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u_16213583 頭像

mob64ca13f83523 - sharpcompress下載

目錄 概 主要內容 代碼 Foret P., Kleiner A., Mobahi H., Neyshabur B. Sharpness-aware minimization for efficiently improving generalization. In International Conference on Le

sharpcompress下載 , 泛化 , 雲計算 , 權重 , 雲原生 , ci

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u_15702012 頭像

呀哈哈kk - 【詳解】使用java解決-打印出所有的水仙花數，所謂水仙花數是指一個三位數，其各位數字立方和等於該數本身。例如：153是一個水仙花數，因為153=1的三次方＋5的三次方＋3的三次方。

使用Java解決 - 打印出所有的水仙花數 前言 水仙花數（Narcissistic number）也被稱為超完全數字不變數、自戀數、自冪數，是指一個 n 位數 (n≥3)，它的每個位上的數字的 n 次冪之和等於它本身。對於三位數而言，如果一個三位數的各位數字的立方和等於這個數本身，那麼這個數就是水仙花數。 例如，153 是一個水仙花數，因為 \(1^3 + 5

Math , AI寫作 , aigc , JAVA , Git

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u_16099189 頭像

智能領航員 - 應用環境的部署架構

所需工具+環境準備説明 基於win10 64位系統 JDK 1.8（64位） Android SDK Appium desktop 夜神模擬器 Step1：安裝配置JDK 下載JDK 瀏覽器訪問下面的地址（我們選擇jdk1.8進行下載） https://www.oracle.com/java/technologies/

安裝包 , 架構 , 後端開發 , Android , desktop , 應用環境的部署架構

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Goblinscholar 頭像

哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程五：自然語言處理 第一週：循環神經網絡 （三）語言模型

此分類用於記錄吳恩達深度學習課程的學習筆記。 課程相關信息鏈接如下： 原課程視頻鏈接：[雙語字幕]吳恩達深度學習deeplearning.ai github課程資料，含課件與筆記:吳恩達深度學習教學資料 課程配套練習（中英）與答案：吳恩達深度學習課後習題與答案 本篇為第五課的第一週內容，1.5到1.7的內容。 本週為第五課的第一週內容，與 CV 相對應的，這一課所有內容的中心只有

AI

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u_14230 頭像

爛漫樹林 - 倉庫監管系統github

github官網：https://github.com/git下載：https://git-scm.com/downloadsgitee官網：https://gitee.com/ 1、Git概述 定義：免費開源的分佈式版本控制系統 版本控制：最重要的

github , 雲計算 , 倉庫監管系統github , 雲原生 , ide , Git

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u_15745565 頭像

畢設大神 - 基於Python爬蟲的網絡小説熱度分析django-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 在數字化信息飛速發展的當下，網絡文學市場規模不斷擴大，網絡小説熱度分析對於瞭解讀者喜好、優化平台運營具有重要意義。隨着互聯網技術的持續演進，海量的網絡小説數據藴含着豐富的讀者行為和偏好信息，如何從中挖掘有價值的內容成為亟待解決的問題。基於Python爬蟲技術，能夠高效獲取網絡小説相關數據，為後續的熱度分析提供堅實的數據基礎。 本系統基於B/S開發模式，前端採用

隨機森林 , 數據 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_16099267 頭像

雲端創新夢想家 - RESTful與RPC對比

1. 整體架構對比 RESTful 架構 - 組件關係圖 MCP 架構 - 組件關係圖 2. 請求處理流程對比 RESTful 固定時序流程 MCP 動態編排時序流程 3. 擴展性對比時序 RESTful 擴展時序（需要重啓） MCP 動態擴展時序（零停

完整性檢查 , ci , 返回結果 , 前端開發 , Javascript

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u_15745565 頭像

畢設大神 - 基於Python的智能房價分析與預測系統設計-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 房地產市場一直在發展，房價問題引起社會廣泛關注。分析房價很重要，購房者需要這些信息，投資者需要這些數據，房地產企業也需要參考這些結果。傳統房價分析方法存在不足，主要依靠個人經驗，使用數據量較少，無法適應現在快速變化的市場環境。使用Python技術可以解決這個問題，這種技術處理數據能力強，開發智能房價預測系統成為更好的選擇。 該智能系統採用B/S架構模式，使用D

用户管理 , 數據 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_16213709 頭像

mob64ca141677f9 - stm32mp157d開發板移植opencv

STM32WB55_NUCLEO開發.8----讀取授權 概述 硬件準備 視頻教學 源碼下載 開啓ATTR_PERMISSION_AUTHOR_READ 代碼配置 結果演示 最後 概述 本篇文章主要介紹如何使用STM32CubeMX對生成STM32WB工程，並通過與STM32WB配對，應用程序對客户端讀取或者寫入特徵值進

串口 , 應用程序 , 客户端 , 人工智能 , 計算機視覺

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u_16265376 頭像

尼古拉斯舞王 - 詳細介紹下Elasticsearch 布爾查詢

Elasticsearch（ES）的 布爾查詢（Bool Query） 是構建複雜查詢邏輯的核心，它通過組合多個子查詢（如 term、 match、 range 等），實現「與/或/非」的靈活條件匹配，同時支持算分控制和性能優化。以下從 核心原理、子句詳解、算分規則、性能優化、高級用法、常見誤區六個維度，全面拆解布爾查詢。 一、核心原理 布爾查詢的本質是「邏輯組合器」：它本身不直

子查詢 , 緩存 , 後端開發 , JAVA , 嵌套

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u_16213706 頭像

mob64ca1415bcee - 【MacOS】本地搭建https環境以及證書授權_mac 本地使用https證書_the_fool

在開發、測試或訪問使用自簽名 SSL 證書的內部系統時，macOS 用户常常會遇到 Chrome 瀏覽器提示“您的連接不是私密連接”（NET::ERR_CERT_AUTHORITY_INVALID）的問題。這是因為 Chrome 不信任該證書的頒發機構。要解決此問題，需將證書手動安裝到系統的受信任根證書存儲中，並確保 Chrome 能正確識別。本文將詳細

ssl , chrome , HTTPS , macos , 證書 , 前端開發 , Javascript

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u_16213562 頭像

技術極客傳奇 - harmonyos教學,鴻蒙系統HarmonyOS打通開發實踐-第1期第1課

一、文件上傳：從基礎到企業級方案 文件上傳是鴻蒙應用開發的核心場景（如頭像上傳、附件提交、圖片分享），鴻蒙基於沙箱安全機制，要求上傳文件必須先存入應用沙箱目錄（cacheDir），再通過系統 API 提交。以下是圖片上傳、拍照上傳、任意文件上傳的完整實現，附企業級封裝工具類。 1.1 圖片上傳（媒體庫選擇）思路 1、使用Picker選擇媒體庫的圖片與視頻 （返回

服務器 , 上傳 , 後端開發 , 對象存儲 , Python

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u_15957839 頭像

MinionPy - Vibe Coding：當編程不再需要敲代碼

你是否曾想過，只需要對電腦説出你的需求，它就能幫你寫出完整的程序？這聽起來像是科幻電影中的場景，但今天，這已成為了現實。一種名為 Vibe Coding（氛圍編程）的全新編程方式正在改變我們創建軟件的方式。 什麼是Vibe Coding？ Vibe Coding，中文常譯為"氛圍編程"或"即興編程"，是由人工智能專家安德烈·卡帕西在2025年初提出的概念。它是一種基於

機器學習 , 自然語言 , 人工智能 , 開發者

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u_14555 頭像

blueice - LED ESD等級標準8KV

　 　 LED燈具的主要參數： 　　1、色温：常規色温：暖白光（WW）2700-3200k、自然光（NW）4000-4500K、正白光（PW）6000-6500K、 冷白光（CW）7000-7500k 【此處冷白光區別與珠寶燈的冷白光，珠寶燈的冷白光一般為15000-20000K】另外，紅色、綠色、藍色等單一彩色燈珠chang也可以做。 　

色温 , 不一致性 , LED ESD等級標準8KV , 均勻分佈 , 架構 , 後端開發

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u_16213716 頭像

mob64ca141834d3 - debian的官方容器是如何製作的

　　1，Debian 的ISO鏡像 　　從Debian官方網站或其鏡像站點的FTP服務器上取得Debian的安裝程序盤（businesscard.iso，大約幾十M）和網絡安裝盤（也就是基本系統安裝盤netinst.iso，一百多M)的ISO鏡像，分別將其解壓到(好像是用tar命令，具體記不清了)不同目錄中（如 /home/installer

debian的官方容器是如何製作的 , 雲計算 , hive , 雲原生 , ci , ide

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u_15505879 頭像

資深程序設計 - 基於深度學習的車牌識別系統

1、研究背景 在智能交通與智慧城市加速建設的時代背景下，車牌識別技術作為車輛監管與信息交互的核心工具，其重要性日益凸顯。傳統車牌識別技術主要依賴圖像處理與模式識別方法，通過手工設計特徵提取規則（如邊緣檢測、顏色分割等）實現車牌定位與字符識別。然而，這類方法在複雜場景下存在顯著侷限性：當車牌受光照不均、雨雪天氣、遮擋污損或拍攝角度傾斜等因素影響時，特徵提取的魯棒性大幅下降，導

v8 , 車牌識別 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , 深度學習 , Python

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u_15745565 頭像

畢設大神 - 基於Django的網絡設備租賃系統設計與實現-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 近些年來，隨着科技的飛速發展，互聯網的普及逐漸延伸到各行各業中，給人們生活帶來了十分的便利，網絡設備租賃系統利用計算機網絡實現信息化管理，使整個網絡設備租賃的發展和服務水平有顯著提升。在系統開發過程中，首先進行了詳細的需求分析，確定了系統的主要功能模塊，包括用户管理、設備管理、租賃管理、合同管理以及系統安全等。接着，進行了系統的總體設計和詳細設計，包括系統架構設計、

MySQL , 功能模塊 , 後端開發 , 網絡設備 , JAVA

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u_16040716 頭像

sangwu - 132. 分割回文串 II

132. 分割回文串 II 給你一個字符串s，請你將s分割成一些子串，使每個子串都是迴文串。 返回符合要求的最少分割次數。 示例 1： 輸入：s = "aab" 輸出：1 解釋：只需一次分割就可將 s 分割成 ["aa","b"] 這樣兩個迴文子串。 示例 2： 輸入：s = "a" 輸出：0

yyds乾貨盤點 , 字符串 , 子串 , 後端開發 , 迴文串 , JAVA

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u_16213584 頭像

mob64ca13f87273 - C++實現

1 ~ 初識紅黑樹：概念熟悉 紅黑樹也是一棵二叉搜索樹，其每個結點會增加一個存儲位（顏色存儲位），用來表示結點的顏色（兩種顏色），可以是紅色或者黑色（因此被稱為紅黑樹）。通過對任何一條從根到葉子的路徑上各個結點的顏色進行約束，紅黑樹確保沒有一條路徑會比其他路徑長出2倍，因而是接近平衡的，也就是説，紅黑樹是近似平衡的，這裏提前説一句，因為紅黑樹是近似平衡的，所以紅黑樹的插入的

紅黑樹 , 大數據 , 開發語言 , c++ , 後端開發 , 人工智能 , Python

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u_16099221 頭像

技術領航者之聲 - python - 水果識別系統-tensorflow項目

1、項目介紹 技術棧： python語言、django框架、神經網絡、CNN卷積神經網絡算法、後台管理 2、項目界面 （1）首頁 （2）上傳圖片檢測識別 （3）上傳圖片檢測識別 （4）後台管理 （5）登錄 3、項目説明 1、關鍵詞：

分類 , django , 後端開發 , cnn , JAVA , 計算機視覺 , Python

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u_16060192 頭像

HyperAI超神經 - 【vLLM 學習】Rlhf

vLLM 是一款專為大語言模型推理加速而設計的框架，實現了KV 緩存內存幾乎零浪費，解決了內存管理瓶頸問題。 更多 vLLM 中文文檔及教程可訪問 →vllm.hyper.ai/ *在線運行 vLLM 入門教程：零基礎分步指南 源碼examples/offline_inference/rlhf.py """ 一個基於 vLLM 的 RLHF 簡單實現演示，靈感來源於 O

編程 , 機器學習 , vLLM , AI , 人工智能 , 深度學習

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u_16099271 頭像

代碼魔術師之手 - 查看bugreport工具

對於開發者來説，Bug 往往是他們最頭疼的問題。有些 Bug 會隱藏的很深，很難發現，甚至用户已經使用了才出現，這樣真是賠了名聲又折錢。為了讓開發者更早地發現和消滅 Bug，本文收集了 18 款最佳的 Bug 處理應用程序，這些系統有收費也有免費的，大家可以根據自己的實際情況選擇性價比最好的那一款。 1. Mantis BT Manti

bug , 雲計算 , 查看bugreport工具 , 自定義 , 管理軟件 , 雲原生 , 開發者

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u_16099177 頭像

雲端小夢 - 團隊作業四——七天的敏捷衝刺日誌集合貼

第 2 篇 Scrum 衝刺（2025 年 11 月 28 日） 一、站立式會議記錄 項目 內容 會議時間

初始化 , 後端開發 , 接口文檔 , 解決方案 , Python

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u_16060192 頭像

HyperAI超神經 - 【Triton 教程】triton.language.advance

Triton 是一種用於並行編程的語言和編譯器。它旨在提供一個基於 Python 的編程環境，以高效編寫自定義 DNN 計算內核，並能夠在現代 GPU 硬件上以最大吞吐量運行。 更多 Triton 中文文檔可訪問 →triton.hyper.ai/ 推進 1 個塊指針。 參數**：** base- 要推進的塊指針。 offsets- 要推進的偏移量，

編程 , 機器學習 , AI , 人工智能 , 深度學習

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