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51執沐 - Catlass 核心架構指南:問題驅動的設計

Catlass 核心架構指南:問題驅動的設計 前言 在昇騰平台上寫高性能算子,從來不是一件輕鬆的事。手動管理多級內存、自己編排流水線、為不同 Shape 重寫 Kernel——這些痛點幾乎伴隨所有 Ascend C 開發者。但隨着 Catlass 的出現,情況開始徹底改變。 Catlass 通過一套高度模塊化、

redis , 數據 , 初始化 , 架構 , 數據庫 , 開發者

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美狐美顏SDK開放平台 - 企業級直播美顏SDK開發指南:特效功能這樣做更穩定

在直播、視頻化成為“基礎設施”的今天,美顏早已不只是“錦上添花”,而是決定用户是否留下來的第一體驗。 無論是直播帶貨、在線教育、醫療問診,還是企業會議、社交娛樂,只要涉及實時視頻,美顏與特效能力幾乎都是標配。但很多團隊在真正落地時才發現:能跑demo≠能商用,能用≠穩定可擴展。 本文將從企業級實戰視角,聊一聊直播美顏SDK在特效功能開發中,如何兼顧效果、性能與穩定性,

視頻美顏sdk , 美顏api , 人工智能 , 直播美顏sdk , 計算機視覺 , 第三方美顏SDK , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

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u_15533008 - 雲原生週刊:Kubernetes v1.35 引入工作負載感知調度

雲原生熱點 Lima v2.0:為安全AI工作流帶來新特性 Lima(Linux Machines)是一個用於在 macOS 和 Linux 上快速創建和管理輕量級 Linux 虛擬機的開源工具,最初主要服務於容器和雲原生開發場景。它通過最少配置即可提供接近原生的 Linux 開發體驗,並與 Docker、Kubernetes 等工具良好集成

虛擬化 , Pod , kubernetes , 雲計算 , API

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數據庫知識分享者小北 - 免費體驗《自建 MySQL 遷移至 PolarDB 分佈式 V2.0》

在數字化轉型的過程中,許多企業發現傳統自建 MySQL 數據庫在高可用性和彈性擴展方面的不足,導致服務穩定性和性能受到限制。面對業務增長和高併發需求,企業急需一種高性能、可靠的數據庫解決方案來提升數據處理能力和系統架構的靈活性。 本方案將基於雲原生數據庫 PolarDB 分佈式版 (PolarDB for Xscale,簡稱“PolarDB-X”),實現自建 MySQL 數

MySQL , nosql , 上傳 , 數據庫 , PolarDB

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美狐美顏SDK開放平台 - 直播美顏SDK特效功能應用場景分析

在直播行業高速發展的今天,用户早已不再滿足於“能看、能聊”的基礎體驗。無論是娛樂直播、帶貨直播,還是在線教育、社交互動,畫面質量與互動體驗正在成為決定用户留存和轉化的關鍵因素。 而在這些體驗背後,直播美顏SDK及其特效功能,正扮演着越來越重要的角色。本文將從實際業務出發,系統分析直播美顏SDK特效功能在不同場景下的應用價值,幫助平台方和產品負責人更清晰地理解它的商業意義。

視頻美顏sdk , 美顏api , 人工智能 , 直播美顏sdk , 計算機視覺 , 第三方美顏SDK , 在51CTO的第一篇博文 , 美顏SDK

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Berserker蘭斯洛特 - gui自動化—1.控制鼠標

前期準備: 使用pyautogui包 進行操作 一切操作的基礎得先理解座標,以屏幕左上為座標原點,水平方向為x軸,方向向右;垂直方向為y軸,方向向下。例如屏幕分辨率為1920×1080,那麼左上為(0,0),右下為(1919,1079) 獲取像素: pyautogui.size()返回兩個整數,分別為屏幕寬和高的像素數 pyautogui.position()返回兩個整數,分別為當前鼠標位置的座標

後端

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風輕雲淡的開發 - 搜索引擎 正排索引

百度排名的規則   要想知道百度排名的規則,首先要知道什麼是百度蜘蛛。   百度蜘蛛,是百度搜索引擎的一個搜索引擎構建一個調度程序,它是來調度百度蜘蛛的工作,讓百度蜘蛛去和服務器建立連接下載網頁,計算的過程都是通過調度來計算的,百度蜘蛛只是負責下載網頁,目前的搜索引擎普遍使用廣佈式多服務器多線程的百度蜘蛛來達到多線程的目的。它的作用是訪問收集整理互聯網上的網頁、圖片、

搜索引擎 , 大數據 , 搜索 , 數據倉庫 , 搜索引擎 正排索引 , 百度

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字節墨海星 - 電容器esr與耐壓的關係圖

該電容的作用我只是簡單認識到該前饋電容主要是為了提供零點,不讓RC電路產生震盪從而影響輸出輸出電壓。再深入一些的理解請自行學習吧! 最後補充一個知識點。有時候我們在交流電路中看到電容的並聯分壓的情況。電容在交流回路中可以實現分壓,分壓公式是將電容根據容抗公式Xc= 1/(jwC)推導出來的,所以我們容易得出電容分壓公式

輸入輸出 , 額定電壓 , 雲計算 , 雲原生 , 公眾號 , 電容器esr與耐壓的關係圖

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認真的咖啡 - 照亮鴻蒙世界:HarmonyOS 手電筒功能開發全解析

目錄 前言 手電筒的現實價值與使用場景 HarmonyOS 中手電筒的核心功能設計 手電筒功能的完整實現流程 高級擴展:打造智能交互式照明體驗 結束語:小功能,大體驗 前言 在智能手機高度普及的今天,手電筒早已不再是應急設備的代名詞,而是融入日常生活的“隱形助手”。無論是深夜找鑰匙、露營探路,還是突發斷電時的臨時照明,手電筒都以其即時性與可靠性贏得用户青睞。作為華為自主研發的新一代

harmonyos-next , harmonyos先行者 , harmonyos

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kuaidata - 成本降半,服務煥新!蘇州IDC服務商講述二十年創業路與行業變革

機房裏閃爍的指示燈像蘇州古城的星辰,創始人老李站在機房外,這些服務器見證了他從農田邊創業到參與中國數字經濟的全過程。 “二十年前客户來參觀,看到機櫃都要問‘這東西會不會爆炸’。” 蘇州勝網創始人老李回憶創業初期時,當時蘇州的製造業正如日中天,而IT服務業才剛剛萌芽。 IDC創業維艱

it , 服務器 , 機櫃 , 人工智能 , 深度學習

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o王先生o - Zenith.NET v0.0.2 發佈 — 統一的 .NET GPU 編程庫,支持 DX12/Vulkan + 6 大 UI 框架

大家好!我是 @qian-o,今天很高興向大家介紹我的新項目 Zenith.NET 的首個公開預覽版本! 🎯 項目簡介 Zenith.NET 是一個現代的、跨平台的 .NET 圖形與計算庫,旨在為 .NET 開發者提供統一的 GPU 編程接口。無論你是要做高性能渲染、圖形應用,還是 GPU 通用計算,Zenith.NET 都能幫你屏蔽底層 API 的差異,讓代碼在不同平台上無縫運行。 🖼️ 效

.net , 後端

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NocoBase - 開發者收藏!10 個減少重複 CRUD 的開源工具

原文鏈接:https://www.nocobase.com/cn/blog/10-open-source-tools-develop... 寫在開頭 所有業務系統,都離不開 CRUD。 如果你做過 CRM、內部管理系統、審批流程、後台管理界面這類項目,大概會有一種很熟悉的感覺。每一次都要從頭開始,把整套 CRUD 再實現一遍。 在企業內部系統中:不同部門、不同項目、不同階段,各自維護着結構高度相似

無代碼開發平台 , crud , 低代碼 , 開源

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Python與SEO - 鹹魚大量流出99元的Win10平板電腦,英特爾x5-Z8300+2G+32G配置,接口功能齊全,到底是電子垃圾還是娛樂神器?

電子數碼產品的更新迭代無疑是最快的,鹹魚二手市場最不缺的就是二手數碼產品,各種各樣的電子數碼產品層出不窮,尤其是某些老古董數碼。當初這類產品價位可不便宜,如今多年過去殘值僅當初的零頭,當然性能方面肯定是不盡如意,尤其是智能產品,對應的軟件問題,着實令人頭疼,新軟件肯定是不行的,比較卡頓,適配老舊軟件還過得去。比如有刷到鹹魚上大量流出的Win10平板電腦,

娛樂 , 低功耗 , 平板電腦 , 教程推薦 , MySQL , 數據庫 , 電腦

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疆鴻智能研發中心 - 破局干擾難題:疆鴻智能PROFIBUS轉光纖模塊點亮智慧煙草未來

破局干擾難題:疆鴻智能PROFIBUS轉光纖模塊點亮智慧煙草未來 在高度自動化、連續化生產的現代煙草工業中,穩定、可靠、實時的數據傳輸是保障生產效率、工藝精度與產品質量的生命線。傳統PROFIBUS-DP網絡依賴銅纜電氣信號傳輸,在煙草工廠複雜的電磁環境、遠距離佈設需求以及存在潛在爆炸性氣體混合物的特定區域中,面臨着干擾大、距離受限、安全性不足等嚴峻挑戰。PROFIBUS轉

光纖模塊 , profibus , 工業通訊 , PROFIBUS光纖模塊 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化

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疆鴻智能研發中心 - 疆鴻智能PROFIBUS轉光纖:軌道交通信號傳輸困局的可靠之選

疆鴻智能PROFIBUS轉光纖:解軌道交通信號傳輸困局的可靠之選 一、項目背景:應對軌道交通的嚴苛挑戰 軌道交通控制系統對實時性、可靠性和抗干擾能力的要求極高。在傳統基於銅纜的PROFIBUS-DP網絡中,信號傳輸距離受限(通常不超過100米),且極易受到牽引供電系統產生的電磁干擾,導致通信中斷或數據錯誤,直接影響列車運行安全與調度效率。 疆鴻智

光纖模塊 , profibus , 工業通訊 , PROFIBUS光纖模塊 , 人工智能 , 深度學習 , 工業自動化

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合合信息解決方案 - 為什麼金融機構需要建設AI中台?

熱點背景 當前,銀行業數字化轉型已從“業務線上化”的初級階段,邁入“運營智能化”與“能力平台化”的深水區。隨着金融業務規模持續擴張,國際結算、運營管理、信貸服務等核心環節涉及的文檔單證數量激增、類型繁雜,對處理效率與精準度的要求不斷提升。然而,傳統分散的AI能力建設模式,普遍存在技術標準不一、資源重複投入、數據難以互通、模型迭代效率低下等頑疾,已成為制約銀行降本增效、防控風

機器學習 , 字段 , 即插即用 , 人工智能 , 迭代

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goodcitizen - 基於 cronet 的單鏈接性能信息收集

背景 公司的一款基於網絡雲盤的產品,需要統計每個鏈接到各個服務器節點的性能,以便後台做更優的調度。常用的性能指標有 DNS 解析耗時、連接耗時、ssl 握手耗時、首分片耗時、總的發送接收字節數、總的請求耗時以及基於它們計算的平均速度等。早先的基於 boost 的版本這些都很好統計,後來該產品底層網絡庫換成 cronet 就不好統計了,我的工作就是基於 cronet 重新收集上述性能信息。 cron

後端

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千尋技術幫 - 10389_基於Springboot的物資管理系統

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。 2、項目介紹 隨着信息技術在管理上越來越深入而廣泛的應用,管理信息系統的實施在技術上已逐步成熟。本文介紹了企業資產管理系統的開發全過程。通過分析企業資產管理系統方面的不足,創建了一個計算機管理企業資產管理系統的方案。文章介紹了企業資產管理系統的系統分析部分,包括可行性分析等,系統設計部分主要介紹了系統功

後端

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向量檢索 - DeepResearch 應用展示

本文為您視頻展示DeepResearch在複雜推理與長多步推理、日常生活規劃與決策、深級別的跨學科問答、需要詳細且真實的旅行行程、司法與成文法解釋、多情境研究寫作場景下的應用。 複雜推理與長多步推理 複雜的多步推理任務,需要網絡搜索、跨來源信息綜合以及工具編排,以解決具有動態且時間敏感數據的現實世界查詢。 點擊查看視頻示例

強化學習 , 阿里巴巴 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , AI , 人工智能

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愛學習的懶洋洋 - 分表路由:為什麼大神都用 & (n-1),而不用 % ?一次給你講透

寫在前面 "分庫分表"大家都不陌生。當數據量激增時,我們習慣性地寫下 userId % tableCount 來決定數據路由到哪張表。 這段代碼邏輯正確、簡單直觀。但在對性能要求極高的底層中間件開發中,這真的是最優解嗎? 如果我們翻開 JDK 1.8 的 HashMap 源碼,會發現大神 Doug Lea 在計算數組下標時,刻意避開了 % 取模,而是使用了一行看起來更晦澀的 (n -

後端

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楓葉丹6 - 【海賊王航海日誌:前端技術探索】HTML你學會了嗎?(一)

目錄 1 - HTML概念 2 - HTML結構 2.1 - 認識HTML標籤 2.2 - HTML文件基本結構 2.3 - 標籤層次結構 3 - 快速生成代碼框架 4 - HTML常見標籤 4.1 - 註釋標籤 4.2 - 標題標籤 4.3 - 段落標籤 4.4 - 換行標籤 4.

oracle , 數據庫 , Css , HTML , 前端 , html5 , VScode

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雲端夢想實現家 - Hopper Disassembler試用版如何使用

教程背景: 第一部分Hopper disassember動態調試:3 第二部分LLDB動態調試14 第三部分使用Radare2動態調試27 第四部分分析整理算法32 第五部分使用Python編寫keygen34 第六部分使用Swift編寫keygen36 教程背景: 在Youtube閒逛時,無意間發現了飄雲

機器學習 , 字符串 , 動態調試 , 人工智能 , desktop

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mob64ca141a2a87 - ubuntu16.04利用ssh反向代理及autossh實現內網穿透

背景 綜合分析了之前提到的遠程開發技術方案,結合安全,性能,效率,成本,應用,部署難度多方面因素,決定以內網穿透為基礎,進行遠程開發環境部署,下面先準備部署遠程創建環境 內網穿透 首先,明確當前的目標,遠程的目的不是為了去控制一個內網的 Windows 系統,而是希望能連接上遠程的 Ubuntu 環境,準確點應該説

內網 , 雲計算 , OpenStack , ip , 雲服務

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落花有意飛花 - 火山引擎語音合成安卓sdk demo

當露營成為年輕人的一種全新生活方式後,連帶着户外野營帳篷、可摺疊桌椅、卡式爐、多人趣味桌遊等露營周邊市場都迎來新一輪增長。 受限於户外環境,年輕人在露營期間可供選擇的集體娛樂消遣方式更偏向於桌遊、垂釣、燒烤等,到了晚間,集體“刷”綜藝、電視劇則成了主要消遣之一,但手機、平板電腦、筆記本電腦等設備受限於屏幕大小與音量音質體驗,很難滿足三人以上的集體觀

機器學習 , 火山引擎語音合成安卓sdk demo , 數據 , 人工智能 , 用户需求 , 歷史數據

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