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u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於yolov8的深度學習垃圾分類檢測系統

1、研究背景 在城市化進程加速與人口持續增長的當下，垃圾產生量呈指數級攀升，傳統垃圾分類方式因依賴人工分揀，存在效率低下、成本高昂、分類準確率不穩定且勞動強度大等弊端，難以滿足日益增長的垃圾處理需求。同時，垃圾分類的精準度直接關乎資源回收利用率與環境質量，錯誤分類不僅會造成可回收資源的浪費，還會加重後續處理負擔，甚至對土壤、水源等生態環境造成長期污染。在此背景下，藉助先進技

數據集 , v8 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , Python

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u_17609401 頭像

mb694eadf88a4f7 - 使用 Python 高效寫入多類型數據至 Excel 文件

在數據驅動的工作流中，Microsoft Excel 作為廣泛使用的電子表格工具，常用於數據存儲、分析與報告生成。然而，手動維護和更新 Excel 文件不僅效率低下，還容易引入人為錯誤。在需要處理大規模數據、生成周期性報表或集成異構系統輸出的場景下，自動化方案顯得尤為必要。 Python 憑藉其豐富的生態系統，在辦公自動化領域展現出顯著優勢。本文將介紹如何使用Free Sp

字符串 , 數據 , 後端開發 , Python

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u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於YOLOV8+Pyqt5的番茄成熟度檢測系統

1、研究背景 在現代農業發展中，番茄作為全球廣泛種植的重要經濟作物，其成熟度精準判斷對農業生產、加工及銷售環節意義重大。準確掌握番茄成熟度，能幫助農民確定最佳採摘時間，避免過早採摘導致果實未充分成熟、口感和營養不佳，或過晚採摘造成果實腐爛、產量損失，進而提高生產效益。在果蔬加工和銷售領域，成熟度檢測有助於生產商和商家準確評估產品質量，實施精準分級，提升產品市場競爭力。傳統番

數據集 , v8 , 成熟度 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA

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u_17487076 頭像

mb6890178244a4e - 温度傳感器的使用與編程

package main import ( "fmt" "sync" ) // InMemoryDB represents a simple in-memory key-value database type InMemoryDB struct { data map[string]string mu sync.RWMutex } // NewDB creates a new in

雲平台 , email , 雲計算 , ci

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u_16215583 頭像

mb64cc5144d532c - 基於雲計算的部署開發

package main import ( "fmt" "sync" ) // InMemoryDB represents a simple in-memory key-value database type InMemoryDB struct { data map[string]string mu sync.RWMutex } // NewDB creates a new in

email , ci , 前端開發 , Javascript

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u_16213142 頭像

小慕先森 - 開發語言代碼

package main import ( "fmt" "sync" ) // InMemoryDB represents a simple in-memory key-value database type InMemoryDB struct { data map[string]string mu sync.RWMutex } // NewDB creates a new in

email , Css , ci , 前端開發 , HTML

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u_16160172 頭像

避風塘主 - go語言開發

package main import ( "fmt" "sync" ) // InMemoryDB represents a simple in-memory key-value database type InMemoryDB struct { data map[string]string mu sync.RWMutex } // NewDB creates a new in

email , 後端開發 , ci , Python

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zhangguilandocpartner 頭像

aaabbbcccd - 本地知識庫：數據安全的智能解決方案

本地知識庫：數據安全的智能解決方案 在數據主權時代，保護個人和企業的核心知識資產變得至關重要。傳統的雲知識庫雖然便捷，但數據泄露和AI白嫖的風險不容忽視。本地知識庫應運而生，成為兼顧高效與安全的理想選擇。 什麼是本地知識庫？ 知識庫主要用於文件內容搜索和文件知識問答。通俗來講，可以搜索PDF內容、搜索圖片內容、搜索Word內容，並依據文件內容進行回答。政企單位則主要用於智能客服、智能推薦、企業知識

opensource

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pythongod 頭像

Python永遠的神 - 告別枯燥！用 Python Flask 框架，十分鐘搭建你的第一個 Web 應用，小白也能輕鬆上手！

告別枯燥！用 Python Flask 框架，十分鐘搭建你的第一個 Web 應用，小白也能輕鬆上手！ 這次咱們要玩點刺激的，用 Python 裏的 Flask 框架，不用多久，就十分鐘，搞定一個 Web 應用！ 別怕，就算你是小白，照着做也能飛起來。咱們會簡單過一下 Flask 是啥，咋安裝它，然後手把手教你寫一個簡單的 "Hello, World!" 應用。還會涉及到路由、模板，最後再來點部署的

python3.x , flask

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u_17580222 頭像

mb691327edb400f - 破局傳統招聘：AI面試智能體構建精準高效新生態

破局傳統招聘：AI面試智能體構建精準高效新生態 在激烈的商業競爭中，人才是企業突圍的核心底氣。但傳統招聘模式早已淪為發展桎梏——流程繁瑣耗力、判斷主觀失真、成本高企卻難獲適配人才，讓企業在人才爭奪戰中逐漸掉隊。第六代AI面試智能體攜全鏈路解決方案，以精準、體驗、效率三大核心突破，徹底打破傳統招聘困局，為企業注入人才競爭力。 一、決策級精

上傳 , 一對一 , 人工智能 , 深度學習 , 解決方案

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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_17313892 頭像

愛吃啤酒味豬蹄 - 瀏覽器對隊頭阻塞的優化策略

什麼是隊頭阻塞 隊頭阻塞是指在管道中前面的請求/數據包處理過慢，導致後面請求被阻塞的現象。瀏覽器中存在兩種主要類型： HTTP層隊頭阻塞：HTTP/1.1 單連接請求串行問題 TCP層隊頭阻塞：TCP協議保證數據包有序到達的特性 瀏覽器優化方案 1. HTTP/1.1 時代的優化 1.1 併發連接與域名分片

優先級 , HTTP , 預加載 , 前端開發 , Javascript

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u_17605666 頭像

mb69476668c3709 - p2p種子搜索器下載和安裝圖文版教程（附安裝包，非常詳細）

“P2P種子搜索器”通常就是“P2PSearcher”的簡稱，是一款在特定網絡用户羣體中流傳的軟件，其主要功能是幫助用户在對等網絡中快速定位和查找種子文件。 P2P種子搜索器是幫助用户在龐大的對等網絡中找到特定資源的“種子”文件。要理解它，首先得知道什麼是P2P下載，這就像在一個集市上，每個人都可以把自己擁有的文件分享出來，也可以從別人那裏獲取，而不依賴於一箇中心的

p2p種子 , p2p searcher , yyds乾貨盤點 , 辦公效率 , p2psearcher , p2psearcher下載

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ydswin 頭像

dashery - Sidecar不就是在Pod裏多跑一個容器嗎！

深入理解雲原生時代的核心設計模式 乍看之下，Sidecar 模式確實只是在 Pod 裏多運行一個容器而已。但這種表面理解，就像説“互聯網不過是一堆電纜和服務器”一樣，忽略了其背後的精妙設計思想和革命性價值。今天，我們就來深入探討這個看似簡單卻極具威力的雲原生核心模式。 從一個認知誤區説起 "Pod 就是容器"——這是許多 Kubernetes 初學者最常見的誤解。事實上，Pod 並不是容器，

kubernetes

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shanyou 頭像

張善友 - 基於萊布尼茨公式的編程語言計算性能基準測試

利用萊布尼茨公式（Leibniz formula）計算圓周率 $\pi$。儘管在現代數學計算庫中，萊布尼茨級數因其收斂速度極慢而鮮被用於實際精算 Π 值，但其算法結構——高密度的浮點運算、緊湊的循環邏輯以及對算術邏輯單元（ALU）的持續壓力——使其成為測試 CPU 單核吞吐量、浮點運算單元（FPU）效率以及編譯器自動向量化（Auto-vectorization）能力的絕佳“試金石” 。 GitHu

.net , 後端

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codingtea 頭像

Coding茶水間 - 基於深度學習的水下垃圾檢測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的水下垃圾檢測系統 1. 前言​ 隨着海洋環境保護和水下作業需求的增加，快速、準確地識別水下垃圾成為亟待解決的問題。然而，受光照變化、水體渾濁及數據稀缺等因素影響，現有檢測手段普遍存在魯棒性不足、實時性差、部署成本高等痛點。YOLO 系列算法憑藉高速與較高精度的優勢，為目標檢測提供了可行方案，但在水下環境仍需針對性優化。為此，我們開發了基於 YOLO 算法的水下垃圾檢測系統，

AI

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u_16445164 頭像

科士威傳動 - 滾珠導軌平行度與平面度的精準保障方法

滾珠導軌通過滾珠在導軌與滑塊之間的循環滾動實現高精度、低摩擦的直線運動，承擔着定位、支撐與傳動的核心任務，是實現精密化和高速定位的基礎組件。被廣泛應用於數控機牀、自動化設備、半導體、機器人、醫療設備、精密儀器等領域。 其平行度與平面度直接影響設備運行的穩定性與加工精度。若安裝偏差超標，易導致導軌磨損加劇、運動卡滯或定位誤差增大。如何通過科學規範的安

數字化轉型 , 直線導軌 , yyds乾貨盤點 , 醫療設備 , 滾珠導軌 , 機器人 , 半導體設備

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u_13728936 頭像

永榮帶你玩轉昇騰 - 01_萬億級推薦系統嵌入表的技術挑戰與現狀

1、問題與挑戰 推薦系統中的用户（User）、物品（Item）及上下文（Context）特徵具有高度異構性，其物理含義和量綱差異顯著。為將這些特徵有效引入深度神經網絡（DNN），須通過Embedding技術將其映射為統一的低維稠密向量表示，從而解決特徵間的語義鴻溝並提升模型泛化能力。為提升推薦系統的整體推薦效果，滿足用户個性化推薦的需求，加速互聯網電商企業快速變現。

推薦系統 , pytorch , 緩存 , 人工智能 , 生成式

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u_17593768 頭像

JUGG11 - 硬核解析：AI 原生知識庫系統如何擊穿企業知識管理技術瓶頸

在企業知識管理領域，傳統工具的技術短板早已成為數字化轉型的攔路虎：關鍵詞檢索的 “信息噪聲冗餘”、知識沉澱的 “被動低效困境”、跨系統集成的 “接口壁壘難題”，這些痛點本質上都是架構設計與技術選型的底層缺陷。而一款以 AI 大模型為核心驅動的開源知識庫系統，憑藉直擊核心的技術架構與工程化實現，將知識管理的效率與靈活性提升至新維度。本文將從底層技術架構、核心模塊實現、企業級適配能力

性能優化 , 數據 , 知識管理 , 人工智能 , 深度學習

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u_16099337 頭像

IT獨行俠客 - 【有序充電】基於遺傳算法求解峯谷分時電價引導下的電動汽車充電負荷優化問題附matlab代碼

基於遺傳算法的經濟負荷分配是電力系統中優化發電資源分配的經典問題。 問題概述 經濟負荷分配的目標是在滿足電力需求和各發電機約束條件下，最小化總髮電成本，同時實現負荷在各發電機間的優化分配。 數學模型 1. 目標函數 總髮電成本最小化： Minimize F_total = Σ F_i(P_i) (i=1,2,...,N)

spring , 遺傳算法 , 最小化 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099224 頭像

IT劍客之家 - systemverilog 宏加定義宏加法

　　這裏所説的宏是指通過一系列鍵盤組合鍵和可以插入自定義內容。下面介紹怎麼編寫一個自己的宏： 1、在Visual Studio 2010中按Alt+F11打開宏IDE： 2、打開後選擇添加模塊： 3、在彈出的窗口中輸入名稱後確定添加： 4、出現如下頁面即可進行編輯： 5、在Public

機器學習 , 快捷鍵 , microsoft , text , 人工智能

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u_16099239 頭像

夢裏憂鬱 - OOP的六大原則簡要梳理。

實驗六 test1 源代碼： 1 #pragma once 2 #include iomanip 3 #include iostream 4 #include string 5 6 struct Contestant { 7 long id; // 學號 8 std::string name

include , 加載 , Css , ios , 前端開發 , HTML

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u_16099344 頭像

風華正茂的AI - 【條形碼識別】基於matlab GUI二維條形碼識別

摘要：本研究面向工業與日常場景中條形碼快速讀取的需求，設計並實現了一套基於 MATLAB 的多制式條形碼圖像識別 GUI 系統。系統集成圖像採集與離線加載兩種輸入方式，利用灰度化、直方圖增強、中值濾波、自適應閾值二值化及小波去噪等預處理手段提升條碼區域對比度與抗噪能力。 作者：Bob 項目概述 針對實際應用中條形碼易受傾斜、旋轉、光照不

預處理 , 開發語言 , 掃描線 , MATLAB , Css , 前端開發 , HTML

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u_39037 頭像

jimoshalengzhou - 消息隊列技術性詳細介紹

在現代互聯網架構中，消息隊列（Message Queue, MQ）是解耦服務、實現異步處理和流量削峯的重要手段。結合多語言微服務，Python、Java、C++ 和 Go 服務可以通過 MQ 實現高性能通信和任務調度。本文將分享消息隊列在多語言微服務中的應用實踐。 一、消息隊列優勢 服務解耦：發送方與接收方獨立運行，提高系統靈活性。

多語言 , 開發語言 , ruby , 消息隊列 , 前端開發 , 後端 , Javascript

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