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u_16213568 頭像

網絡小墨舞風 - 利用dify分析本地EML郵件

929. 獨特的電子郵件地址 每個 有效電子郵件地址 都由一個 本地名 和一個 域名 組成，以 '@' 符號分隔。除小寫字母之外，電子郵件地址還可以含有一個或多個'.' 或 '+' 。 例如，在alice@leetcode.com中，alice是 本地名 ，而leetcode.com是 域名 。 如果在電子郵件地址的 本地名 部分中的某些字符之

機器學習 , 利用dify分析本地EML郵件 , 電子郵件地址 , 字符串數組 , 人工智能

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u_16099245 頭像

遊俠小影 - Whisper通過命令調優

一：列出文件清單 1． List (gdb) list line1,line2 二：執行程序 要想運行準備調試的程序，可使用run命令，在它後面可以跟隨發給該程序的任何參數，包括標準輸入和標準輸出説明符(和)和外殼通配符（*、？、[、]）在內。 如果你使用不帶參數的run

數組 , 信號處理 , 賦值 , 人工智能 , 深度學習 , Whisper通過命令調優

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jima 頭像

Jimaks - React Suspense異步處理

在現代Web應用開發中，異步數據加載已成為不可避免的話題。用户期望流暢的交互體驗，同時又要求應用能夠實時獲取最新數據。React團隊意識到了這一挑戰，並推出了Suspense這一革命性的異步處理機制，旨在簡化異步操作的處理流程，提升用户體驗。 Suspense的核心理念 React Suspense從根本上改變了我們處理異步操作的思維方式。傳統方法中，我們需要手動管理加載狀態、錯

加載 , Css , 數據獲取 , 前端開發 , HTML , Javascript

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u_12855 頭像

西門吹雪 - 阿里低代碼引擎和生態建設實戰及思考_51CTO博客

什麼是低代碼開發平台？ 低代碼開發平台是一種平台軟件，人們能通過它提供的圖形化配置功能，快速配置出滿足各種特定業務需求的功能軟件。 具有以下特點： 提供可視化界面進行程序開發 零代碼或少量代碼快速生成應用 什麼是低代碼產品唯一不可缺少的功能？ 很多人認為是可視化編輯，那麼非可視化編輯就是

字段 , 表單 , 低代碼 , ci , jquery , 前端開發

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u_13633 頭像

daleiwang - script標籤在template標籤上面

這是一個偽命題嗎？ 首先，W3C 推薦 script 腳本應該被立即加載和執行，其次，經過網絡搜索，我只發現了 1 例相同的問題，所以這個問題的真偽其實還有待進一步驗證，但是從邏輯上説，瀏覽器會並行加載靜態資源，對於 Chrome，可以並行加載 6 個資源，如果其中一個資源獲取的比較緩慢，那麼會影響串行的下 6 個請求的發送，如果能夠預先測試出 6

機器學習 , 異步加載 , ViewUI , 加載 , 人工智能 , HTML , Javascript

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u_15675241 頭像

螳螂觀察 - 【年度消費觀察】2025，年輕人沒有拋棄白酒

文 | 螳螂觀察 作者 | 風車 關於多渠道飛天茅台價格跌破1499元/瓶這事，外界大多將原因歸於行業週期調整的大環境因素，或者是禁酒令，或者是消費降級。 通俗地講，當下的產業狀態以及酒企集體下行的趨勢，支撐不起原有的價格了。 觸及問題本質沒有？筆者認為尚缺。 反過來看，勁酒成為年輕女性社交平台熱議的“姨媽神仙水”，這組白酒消費市場看似矛盾的景象，正

數據 , Css , 迭代 , 前端開發 , 碼率 , HTML

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ponponon 頭像

universe_king - 使用 ai agent LLM 大模型技術操作安卓手機的方案大彙總，可用於爬蟲抓取數據「持續更新」

android-action-kernel：https://github.com/Action-State-Labs/android-action-kernel Open-AutoGLM：https://github.com/zai-org/Open-AutoGLM

後端 , Python

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u_15745565 頭像

畢設大神 - 基於web平台的實驗室耗材管理系統設計與實現-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 二十一世紀我們的社會進入了信息時代，信息管理系統的建立，大大提高了人們信息化水平。傳統的管理方式對時間、地點的限制太多，而在線管理系統剛好能滿足這些需求，在線管理系統突破了傳統管理方式的侷限性。於是本文針對這一需求設計並實現了一個基於springboot實驗室耗材管理系統，為了簡捷並有效的解決實驗室耗材管理各方面的問題。 本文講述了實驗室耗材管理系統。結合電子

數據 , 功能模塊 , 管理系統 , 後端開發 , JAVA

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u_16017771 頭像

wangfang呀 - Composition API 設計思想(第11節)

哈嘍，各位小夥伴，歡迎來到我是wangfang呀的博客！我是我是wangfang呀，雖然還在編程的“菜鳥”階段，但我已經迫不及待地想和大家分享我一路上踩過的坑和學到的小技巧。如果你也曾為bug頭疼，那麼你來對地方了！今天的內容希望能夠給大家帶來一些靈感和幫助。 一、為什麼要引入 Composition API？——Vue 團隊是真的被逼急了 😅 1️⃣ Optio

API , 搜索 , 後端開發 , JAVA , 複用

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u_16213651 頭像

mob64ca14089531 - hadoop設置map併發數

1、Mapper的key排序方式默認為快速排序，合併切片文件時用的是歸併排序，繼承Mapper類 * 驅動類關聯map：job.setMapperClass(WordcountMapper.class); 2、Reducer需要繼承Reducer類，重寫reduce(key, values, context)

數據傾斜 , 大數據 , hadoop設置map併發數 , hadoop , 自定義

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detailtoo - cephadm安裝ceph 如何修改鏡像地址

目錄 理論部分 Ceph的誕生主要是為了解決以下問題： 操作部分 第一部分（虛擬機配置） 一、修改主機名 二、修改防火牆、SELinux狀態 三、修改hosts文件 四、驗證網絡環境（請參閲 第一步、第四步） 五、配置 ceph 源 六、開始執行yum安裝 七、創建目錄 第二部分（部

ceph , 服務器 , 雲計算 , 運維 , Centos , Linux , 雲原生

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u_13360 頭像

level - 大數據系統需要把數據都放入hadoop中嗎

大數據發展過程的關鍵要素 數據源的三個層次： 1 緯度較少、數據量小 2 緯度豐富、數據量巨大（大數據）。 3 數據正確、及時、具有代表性 樣本數據=總體數據（全數據）。 對業務目標而言，數據是否“全”才是關鍵。 全數

大數據 , 數據 , hadoop , 數據治理 , 全數據

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mob64ca14116c53 - ffmepg濾鏡subtitles傳入AVFrame崩潰

1、AVFilter簡介 FFmpeg中的AVFilter模塊進行幀數據處理的開發，AVFilter模塊對幀數據處理進行了很好的抽象，對其中的幀數據處理（包括音頻和視頻數據）則相對要多樣化一些，比如對視頻做尺寸變換，進行音頻音量均衡，直播中的美顏處理，多路流合成等等，這些都是屬於流程中的幀數據處理。 一般的編解碼流程就是；

視頻分割剪切翻轉疊加 , 濾鏡 , 人工智能 , 視頻水印添加 , avfilter實踐 , avfilter+sdl , 計算機視覺

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畢設大神 - 基於Web的智能家教服務平台設計與實現-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 在智能家教服務平台的運營實踐中，智能化的管理方式相較於傳統的手工管理手段，其優勢顯得尤為突出。它不僅大幅度削減了運營所需的人力資源成本，還有力地推動了網站管理向標準化、制度化和程序化的方向邁進，從而有效杜絕了管理中的隨意性和不規範性。智能化的管理方式顯著提高了信息處理的效率和精確度，無論是課程信息的更新、學習資源的整合，還是社交互動的維護，都能實現即時、準確的查詢與

MySQL , 數據庫 , 後端開發 , 用户需求 , JAVA

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mob64ca1419e0cc - CUBeMX 配置STM32F103c8 串口2

基於stm32f10x系列單片機demo程序修改 配置串口 void USART1_Config(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; USART_InitTypeDef USART_InitStructure; NVIC_InitTypeDef NVIC_InitStruc

機器學習 , 串口 , 數據 , i++ , 單片機 , 人工智能

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miro 頭像

mb6900529f6798c - Redis 性能提升實戰：7個被90%開發者忽略的核心配置項

Redis 性能提升實戰：7個被90%開發者忽略的核心配置項 引言 Redis 作為當今最受歡迎的內存數據庫之一，以其高性能、低延遲和豐富的數據結構著稱。然而，許多開發者在部署 Redis 時往往依賴默認配置，忽略了大量可以顯著提升性能的核心參數。據統計，90% 的 Redis 性能問題源於不當的配置優化。本文將深入剖析 7 個常被忽視但至關重要的 Redis 配置項，結合實戰場

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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mob64ca140ac564 - 深度學習計算每層參數數量公式

BN和conv pooling一樣是一個含有參數的層，其解決的問題是樣本間在隱含層的特徵數據分佈不均，提升訓練效率。 基本算法如下，首先對每一層的數據，都會計算其均值和方差，再將特徵數據分佈歸一化到均值為1，標準差為0。僅僅是這樣操作後會有一個硬傷：原本一些數據分佈可能都是大於0的，現在你歸一化到均值為1，一般情況下，神經元在ReLu都不會被激活！

歸一化 , DL , 深度學習計算每層參數數量公式 , 數據 , 數據分佈 , 人工智能 , 深度學習

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中國英茂科工 - L298N 和 ZK-5AD 這兩款電機驅動模塊的區別

你想了解 L298N 和 ZK-5AD 這兩款電機驅動模塊的核心區別，以及能讓它們共用的通用例程，我會從模塊特性、差異對比和通用代碼實現三個方面給你講清楚。 一、L298N 與 ZK-5AD 核心區別 首先要明確兩款模塊的定位和核心差異，這是編寫通用例程的基礎： 特性 L298N 模塊 ZK-5AD 模塊

yyds乾貨盤點 , 初始化 , 用例 , 物聯網 , 引腳

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yanpeng 頭像

燕鵬01 - 21天學會PHP 8.4：第19天 —— HTTP 基礎與原生 PHP 構建 REST API

歡迎來到《21天學會PHP 8.4》的第十九天！在昨天，我們學會了如何安全地操作數據庫。今天，我們將回到 Web 開發的核心——HTTP 協議，並使用純原生 PHP（無框架） 構建一個符合 RESTful 風格的 API。這不僅能加深你對 Web 請求/響應機制的理解，還能讓你在使用 Laravel、Symfony 等框架時“知其所以然”。 今日目標 理解 HTTP 方法

php , HTTP , 後端開發 , Json

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itchenhan 頭像

IT陳寒 - Redis性能翻倍的5個冷門技巧：從緩存擊穿到熱點Key治理

Redis性能翻倍的5個冷門技巧：從緩存擊穿到熱點Key治理 引言 Redis作為當今最流行的內存數據庫之一，以其高性能、低延遲的特性成為分佈式系統的核心組件。然而在實際生產環境中，許多團隊僅使用了Redis 20%的基礎功能，卻承受着80%的性能問題。本文將揭示5個鮮為人知但極其有效的Redis優化技巧，這些方法在阿里巴巴、Twitter等頂尖互聯網公司的生產實踐中得到驗證，能

技術分享 , AI寫作 , aigc , JAVA , 編程教程

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yuer2025 - 只用一個 GPT 客户端，如何實現一個可控、可審計的投資決策 Runtime？

只用一個 GPT 客户端，如何實現一個可控、可審計的投資決策 Runtime？ 不寫後端、不接 API、不依賴插件 在 GPT 客户端內，實現一個“可執行的人機交互運行時” 一、為什麼傳統“問答式 AI”不適合做決策？ 在技術圈裏，大家已經很清楚一件事： 非結構化輸入 + 生成式輸出 ≠ 可執行系統 但在投

可執行 , 客户端 , 人工智能 , 數據結構與算法 , 結構化

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技術領航舵手 - crc xmodem校驗計算

CRC 簡介 循環冗餘校驗（Cyclic redundancy check） 通稱CRC。是一種根據網絡數據包或計算機文件等數據產生簡短固定位數校驗碼的一種散列函數，主要用來檢測或校驗數據傳輸或者保存後可能出現的錯誤。生成的數字在傳輸或者存儲之前計算出來並且附加到數據後面，然後接收方進行檢驗確定數據是否發生變化。一般來説，循環冗餘校驗的值都是32位的整數。由於

機器學習 , 多項式 , 數據 , 數據完整性 , crc xmodem校驗計算 , CRC , 人工智能

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u_16099274 頭像

墨香四溢 - ruoyi框架 postgresql

文章目錄 首頁數據加載 登錄校驗成功 路由跳轉 用户管理頁面 頁面加載請求後台數據 getList() 前端listUser請求 後端代碼 getTreeselect()

用户管理 , 雲計算 , ruoyi框架 postgresql , 開發語言 , 雲原生 , 前端 , Javascript

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wx67c443647d462 - Mac 安裝 OmniPlan 3.14.4.dmg 詳細步驟 新手一看就會

先下載文件 安裝包下載：https://pan.quark.cn/s/04aaedcb9ec9 ，把OmniPlan 3.14.4.dmg下到電腦上。通常會在“下載”文件夾裏。 打開 dmg 文件 找到下載好的OmniPlan 3.14.4.dmg，雙擊它。Mac

軟件研發 , 應用程序 , 應用圖標 , Mac

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