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
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
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
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
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
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 -
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.
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
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
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
手把手教你給VC++編寫插件 下午偶然注意到VC++6.0新建工程標籤頁下的DevStudio Add-in Wizard,沒有接觸過,看名字是給Developer Studio開發插件,心生喜感,於是百度之,發生百度檢索幾乎找不到一篇完整的文字講述這個wizard的使用,費盡周折下載了一個只有幾行實際代碼的demo,同時在MSDN提供的實例中看到了類似的dem
商業智能(Business Intelligent)的概念由來已久。在數聚股份看來,近年來,隨着國內外企業進入到移動互聯時代,信息獲取方式和數據量較之PC時代又有了質的改變和增加,商業智能報表正成為越來越多的企業青睞的決策輔助利器。 商業智能,是將人的規律發現方法與決策思路傳授給計算機,由計算機來進行部分或全部規律發現、分析預測與決策工作。很多人對商業智能和
Cursor AI Skills 實戰:自動生成 Flutter 頁面、代碼與文檔 視頻 https://youtu.be/UeJYlTpm4ek https://www.bilibili.com/video/BV1xpipBYE24/ 前言 本文系統介紹如何使用 Cursor AI Skills 自動生成 Flutter 頁面、初始化項目結構,並持續維護項目技術文檔。適合 Flutter 開發
TVM 現已更新到 0.21.0 版本,TVM 中文文檔已經和新版本對齊。 Apache TVM 是一個深度的深度學習編譯框架,適用於 CPU、GPU 和各種機器學習加速芯片。更多 TVM 中文文檔可訪問 →Apache TVM TVM 支持多種編程語言用於編譯器棧的開發和部署。在本説明中,我們將解釋 TVM 運行時的關鍵組成部分。 VM 的運行時系統需要滿足多種看似相互矛盾但又非常關鍵的需求:
全文鏈接:https://tecdat.cn/?p=44707 原文出處:拓端數據部落公眾號 關於分析師 在此對Yichen Tang對本文所作的貢獻表示誠摯感謝,他完成了數據科學與大數據技術專業的碩士學位,專注數據科學與大數據技術領域。擅長Python、C、SQL、機器學習、數據庫、數據分析。 Yichen Tang曾參與多個數據分析與機器學習相關項目,在股票數據挖掘
我的顯示器的 4k 的,然後縮放選擇 200%,一直都是這樣 前幾天突然變模糊了,類似早期那種不適配分數縮放導致的模糊的那種感覺。但問題我是整數縮放的,居然還會模糊,而且所有軟件裏面只有 firefox 這樣,非常無語。重啓電腦也沒用 怎麼解決的?進入設置裏面,把縮放調整為 100%,再調整回 200% 問題就解決了
關於客户 Fluid Systems 公司成立於 20 世紀 90 年代初,是一家領先的波蘭公司,專門從事流體網絡建模和仿真軟件的開發,包括供暖系統、燃氣供應網絡、供水系統、加壓污水系統等等。 Fluid Systems提供靜態(穩態)和動態(瞬態)仿真,以及優化和諮詢服務,幫助客户: 分析當前網絡性能並找出效率低下的環節。 優化設計、管道尺寸和運行策略。 模擬瞬態效應,以預測激增和其他挑
AKS 容器與安全優化操作系統選型指南:Immutable 特性介紹 在 Azure Kubernetes Service(AKS)架構設計中,節點操作系統(OS)的選擇往往被視為 “基礎配置” 而容易被忽視。但實際上,OS 不僅決定了容器運行的底層環境,更直接影響集羣的安全性、運維複雜度與跨環境兼容性 —— 一個不合適的 OS 選型,可能導致後期安全漏洞頻發、運維成本激增
在文檔歸檔或合規審計中,許多機構要求文件必須符合 PDF/A(ISO 19005) 標準,普通 PDF 往往無法直接通過驗證。本文將介紹如何藉助Spire.PDF for Python批量轉換PDF為PDF/A,幫助您高效完成合規轉換。 Spire.PDF for Python免費試用下載,請聯繫慧都科技 加入Spire技術交流QQ羣(125237868),與更多開發者一起提升文檔開發技能。 P
檢索增強生成(RAG)技術通過為大模型引入外部知識庫,已成為解決其知識侷限與幻覺問題的核心方案。本文將聚焦於RAG在大模型智能體中的應用,系統解析其從數據準備、智能檢索到答案生成的核心工作流程。文章將探討Agentic RAG如何通過自主決策優化傳統流程,並分析其在企業級應用中的實際價值與面臨的性能挑戰。 如果,你重金聘請的AI專家
近日,OPPO 廣東移動通信有限公司(以下簡稱"OPPO")簽署了 CLA(Contributor License Agreement,貢獻者許可協議),正式加入龍蜥社區(OpenAnolis),成為社區合作伙伴。未來,雙方將聚焦移動場景下的機密計算技術,共同推進端雲協同的安全架構、可信計算標準化及國產基礎軟件安全能力的突破。 OPPO 是全球領先的智能終端
在數字化轉型進入深水區的2026年,項目管理軟件已從輔助協作工具升級為企業提升組織效能、保障目標落地的核心基礎設施。據行業報告顯示,全球項目管理軟件市場規模預計突破450億美元,國產化替代加速與AI智能賦能成為顯著趨勢。企業在選型時愈發關注功能適配性、數據安全性與生態集成能力。本文基於功能完整性、用户口碑、行業適配性及市場穩定性四大維度,篩選出10款品質經得起考驗的項目管理系統,以中立視角全面
一、簡介 25/4/29 發佈的u Qwen3 /u系列模型,共 8 個模型,其中六個u Dense 模型/u分別為,Qwen3-32B、Qwen3-14B、Qwen3-8B、Qwen3-4B、Qwen3-1.7B 和 Qwen3-0.6B。另外兩個u MoE 模型/u分別為,Qwen3-235B-A22B,擁有 2350 多億總參數和 220 多億激活參數的大模型,以及 Qwen3-30B-A3
1. 傳統文檔 Typora 最經典的本地軟件應該是 Typora。支持 Markdown 的實時預覽,界面簡潔美觀(使用基於 Chromium 瀏覽器的 Electron 框架開發的軟件基本上都比較好看) 可以使用微雲同步助手對文檔進行同步,將文檔保存到微雲,不用擔心文檔丟失。 最明顯的缺點是圖片與文檔分離,即如果想把文