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u_14276 頭像

柳隨風 - cmake入門學習筆記_cmake -wl

介紹了稀疏矩陣求解庫 SuiteSparse 的構建方法，基於已構建的 OpenBLAS、gmp 和 mpfr 依賴，使用自動化工具 BuildCppDependency 在 Windows 和 Linux 平台完成編譯，並詳細説明了關鍵 CMake 構建參數的作用。 1 介紹 在上一篇文章《CMake構建學習筆記26-OpenBLAS庫的構建》中介紹的Ope

稀疏矩陣 , fortran , cmake , 後端開發 , Python

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u_16060192 頭像

HyperAI超神經 - 首個天文多模態基礎模型AION-1誕生！UC伯克利等基於2億天文目標預訓練，成功構建泛化性多模態天文AI框架

基於 Transformer 架構的基礎模型，已在自然語言處理與計算機視覺等領域引發深刻變革，推動技術從「一事一模型」的定製範式，邁向通用化的新階段。然而，當這類模型進入科學研究領域時，卻遭遇了明顯的水土不服。科學觀測數據來源多樣、格式不一，且常包含各類觀測噪聲，使得數據呈現出顯著的「複雜異質性」。這一現實使得科學數據分析陷入兩難： 若僅處理單一類型數據，則難以充分挖掘其潛在價值；若依賴

多模態 , AI , 天文學 , 人工智能 , 深度學習

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u_13341 頭像

ghpsyn - 電梯調度項目總結_weixin

一、前言：三次迭代的知識圖譜與能力躍遷 1.1 知識點覆蓋全景 三次題目集以"單部電梯調度"為核心，構建了從基礎實現到面向對象設計的完整知識鏈： 題目集1（7-5）：聚焦基礎編程能力，涵蓋枚舉類型應用（Direction、State）、隊列數據結構（LinkedList）、字符串解析（正則表達式提取內容）、條件判斷與循環控制。

狀態機 , 後端開發 , 類圖 , 迭代 , harmonyos

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u_14987 頭像

attitude - MySQL最新版本安裝教程（Windows和Ubuntu）_android_cai

MySQL 8.0.x 全平台安裝指南：Windows、CentOS、Ubuntu 詳細步驟與問題解決 摘要 本文是一篇針對 MySQL 8.0.x 版本的全平台安裝實戰教程，涵蓋 Windows（使用 Installer 工具）、CentOS 7、Ubuntu 22.04.3 LTS 三種主流操作系統。內容從安裝前準備、軟件下載、分步安裝配置，到服務

windows , MySQL , 後端開發 , harmonyos

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u_16099273 頭像

技術博主 - CURL實用命令

curl 命令使用筆記 目錄 一、curl 簡介 二、基本語法 三、常用選項説明 四、核心使用示例 1. GET 請求 2. POST 請求 （1）提交表單數據（application/x-www-form-urlencoded） （2）提交 JSON 數據

HTTP , 後端開發 , 請求頭 , harmonyos , 響應頭

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u_13416 頭像

detailtoo - LaTeX 入門學習3

LaTeX 學習筆記：文檔排版基礎 在撰寫學術論文、技術報告或專業著作時，排版的質量往往決定了作品給人的第一印象。對於計算機科學、工程技術、數理化等領域而言，文檔中不僅包含大量數學公式，還常常涉及圖表、參考文獻等複雜結構。正如我們在《[[LaTeX學習筆記：開場白與索引]]》一文中所提到的那樣，計算機科學家們正是為了應對這些複雜的排版需求而開發了 \(\LaTeX\)。

頁眉 , 加載 , 後端開發 , 邊距 , harmonyos

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u_16099242 頭像

網線小遊俠 - 408計算機網絡學習筆記——計算機網絡體系結構

目錄 計算機網絡的性能指標 1. 速率 2. 帶寬 3. 吞吐量 小結 4. 時延 5. 時延帶寬積 6. 往返時延 7. 信道利用率 小結 計算機網絡的分層結構 1. 分層的設計思想 2. 計算機網絡的分層結構

數據 , 傳輸層 , 後端開發 , OSI , 考研 , harmonyos , 計算機網絡

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u_16099331 頭像

墨色天香 - Java NIO

在 Java IO 編程中，傳統的字節流與字符流大家都不陌生，但當面對高併發、大文件處理等場景時，NIO（New IO）中的 Buffer 與 Channel 逐漸成為性能優化的關鍵。本文將深入剖析 Buffer 與 Channel 的核心概念，通過對比傳統 IO 流，帶你理解它們為何能顯著提升 IO 效率，並配合直觀的圖示幫你建立清晰的認知。 一

channel , 開發語言 , 後端開發 , buffer , JAVA , harmonyos , nio

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u_16099218 頭像

網絡安全守護神 - Java項目性能分析工具(神器)--阿里Arthas

在日常線上排查和性能調優中，除了 top、jmap、jstat 等命令行工具外，Java 自帶和第三方 GUI 工具也非常重要，能更直觀地觀察 JVM 內存、線程、GC 等狀態。 1️⃣ 系統級監控工具 vmstat 作用：週期性統計虛擬內存、CPU、swap 使用情況，並可觀察進程上下文切換。 命令示例：

jvm , 內存泄漏 , 後端開發 , Linux , JAVA

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u_12947 頭像

lazihuman - Python爬蟲技術--入門篇--爬蟲介紹_51CTO博客

目錄 一、爬蟲入門：從原理到核心概念 1.1 通信基礎：HTTP請求與響應 1.2 數據解析：從HTML到有用信息 1.3 數據存儲：讓信息“落地” 1.4 規則與邊界：robots.txt協議 二、實戰入門：從零搭建你的第一個爬蟲 2.1 環境準備：安裝必備工具

數據 , 開發語言 , 後端開發 , 爬蟲 , harmonyos , HTML , Python

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u_16099184 頭像

網絡安全戰士 - TOGAF企業架構框架5-企業連續統一體_TOGAF_Marvin Ma

（接上篇） 三、藍圖重構：新型企業架構的創新與實踐 如果説新型企業形態是企業在數字時代的”靈魂”和”血肉”，那麼新型企業架構則是其”骨骼”和”神經系統”。沒有適應數字時代要求的企業架構作為支撐，組織形態的變革將難以落地生根，數字化轉型的美好願景也可能淪為空中樓閣。本章將深入分析傳統企業架構在數字時代的不適應性，剖析新型企業架構的內涵、核心原則、演進邏輯及其對企

業務流程 , 數據 , 企業架構 , 架構 , 後端開發 , harmonyos

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u_16099220 頭像

數碼精靈abc - MES系統採集數據的方式

MES系統，也叫生產管理系統，是實現工廠生產過程透明化、精細化管理的核心軟件。如用MES系統採集設備數據，應結合“自動化為主、人工為輔”的方式，結合硬件對接、協議轉換和系統集成，實現全類型設備數據的實時獲取與標準化處理。其具體採集方式有三種。 一是基於硬件接口的直接採集：對有數據輸出功能的設備（傳感器、PLC等），可通過傳感器/PLC直連獲

數據 , 獲取數據 , 管理系統 , 後端開發 , 網絡 , harmonyos

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u_16054295 頭像

百能雲芯 - 三星品牌存儲“雙9”黃金搭檔真爆款┃百能雲芯

　1、三星T9移動固態硬盤高效影像存儲 視頻以豐富的表現力和更高效的觀看方式，成為當下最受歡迎的內容呈現形式，而社交網絡的蓬勃發展也讓每個人都能成為自己的導演。但隨着拍攝的影像素材分辨率不斷增長、數量的不斷增加，如何能高效地存儲和備份這些視頻素材就是個很嚴肅的問題，而大容量、高效能三星T9固態硬盤就是非常理想的選擇。

三星 , 人工智能 , 深度學習 , 百能雲芯

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u_17492937 頭像

qq6899a711e7e29 - 10億用户引爆中國AI模型市場：2025格局重塑與生態革命

2025年，中國AI模型市場正式邁入“10億用户俱樂部”，主流C端模型用户總量突破10億人次，標誌着人工智能從“技術概念”全面轉向“生產力核心”。數據顯示，2025年中國AI核心產業規模將突破8200億元，生成式AI用户達36.5%，未來五年年複合增長率維持21.5%以上，成為新質生產力爆發的核心引擎。政策端“人工智能+”行動持續加碼，技術端多點突破，共同勾勒出中國AI產業的黃金

數據 , 人工智能 , 數據分析 , 生成式

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u_17512334 頭像

疆鴻智能研發中心 - 這網關太“寶藏”！ETHERCAT轉Modbus，穩定生產是“穩穩的幸福”

這網關太“寶藏”！ETHERCAT轉Modbus，穩定生產是“穩穩的幸福” 在機械製造與加工領域，高速連續化生產已成為企業提升競爭力的關鍵。拉絲機、輥道、皮帶機等設備對運動控制的穩定性和精度要求極高，而不同設備間的協議差異往往成為技術集成的瓶頸。ETHERCAT轉MODBUS協議轉換網關的出現，為這一問題提供了高效解決方案。 案例解析

協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , ETHERCAT , 網關 , 工業自動化 , Modbus

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疆鴻智能研發中心 - 水泥廠“寶藏網關”：讓ETHERCAT和MODBUS“雙向奔赴”，效率拉滿！

水泥廠“寶藏網關”：讓ETHERCAT和MODBUS“雙向奔赴”，效率拉滿！ 在水泥生產的核心環節——原料處理過程中，破碎機、球磨機、立磨等關鍵設備的高效穩定運行直接關係到整條生產線的產能與品質。隨着工業自動化技術的飛速發展，如何實現不同協議設備間的無縫通信，成為企業提升智能化水平的重要挑戰。而ETHERCAT轉MODBUS協議轉換網關的出現，為這一問題提供了完美的解決方案

協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , ETHERCAT , 網關 , 工業自動化 , Modbus

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疆鴻智能研發中心 - ETHERCAT轉MODBUS協議轉換網關：激光切割設備高效協同的“隱形橋樑”

ETHERCAT轉MODBUS協議轉換網關：激光切割設備高效協同的“隱形橋樑” 在激光切割與雕刻等高精度工業設備領域，設備間的協同效率直接決定了加工精度與生產效率。其中，工作台的精準移動、鏡頭的微米級調節，均依賴伺服電機的精確控制；而電機轉速的穩定性則需變頻器通過調節輸出頻率（如50Hz/60Hz匹配）來保障，避免因頻率偏差導致的定位誤差或電機過熱。在這一複雜系統中，ETH

協議轉換 , 人工智能 , 深度學習 , ETHERCAT , 網關 , 工業自動化 , Modbus

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哥布林學者 - 吳恩達深度學習課程二： 改善深層神經網絡 第三週：超參數調整，批量標準化和編程框架 課後習題和代碼實踐

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 本篇為第二課第三週的課程習題和代碼實踐部分筆記。 1. 理論習題：獨熱編碼 還是先上鍊接： 【中英】【吳恩達課後測

AI

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GeorgeGcs - 【HarmonyOS 6】UIAbility跨設備連接詳解（分佈式軟總線運用）

【HarmonyOS 6】UIAbility跨設備連接詳解（分佈式軟總線運用） 一、前言 我對於分佈式軟總線相當的親切。2022年搞開源鴻蒙的時候，就經常和分佈式軟總線打交道。在HarmonyOS中，UIAbility跨設備連接，其實就是對底層開源鴻蒙，分佈式軟總線的能力封裝。 二、首先理解跨設備鏈接的步驟 首先由Distributed Service Kit提供該能力的封裝。 在進行跨設備鏈接

harmonyos-next

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u_17517048 頭像

調試人生 - iOS 上架 4.3 審核條款深度解析，如何避免“重複應用”與“低價值內容”導致的拒審？

在 App Store 審核體系中，4.3 是開發者最常遇到的拒審條款之一。 其描述為：“Guideline 4.3 - Design：Spam（垃圾應用/重複應用）”。 許多應用在提交時並未出現功能性錯誤，卻因為內容、結構、相似度或應用形態被判定為 4.3，從而被拒。 不同於功能性問題，4.3 重在判斷：應用是否具備足夠的獨特價值？ 本文將從工程、設計、內容與發佈流程等多個維度

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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u_15591410 頭像

我就是不長肉而已 - BAT54S-ASEMI可直接替代安世BAT54S-QR

編輯：ll BAT54S-ASEMI可直接替代安世BAT54S-QR 型號：BAT54S 品牌：ASEMI 封裝：SOT-23 正向電流：0.2A 反向電壓：30V 正向壓降：0.55V~0.95V 引線數量：2 芯片個數：1 芯片尺寸：MIL 漏電流：10ua 恢復時間：35ns 浪涌電流：80A

BAT54S , ASEMI , 大數據 , hadoop , 在51CTO的第一篇博文 , 肖特基二極管

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u_13250 頭像

flybirdfly - 學會這兩招，長圖優化不求人

twitter上很多文字長圖，總是以縮略圖的形式顯示，字根本看不清楚。以前有一些顯示長圖的插件，慢慢的都不能用了，只好自己動手搓了一個。我不會代碼，零基礎，全程AI編程，chrome和Firefox完美兼容，甚至比以前下載的插件體驗更好。現在的程序員太幸福了。 點擊查看代碼 // ==UserScript== // @name Tw

模態窗口 , Twitter , 後端開發 , ci , Python

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hanazawa 頭像

不愛吃香菜 - Python 的內置函數 aiter

Python 的內置函數 aiter() 是 Python 3.10 版本中新增的異步迭代器函數，用於獲取異步可迭代對象的異步迭代器。以下是關於 aiter() 的詳細説明： 基本功能 aiter() 是 iter() 的異步版本，它接受一個異步可迭代對象（async iterable）作為參數，返回對應的異步迭代器（async iterator）。異步可迭代對象是指實現了 __aiter__()

知識 , Python

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u_17580222 頭像

mb691327edb400f - AI破局招聘困局：從決策困境到效率新生

AI破局招聘困局：從決策困境到效率新生 企業往往低估招聘偏差帶來的隱性損耗：一次不合適的僱傭，除了造成該崗位年薪三成到五成的直接開支浪費，還會引發團隊協作阻滯、培訓投入打水漂等一系列問題。傳統招聘中，HR僅憑主觀印象和簡歷上的零散信息做判斷，很容易讓真正的人才與企業失之交臂，而AI技術的深度應用，正為這一長期困擾行業的難題提供了全新解法。

鏈路 , ATS , 人工智能 , 深度學習 , 迭代

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