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RunfarAI 頭像

RunfarAI - Stanford-CS336-Lecture-01 學習理解

1.資源 課件資料：https://github.com/stanford-cs336/spring2025-lectures clone下來後，將var目錄移動到trace-viewer中的public目錄內，將images目錄也移動到public目錄內，然後cd trace-viewer，以此命令npm install和npm run dev，到瀏覽器打開如下鏈接來看第一章的課件： http:

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lying7 頭像

躺柒 - 讀人工智能全球格局：未來趨勢與中國位勢09商業爭雄(下)

1.資本市場的涌動 1.1.搶佔核心技術和人才是人工智能投融資的主要目的 1.2.未來5～10年，各路企業對人工智能的佈局將更加廣泛和深入，對核心技術和人才的爭奪也將越來越激烈，而投資和收購是佔領核心技術和人才高地的重要途徑 1.3.美國舊金山灣區是全球人工智能的高地 1.3.1.美國是全球人工智能企業數量最多的國家，其超過1/3的人工智能企業誕生於舊金山灣區 1.4.英國的人工智能融資規

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codingtea 頭像

Coding茶水間 - 基於深度學習的番茄葉子病蟲害監測系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的番茄葉子病蟲害監測系統 1. 前言​ 大家好！歡迎來到 Coding茶水間。 今天給大家介紹的題目是 《基於YOLO算法的番茄葉子病害檢測系統》。 在現代化設施農業中，番茄作為重要經濟作物，其葉片的健康狀況直接關係到產量與品質。然而在現狀中，很多種植基地仍依賴人工田間巡查或定期抽樣檢查，不僅工作量大、效率低，而且在病害早期、症狀不明顯或葉片重疊、光照變化時極易漏檢。同時

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SudosuBash 頭像

SudosuBash - [LKD/Linux 內核] Linux 中的 進程, 線程

Linux 3.2 進程, 線程 前言 注意: 本文章默認你學過操作系統的進程部分,瞭解進程的概念. 我們都知道, 在 Linux 中, 我們使用 LWP 來描述線程, 即不區分線程/進程, 統一用 task_struct 描述它. 但是在 Linux 中, 線程, 進程, 進程組實際上還是有點區別的. 這篇文章來聊聊進程, 線程. 1.Linux 的 task_struct 1.1 task_s

操作系統

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lying7 頭像

躺柒 - 讀人工智能全球格局：未來趨勢與中國位勢08商業爭雄(上)

1.人工智能產業的勃興 1.1.近代科學技術的許多重大進展都是人類智慧、思維、夢想和奮鬥的成果 1.2.數據快速積累，算法模型持續演進，運算能力大幅提升，推動人工智能行業應用快速興起，逐步在生態保護、經濟管理、金融風險、工業生產、醫療衞生、交通出行、能源利用等領域嶄露頭角 1.3.數據的爆發式增長為人工智能提供了充分的“養料” 1.4.在算法方面，深度學習的出現突破了過去機器學習領域淺層學習算法

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SudosuBash 頭像

SudosuBash - [LKD/Linux 內核] 關於對 current_thread_info 的一點研究

Linux 3.2 current_thread_info 函數 前言 current_thread_info, 這個函數在內核中, 經常被用於訪問當前CPU正在運行的任務, 那麼它的底層是怎麼實現的呢? 這是我閲讀 LKD 遇到的第一個難點, 也是我第一次體會到 "紙上得來終覺淺, 絕知此事要躬行" 的點. 關於 Linux 3.2 進程模型, 在 copy_process 中已有記載. 1.讓

操作系統

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victor-ayomipo 頭像

Victor Ayomipo - Designing A Streak System: The UX And Psychology Of Streaks

I’m sure you’ve heard of streaks or used an app with one. But ever wondered why streaks are so popular and powerful? Well, there is the obvious one that apps want as much of your attention as possib

Storytelling , ux , Psychology , Design

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codingtea 頭像

Coding茶水間 - 基於深度學習的豬識別系統演示與介紹(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+訓練代碼+數據集)

視頻演示 基於深度學習的豬識別系統 1. 前言​ 大家好！歡迎來到 Coding茶水間。 今天給大家介紹的題目是 《基於YOLO算法的豬識別系統》。 在現代規模化生豬養殖和智慧牧場管理中，實時掌握豬隻的數量、姿態與分佈情況，對於健康監測、行為分析和飼養優化具有重要意義。然而在現狀中，很多養殖場仍依靠人工巡查或簡單的視頻監控，不僅耗時耗力，而且在豬羣密集、遮擋頻繁、光照不均的環境下容易出現漏檢或

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lying7 頭像

躺柒 - 讀人工智能全球格局：未來趨勢與中國位勢07大國角逐

1.大國角逐 1.1.都是為了最大限度地增加人工智能對經濟和社會的諸多好處，同時最大限度地減少其風險和危害 1.2.各國政府敏鋭地意識到人工智能人才和基礎設施建設的短缺，並正在努力迎接人工智能帶來的新挑戰 1.3.目的是實現人工智能技術的反超和對部分產業的引領 2.DARPA 2.1.為應對蘇聯帶來的巨大威脅，麥克爾羅伊提議成立一個名為高級研究計劃局（ARPA，後改稱DARPA）的機構，目的是通

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lfree 頭像

lfree - [20260213]測試直接路徑讀的閾值(11g).txt

[20260213]測試直接路徑讀的閾值(11g).txt --//測試直接路徑讀遇到一些問題，先在11g下測試看看。 --//別人測試直接路徑讀遇到一些問題，使用如下鏈接還提供1個測試腳本：http://blog.itpub.net/22034023/viewspace-773483/ --//轉抄如下： 11GR1 11GR2 備註 塊閥值 _small_table_thres

數據庫

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Dorimu 頭像

Dorimui - 自建Umami訪問統計服務並通過分享鏈接進行博客公開統計

前言 我想展示umami數據，但是自託管的貌似沒有api，經過探索發現可以通過分享鏈接拿到數據 我的blogblog.dorimu.cn-umami-share-stats 抓包分析 發現分析界面 https://charity.dorimu.cn/share/xxx 獲取數據分兩步： GET /api/share/{shareId} GET /api/websites/{websiteId

前端

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xymfblogs 頭像

o王先生o - Zenith.NET v0.0.6 發佈 — API 大幅精簡，為 Metal 後端鋪路

大家好！我是 @qian-o，Zenith.NET v0.0.6 正式發佈了！ 這個版本的核心主題是 精簡：為了讓 API 更好地適配即將上線的 Metal 後端，我們對資源綁定模型、着色器階段和光線追蹤方案做了一次大規模的重構和瘦身。 📦 GitHub 倉庫：https://github.com/qian-o/Zenith.NET 📚 文檔站點：https://qian-o.g

.net , 後端

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jimmysmith 頭像

jimmysmith - DVWA之CSRF【low-high】全流程解析

一.引言 1.CSRF概述： CSRF(Cross-site request forgery)，即跨站請求偽造。指攻擊者利用服務器對用户的信任，從而欺騙受害者在不知情的情況下執行由攻擊者發起的惡意請求，從而完成非法操作(修改密碼，轉賬等)。在CSRF的攻擊場景中，攻擊者會偽造一個請求(一般是鏈接)，用户一旦點擊了鏈接，整個攻擊就完成了。所以CSRF也被稱為是"one click"攻擊。

網絡安全

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uml-tool 頭像

Lynch_Warren - Visual Paradigm AI 可視化建模全面指南

從草圖到生產：AI 驅動的全場景建模解決方案 “真正覆蓋每一個角度” 只有Visual Paradigm，提供當今最完整的 AI 驅動可視化建模生態系統。 🌐 為什麼選擇 Visual Paradigm？ Visual Paradigm 不僅是建模工具，更是AI 賦能的可視化工作流中樞。 無論你是開發者、系統架構師、業務分析師、企業架構師，還是知識管理團隊

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lying7 頭像

躺柒 - 讀人工智能全球格局：未來趨勢與中國位勢06人類的未來(下)

1.形態 1.1.科幻小説及影視作品中所承載的人類想象力，遠比真實世界要精彩得多，也超前得多 1.2.1999年，好萊塢相繼誕生了兩部科幻大作—《黑客帝國》和《異次元駭客》​ 1.2.1.​《黑客帝國》對人工智能的態度無疑是最消極的，即人工智能成為遠超人類的新物種後，必將導致人類的毀滅 1.2.2.​《異次元駭客》 1.2.2.1.​“世界1999”中的科學家創

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Carey-ccl 頭像

Carey_ccl - 8、SequenceInputStream的源碼和Vector.class的一些函數説明（windows操作系統，JDK8）

一、SequenceInputStream源碼——可以順序讀取多個輸入Stream的裝飾器類   SequenceInputStream.class 的UML關係圖，如下所示：   SequenceInputStream.class的源碼，如下所示： package java.io; import java.io.InputStream; import java.util.Enumerat

後端

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wintersun 頭像

PetterLiu - 各AI廠商在春節搶奪C端用户市場， 順便做生態連接，A/B testing

春節C端AI用户爭奪戰 春節期間是超級流量窗口——用户空閒時間多、社交活躍度高、嚐鮮意願強。各AI廠商（如字節豆包、百度文心、阿里通義、Kimi等）將此視為搶佔用户心智的關鍵戰役。 兩個關鍵策略 1. 「隨便做生態連接」 指輕量化、廣撒網式的產品植入，而非深度技術整合： 做法 具體表現 紅包/抽獎活動

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ttkwzyttk 頭像

ttkwzyttk - 嵌入式Linux手動交叉編譯開源軟件需要注意的問題

在嵌入式Linux的開發過程中，我們經常需要用到一些軟件庫或者是測試工具，這些庫和工具大概率都是x86平台上開發的，就需要我們通過對源碼進行交叉編譯，生成能夠在開發板上使用的軟件和動態庫。 對於某些開源軟件進行編譯有兩種情況，第一種是如果我們使用buildroot根文件系統，可以在buildroot的menuconfig編譯菜單中，勾選相應的軟件，重新編譯根文件系統，編譯完成之後該根文件系統就會自

操作系統

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chenyouyuan 頭像

ChenYY~ - 入門分享篇：一、工欲善其事，必先利其器

入門分享篇：一、工欲善其事，必先利其器 本次分享，面向接觸計算機 or 機器人軟件開發 or 嵌入式軟件開發 的程序員 學習過程中好用的工具 如果大家還有其他好用的工具也歡迎分享 磨刀不誤砍柴功：熟悉你的電腦、問題檢索、思維工具 學會科學的解決問題和有效的問問題 雖然講的是黑客的提問方法，但其實是相通的。 How-To-Ask-Questions-The-Smart-Way/README-

操作系統

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longronglang 頭像

久曲健 - 4步搞定！人人都能擁有18歲OpenClaw AI女友Clawra

真的太酷了，框框nice呀！ 全網60萬人圍觀的18歲韓系AI女友Clawra，不用複雜操作，自己動手就能安裝，再也不用羨慕別人有專屬數字伴侶啦！ 先劃重點：Clawra是韓國開發者一人打造，基於OpenClaw開發，能自拍、陪聊天、記喜好，還能同步生活狀態，關鍵是完全開源，所有人都能免費擁有！ 話不多説，跟着步驟來，5分鐘就能get你的專屬AI女友👇 一、準備工作 1、獲取“通行證”API K

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Laurentianelle 頭像

Laurentianelle - 手把手教你用 Python 批量拼接圖片（無需ps，適用快速修改拼接）

** 背景介紹** 日常工作或學習中，我們經常會遇到這樣的問題： 有一堆圖片（比如實驗截圖、作品圖、論文附圖） 想按固定排版拼接成一張大圖 要求清晰度不能降低 還要自動分組，批量生成多張拼圖 如果手動用 PS 一張張拖拽，不僅累，還容易出錯。 今天這段 Python 代碼可以幫你： ✅ 自動讀取文件夾內所有圖片 ✅ 按 2×5 排列（可自定義） ✅ 自動按數字順序排序

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wintersun 頭像

PetterLiu - Seed團隊最新發布的Seed2.0系列大語言模型

字節跳動Seed團隊最新發布的Seed2.0系列大語言模型。以下是對重點內容的總結與歸納： 一、發佈背景與定位 核心目標：突破真實世界中的複雜任務，從解決奧林匹克競賽類問題邁向支持研究級推理任務。 市場洞察：基於MaaS服務調用數據分析，企業最高頻的需求是處理混雜圖表、文檔等非結構化信息（佔比超30%），其次是教育、內容創作、搜索推薦等場景。這要求模型具備"讀得多、想得多"的能力，再進入複

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XY-Heruo 頭像

花酒鋤作田 - Go - slog使用入門

簡介 slog 是 Go 1.21 引入的官方結構化日誌庫（Structured Logging）。它結束了 Go 標準庫只有簡單 log 包的歷史，讓我們可以直接輸出 JSON 或 Key-Value 格式的日誌，非常適合對接 ELK、Grafana Loki 等日誌分析系統。 相較於第三方日誌庫如 zap、logrus，slog 的優勢在於： 零依賴：作為標準庫的一部分，無需引入第三方依賴

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lying7 頭像

躺柒 - 讀人工智能全球格局：未來趨勢與中國位勢05人類的未來(上)

1.偉大變革 1.1.搜索引擎、社交網絡、移動互聯網和移動支付等技術一次又一次改變了人們的生活，互聯網也成就了一個又一個商業傳奇 1.2.人工智能技術的潛力大家都有目共睹，但未來人工智能可以用來做什麼，將會給人類社會帶來多大的變革，也在考驗我們的想象力 1.3.人工智能技術還處在初級發展階段，但它現有的能力也足以改變眾多領域，尤其是那些有着大量數據卻無法有效利用的領域 1.4.人工智能的價值維度

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