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itestAndy - 別再糾結部署方式了！Codes 用混合模式證明：SaaS 的本質從來不是 “放雲端

在企業軟件圈，有個流傳了十餘年的 “鐵律”：網絡版才是真 SaaS，本地化部署就是傳統軟件。不少從業者甚至把 “多租户公有云” 當成 SaaS 的唯一標籤，彷彿軟件只要落地在客户自己的服務器上，就失去了 SaaS 的 “靈魂”。但事實真的如此嗎？ 去年讀到嶽三皮老師的文章《訂閲制的本質是服務標準化，而非部署方式》時，我深有共鳴 —— 他在文中尖鋭指出：“SaaS 的核心在‘服務’而非‘軟件’，訂閲

雲計算

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Coding茶水間 - 基於深度學習的紡織品缺陷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 基於深度學習的紡織品缺陷檢測系統 1. 前言​ 大家好，歡迎來到Coding茶水間。在傳統的紡織工業質檢環節中，人工目檢不僅效率低下，還容易因視覺疲勞導致漏檢，而基於YOLO算法的紡織品缺陷檢測系統正是解決這一痛點的智能化方案。今天我將為大家全面演示這套系統的功能，它不僅能通過圖片、視頻、文件夾及實時攝像頭流，精準識別破洞、織線瑕疵、污漬、紗頭等缺陷，還具備直觀的可視化操作界面，支持置信

AI

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lfree - [20260108]sqlplus下exec以及execute immediate執行方式.txt

[20260108]sqlplus下exec以及execute immediate執行方式.txt --//在sqlplus下exec以及execute immediate執行方式，兩者執行非常容易混淆，做一些例子説明。 --//exec 實際上相當於begin .... end;的簡寫。 --//execute immediate 相當於動態執行sql語句，以及一些ddl語句。 --/

數據庫

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菩提樹下的楊過 - Agent設計模式學習(基於langchain4j實現)(1) - 基礎Agent用法

自近年AI智能體火爆以來，各種相關的框架和最佳實踐也不斷涌現，Anthropic公司2024年發佈的Building Effective AI Agents \ Anthropic無疑是最有影響力的指導文章之一，langchain4j在此影響之下，也實現一系列的workflow編排Agent功能。 本文將在langchain4j官方示例基礎上(不熟悉langchain4j的朋友，請移步langch

AI

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椒顏皮皮蝦 - TensorRtSharp：在 C# 世界中釋放 GPU 推理的極致性能

TensorRtSharp：在 C# 世界中釋放 GPU 推理的極致性能 目錄 一、前言 二、什麼是 TensorRtSharp 三、安裝與配置 四、核心架構設計 五、核心類與 API 六、完整使用示例 七、異常處理 八、日誌系統 九、與其他庫的對比 十、常見問題 十一、總結 一、前言 1.1 為什麼需要 TensorRtSharp？ 在深度學習模型部署領域，NVIDI

.net , 後端

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PetterLiu - 零售業的AI變革十字路口

零售業的AI變革十字路口 全球零售業正佇立於一個由人工智能（AI）、宏觀經濟不確定性與消費者行為結構性轉變共同驅動的轉型期。這並非簡單的週期性波動，而是一場根本性的範式轉移，其核心體現為兩種截然不同的進化路徑：成熟的全球市場正致力於優化現有商業模式以應對外部宏觀經濟的逆風，而高速迭代的中國市場則在內部激烈的競爭壓力下，催生出一個全新的、以數字技術為原生基礎的零售生態。 根據德勤的最新全球零

AI

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林恆 - 徹底弄懂KeepAlive

🧑‍💻 寫在開頭 點贊 + 收藏 === 學會🤣🤣🤣 前言 開發過Vue應用的同學對KeepAlive功能應該都不陌生了，但是大家對它的理解是隻停留在知道怎麼用的階段 還是説清晰的知道它內部的實現細節呢，在項目中因KeepAlive導致的的Bug能第一時間分析出來原因並且找到解決方法呢。這篇文章的目的就是想結合Vue渲染的核心細節來重新認識一下KeepAlive這個功能。 文章是

前端

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一杯半盞 - 【架構師角度】詳細解析 OpenStack4j 中 PropagateOnStatus 的異常處理機制

異常處理機制架構分析 Openstack4j 提供了一套可插拔的 HttpExecutor 框架，支持 Apache HttpClient、Resteasy等，根據分析默認使用 Apache Httpclient。 目前尚不清楚為什麼要提供這個HTTP框架統一層，看起來有些多餘。 但是在吸收這個庫的時候發現，它有着目前為止我個人見過的最優秀的HTTP狀態碼錯誤處理機制。 這個機制可以精確到每個A

軟件設計

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aqi00 頭像

aqi00 - FFmpeg開發筆記（九十八）基於FFmpeg的跨平台圖形用户界面LosslessCut

​LosslessCut是一款跨平台FFmpeg圖形用户界面，用於對視頻、音頻、字幕和其他相關媒體文件進行極速且無損的操作。雖然《FFmpeg開發實戰：從零基礎到短視頻上線》一書詳細介紹瞭如何通過ffmpeg在命令行剪輯音視頻，但是命令行方式不夠直觀，用户更習慣在圖形界面上操作。於是LosslessCut抓住用户痛點，給FFmpeg封裝了一層操作界面，從而方便用户利用鼠標剪輯音視頻。 Lossl

移動端開發

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躺柒 - 讀共生：4.0時代的人機關係14科技公司（下）

1.自動化解決方案 1.1.我們是在為什麼樣的用途構建產品？‘老大哥’‘老母親’，還是‘老管家’？​ 1.1.1.大多數可以規模化的技術對於這三類用途都適用 1.1.2.意圖很重要 1.1.2.1.意圖是為人類提供服務，是在數字世界中重新創造管家的功能和體驗 1.1.3.開發直觀的邊緣自然語言處理功能以創建類似於人類的數字助理時，這方面的努力主

AI

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u_16040716 頭像

sangwu - 138. 隨機鏈表的複製

138. 隨機鏈表的複製 給你一個長度為n的鏈表，每個節點包含一個額外增加的隨機指針random，該指針可以指向鏈表中的任何節點或空節點。 構造這個鏈表的深拷貝。深拷貝應該正好由n個全新節點組成，其中每個新節點的值都設為其對應的原節點的值。新節點的next指針和random指針也都應指向複製鏈表中的新節點，並使原鏈表和複製鏈表中的這些指針能夠表示相同的鏈表狀態。複製鏈

yyds乾貨盤點 , 深拷貝 , 後端開發 , 鏈表 , JAVA

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u_10538247 頭像

王星星LOVER - JavaScript break 和 continue 語句

break 語句用於跳出循環。 continue 用於跳過循環中的一個迭代。 break 語句 我們已經在本教程之前的章節中見到過 break 語句。它用於跳出 switch() 語句。 break 語句可用於跳出循環。 break 語句跳出循環後，會繼續執行該循環之後的代碼（如果有的話）： 實例 for (i=0;i10;i++

i++ , 跳出循環 , 迭代 , 前端開發 , Javascript

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u_13873498 頭像

IT陳工 - Deepseek介紹

Reasoning 大模型 基本概述 Reasoning大模型特指 ”推理大模型“（Reasoning Large Language Model）是專門設計用於處理需要複雜推理任務的大型語言模型。 推理能力的定義：推理是指根據已知的信息和知識，通過邏輯推導得出新的結論或答案的過程。對於大模型而言，推理能力使其能夠處理不僅僅是簡單的事實查詢，還包括解決複

機器學習 , 蒸餾模型 , 推理大模型 , reasoning , deepseek , 人工智能

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據在智能教育學習社區用户互動分析與社區活躍度提升中的應用

(center Java 大視界 -- Java 大數據在智能教育學習社區用户互動分析與社區活躍度提升中的應用 /center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！在國家智慧教育公共服務平台的運營大屏上，Java 驅動的大數據分析系統正以毫秒級速度解析全國 1.2 億學習者的互動行為。當系統捕捉到 “Python 數據

spark , 大數據 , yyds乾貨盤點 , JAVA , apache

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u_17514447 頭像

mb68b85ccf7a016 - SpringBoot 連接 OpenAI API 教程

SpringBoot 連接 OpenAI API 教程 一、環境準備 1.1 創建 SpringBoot 項目 使用 Spring Initializr 創建項目，選擇以下依賴： Spring Web Spring Boot DevTools Lombok 1.2 添加 OpenAI 依賴 在 pom.xml

spring , List , AI寫作 , aigc , JAVA

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u_16322355 頭像

舊約Alatus - Spring Boot配置缺失導致啓動錯誤

根據錯誤信息，問題出現在Spring Boot應用啓動時，創建名為'aliEmbeddingClient'的bean失敗，原因是無法解析佔位符'ali.api.key'。 具體來説，在配置文件中使用了${ali.api.key}，但是Spring在啓動時沒有找到這個屬性的值。 可能的原因和解決步驟： 檢查配置文件（如application.

spring , jar , 配置文件 , 私藏項目實操分享 , 後端開發 , JAVA

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u_16040716 頭像

sangwu - 136. 只出現一次的數字，137. 只出現一次的數字 II

136. 只出現一次的數字 給你一個非空整數數組nums，除了某個元素只出現一次以外，其餘每個元素均出現兩次。找出那個只出現了一次的元素。 你必須設計並實現線性時間複雜度的算法來解決此問題，且該算法只使用常量額外空間。 示例 1 ： 輸入：nums = [2,2,1] 輸出：1 示例 2 ： 輸入：nums = [4,1,2,1,

時間複雜度 , 數組 , yyds乾貨盤點 , 後端開發 , JAVA

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u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《Python生態事件溯源與CQRS輕量化落地指南》

事件溯源與CQRS的組合架構，在技術社區中常被賦予“重型架構”的刻板印象，尤其在崇尚簡潔靈活的Python生態中，不少開發者在嘗試落地時，極易陷入過度抽象的誤區，最終讓架構偏離業務本質，淪為華而不實的技術堆砌。很多人會下意識照搬其他靜態語言生態的成熟方案，引入層層嵌套的分層設計、重型的領域驅動框架，甚至強行拆分獨立的讀寫服務，結果不僅讓Python的動態特性無從發揮，還徒增了部署

業務邏輯 , yyds乾貨盤點 , 簡潔性 , 後端開發 , Python

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oioihoii - 構建高併發AI服務網關：C++與gRPC的工程實踐

隨着AI服務在企業中的規模化部署，如何高效、可靠地將多個異構AI模型集成到統一的服務架構中，成為後端工程師面臨的重要挑戰。本文介紹基於C++與gRPC構建高併發AI服務網關的完整實踐方案，涵蓋架構設計、性能優化、容錯機制等關鍵環節。 1. 問題背景：AI服務部署的挑戰 1.1 現狀分析 典型的AI服務部署面臨以下痛點： 異構環境：PyTorch、TensorFlo

批處理 , 數據 , 服務部署 , aigc , llama

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u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《從拷貝到共享：Python/Rust FFI零拷貝的落地路徑與調優秘籍》

傳統的“序列化-傳輸-反序列化”流程，在處理大規模傳感器數據流、高精度數值計算這類任務時，會產生巨量的冗餘內存操作，不僅吞噬算力，還會引發頻繁的GC回收，讓系統穩定性大打折扣。最初探索兩者協同方案時，我曾陷入“減少拷貝次數”的慣性思維，嘗試通過批量傳輸、緩衝區複用等手段優化，卻發現性能提升始終有限，直到偶然間觸及零拷貝的核心邏輯：不是讓數據少移動幾次，而是從根源上讓數據不移動，通

yyds乾貨盤點 , 數據 , rust , 後端開發 , Python

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ceshiren2022 - 人工智能測試開發系列教程 L2：大語言模型提示工程與AIGC應用體系

可能很多同學疑惑的點在於，提示詞還需要另外去學嗎？這個看起來貌似有手就行的操作，只要會打字就能夠立刻上手吧？ 但是會和用的好是兩回事。我們可以把ChatGPT想象成孫悟空的金箍棒，本身它是一個非常強大的法器，但是如果不會使用，它也不過是一根鐵棍而已。提示詞用得越好，ChatGPT就越強大。 而且對於有編程基礎的人來説，後續如果想要基於 LLM 或大語言模型快速構建、開發一些應用

人工智能 , 深度學習 , 大模型

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oioihoii - AI 技能工程入門：從獨立能力到協作生態

隨着大型語言模型（LLM）能力的飛速發展，如何讓它們穩定、高效地執行復雜任務，已成為AI工程化的核心挑戰。作為應對，“技能”（Skills） 作為一種新興的AI能力封裝範式應運而生，而由其引發的AI智能體間的互操作性問題，則催生了以模型上下文協議（MCP） 為代表的一系列通信協議。 本文將系統性地介紹技能的概念、開發方法，並深入探討其與MCP等協議的關係，為你構建下一代智能應用奠定基

外部工具 , 封裝 , aigc , llama , 複用

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千尋技術幫 - 10349_基於Springboot的萬仙山旅遊管理系統

1、項目包含 項目源碼、項目文檔、數據庫腳本、軟件工具等資料； 帶你從零開始部署運行本套系統。綠-泡-泡：QianXun-Software 2、項目介紹 目前，在社會的和諧發展和經濟水平穩步上升的時代背景中，人們的消費觀念大幅度變革，吃穿住行之外也開始追求精神享受，因此旅遊業發展迅速，已經逐步成為全球經濟中發展勢頭最強勁和規模最大的產業之一，互聯網的興起給旅遊業帶來了新的契機。在線瀏覽、預定以高效

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代碼保安 - 揭秘“雲原生”的基石：Kubernetes 憑什麼一統容器編排天下？

Kubernetes 能成為雲原生時代的基石並“一統天下”，並非偶然，而是天時、地利、人和共同作用的結果。我們可以從以下幾個方面來深入揭秘： 一、問題的起源：為什麼需要容器編排？ 在容器技術（尤其是 Docker）普及之後，開發者可以輕鬆地將應用和其依賴打包成一個輕量級、可移植的容器。但隨之而來的是新的挑戰： 數量龐大：成百上千個容器如何管理？ 高可用性：某個容

Pod , kubernetes , 雲計算 , google , 開發者

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