博客 RSS 訂閱

u_13176678 頭像

wx597ed57a232c6 - 中望CAD 專業 v2024 激活版安裝教程 (CAD三維製圖)

中望CAD採用了國際領先的CAD核心技術，不斷優化軟件性能和用户體驗，並加強了智能繪圖功能 （文末付安裝包獲取地址） 一、安裝步驟 1、下載解壓後點擊如下進行安裝 2、選擇安裝目錄，最好不要安裝在系統盤（C盤） 3、安裝中...耐心等待2-3分鐘 4、安裝完先不要運行它，點擊完成即可 5、回到我們解壓的文件夾裏面，訪問crack文件夾，把裏面的dll覆蓋到 zwcad機械版 的安

中望CAD , 辦公效率 , CAD三維製圖 , 中望CAD專業版

收藏 評論

u_16065721 頭像

萬嶽程序員小金 - 同城外賣系統源碼開發的五大挑戰與解決方案：定位、調度、消息、支付、穩定性

在同城生活服務越來越成熟的當下，同城外賣系統源碼的開發需求正在成倍增長。無論是做獨立品牌外賣平台、私域配送系統，還是為餐飲連鎖搭建即時配送能力，一個高可用、高擴展的外賣系統，已成為企業數字化競爭中的“必爭之地”。 但外賣系統的本質，是一場系統工程與工程能力的綜合考驗。遠不是“弄個小程序+後台管理”那麼簡單。 本文結合我們在項目中總結的經驗，梳理同城外賣系統開發中最核心

軟件研發 , 外賣APP , 外賣平台搭建 , 外賣跑腿小程序 , 同城外賣系統源碼 , 外賣軟件開發 , 在51CTO的第一篇博文

收藏 評論

u_15795349 頭像

西安王曉楠 - 2025年企業有沒有必要進行GEO優化？

2025年企業有沒有必要進行GEO優化？ 2025年企業進行GEO（生成式引擎優化）優化已從“可選”升級為“必爭賽道”，尤其是AI搜索流量爆發和傳統搜索成本飆升的背景下，佈局GEO成為企業搶佔新流量入口的核心策略。以下是關鍵分析： GEO優化的必要性： 流量轉移不可逆 AI平台（如DeepSeek、豆包、通義千問）月活用户已破數億，商業查詢佔比41

指尖人生 , AI搜索 , 生成式引擎優化 , GEO優化 , AI搜索優化 , AI寫作 , GEO , aigc

收藏 評論

qianfeng0819 頭像

qianfeng0819 - sample article

清晨七點半，鬧鐘響過，你第一反應不是伸懶腰，而是摸手機；地鐵裏，視線黏在跳動的短視頻上；辦公室，雙眸被兩塊 27 寸屏幕“前後夾擊”；傍晚回家，本想放鬆，卻又打開投影儀追新劇……一天下來，眼睛像跑完馬拉松，酸、脹、幹、霧輪番上陣。數據顯示，我國近視人口已超 6 億，青少年近視率居世界前列。視力“滑坡”不再是個人小事，而是全民健康的“大考”。 一、眼睛為何“過勞”？

yyds乾貨盤點 , NLP , automation , AI , 人工智能

收藏 評論

u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 無人機信號裝置檢測數據集VOC+YOLO格式1877張3類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：1877 標註數量(xml文件個數)：1877 標註數量(txt文件個數)：1877 標註類別數：3 所在倉庫：firc-dataset 標註類別名稱(注意yol

數據集 , 後端開發 , JAVA , txt文件 , xml文件

收藏 評論

u_10983731 頭像

wangyeke - MySQL無限極分類表設計

在許多實戰項目中，如電商系統、內容管理系統等，我們常常需要處理具有層級關係的數據，例如商品分類、文章欄目等。這些數據通常呈現出無限極分類的特點，即一個分類下可以有多個子分類，子分類下又可以有更深層次的子分類，層級關係複雜且不固定。下面將介紹一種適用於 MySQL 數據庫的無限極分類表設計，並對其設計思路、優缺點進行詳細分析，希望能為同行們提供一些有價值的參考。 表結

字段 , MySQL , 數據庫 , 二級 , 表結構

收藏 評論

minibenifit 頭像

四十二號觀測者 - 《R語言醫學數據分析實戰》學習記錄｜第二章 創建數據集

第二章 創建數據集 內容記錄 基本數據結構 向量：向量下標從0開始；向量下標可取負值，表示去除指定位置上的元素；R中運算都是向量化的，類似pandas中的運算邏輯；常用的統計函數； 因子：名義型沒有順序關係，有序型分層級和順序，區別靠定義時區分：定義時是否設定labels的順序（order=TRUE） 矩陣 數組：數組多指矩陣 列表：可以不同類型對象混合組成

後端

收藏 評論

dayong_59b0e68b1ed0d 頭像

六邊形架構 - 架構設計的終極悖論：越完美越脆弱，過早地做優化反而是殺死初創公司的第一兇手！

關注我，獲取更多企業級架構和AI實踐與落地的深度指南。 大家好，我是Kenyon，一名在技術領域摸爬滾打快20年的技術老兵。之前跟大家分享過《DevOps平台的架構設計》和《大數據架構的設計》，這次我想跟大家聊一聊互聯網公司基礎架構的設計與搭建：我們如何構建一套既穩定可靠又能支撐未來業務增長的基礎架構？是否一開始就需要像大公司那樣採用微服務、K8s、服務網格這些高大上的技術棧？ 這個問題很有代表性

架構設計 , 系統架構 , 架構師

收藏 評論

u_16492348 頭像

wx65950818d835e - 18: 超分中的自適應卷積方法

引言 卷積神經網絡（CNN）中的卷積操作是圖像處理的基礎。標準的卷積操作使用固定的卷積核來處理圖像，但對於圖像超分任務而言，固定卷積核可能無法很好地處理不同圖像的細節和特徵。自適應卷積方法通過動態調整卷積核的權重，使得網絡能夠根據輸入圖像的特徵進行自適應卷積，從而提高超分圖像的質量。本文將探討自適應卷積在超分中的應用。 自適應卷積的基本原理 自適應卷積通過引入可

自適應 , 卷積 , 卷積核 , c++ , 後端開發 , c

收藏 評論

u_16492406 頭像

mb65950ac695995 - 十七、面向美術與技術美術的插幀指導原則

插幀效果與內容設計密切相關。美術可通過以下方式提升插幀質量： 保持紋理與幾何的可跟蹤性（減少大面積純色與重複紋理），利於光流與運動向量。 設計動畫關鍵幀分佈均勻，避免長時間靜止後突變。 對半透明、粒子、屏幕空間特效明確分層，給予插幀管線可識別的標籤或掩碼。 技術美術可提供材質與後處理的兼容性：確保材質輸出必要的緩衝（法線、速度），統一

光流 , 運動向量 , c++ , 後端開發 , 插值 , c

收藏 評論

u_17350491 頭像

轉角處的湯姆 - 前端堆棧存儲：深入理解與應用

在前端開發中，堆棧存儲（Stack Storage）是計算機科學中的一個基本概念，它在許多編程場景中都有着廣泛的應用，尤其是在處理函數調用、遞歸操作以及維護數據的順序時，堆棧起着至關重要的作用。 本文將帶你深入瞭解前端堆棧存儲的概念、實現方式，以及在實際開發中的應用。 目錄 什麼是堆棧？ 堆棧的工作原理 在前端中使用堆棧存儲 堆

深度優先搜索 , Stack , 堆棧 , 前端開發 , Javascript

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI輔助檔案管理系統：從“堆文件”到“找答案”

提到檔案管理，很多人腦海裏會浮現出堆滿紙箱的倉庫、密密麻麻的文件夾，還有翻半天找不到文件的崩潰場景。傳統檔案管理就像“盲人摸象”——存得多、找得慢、用得難，尤其是紙質檔案數字化後，海量電子文件又變成了新的“信息迷宮”。而AI輔助檔案管理系統的出現，就像給檔案管理裝了“智慧大腦”，把繁瑣的整理工作變成了高效的價值挖掘。 AI能搞定檔案管理的核心，靠的是三個“硬核技術法寶”。第一個是OC

文件名 , NLP , 可編輯 , 實時監控 , 人工智能

收藏 評論

ace666 頭像

好學Ace - 在線批量條碼生成器

在線批量條碼生成器 免費在線生成條碼。支持多種條碼類型和批量生成。 網址： https://barcode.zorezoro.com/ 本文包含：--> -->

條碼 , 生成器 , 後端開發 , harmonyos

收藏 評論

u_17560660 頭像

十七十七十七十七 - 靜態住宅IP的優勢

網絡穩定性更高 靜態住宅IP通常由互聯網服務提供商（ISP）直接分配，相比動態IP，其穩定性更強，適用於需要長期在線或固定連接的應用，如遠程辦公、服務器託管等。 提升訪問權限 某些網站或服務會對頻繁更換IP的賬户進行限制，使用靜態住宅IP可以避免因IP變動導致的訪問受限，尤其適用於需要長期登錄的社交媒體、電商平台等。 增強隱私保護 靜態住宅IP通常與真實家庭寬帶綁定，

服務器 , ip , 數據中心 , 使用記錄 , Windows Server

收藏 評論

u_16231477 頭像

蒙奇D索隆 - 【計算機網絡】考研408核心考點|循環冗餘碼（CRC）詳解：從多項式原理到檢錯糾錯實戰

(循環冗餘碼) 導讀 大家好，很高興又和大家見面啦！！！ 在上一篇內容中，我們一同探討了數據鏈路層差錯控制的第一道防線——檢錯編碼。我們重點了解了奇偶校驗碼，它通過簡單的奇偶位設置，為我們提供了一種基礎而高效的錯誤檢測手段。 然而，正如我們所討論的，奇偶校驗碼在檢測能力上存在一定的侷限： 無法定位錯誤位 對偶數個比特的錯誤無能為力 為了解決這

yyds乾貨盤點 , c++ , 後端開發 , 考研 , c , 408 , 計算機網絡

收藏 評論

u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI模擬面試系統：求職路上的“智能陪練”

不少求職者都有過這樣的尷尬：背了一堆面試題，一面對考官就大腦空白；明明有能力，卻因表達不清晰、邏輯混亂錯失機會。而AI模擬面試系統，就像一位24小時在線的“面試教練”，用技術還原真實面試場景，幫你查漏補缺，讓求職底氣翻倍。 這個系統能實現“實戰模擬”，核心靠四大技術撐起場面。首先是自然語言處理（NLP）的“聽懂”與“提問”能力——它能像真實面試官一樣，根據你的崗位和簡歷精準發問。比如

機器學習 , NLP , 人工智能 , 查漏補缺 , 語音識別

收藏 評論

u_16903380 頭像

小碼哥068 - 短劇、短視頻、微劇管理系統

一、短劇的開發背景 短劇的火爆並非偶然，它滿足了當下人們快節奏生活中對於碎片化娛樂的需求。與傳統長劇相比，短劇單集時長較短，一般在幾分鐘甚至更短，劇情緊湊，節奏明快，能夠在短時間內為觀眾帶來強烈的情感衝擊和愉悦體驗。無論是在通勤路上、午休間隙還是睡前片刻，人們都可以輕鬆觀看幾集短劇，緩解生活的壓力，享受片刻的娛樂時光。 二、技術開發 後

視頻播放 , 搜索 , 後端開發 , JAVA , 消息通知

收藏 評論

u_16903380 頭像

小碼哥068 - 基於JAVA語言的_貨運搬家系統（附源碼）

一、貨運搬家系統：讓貨運搬家更高效、更便捷 在當今快節奏的生活和商業環境中，貨運搬家是人們和企業經常面臨的需求。無論是個人搬家、企業搬遷，還是貨物運輸，都需要一個高效、便捷的解決方案。而貨運搬家系統的出現，正好滿足了這一需求。今天，就來和大家深入探討一下貨運搬家系統的相關內容。 二、貨運搬家系統的概述和技術棧 貨運搬家系統是一種基於互聯

技術棧 , 後端開發 , JAVA , 應用場景 , 解決方案

收藏 評論

u_16903380 頭像

小碼哥068 - 智慧家政系統核心技術解析

一、開發背景 上班族家庭：由於工作繁忙，無暇顧及家務，對日常保潔、家電清洗等便捷高效的家政服務需求強烈，希望能夠通過簡單的操作，在合適的時間預約到專業的家政人員上門服務，並且對服務質量和服務人員的專業性有較高要求 一些企業為員工提供福利，會定期採購家政服務，如辦公室清潔、企業食堂後勤服務等；同時，醫療機構、學校、酒店等也需要專業的家政服務來

數據 , 微服務 , 後端開發 , JAVA

收藏 評論

mypm 頭像

itestAndy - 2025旗艦級項目管理平台優中選優(10大)選型指南

本文將為你詳細解析10款旗艦級項目管理平台——Codes、夥伴智慧、築程通、數智工坊、優企辦、智聯研發、快建通、雲啓協同、易趨、泛微e-cology，它們精準匹配2025年主流業務場景需求，是各行業團隊數字化轉型的核心助力。 在數字化浪潮席捲各行各業的今天，項目管理平台已從“加分項”變成企業高效運轉的“必需品”。但你是否正面臨這樣的困惑：市面上項目管理工具五花八門，如何挑選到真正適配自身業務

軟件工程

收藏 評論

u_16077267 頭像

mb643e0d0904d99 - 國產 Linux 再添一員，操作界面不輸蘋果

秀的國產Linux發行版不斷涌現，今天我們來看一款最近非常火熱的 CutefishOS。 CutefishOS提供了Ubuntu系統上的可視化界面，非常精美，在國外 Linux 開源社區相當受歡迎。 我們先來欣賞一下： CuteFishOS 的目標是“做更好的桌面操作系統”。為此，開發者使用 KDE 框架、Qt 和 KDE Plasma 5 構建

桌面環境 , 運維 , 官網 , fish

收藏 評論

u_15837107 頭像

中偉視界科技尹生 - 中偉視界：企業級解決方案，構建基於多模態數據的皮帶堵料智能預警平台

——基於雙模式AI視覺與多模態預警平台的綜合施策 1. 項目背景與核心痛點 在礦山、水泥、冶金及電力等行業，皮帶輸送機是物料輸送的命脈。其轉運下料口作為最易發生故障的瓶頸點，堵料問題頻發，導致生產中斷、設備損壞，甚至引發安全事故。 傳統檢測方式的侷限： 人工巡檢：響應滯後、人力成本高、夜間及惡劣環境下效率低下。 機械擋板/行程開關：與物料直接

機器學習 , 多模態融合 , 智慧礦山 , 皮帶堵料檢測 , 私藏項目實操分享 , 人工智能 , 礦山多模態預警平台 , 皮帶堵料AI解決方案

收藏 評論

u_16489298 頭像

8181大拿 - 從底層機制談高性能服務端開發：GC、內存泄漏、上下文切換與零拷貝

在日常的服務端開發中，我們經常會遇到性能瓶頸。很多時候，這些瓶頸並不在於業務邏輯本身，而是和底層的系統機制密切相關。今天我們就來聊聊幾個影響服務端性能的關鍵技術概念：垃圾回收（GC）、內存泄漏、上下文切換和零拷貝。 一、垃圾回收（Garbage Collection，GC） 垃圾回收機制旨在自動管理內存，幫助開發者避免手動釋放內存的繁瑣與出錯風險。以Java虛擬機為例，GC會週期

上下文切換 , 內存泄漏 , 零拷貝 , 前端開發 , Javascript

收藏 評論

u_15558466 頭像

袁袁袁袁滿 - 國產首款視覺理解能力模型-Claude Code測評

前言 近期，火山引擎發佈了豆包編程相關模型：Doubao-Seed-Code。 按照介紹推文來看，Doubao-Seed-Code是國內首個具備視覺理解能力的編程模型，可參考手繪稿、UI設計封面或給予目標網站的配色等，自主完成樣式修復和Bug修復，大幅提升前端開發效率。除此之外，原生支持 256K 長上下文， 輕鬆處理長代碼文件、多模塊依賴等複雜場景，實現端到端自主編

code , API , PowerShell , 代碼人生

收藏 評論