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06:35 PM · Nov 07 ,2025
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數據探索家 - Linux：理解用户態與內核態

前言：歡迎各位光臨本博客，這裏小編帶你直接手撕，文章並不複雜，願諸君耐其心性，忘卻雜塵，道有所長！！！！ IF’Maxue：個人主頁 個人專欄: 《C語言》《C++深度學習》 《Linux》 《數據結構》 《數學建模》 永久的享

內核態 , 大數據 , hadoop , 代碼示例 , 用户態

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oioihoii - C++中的多態：動態多態與靜態多態詳解

多態是面向對象編程的三大特性之一，C++提供了兩種主要的多態形式：動態多態和靜態多態。本文將詳細解釋它們的區別，並通過代碼示例進行説明。 什麼是多態？ 多態（Polymorphism）指同一個接口可以表現出不同的行為。在C++中，這允許我們使用統一的接口來處理不同類型的對象。 動態多態（運行時多態） 動態多態在程序運行時確定調用哪個函數，主要通過虛函數和繼承機制實現。

虛函數 , 後端開發 , 多態 , harmonyos , 代碼示例

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u_17517037 頭像

前端碼農2025 - JavaScript 中switch 使用及操作代碼

你好！今天想和你聊聊JavaScript中的switch語句，這個在條件判斷中非常實用的工具。它比多個if-else語句更清晰簡潔，特別適合處理多個精確匹配的情況。 基本語法 switch (expression) { case value1: // 代碼塊1 break; case value2: // 代碼塊2 b

Math , 代碼塊 , 前端開發 , 代碼示例 , React.js

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u_16871111 頭像

mb667bdaea6816a - Python 在 PDF 中添加頁面

在日常辦公和數據處理中，PDF文件因其格式穩定性被廣泛使用，而“添加頁面”許多Python開發者在處理文檔自動化、報告生成或數據可視化時的常見需求之一。無論是補充空白頁、插入現有PDF內容，還是添加帶自定義文本/圖片的頁面，掌握“在PDF中添加頁面”的方法都能大幅提升工作效率。 Spire.PDF for Python 作為一款功能全面的 PDF 處理庫，提供了簡潔直觀的

加載 , 後端開發 , 代碼示例 , Python

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u_16213599 頭像

mob64ca13fc220d - 用Python製作高逼格數學動畫manim

大家好！Manim 社區剛剛發佈了 v0.19.1 版本（發佈於 12 月 1 日）。雖然這是一個小版本號更新，但裏面可是藏着幾個非常實用的新功能！ 無論你是剛入坑的新手，或者已經被某些痛點折磨過的老手，這篇更新速覽都值得一看。 1. 🌟 亮點一：終於可以“固定”隨機顏色了！ 以前我們在使用 random_color() 時，最大的痛點就是：每次運行腳本，生成

Line , ci , 前端開發 , 代碼示例 , Javascript

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mob64ca13fdd43c - openGauss數據庫源碼解析系列文章

文章目錄 1.概述 2.構建測試表 3.插入數據 4.測試常規分類場景 4.1業務價值 4.2業務場景 4.3測試實例 4.3.1代碼示例 4.3.2運行結果 5.測試教育數據的多維度交叉分類

數據挖掘 , 數據 , 分類 , 後端開發 , 人工智能 , 代碼示例 , Python

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前端碼農2025 - javaScript事件onkeydown使用及代碼

onkeydown是JavaScript中用於監聽鍵盤按鍵按下事件的常用方法。當用户按下鍵盤上的任意鍵時，會觸發onkeydown事件，無論該鍵是否有字符與之關聯。 基本概念 觸發時機：用户按下鍵盤按鍵時立即觸發（無需等待按鍵釋放） 事件順序：onkeydown → onkeypress → onkeyup 支持範圍：能識別所有按鍵，包括功能

回車鍵 , 搜索 , 前端開發 , 代碼示例 , React.js

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u_16175470 頭像

mob649e815d334b - golang langchain 連接ollam

在開發與應用程序交互的過程中，如何將 Golang 的 Langchain 庫連接到 Ollama 平台上，成為了許多開發者關心的話題，尤其是在構建基於機器學習和大型語言模型的應用時。本文將詳細解析這一過程，包括適用場景、性能指標、功能特性、實戰對比、內核機制和工具鏈支持，為您提供全面的理解。 背景定位 在當今快速發展的技術環境中，Golang 和大型語言模型（如來自 Ollam

aigc , 開發者 , 代碼示例 , Python

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u_17213027 頭像

wx676be6175e246 - Android中的乘法運算：基礎與實現

在Android開發中，乘法運算是一個基礎但至關重要的數學操作，廣泛應用於UI設計、數據處理和算法實現等多個場景。本文將從基礎概念、應用場景和代碼示例三個方面介紹Android中的乘法運算。 基礎概念 乘法運算在數學中表示將兩個數相加多次的快捷方式。在Android中，乘法運算遵循Java語言規則，支持整數、浮點數等多種數據類型。基本語法為r

移動開發 , Android , 數據處理 , 代碼示例

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u_15903730 頭像

WangLanguager - 多智能體強化學習（MARL）介紹和代碼示例

多智能體強化學習（MARL）介紹 多智能體強化學習（Multi-Agent Reinforcement Learning, MARL）是強化學習的一個分支，涉及多個智能體在同一環境中學習和決策。MARL 主要關注以下幾個方面： 環境交互： 多個智能體同時與環境交互，它們的行為不僅影響自身的獎勵，也會影響其他智

強化學習 , yyds乾貨盤點 , tensorflow , 前端開發 , 代碼示例 , Javascript

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u_16993624 頭像

長腿大壯 - JS 中 export/import 關鍵詞的使用指南

JS 中 export/import 關鍵詞的使用指南 在 JavaScript 模塊化開發中，export和import是一對不可或缺的關鍵詞。它們解決了代碼拆分、複用和作用域隔離的問題，讓開發者能夠將複雜項目拆分成多個獨立文件，每個文件專注於特定功能，再通過這對關鍵詞實現文件間的代碼共享。無論是瀏覽器端開發還是 Node.js 環境，export/import都已成為模塊化開發的

oracle , 重命名 , 數據庫 , 模塊化開發 , 代碼示例

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mob649e816704bc - aigc檢測免費

在如今快速發展的技術領域，提供“aigc檢測免費”服務不斷受到關注。接下來，我將詳細描述如何實現這一目標的過程，幫助相關技術人員更好地理解和部署。 環境預檢 在開始構建程序之前，我們需要確保我們的系統具備運行所需的各種環境條件。以下是系統要求的表格： 系統組成 最小要求 推薦要求

服務器 , aigc , 安裝過程 , 代碼示例

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mob64ca12f55920 - bito github copilot

關於 Bito GitHub Copilot 的使用與整合，本文將全面探討其版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南和生態擴展等內容，幫助用户更好地理解並高效實施 Bito GitHub Copilot。 版本對比 Bito GitHub Copilot 經過多次迭代，其每個版本在功能和性能上都有所提升。以下是版本的演進歷史和特性對比： 時間軸（版本演進史） t

User , aigc , 代碼補全 , 代碼示例

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mob64ca12d84572 - idea中 copilot 插件 使用fix

在使用 IntelliJ IDEA 開發環境中，Copilot 插件的集成使用有時會遇到一些 Fix 的問題。本文將詳細記錄解決這些問題的過程，包括環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化和生態擴展。希望通過這篇輕鬆的覆盤記錄，幫助大家更好地使用 Copilot 插件。 環境準備 在開始之前，我們首先需要確保開發環境的準備。以下是所需依賴的安裝指南及版本兼容性矩陣。

性能優化 , API , aigc , 代碼示例

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mob64ca12d8c182 - deepseek code v2 多模態

深度學習在計算機視覺中的應用越來越廣泛，而“deepseek code v2 多模態”作為重要的框架，在處理多種數據形式時表現出了其強大的能力。本文將詳細記錄解決“deepseek code v2 多模態”問題的整個過程，涵蓋版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、排錯指南及生態擴展等六個部分。 版本對比 對比不同版本的“deepseek code v2 多模態”，我們可以看到

數據 , aigc , 模態 , 代碼示例

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mob649e81624618 - OllamaChatModel OllamaApi

OllamaChatModel OllamaApi 是一種為用户提供智能對話功能的API，通過自然語言處理技術，允許開發者在自己的應用中輕鬆集成聊天功能。以下是我整理的關於如何有效解決“OllamaChatModel OllamaApi”相關問題的過程。 環境預檢 在部署 OllamaChatModel OllamaApi 之前，我必須確保環境滿足相關要求。首先，我繪製了硬件拓撲

aigc , ci , ios , 代碼示例

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mob64ca12e5502a - llama factory python調用

在這篇博文中，我歡迎大家一同探索如何調用 Llama Factory 這一機器學習庫，並在 Python 環境中進行集成。Llama Factory 提供了一系列強大的工具，以便於快速構建和訓練語言模型。在本文中，我將詳細涉及環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、排錯指南以及生態擴展等方面的內容。 環境準備 在開始之前，我們需要做好相應的環境準備，以確保所有相關的技術棧都是兼容

數據 , aigc , 代碼示例 , Python

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WangLanguager - 樸素貝葉斯（Naive Bayes）介紹和代碼示例

樸素貝葉斯（Naive Bayes）介紹 1.基本概念 樸素貝葉斯（Naive Bayes）是一種基於貝葉斯定理的簡單概率分類器，它假設特徵之間相互獨立（條件獨立性假設）。儘管這個假設在實際中往往不成立，但樸素貝葉斯分類器在許多實際應用中仍然表現出色，尤其是在文本分類、垃圾郵件過濾等領域。 2.貝葉斯定理 貝葉斯定理描述了在已知某些條件下，事件發生的概率。公式如下：

yyds乾貨盤點 , 貝葉斯分類器 , 樸素貝葉斯 , Css , 前端開發 , 代碼示例 , HTML

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mob64ca12f58d71 - ollama 導入微調的模型

在技術持續進步的今天，微調模型的導入成為了一項關鍵的任務。尤其是使用 Ollama 這一工具對模型進行微調或導入時，涉及到多個步驟和策略。本文將詳細記錄從備份策略到遷移方案的整個流程，並展示相關的圖表和代碼示例。 備份策略 為了確保在導入微調模型時的數據安全，備份策略是第一步。我們需要設定定期備份的流程以及選擇合適的存儲介質。 flowchart TD A[開始備份]

數據丟失 , bash , aigc , 代碼示例

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雲中小生 - jQuery面試題精選：從基礎到高級

低難度 如何在頁面加載完成後執行一段代碼？ 核心方法：$(document).ready() 詳細説明：該方法在DOM加載完成後立即執行，不需要等待圖片等資源加載完成 代碼示例： // 標準寫法 $(document).ready(function() { conso

Ajax , Css , jquery , 前端開發 , 代碼示例 , HTML , 前端 , Javascript

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mob64ca12e33720 - 如何查詢ollama模型位置命令

如何查詢ollama模型位置命令 在使用機器學習模型的過程中，尤其是在處理大型模型時，瞭解模型的存放位置是至關重要的。如果我們不能快速定位模型，會對團隊的開發進度產生影響。具體來講，以下是相關業務影響分析的時間線事件： 如果模型位置未明確，可能導致團隊在項目早期的開發中出現延誤。 開發人員在訓練和部署模型時會因找不到模型而浪費大量時間。 跨團隊協作時，模型路徑

配置文件 , aigc , 解決方案 , 代碼示例

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mob649e816a77bf - Ubuntu修改ollama模型地址生效命令

在使用Ubuntu系統的過程中，如果你需要修改Ollama模型的地址並使之生效，那麼你來對地方了。本文將詳細介紹如何在Ubuntu上執行這一操作，結構嚴謹，條理清晰，包含必要的圖表和代碼示例，幫助你順利完成修改和配置。接下來，我們將從環境配置開始，通過一系列模塊深入探討該主題。 環境配置 首先，我們需要配置好開發環境，以確保所有必要的組件都能正常工作。我們使用思維導圖來幫助整理環

aigc , 環境配置 , 代碼示例 , Ubuntu

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mob64ca12df277e - langchain 加載本地 embedding

在處理“langchain 加載本地 embedding”的過程中，我深入探討了如何有效地進行數據備份、恢復及災難管理，確保數據的安全與可用性。以下是我總結的最佳實踐和解決方案。 備份策略 首先，制定有效的備份策略是確保數據安全的基礎。我們可以使用甘特圖來規劃備份任務的時間安排和依賴關係。以下是一個示例的備份計劃： gantt title Backup Strateg

Backup , aigc , 代碼示例 , Python

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mob649e81637cea - 微調LLAMA腳本

微調LLAMA腳本是提升大型語言模型性能的重要手段。通過對預訓練模型進行定製化調整，可以使其在特定任務上表現得更加優異。以下是我在這個過程中整理的實用指南，涵蓋從環境準備到生態擴展的各個方面。 環境準備 在開始之前，我們需要確保構建環境的正確性和兼容性。不同的技術棧版本之間可能會存在一些不兼容的地方，因此需要注意下面的版本兼容性矩陣： 組件

技術棧 , aigc , 代碼示例 , Python

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