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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

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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

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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

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fannaodeliushu 頭像

程序員阿偉 - 《跨端互聯進階實踐指南：從鏈路適配到長期效能的維護方案》

移動端玩家在户外蜂窩網絡下觸發的技能指令，在PC端玩家的視角中出現幀級滯後，或是主機端加載的動態光影特效，在低配移動端呈現時出現隱性缺失，甚至同一玩家切換設備登錄後，角色狀態的細微偏差會影響後續交互邏輯。想要破解這一難題，不能依賴表層的功能對接，而需搭建一套貫穿數據傳輸協議、設備能力適配、場景協同邏輯的完整體系，從根源上實現“指令同源、狀態同步、體驗同頻”。長期實踐表明，跨端互聯的本質是“異構環境

遊戲開發

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fannaodeliushu 頭像

程序員阿偉 - 《聯機遊戲多端通聯進階指南：邏輯協同與體驗優化的實戰手冊》

在聯機遊戲的開發語境中，協同邏輯的隱性錯位往往藏在跨端交互的細微鏈路裏，它不是顯性的功能失效，而是在玩家操作與數據反饋之間形成的無形滯澀，這種滯澀會隨着聯機人數的增加、場景複雜度的提升逐漸放大，最終影響整體體驗的流暢度。這種現象如同精密儀器中未完全咬合的齒輪，每個部件單獨運行時看似無虞，一旦進入協同狀態，就會因微小的偏差產生連鎖反應—比如玩家釋放技能的指令已發出，卻在其他玩家的視角中延遲出現；或者

遊戲開發

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u_1150085 頭像

I_am_Alex - 國產大模型Doubao-Seed-Code + Claude Code：讓創意工具快速落地的最佳組合

一、AI編程的背景與發展 當生成式AI技術滲透到產業各環節，編程領域正經歷從“輔助片段生成”到“全流程任務落地”的質變。過去開發者需花費數小時搭建的基礎功能，如今AI可在分鐘級完成，據行業數據顯示，AI編程工具已能將開發效率提升30%-60%。 在前端web技術棧經驗幾乎為0的背景下，我使用AI編程大模型實現了幾十款實用的小工具或者小遊戲，讓我的很多想法變成了顯示，那

code , 機器學習 , yyds乾貨盤點 , API , 人工智能 , 開發者

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u_17585566 頭像

陳均老師 - 陳均的日誌2024.01.08

首先感謝劉同事在前天幫我搭建odoo環境， 再感謝劉同事在昨天遠程幫我處理問題！休息日他都在幫助我。 今天我開始上手處理楊同事收集的問題，在《費用報銷》系統中做了以下修改： 1、在《費用申請單》模塊和頁面增加了費用備註字段、滿足用户公務接待需要備註院外人員的需求； 2、在《合同明細》中增加了開始時間、結束時間、支付時間和續簽時間，滿足用户對合同精細化管理的需求；

字段 , 上傳 , 後端開發 , Python

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u_17585566 頭像

陳均老師 - 陳均的日誌2024.01.05

今天在劉同事的協助下、仍然沒能裝好開發環境，經反覆分析、確認 是硬件設備的問題，不但我的電腦不行，兒童醫院那台電腦也不行， 目前已知的是劉同事、周同事、楊同事的電腦可以，三人均用的戴爾電腦， 為了不耽誤某某醫院項目的進度、經劉同事提議、經我與楊同事協商、 決定與楊同事互換電腦，我借用他的電腦來安裝odoo、來開發項目， 他使用我的電腦辦公。等後面有條

配置文件 , 數據庫 , 後端開發 , Python

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u_15591410 頭像

我就是不長肉而已 - SBD521S-30-ASEMI可直接替代安世1PS79SB10

編輯：ll SBD521S-30-ASEMI可直接替代安世1PS79SB10 型號：SBD521S-30 品牌：ASEMI 封裝：SMAF 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

ASEMI , 大數據 , SBD521S-30 , hadoop , 在51CTO的第一篇博文 , 肖特基二極管

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lycoris-go 頭像

Lycoris_Go - NCHU_單部電梯調度程序設計分析_23207332

一、前言 三次電梯調度程序設計圍繞單一職責原則（SRP）和迭代式開發展開，逐步優化類結構和功能實現： 知識點覆蓋： 面向對象設計（類、枚舉、接口） 集合框架（Queue、List、Map） 正則表達式（輸入解析） 狀態機管理（電梯運行狀態、方向） 調度算法（請求優先級、路徑規劃） 難度遞進： 題目一：基礎實現，單類包辦所有邏輯

軟件設計

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collen7788 頭像

collen7788 - 【趙渝強老師】Oracle數據庫的PL/SQL編程語言

Oracle數據庫在SQL的基礎上提供了自己的開發語言PL/SQL。通過使用PL/SQL可以開發強大的應用程序，並且能夠進一步開發Oracle的存儲過程、存儲函數和Oracle數據庫的觸發器。百度百科中對PL/SQL做了如下的説明： PL/SQL也是一種程序語言，叫做過程化SQL語言（Procedural Language/SQL）。PL/SQL是Oracle數據庫對SQL

oracle , yyds乾貨盤點 , PL , 數據庫 , SQL

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u_17400586 頭像

程序員愛釣魚 - Python 編程實戰 · 進階與職業發展：數據分析與 AI（Pandas、NumPy、Scikit-learn）

數據分析與人工智能是 Python 最強的應用領域之一。從基礎的數組運算，到高維數據處理，再到機器學習建模，Python 已經形成了一個完整且成熟的科學計算生態體系。 而這三大工具庫正是核心： NumPy：高性能數值計算基礎 Pandas：結構化數據處理與分析 Scikit-learn：機器學習建模全流程 如果説真實世界的數據分析是一條

數據 , numpy , 後端開發 , Python

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u_17400586 頭像

程序員愛釣魚 - Python 編程實戰 · 進階與職業發展：Web 全棧（Django / FastAPI）

在 Python 的職業化道路上，Web 開發幾乎是繞不過的方向。從傳統 MVC 框架到現代異步 API 服務，Python 的 Web 生態主要由兩大代表佔據：Django 與 FastAPI。 它們風格迥異，卻都有着非常強的生產力。本篇帶你從架構理念、應用場景、核心特性到工程實踐，全面瞭解它們在 Web 全棧開發中的定位。 一、Django：成熟的“全家桶

orm , API , 後端開發 , Python , Web

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u_17479937 頭像

u_17479937 - 2025年9款AI論文神器推薦：實測查重率低原創度高！

家人們，今天在校園論壇閒逛時，又看到了好多關於畢業論文的求助帖。有個學妹急得都快哭了，説距離答辯就剩一個月，可論文進展十分緩慢。文獻綜述部分寫得雜亂無章，數據處理也毫無頭緒，查重率初步檢測就高達 45%，導師已經下了最後通牒，再不合格就要面臨延畢。下面的回覆裏全是同病相憐的聲音，大家都在為畢業論文發愁。怕自己寫效率低，怕 AI 生成的內容查重不過關，怕找不到合適的文獻來支撐論點，

論文 , 數據 , 工具鏈 , AI寫作 , aigc

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u_16099168 頭像

代碼匠人之心 - 移動應用遺留系統重構（5）- 重構方法篇

你是否在升級Claude SDK時遇到配置不兼容、工具調用失敗等問題？本文將系統梳理從舊版到GitHub_Trending/cl/claude-code-sdk-python的遷移要點，通過10個核心步驟+5個代碼示例，幫你2小時內完成無痛遷移，同時掌握新特性帶來的性能提升。 遷移準備與環境檢查 遷移前請確保滿足以下環境要求，避免版本不兼容導致的常見問題：

舊版 , 後端開發 , harmonyos , Git , Python

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u_93011 頭像

小屁孩 - Linux驅動開發十六.input系統——3.系統自帶的input驅動

一、簡介 和pincttl、gpio等子系統一樣，INPUT子系統專門用於處理一類事件——輸入事件。對於輸入設備（包括按鍵、觸摸屏等），用户只需要上報事件、傳入信息，由INPUT子系統來處理事件。 《開發指南》原話： input子系統分為input驅動層、input核心層、input事件處理層，最終給用户空間

驅動開發 , 後端開發 , Linux , define , 筆記 , Python

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u_16099178 頭像

雲端小悟空 - Flink詳解系列之五--水位線（watermark）

Flink Watermark（水位線）機制詳解 Watermark是Flink處理事件時間（Event Time）的核心機制，用於處理亂序數據和觸發窗口計算。讓我全面深入地介紹： 一、核心概念 1. 什麼是Watermark？ **Watermark（水位線）**是一個時間戳標記，表示： “所有時間戳 ≤ Wat

數據 , 時間戳 , 後端開發 , 1024程序員節 , ide , Python

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u_16213563 頭像

網絡安全守護先鋒 - 51單片機學習筆記（2）——51單片機簡介

文章目錄 如何創建 Keil 工程 創建步驟 1. 創建文件夾結構 2. 打開 Keil 3. 創建新工程 4. 創建不同類型的內容 頭文件 明白頭文件包含了什麼 標題具體內容

數據 , 初始化 , 單片機 , 51單片機 , 後端開發 , 嵌入式硬件 , Python

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u_56701 頭像

hackernew - 提示詞（prompt）工程指南（一）：提示介紹_mb618b7a3518a5a的技術博客

寫在前面：要想做一個比較好RAG系統，我認為還是在數據收集和清洗上下一點功夫。因為要想檢索有效 - 你能提供給模型更有價值的信息。現有chunk的方法有很多，但是我試了很多種（包括一些基於大量規則的），最後發現很難適配多樣化的數據集（針對不同來源，比如論文、內部資料）。 基於這個思路，我想的是讓LLM本身來切分文檔。優點

oracle , 數據庫 , 後端開發 , 深度學習 , RAG , prompt , Python

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u_16099251 頭像

雲中誰寄錦書來 - Java知識點總結，不要錯過哦！ - 個人文章

一.軟件的下載與卸載： 默認安裝在C：Profiles，可以調整安裝位置 卸載： 1、卸載安裝目錄 2、使用過程中可能存在臨時文件和運行文件，需要將此目錄一併刪除 3、部分軟件（如MySQL）需要在電腦的服務中將相關服務停止並刪除 二、Java 1、註釋： 註釋就是給程序説明的作用，增強代碼的可讀性，JVM運行時註釋不會被解析，J

面向對象編程 , System , Java 核心知識點 , 賦值 , 後端開發 , Java基礎 , Python

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u_16213564 頭像

網絡安全衞士 - javascript - SublimeText3系列（3）- HTML-CSS-JS Prettify美化代碼&Markdown Preview寫作 - 如露亦如電

在網頁開發中，動畫效果是提升用户體驗的關鍵因素。然而，複雜的動畫代碼往往難以閲讀和維護。js-beautify 作為專業的代碼格式化工具，能夠將雜亂的動畫代碼轉化為清晰易讀的格式，讓開發者能夠專注於創意實現而非代碼排版。 🎯 為什麼動畫代碼需要格式化？ 動畫代碼通常包含大量的關鍵幀定義、過渡效果和變換函數。未經格式化的代碼往往呈現以下問題：

後端開發 , Css , 代碼格式化 , Python

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技術極客傳奇 - 通過Terracotta實現基於Tomcat的Web應用集羣

在現代應用開發中，命令行工具與Web界面的結合越來越普遍。Carlo Terminal示例展示瞭如何使用Node.js和Web技術構建功能完備的終端應用，讓開發者能夠在瀏覽器環境中獲得原生終端體驗。本文將深入解析這一示例的實現原理，幫助你快速掌握Web版終端應用的開發方法。 項目結構概覽 Carlo Terminal示例位於項目的examples/termin

初始化 , 後端開發 , Git , Python , Web

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bugouhen - WebGL與Canvas的顯存與內存使用分析_51CTO博客

Blazor WebAssembly作為微軟推出的革命性Web開發框架，讓開發者能夠使用C#和.NET構建交互式Web UI。在前端圖形渲染領域，Canvas和WebGL是兩種主流的技術選擇。本文將從性能角度深入對比這兩種圖形渲染方案，幫助你為Blazor WebAssembly項目選擇最佳圖形方案。🚀 Blazor WebAssembly圖形渲染基礎 在B

webassembly , 3d , 後端開發 , webgl , harmonyos

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墨舞青雲 - 中文領域最詳細的Python版CUDA入門教程_python中使用cuda

你是否在為大型語言模型的量化推理速度發愁？GPTQ項目通過高效的CUDA核函數實現，將Transformer模型的量化推理速度提升數倍。本文將帶你深入瞭解GPTQ的CUDA內核開發全流程，從底層核函數實現到Python接口綁定，讓你掌握高性能量化推理的關鍵技術。讀完本文，你將能夠：理解GPTQ量化核函數的工作原理、掌握CUDA代碼到Python綁定的完整構建流程、學會如何

核函數 , 後端開發 , CUDA , Python

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