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wx62b9325dd56a7 - 三維目標檢測論文和代碼彙總

文章目錄 2021 FCAF3D: Fully Convolutional Anchor-Free 3D Object Detection 2023 TR3D: TOWARDS REAL-TIME INDOOR 3D OBJECT DETECTION 2

redis , 3d , 數據庫 , 人工智能 , 計算機視覺 , 目標檢測

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此星光明 - LBA-ECO ND-07 Microbial Biomass in Cerrado Soils, Brasilia, Brazil

巴西利亞塞拉多土壤中的 LBA-ECO ND-07 微生物生物量 簡介 本數據集報告了巴西利亞塞拉多(Cerrado,一種林地-稀樹草原地區)土壤樣品中的微生物生物量。微生物生物量以磷脂脂肪酸(PLFA)的總濃度來衡量。土壤樣品(0-5 釐米)採集於 2000 年 6 月至 2001 年 6 月,地點為塞拉多兩個原生區域,這兩個區域經歷了不同

數據挖掘 , 大數據 , MySQL , 數據庫 , NASA , Python

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異步社區 - 豆瓣收藏數最高的10本計算機圖書

以下這十本在豆瓣上備受矚目、收藏數居高不下的計算機圖書,不僅代表了當前計算機科學領域的頂尖水平,更凝聚了作者們的智慧結晶與無數讀者的共同認可。它們將引領你穿越技術的迷霧,領略計算機科學的無限魅力與廣闊前景。 1、代碼整潔之道 本書提出一種觀念:代碼質量與其整潔度成正比。乾淨的代碼,既在質量上較為可靠,也為後期維護、升級奠定了良好基礎。

MySQL , 數據庫 , 編程語言 , 人工智能 , 深度學習 , 程序員

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mob64ca14082604 - kubernetes 讓MASTER也可以調度pod

1. 部署 KubeDNS 插件 官方的配置文件中包含以下鏡像: kube-dns ----監聽service、pod等資源,動態更新DNS記錄 sidecar ----用於監控和健康檢查 dnsmasq ----用於緩存,並可從dns服務器獲取dns監控指標 地址:

kubernetes , 雲計算 , dns , 開發工具 , 運維 , Nginx , 網絡

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和尚洗頭用飄柔 - ThreadLocal 中弱引用(WeakReference)設計:為什麼要 “故意” 讓 Key 被回收?

在 ThreadLocal 的底層實現中,ThreadLocalMap 的 key 是 ThreadLocal 的弱引用(WeakReference),而 value 是強引用。很多人會疑惑:為什麼要這麼設計?直接用強引用不行嗎? 其實這背後藏着 ThreadLocal 解決「內存泄漏」的核心思路 ——弱引用的設計,是為了在 ThreadLocal

MySQL , jvm , 算法 , 內存泄漏 , 弱引用 , 數據庫 , 強引用

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Chikaoya - 第9天:食療潤燥——白色食物

今日核心任務: 像為身體下一場“潤澤的細雨”一樣,將白色食物融入您的一日三餐。 一、瞭解人體反應:為什麼是“白色食物”? 中醫“五色入五臟”理論:中醫認為,白色入肺。肺主管呼吸,與皮毛相表裏,最易被秋冬的燥邪所傷。白色食物通常性味甘平或甘涼,富含水分和膠質,最能滋陰潤肺、生津止渴。 現代營養學視角:許多白色食物富含: 多糖類物

eee , AI寫作 , aigc

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愛看C語言的BK - Java21天學習計劃 - 第五天:類與對象基礎

從現實世界到代碼世界:理解類與對象 在編程世界中,我們經常需要描述現實中的事物。比如學生、汽車、手機等。Java 作為一種面向對象的編程語言,提供了類和對象的概念來幫助我們實現這一點。 類就像是一個模板,它定義了某一類事物的共同特徵和行為。例如,"學生"這個類可以包含姓名、年齡、學號等特徵,以及學習、考試等行為。而對象則是根據這個模板創建出來的具體實例。比如,根據"學

System , 成員變量 , AI寫作 , aigc , 構造方法

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夢想生活 - Docker-實戰:使用 Docker 部署一個完整的 Web 應用(Nginx + MySQL)

Docker-實戰:使用 Docker 部署一個完整的 Web 應用(Nginx + MySQL) 文章目錄 Docker-實戰:使用 Docker 部署一個完整的 Web 應用(Nginx + MySQL) 摘要 一、項目結構與技術選型 1.1 整體架構 1.

docker 多容器 , redis , Nginx 反向代理 , Docker Network , Flask Docker , 數據庫 , MySQL Docker

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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(三)多值預測與多分類

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 本篇為第二課的第三週內容,3.8到3.9的內容。 本週為第二課的第三週內容,你會發現這周的題目很長,實際上,作為第二課的

AI

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ios技術狂人 - Swift 加密工具推薦,構建可落地的多層安全體系(源碼混淆+IPA 加固+動態對抗+映射治理)

Swift 項目在上線後暴露的風險往往比開發者想象的多: 類名、屬性名、初始化流程、協議調用路徑…… 這些在 Swift 編譯之後依然會在二進制中留下大量可讀信息,逆向工具 Hopper/IDA 分分鐘就能給出應用結構圖。 因此,“Swift 加密工具”不是單個工具,而是一套鏈路: 源碼混淆 → 構建期安全 → IPA 成品混淆 → 簽名驗證 → 動態逆向對抗 → 映射表治理。 本文

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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mb67ff5f258c5ba - 手機崩潰日誌導出的工程化方法,構建多工具協同的跨平台日誌獲取與分析體系(iOS/Android 全場景 2025 進階版)

在移動應用開發的調試與維護階段,崩潰日誌(Crash Logs) 是影響效率最核心的調試資源之一。無論是 iOS 還是 Android,只要發生崩潰,日誌就是唯一能夠還原真實現場的關鍵信息來源。 然而,在實際開發中,你會遇到這些常見痛點: 崩潰發生在用户手機上,無法復現 系統日誌分散在不同目錄,很難手工整理 iOS 的崩潰符號化(symbolicate)麻煩

yyds乾貨盤點 , 移動開發 , ios

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TANKING - 微信小程序訂閲消息的觸發預埋,打通用户的轉化與發掘渠道!

摘要 在這個流量為王,內卷的時代,沒有用户,沒有客户就難以轉化,自己辛辛苦苦吸引的用户,必定需要最大化地轉化,刺激消費,才有更好的業績,那麼小程序如何轉化用户?訂閲消息也是一種非常直接的方法。 何為訂閲消息? 是小程序的一個向訂閲用户推送消息提醒的一個功能,這個功能你在小程序後台是無法使用的,因為這個是開發者功能,需要有技術人員去調用接口,通過接口才可以對符合條件的用户發送消息提醒。發送的消息提醒

微信小程序 , 訂閲消息 , php , 推送 , Python

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wx6373688b6639c - 《ModelEngine深度測評:重塑AI應用開發,揭秘ModelEngine核心特性》

1.引言 在人工智能技術浪潮席捲全球的今天,企業智能化轉型已從"選擇題"變成了"必答題"。然而,面對複雜多變的業務場景和技術迭代,如何快速、高效地構建可靠的AI應用,仍是擺在大多數組織面前的現實挑戰。 ModelEngine作為新一代AI應用開發平台,以其獨特的設計理念和技術架構,正在為這一難題提供全新的解決方案。它不僅降低了AI技術的使用門

應用開發 , MySQL , AI編程 , 數據庫 , 人工智能 , 解決方案 , 開發者

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碼代碼永真 - 告別 mysqldump 痛點!用 mydumper 實現 MySQL 高效備份與恢復

告別 mysqldump 痛點!用 mydumper 實現 MySQL 高效備份與恢復 在 MySQL 數據管理場景中,備份與恢復是保障數據安全的核心環節。長期以來,mysqldump 作為官方自帶工具,憑藉易用性成為入門首選,但在面對中大型數據庫或高併發業務時,其單線程處理、備份速度慢、資源佔用高的問題逐漸暴露。而 mydumper 作為一款開源

MySQL , 數據庫

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bugyinyin - 建議收藏:手把手教你構建Agentic AI:單智能體VS多智能體實戰對比

前言 最近,我開始嘗試構建不同類型的 Agentic AI 系統,最讓我着迷的,是“單智能體(Single-Agent)”和“多智能體(Multi-Agent)”的差異。 説實話,在沒真正動手之前,我也只是聽過這些概念,覺得聽起來很玄。直到我用 LangGraph 和 LangSmith Studio 親自搭建了兩個版本,一個“單兵作

大模型教程 , MySQL , AI大模型 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型入門 , 大模型學習

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上馬定江山 - 2025年最大風口:Agent智能體到底是什麼?看完這一篇你就知道了!!

Agent 智能體的基本概念 Agent智能體可以簡單理解為一個自主實體,能夠在環境中感知信息並採取行動以達到特定目標。在計算機科學和人工智能領域,這種智能體的概念可以追溯到多智能體系統(MAS),它們通過協作和競爭的方式解決複雜的任務。 從實際應用的角度來看,Agent智能體已經不僅僅侷限於理論領域。它們被應用於機器人、虛擬助手、自動駕駛汽

大模型教程 , redis , AI大模型 , 數據庫 , 人工智能 , 大模型入門 , 大模型學習

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wx5c241fe5127d0 - 説搞國產數據庫生態,騙鬼呢? 羣裏服務商吐槽後的 “大實話”

本來今天應該是一個技術貼,不應該是這個,主要還是5羣的一個羣友,發出了一聲感慨,看留言是一個數據庫乙方,我就不截圖了。 “都去數據庫廠家吧. 地主家沒餘糧, 資本家親自上場趕包工頭, 自己(數據庫廠家)上手幹了.” 是的,離開了Oracle,大家都挺難的,一個滋養了中國數據庫行業很大一塊市場,養了一羣人的ORACLE,在中國逐漸的say go

MySQL , 數據庫 , postgresql

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張佔嶺 - springboot~通過集成測試來理解Accept和Content-Type

🎯 核心區別 Content-Type:告訴服務器我發送的數據是什麼格式 Accept:告訴服務器我希望接收什麼格式的響應數據 📋 詳細説明 1. Content-Type (內容類型) 作用:描述請求體的格式 使用場景:當你的請求有請求體時(如POST、PUT請求) 示例:Content-Type: application/json 表示"我發送的是JSON格式的數據" /

後端

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wx6466f25322644 - 學習文本大模型的學習路徑,各種大模型對比和分類以及各個大模型對硬件的要求,開源大模型有哪些

1. #學習大模型需要系統性地掌握從基礎架構到前沿模型的知識體系。根據當前(2025年)的技術發展,學習路徑可分為核心基礎模型、主流架構範式、現代開源模型和前沿探索模型四個層次 : 一、核心基礎模型(必學) 1. Transformer 地位:所有現代大模型的基石,必須深入掌握 核心機制:自注意力機制(S

MySQL , API , 學習 , 分類 , 數據庫 , 開源 , 模態

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wx64656a0d96a9e - 基於GROMACS的酒精-水互溶現象分子動力學模擬

關鍵詞:GROMACS;酒精-水混合物;互溶性;分子動力學;氫鍵分析 背景介紹 酒精與水的互溶行為在化學、材料、生物醫藥等多個領域中具有重要意義。例如,藥物溶液設計、溶劑工程、生物膜相互作用等都依賴於對醇-水體系微觀結構的深入理解。傳統實驗雖然能觀察到宏觀性質變化,但在分子尺度上的機理揭示仍需藉助分子動力學模擬。 本案例基於GROMAC

redis , 分子動力學 , 氫鍵分析 , gromacs , 最小化 , 數據庫 , 酒精水互溶

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flybirdfly - 用 python 開發一個可調用工具的 AI Agent,實現電腦配置專業評價_python ai agent

在人工智能時代,AI Agent憑藉其強大的任務處理能力,逐漸成為開發人員手中的得力工具。今天,我們就來一起動手,用Python打造一個能夠調用工具的AI Agent,實現根據電腦信息對電腦配置進行專業評價的功能。 一、項目創建與目錄結構 1.1 項目創建 首先,我們需要創建一個新的項目環境。這裏使用UV進行項目創建。

大語言模型 , llm , 雲計算 , OpenStack , 人工智能 , JAVA , Python

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mizeyar - OSHI:Java跨平台系統監控的神器,一行代碼搞定!

OSHI:Java跨平台系統監控的神器,一行代碼搞定! 在現代軟件開發中,系統監控是一個不可或缺的環節。無論是開發大型企業級應用還是小型工具,瞭解系統的運行狀態、資源使用情況等信息都至關重要。Java作為一門廣泛使用的編程語言,提供了多種方式來獲取系統信息,但這些方法往往存在侷限性。例如,System.getProperty()只能獲取有限的操作系

MySQL , 操作系統 , 開發語言 , 數據庫 , JAVA , 系統數據 , 監測

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wx6464351503832 - 徹底搞懂了!基於LangGraph與DeepSeek構建深度研究智能體

代碼已放在:https://github.com/yanqiangmiffy/Agent-Tutorials-ZH/tree/main/deep_research_agent 什麼是深度研究智能體? 簡單來説,深度研究智能體(Deep Research Agents)是能夠對預設主題進行深入研究的系統。通常,這至少包括以下幾個步驟:

agent , MySQL , 搜索 , 數據庫 , Json

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wx62df820aeac21 - C++ SLT之 set

1. 核心特性 • 唯一性:元素自動去重,不允許重複值。 • 有序性:元素默認按升序排列(可通過自定義比較器改變順序)。 • 不可修改:元素值不可直接修改(可能破壞排序),需先刪除再插入新值。 • 關聯容器:通過鍵(即元素本身)訪問,支持高效查詢(對數時間複雜度)。 2. 底層實現 通常基於紅黑樹(平衡二叉搜索樹)實現

redis , 算法 , 迭代器 , 開發語言 , 自定義 , 數據庫 , c++

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