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u_16099187 頭像

網絡安全俠 - linux 系統中藉助其它軟件安裝windows鏡像嗎

下載iso文件 ubuntu的下載地址 找到你想要的版本吧，騷年 http://cdimage.ubuntu.com/releases/ 12.04的下載地址http://cdimage.ubuntu.com/releases/12.04/release/ linux amd64也就是64位的linux系統，並不是指amd的cpu專用的

雲計算 , Linux , 重啓 , 雲原生 , Ubuntu

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tangqingfeng 頭像

唐青楓 - 深入理解 Volatile：C#.NET 內存可見性與有序性

簡介 Volatile 是 C# 中處理內存可見性和指令重排序的關鍵機制，它提供了對內存訪問的精細控制。在併發編程中，volatile 關鍵字和 Volatile 類都是解決共享變量可見性問題的重要工具。 為什麼需要volatile？ CPU 緩存導致的 “內存可見性” 問題 現代 CPU 為提升性能，會將頻繁訪問的變量緩存到核心專屬的緩存（L1/L2/L3）中，而非每次都讀寫主內存。這會導致：

c# , .net

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u_15641375 頭像

芯動大師 - AI：重塑日常的 “數字夥伴”

隨着人工智能時代的來臨，生成式AI已經進入我們的生活，我們的工作和生活都有了AI的加持，也變得更加的方便。AI工具有很多的類型，可以幫助我們寫作，可以幫助我們做PPT，可以幫助我們進行數據分析，像deepseek、豆包、騰訊元寶等AI工具都是我們生活和工作的小助手。 我目前工作中喜歡使用的AI工具就是豆包，因為豆包出自於字節跳動，這款AI工具也是非常的強大，包含了很多的功能

yyds乾貨盤點 , 數據 , AI寫作 , aigc , 數據分析 , 智能系統

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u_15641375 頭像

芯動大師 - 電子煙温控是如何實現的，讓我們來一探究竟

高端電子煙温控模式結合恆功率的設計，是當前電子煙領域的核心優化技術，其背後有着清晰的工作原理，且在使用體驗和安全性上都有顯著優勢。 一、核心工作原理 依託電阻温度特性電子煙的發熱絲多采用鎳、鈦或316不鏽鋼等材質，這些金屬的電阻會隨温度升高呈現規律變化，該規律由温度電阻變化係數（TCR）界定。比如某發熱絲室温下電阻 0.1Ω，200℃時變為 0.15

封裝 , yyds乾貨盤點 , 電路設計 , 開源 , 高精度

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AmbitionGarden 頭像

Ambition的後花園 - claude使用指南

你想要一份全面且實用的Claude使用指南，涵蓋從基礎操作到高效使用的核心方法，幫助你更好地發揮Claude的能力解決各類問題。下面我會從基礎入門、高效使用技巧、常見場景用法、高級功能和注意事項幾個維度，給你一份通俗易懂的使用指南。 一、基礎入門：從零開始用Claude 1. 訪問與註冊 官方訪問渠道： 網頁端：Claude的官

數據 , 上傳 , 後端開發 , JAVA , Python

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codelove 頭像

雪雁 - CodeSpirit-考試預生成方案（開源）

1. 概述 1.1 背景 在考試系統中，當大量學生同時開始考試時，系統需要為每個學生創建考試記錄（ExamRecord）和答題記錄（ExamAnswerRecord）。傳統的"按需創建"模式在高併發場景下存在以下問題： 性能瓶頸：每次開始考試都需要執行數據庫寫入操作，響應時間在 200-500ms 併發壓力：1000+ 學生同時開考時，數據庫壓力激增，可能導致超時或失敗

軟件設計

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BarberQiao 頭像

四毛打印店 - isula無-p參數的一種應對方法

isula無-p參數的一種應對方法 isula作為一款輕量級容器引擎，雖然在命令和功能上與Docker高度相似，但其網絡架構卻存在顯著差異，尤其是在CNI（Container Network Interface）配置上。以excalidraw/excalidraw鏡像為例，使用Docker時，通過docker run -d --name excalidraw -p 5000:80 e

端口映射 , network , Docker , 考試認證

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M82A1 頭像

滄州虎王科技 - Web端文件創建與保存全攻略

如何實現Web端創建文件、編輯後直接保存 在Web應用中實現文件創建、編輯和直接保存功能，需要結合前端（瀏覽器端）和後端（服務器端）技術。核心思路是：用户在前端界面創建文件並編輯內容，然後通過HTTP請求將數據發送到後端服務器保存文件。由於Web安全限制，瀏覽器不能直接訪問用户本地文件系統，因此保存操作通常通過服務器完成。以下是分步實現方法，確保結構清晰。 步驟1:

軟件研發 , 文件名 , 創建文件 , Json

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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 （二）循環神經網絡

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，1.2到1.4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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yuzhihui 頭像

飛仔FeiZai - 基於 Python 與 PyQt5 構建的特斯拉行車記錄儀視頻播放器

基於 Python 與 PyQt5 構建的特斯拉行車記錄儀視頻播放器 GitHub 開源地址：https://github.com/JerryYu2014/TeslaCamPlayer 很多 Tesla 車主第一次打開 U 盤裏的 TeslaCam 文件夾時，都會有類似的感受： 文件夾層級又深又亂，RecentClips、SavedClips、SentryClips 混在一起； 每段視頻被拆

後端

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u_17037082 頭像

王校長的熱狗 - 排水管道缺陷數據集4767張VOC_YOLO（已增強）

排水管道缺陷數據集4767張VOC_YOLO（已增強） 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：4767 Annotations文件夾中xml文件總計：4767 labels文件夾中txt文件總計：4767 標籤種類數：5 標籤名稱:["C

排水管道缺陷數據集 , 數據集 , 後端開發 , txt文件 , CL , Python

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王校長的熱狗 - 牀單污漬檢測數據集3935張VOC+YOLO格式

牀單污漬檢測數據集3935張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：3935 Annotations文件夾中xml文件總計：3935 labels文件夾中txt文件總計：3935 標籤種類數：1 標籤名稱:["stai

數據集 , 標籤名 , 後端開發 , txt文件 , 牀單污漬檢測數據集 , Python

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u_17514447 頭像

mb68b85ccf7a016 - 筆記本電腦網卡故障排查與修復教程

筆記本電腦網卡故障排查與修復教程 一、故障排查流程概覽 1. 初步症狀判斷 WiFi圖標消失或顯示紅叉 可以連接WiFi但無法訪問網絡 頻繁斷線或連接不穩定 設備管理器中網卡顯示黃色感嘆號 2. 快速自檢清單 [ ] 檢查飛行模式是否開啓 [ ] 重啓路由器和筆記本電腦 [ ] 嘗試

物聯網 , 重置 , 無線網卡 , 重啓

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王校長的熱狗 - 建築牆面缺陷檢測數據集7374張VOC+YOLO格式

建築牆面缺陷檢測數據集7374張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：7374 Annotations文件夾中xml文件總計：7374 labels文件夾中txt文件總計：7374 標籤種類數：5 標籤名稱:["cr

數據集 , 標籤名 , 後端開發 , 建築牆面缺陷 , txt文件 , Python

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wang_yb 頭像

wang_yb - 數據可視化五大黃金原則：讓你的圖表“會説話”

在日常工作中，你是否遇到過這種情況：你辛辛苦苦跑完數據，畫了一張圖表發給老闆或客户，結果對方盯着看了半天，問了一句：“所以，你想表達什麼？” 這就像講笑話沒人笑一樣尷尬。圖表的本質不是 “畫圖”，而是 “溝通”。 今天，我將分享 5 個提升可視化效果的原則，並用 Python 的 matplotlib 庫手把手教你如何實現。 1. 原則1：展示數據，而非裝飾 想象一下，你在閲讀一本小説，但每頁都充

後端

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u_17575814 頭像

mb690cc2a30bc41 - Python 使用 requests 連接 OpenAI、Gemini 和 Claude API 完整教程

在當今的 AI 應用開發中，三大主流大語言模型 API——OpenAI、Google Gemini 和 Anthropic Claude 都提供了強大的功能。本教程將詳細介紹如何使用 Python 的 requests 庫直接調用這三個 API。 一、環境準備 首先，確保安裝了 requests 庫： pip install requests

軟件研發 , API , openai , Json , Python

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王校長的熱狗 - 道路油漆檢測數據集687張VOC+YOLO格式

道路油漆檢測數據集687張VOC+YOLO格式 數據集格式：VOC格式+YOLO格式 壓縮包內含：3個文件夾，分別存儲圖片、xml、txt文件 JPEGImages文件夾中jpg圖片總計：687 Annotations文件夾中xml文件總計：687 labels文件夾中txt文件總計：687 標籤種類數：1 標籤名稱:["paint"]

數據集 , 標籤名 , 後端開發 , 道路油漆檢測數據集 , txt文件 , Python

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mirxiong 頭像

掃地小沙彌J - Keepalived詳解：原理、編譯安裝與高可用集羣配置

在高可用架構中，避免單點故障至關重要。Keepalived正是為了解決這一問題而生的輕量級工具。本文將深入淺出地介紹Keepalived的工作原理，並提供從編譯安裝到實戰配置的完整指南。 回到頂部 1. Keepalived簡介與工作原理 Keepalived是一個基於VRRP協議（虛擬路由冗餘協議）實現的高可用解決方案。它的核心目標是通過自動故障轉移來確保服務

優先級 , ip , 代碼人生 , 高可用

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u_17569005 頭像

wx6906fb3f9b17a - 本文介紹海外梯控與門禁系統第三方對接方案，支持刷卡、二維碼、密碼三種授權方式，採用TCP客户端/服務器模式，兼容雲端與本地部署，適用於多種場景。

本方案的核心是為第三方業務平台（如酒店PMS、公寓管理軟件、智慧校園平台）提供一個標準化、高可用的接口，實現對分散門禁點和電梯的統一、實時、精準的權限控制。 核心特性 對海外項目的價值

智能門禁 , 門禁 , redis , 智能梯控 , 梯控 , 數據庫 , 門禁系統

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畢設大神 - 基於Android的校園互助平台-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要 當前，隨着移動互聯網意義。 本文研究內容聚焦於利用Android操作系統的強大功能和廣泛的用户基礎，設計並實現一款集閒置物品交易、跑腿服務、廣告發布及信息交流等多功能於一體的校園互助平台。該平台通過深入分析校園用户需求，結合先進的移動應用開發技術，構建了一個用户友好、功能豐富、易於操作的移動應用系統。該系統不僅具備高度的可定製性和可擴展性，能夠根據不同高校的實際

智能手機 , 後端開發 , Android , JAVA , ide

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u_16213596 頭像

mob64ca13fb6939 - 獲取張量中為true的索引

1.功能簡介 GIS將地理空間數據表示為矢量數據和柵格數據。矢量數據模型使用點、線和多邊形來表示具有清晰空間位置和邊界的空間要素，如控制點、河流和宗地等，每個要素被賦予一個ID，以便與其屬性相關聯。柵格數據模型使用一個格網和格網元胞（像元）代表空間要素，元胞值表示該元胞位置的空間要素屬性。柵格數據模型適用於表示連續的要素，如海拔和降水量。 [矢

數據集 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 數據模型 , 獲取張量中為true的索引

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自動化控制筆記 - 智能約束層阻尼振動控制-EXP-振動控制-約束層阻尼板

智能約束層阻尼振動控制-EXP-振動控制-約束層阻尼板 實驗目的 摘要： 針對智能約束層阻尼（SCLD）結構，建立其動力學模型並利用壓電材料實施主動控制。考慮系統非線性、時變及不確定因素，設計自適應控制器提升振動響應性能。基於振動模型分析聲輻射特性，為封閉腔體如汽車、飛機、潛艇等內部振動噪聲控制提供新思路，實現有效減振降噪。 關鍵詞：振動與噪聲，智能約束層阻

辦公效率 , Simulink , CLD , 控制算法 , 應用場景 , Polytec

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自動化控制筆記 - 升級實驗：車身振動噪聲主動控制-EXP-振動控制-車身振動

升級實驗：車身振動噪聲主動控制-EXP-振動控制-車身振動 控制信號生成 電腦生成控制指令，發送給 **dSPACE 實時半實物仿真平台（DS1005 / Auto Box）**。 激勵路徑 1：電磁激振器（BK 4825） dSPACE輸出模擬信號 → 功率放大器 → 提供足夠電流驅動激振器。 BK 4825 激振器將電信號轉換為機械振動，作

辦公效率 , Simulink , 信號處理 , 振動 , 低通濾波器 , 數據採集系統

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自動化控制筆記 - 魯棒與自適應的垂尾抖振控制-EXP-振動控制-垂尾

魯棒與自適應的垂尾抖振控制-EXP-振動控制-垂尾 實驗目的 摘要： 對垂尾低階模態抖振，提出 RFxLMS 多模態控制器，對次級通道實施反饋阻尼補償，並用宏纖維複合材料壓電作動器開展地面與風洞試驗。 關鍵詞： 垂尾抖振 主動控制 FxLMS算法 壓電作動器 魯棒控制 注：本文僅從實驗系統與工程實現角度進行記錄。

Smart Material , PCB , 辦公效率 , Simulink , 控制算法 , 應用場景

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