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合宙LuatOS - 嵌入式FOTA進階：文件系統直接升級與串口分段傳輸技術深度解析

本文將以低功耗模組Air780EPM系列開發板為例，分享FOTA應用示例要點。 一、升級包製作 LuatOS開發模式下，固件分為兩部分： core：底層固件； script：用户腳本； 遠程升級時可以僅升級script，也可以同時升級core+script，這為迭代和維護提供了極大的便利。

串口 , 文件系統 , 物聯網 , 差分 , 嵌入式硬件

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互聯分享 - 永輝超市卡回收平台哪家好？回收資質很重要

節日福利發放的永輝超市購物卡、親友饋贈的閒置卡券，若長期用不上便會淪為“沉睡資產”。不少人想通過回收變現，卻總被“報價虛高”“到賬拖延”“信息泄露”等問題困擾。其實，永輝超市卡回收的核心是選對平台，京回收與獵卡回收這兩大平台，就能為持卡人提供安全高效的變現渠道，讓閒置卡券輕鬆“活”起來。 一、兩大正規回收平台 1、京回收平台：多重備案 資質齊全 靠譜的回

變現 , 微信小程序 , 計算機軟件 , 代碼人生

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wx691ae81153987 - JSAPIThree 加載單體三維模型學習筆記：SimpleModel 簡易加載方式

在三維場景中加載模型是最常見的需求之一。雖然可以直接使用 Three.js 的 GLTFLoader，但在不同投影方式下需要手動處理座標轉換，比較麻煩。今天就來學習 mapvthree 提供的 SimpleModel 類，看看它是如何簡化這個過程的。 瞭解 SimpleModel SimpleModel 是 mapvthree 對 Three.js 模型加載的封裝，

JSAPIThree , yyds乾貨盤點 , mapvthree , GLTF , SimpleModel , 三維模型 , 前端開發 , Javascript

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map-3d-vis 頭像

map_3d_vis - JSAPIThree 加載單體三維模型學習筆記：SimpleModel 簡易加載方式

在三維場景中加載模型是最常見的需求之一。雖然可以直接使用 Three.js 的 GLTFLoader，但在不同投影方式下需要手動處理座標轉換，比較麻煩。今天就來學習 mapvthree 提供的 SimpleModel 類，看看它是如何簡化這個過程的。 瞭解 SimpleModel SimpleModel 是 mapvthree 對 Three.js 模型加載的封裝，主要解決了以下問題： 原生

前端

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騰訊BlueKing - 【運維自動化-標準運維】如何使用流程嵌套（公共流程）

BlueKing標準運維，以下簡稱標準運維 什麼是公共流程 公共流程通常用於在所有業務下都能夠使用的一些流程，可以在任意有權限的業務下使用公共流程新建任務。 如何使用 場景舉例：運維A在配置的流程的時候想在管理的業務下都能使用一些通用的流程，比如一個公共安全掃描的流程，那麼就可以使用公共流程，避免重複造輪子，在多個項目下重複配置相同的流程。 1. 在公共流程管理中點擊

paas , saas , 運維 , 功能使用 , 標準運維

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u_15214399 - 【案例共創】線性迴歸 - 汽車行駛里程與油耗關係預測

最新案例動態，請查閲【案例共創】線性迴歸 - 汽車行駛里程與油耗關係預測。小夥伴們快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 本案例由：梅科爾工作室提供 1 概述 1.1 案例介紹 在機器學習領域，線性迴歸就是使用一個線性函數（多項式迴歸可以是曲線）去擬合給定的訓練集，測試時，對輸入的x值，返回這個線性函數的y值。最終目標是找到y=Θ0 + Θ1x1 +

機器學習 , 數據集 , 數據 , 人工智能 , 開發者

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u_15214399 - 【案例共創】線性分類器與支持向量機 - 新聞標題主題分類(SVM)

最新案例動態，請查閲【案例共創】線性分類器與支持向量機 - 新聞標題主題分類(SVM)。小夥伴們快來領取華為開發者空間進行實操吧！ 本案例由：梅科爾工作室提供 1 概述 1.1 案例介紹 在機器學習領域，分類的目標是指將具有相似特徵的對象聚集。而一個線性分類器則透過特徵的線性組合來做出分類決定，以達到此種目的。 支持向量機（Support Vecto

機器學習 , 數據集 , 人工智能 , 詞向量 , 開發者

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lenglingx 頭像

lenglingx - css格子花園grid佈局遊戲(css-grid-graden)

前言：最近發現了個有趣的網站，可以練習css-grid佈局。 https://cssgridgarden.com/ https://cssgridgarden.com/#zh-cn 另外還有個grid佈局學習站：https://www.joshwcomeau.com/css/full-bleed/ 第一關 #garden { displ

Css , 前端開發 , HTML

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小鋒學長生活大爆炸 - 【教程】網心雲OES Plus刷機armbian

網上教程已經很詳細了，這裏做一下彙總： OESPlus刷機終極教程！刷入Armbian有此一篇足矣！ https://post.smzdm.com/p/ax6zop0d/OESPlus刷機終於趨於完美了！全面的圖文教程在此 https://mp.weixin.qq.com/s/bkAeDX8OizVemxnUvJgKDQ

網心雲 , oes , 刷機 , armbian , 圖文教程 , Css , 前端開發 , HTML

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WarrenLynch - 生成式AI與Visual Paradigm AI視覺建模聊天機器人：何時選擇哪個？（專業圖表、符號和模型指南）

當您真正認真對待圖表、符號和模型時（例如在軟件工程、業務分析或系統設計等專業領域），工具的選擇會直接影響準確性、效率和最終輸出質量。本文將全面對比生成式AI（Generative AI，簡稱GenAI）與Visual Paradigm AI視覺建模聊天機器人（以下簡稱Visual Paradigm AI），幫助您在需要“真正專業”時做出正確決策。

建模 , 機器人 , UML , 人工智能 , Css , Visual , 前端開發 , HTML

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小小方大人 - 如何判斷聚合函數是否需要使用？

判斷聚合函數（如 SUM/MAX/MIN/COUNT/AVG 等）是否需要使用，核心原則是：**當一行分組結果需要彙總/提煉分組內多行數據的特徵時，必須用聚合函數；若分組內該字段值唯一，無需使用（用了也不報錯，但冗餘）**。 以下從「判斷邏輯」「典型場景」「避坑要點」三個維度詳細説明，結合你之前的SQL案例拆解： 一、核心判斷邏輯（兩步法） 第一步：明確「分組粒度」（GROU

字段 , 後端開發 , 聚合函數 , JAVA , SQL

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熱愛編程的小白白 - 【Playwright自動化】錄製生成腳本

一、Playwright錄製生成腳本 命令行錄製生成腳本 Playwright 提供了內置的腳本錄製工具，可以自動生成測試腳本，簡化編寫自動化測試的過程。以下是具體操作方法： 啓動錄製模式 運行以下命令啓動瀏覽器並開啓錄製功能： playwright codegen https://www.baidu

側邊欄 , MySQL , 運維 , 自動化 , 數據庫 , Json

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寧波阿成 - 基於Jeecgboot3.9.0的vue3版本前後端分離的flowable流程管理平台

初步遷移完成了基於jeecgboot3.9.0的vue3版本的前後端流程管理平台，基於flowable7.2.0，同時支持bpmn流程設計器與仿釘釘流程設計器。 包括消息通知 主要增加的功能還是類似3.8.1，只是現在跟隨3.9.0升級到了springboot3了 本文包含：-->

spring , springboot3 , Flowable , jeecgboot , vue3 , Css , 前端開發 , HTML

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ztj1216 頭像

小黑要上天 - 9-Docker命令大全-info|version

info|version info -顯示Docker的系統級信息，包括當前的鏡像和容器數量 version -顯示Docker客户端和服務端的版本信息 本文包含：--> -->

服務端 , 版本信息 , Docker , 前端開發 , Javascript

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moonfdd 頭像

福大大架構師每日一題 - 2025-12-10：相鄰字符串之間的最長公共前綴。用go語言，給定一個字符串數組 words。對每個下標 i（0 到 words.length-1）按下面步驟處理並求得一個整數值： 1. 把數組中索

2025-12-10：相鄰字符串之間的最長公共前綴。用go語言，給定一個字符串數組 words。對每個下標 i（0 到 words.length-1）按下面步驟處理並求得一個整數值： 把數組中索引為 i 的元素刪掉，得到一個長度為 n-1 的新數組（若原數組長度為 n）。 在新數組中，把相鄰的元素兩兩配對（即第 k 個和第 k+1

golang , 數組 , 字符串 , 開發語言 , 後端開發 , harmonyos , 後端

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wx6466f25322644 - 大語言模型Ll M 這張圖的核心信息是：隨着模型規模變大，注意力（attention）層消耗的 FLOPs 佔比越來越高，而 MLP 層佔比反而下降。

這張圖的核心信息是：隨着模型規模變大，注意力（attention）層消耗的 FLOPs 佔比越來越高，而 MLP 層佔比反而下降。 一、FLOPs 是什麼？ FLOPs（Floating Point Operations）是浮點運算次數，衡量模型計算量的單位。FLOPs 越高，訓練或推理所需的計算資源越多。 二、圖中數據解讀

複雜度 , 數據 , 浮點運算 , 後端開發 , 人工智能 , Python

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No8g攻城獅 - 【異常解決】一招解決Navicat連接線上數據庫時，隔一段時間不操作出現的卡頓問題

博主介紹：✌全網粉絲23W+，博客專家、Java領域優質創作者，華為雲/阿里雲等平台優質作者、專注於Java技術領域✌ 技術範圍：SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大數據、物聯網、機器學習等設計與開發。 感興趣的可以先關注收藏起來

Spring Boot , 數據結構 , 數據庫 , 後端開發 , JAVA , 後端 , Python

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No8g攻城獅 - 【異常解決】Spring Boot 返回排序後的 Map 但前端接收順序不對的解決方案

博主介紹：✌全網粉絲22W+，博客專家、Java領域優質創作者華為雲/阿里雲/等平台優質作者、專注於Java技術領域✌ 技術範圍：SpringBoot、SpringCloud、Vue、SSM、HTML、Nodejs、Python、MySQL、PostgreSQL、大數據、物聯網、機器學習等設計與開發。 感興趣的可以先關注收藏起來

Spring Boot , 後端開發 , JAVA , harmonyos , 後端 , 前端 , Json

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wx5c241fe5127d0 - PolarDB for PG 查殺連接，自己想的很麻煩，其實人家早就有方案

這是一個長系列，我們會記錄我們從PostgreSQL 遷移到PolarDB for PG的一個過程，這是長篇的第三篇，這一篇要説的是改變，逐步在生產中使用了PolarDB for PG後我們遇到了一個我們必須遇到，但很快被解決的問題。 這個問題其實我們在PolarDB for MySQL的時候遇到過，就是查詢系統信息的問題，這裏我們稍微給不懂pol

MySQL , 數據庫 , postgresql , 前端開發 , Javascript

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datian1234 - 必學收藏！大模型工程師必看：上下文工程2.0，從Prompt到AI Agent的完整指南！

前言 Context Engineering 2.0: The Context of Context Engineering 今天我們要探討一篇非常有前瞻性和系統性的論文：《上下文工程2.0：上下文工程的“上下文”》（Context Engineering 2.0: The Context of Context En

AI大模型 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , prompt , harmonyos , 大模型學習

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datian1234 - 一文搞懂大模型標準配置RoPE位置編碼原理與實現！

簡介 RoPE（Rotary Positional Embedding）是當前大語言模型中最主流的位置編碼方式，通過旋轉矩陣操作將位置信息引入Q、K向量角度，實現相對位置建模。它支持長序列泛化、計算高效且保留週期信息，被LLaMA、GPT-NeoX等主流大模型採用。相比傳統位置編碼，RoPE能更好地處理序列順序信息，提升模型對相對距離的感知能力。

github , 算法 , 知識圖譜 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型入門 , Python

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嘴巴吃糖了 - GitHub上爆紅！這個瀏覽器自動化工具為何能狂攬2萬Star？

簡介 Skyvern是一個基於大模型的瀏覽器自動化開源項目，已獲GitHub近2萬星。它通過規劃-執行-驗證的AI架構(Planner/Task/Validator)，像人類一樣理解網頁內容，解決了傳統RPA工具因頁面結構變化導致腳本失效的問題。項目提供Docker部署和Python SDK兩種使用方式，讓開發者能輕鬆實現智能網頁自動化操作，是學習

github , 運維 , 知識圖譜 , 後端開發 , 人工智能 , 大模型學習 , Python

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bugyinyin - 【AI大模型應用場景】AI Agent與工程系統融合實踐：兩大業務場景落地全解析！

簡介 文章分享了將AI Agent技術應用於"智能播報助手"和"批量建任務"兩個業務場景的實踐歷程，闡述了AI Agent與傳統工程系統深度融合而非完全替代的有效路徑。通過MCP協議擴展Agent能力邊界，實現報表自動監控和釘釘消息推送；在批量建任務場景中，探索了Agent與工程結合的最佳實踐，強調應準確理解技術邊界和長處，構建高效穩健的解決方案。

大數據 , 人工智能 , transformer , prompt , 大模型學習 , 前端開發 , Javascript

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