JAVA , 前端開發 , Javascript

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u_15943685 頭像

步_步_為營 - 深度探索.NET 中 IAsyncEnumerable<T>：異步迭代的底層奧秘與高效實踐

深度探索.NET 中 IAsyncEnumerableT：異步迭代的底層奧秘與高效實踐 在.NET 開發中，處理大量數據或執行異步操作時，異步迭代成為提升性能和響應性的關鍵技術。IAsyncEnumerableT 接口為此提供了強大支持，它允許以異步方式逐個生成序列中的元素，避免一次性加載大量數據到內存。深入理解 IAsyncEnumerableT 的底層實現與應用，能幫助開發者構建

System , 異步操作 , 迭代 , 前端開發 , Javascript

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u_16213441 頭像

mob64ca12f2c96c - copilot chat用不了

當你嘗試使用 Copilot Chat，卻發現它無法正常工作的情況，通常會讓人十分沮喪。隨着技術的發展，類似的問題也越來越常見。為了幫助大家更好地應對這類情況，本文將分幾個部分詳細解析解決“Copilot Chat 用不了”的過程。 背景定位 隨着人工智能技術的興起，特別是在編程和開發領域，各種智能助手如 Copilot Chat 逐漸成為開發者工作的好幫手。然而， 技術的演進並

System , 市場份額 , aigc , 開發者

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u_16175525 頭像

mob649e816ab022 - ollama怎麼雙GPU

ollama怎麼雙GPU 在深度學習和高性能計算的領域，利用多個GPU的並行處理能力可以顯著提升計算性能。在實際應用中，使用如Ollama這類大型模型時，雙GPU的配置顯得尤為重要。然而，在配置過程中，許多用户會遇到無法成功啓用雙GPU的情況。本篇文章將詳細記錄和分析這一問題的解決過程，幫助其他開發者避免類似的障礙。 問題背景 在利用Ollama進行模型訓練時，用户通常期望能

System , 加載 , aigc , 深度學習

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u_16213370 頭像

mob64ca12e1c36d - aigc工具對比

在當今信息技術飛速發展的時代，AI生成內容（AIGC，Artificial Intelligence Generated Content）工具逐漸成為了各種行業的熱門選擇。隨着越來越多的AIGC工具涌現，如何對比這些工具成為了技術人員和使用者必須面對的問題。本文將圍繞“aigc工具對比”這一主題，深入解析如何進行有效的工具對比，以幫助相關人員做出更明智的選擇。 背景定位 隨着AI

輸入規模 , System , Time , aigc

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u_16099324 頭像

智能創新夢想家 - Java讀取excel表格（原理+實現）

一、引言 在企業應用中，Excel 是一種常見的數據存儲和交換格式。Java 通過 Apache POI 庫可以高效地讀取、修改和寫入 Excel 文件。本文介紹如何使用 Java 處理 Excel 文件，包括讀取、寫入和修改數據。 二、環境準備 2.1 安裝 Java 開發環境 下載並安裝 Java SDK：Oracle JDK 下載

System , JAVA , Css , 前端開發 , apache , HTML

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u_14691 頭像

lemon - TraceContext可以跨rpc傳遞嗎

一：WCF事務設置 事務提供一種機制將一個活動涉及的所有操作納入到一個不可分割的執行單元； WCF通過System.ServiceModel.TransactionFlowAttribute特性定義在契約的相應操作方法上； TransctionFlowOption三個選項：NotAllowed、Allowed、Mandatory不同的事務流轉策略； 1：N

服務端 , System , 雲計算 , 客户端 , 雲原生

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u_16213429 頭像

mob64ca12efd81c - AIGC音頻模型

AIGC音頻模型是一種基於人工智能生成內容的音頻處理技術，廣泛應用於音頻生成、轉換、處理等場景。隨着語音識別和合成技術的發展，AIGC音頻模型的適用場景越來越多，比如語音助手、在線教育、遊戲音效生成等。 根據《人工智能音頻技術研究報告》，AIGC音頻模型通過深度學習技術對音頻內容進行分析和生成，展示出強大的創新能力。 適用場景分析 在實際應用中，AIGC音頻模型

System , 響應時間 , aigc , 人工智能

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u_16175513 頭像

mob649e8167c4a3 - langchain常用的embedding模型

在現代自然語言處理（NLP）任務中，系統通常需要將文本數據轉換為向量表示，以便於後續的處理和分析。LangChain 是一個非常流行的開源框架，旨在簡化與語言模型的交互。在此框架中，embedding 模型扮演了至關重要的角色，因為它們允許將文本數據轉化為更容易處理的格式。 問題背景 在一個真實的用户場景中，我們的團隊正在開發一個問答系統，旨在為用户提供快速的技術支持。為了實現這

System , 工具鏈 , 響應時間 , aigc

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u_16175472 頭像

mob649e815da088 - faiss llama_index

在高效處理向量搜索和信息檢索任務的過程中，FAISS（Facebook AI Similarity Search）與LlamaIndex（也稱為GPT Index）的結合為我們提供了一種強大的解決方案。FAISS 是一個用於快速相似性搜索和聚類的庫，而 LlamaIndex 旨在將大語言模型與外部數據源有效結合，從而實現更智能的問答系統和信息檢索。這篇文章將深入探討這兩者結合時的背景、核

System , 數據 , 搜索 , aigc

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u_17141077 頭像

g天命風流 - 併發編程之CountDownLatch和CyclicBarrier的詳細解析(帶小案例)

CountDownLatch 倒計時鎖存器 用來解決線程執行次序的問題 CountDownLatch主要有兩個方法，當一個或多個線程調用await方法時，這些線程會阻塞。 其它線程調用countDown方法會將計數器減1(調用countDown方法的線程不會阻塞)， 當計數器的值變為o時，因await方法阻塞的線程會被喚醒，繼續執行。 下面例子中，主線程‘

System , 子線程 , JAVA , 前端開發 , Javascript

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u_17171325 頭像

鴿鴿程序猿 - 【JavaEE】SpringIoC與SpringDI

一、IoC與DI 名詞解釋： spring是一個裝了眾多工具對象的IoC容器。 IoC思想：對象交給Spring管理,就是IoC思想。 IoC：Inversion of Control，控制反轉。 控制權反轉，需要某個對象時, 傳統開發模式中需要⾃⼰通過 new 創建對象, 現在不需要再進⾏創建, 把創建對象的任務交給

spring , List , System , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA

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u_16565911 頭像

南大通用GBase - 南大通用GBase 8s JDBC 參數 IFX_AUTOFREE簡介

本文將詳細介紹 IFX_AUTOFREE 參數的作用、使用方法以及通過實際示例驗證其優化效果，最後通過幾個小例子，印證一下效果。 IFX_AUTOFREE 參數介紹 IFX_AUTOFREE 參數用於優化 JDBC 中的 ResultSet 和 Statement 的關閉操作。具體來説， IFX_AUTOFREE 通過減少網絡請求次數來提高性能，適用於以下場景：

sed , oracle , GBase 8s , System , 數據庫 , bc

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u_16175519 頭像

mob649e81693c66 - java deeplearning4j做AIGC

在當前技術背景下，Java Deeplearning4j作為一個強大的深度學習框架，越來越多地被應用於生成式人工智能（AIGC）領域。本文將重點分析如何利用Java Deeplearning4j在AIGC項目中解決常見問題，並對各個環節進行詳細的技術記錄和實施指南。 版本對比 在使用Java Deeplearning4j進行AIGC時，不同版本之間存在着明顯的特性差異。以下是對最

性能優化 , System , aigc , JAVA

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