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u_12196 頭像

footballboy - 基於Pytorch的深度學習模型保存和加載方式

PyTorch2 Python深度學習 - 模型保存與加載 在PyTorch 2中，模型的保存與加載是一個常見的操作。通常，我們會使用torch.save()來保存模型的權重（即state_dict），並使用torch.load()來加載模型權重。以下是PyTorch 2中如何保存和加載模型的介紹及實例代碼：

開發語言 , 加載 , PyTorch2 , 深度學習 , 前端開發 , Javascript , Python

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mob64ca14137e4f - WeTextProcessing：終極文本規範化與逆向文本規範化解決方案指南

WeTextProcessing 是一個功能強大的文本處理庫，專注於文本規範化的正向和逆向轉換。該項目由 wenet-e2e 團隊維護，提供高效且準確的文字轉化能力，特別擅長處理數字、日期時間等特殊文字的規範化和逆規範化操作。無論你是語音識別開發者、自然語言處理工程師，還是需要處理文本數據的普通用户，這個工具都能為你提供專業級的文本處理支持。 核心功能特性：

文本處理 , 自然語言處理 , text , 後端開發 , Python

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u_16099279 頭像

夜行者3號 - 助力Shopee 重構系統發佈 ETL 功能，SeaTunnel 在電商巨頭的實踐經驗

快速體驗 打開 InsCode(快馬)平台 輸入框內輸入如下內容： 創建一個電商數據實時分析解決方案，使用Seatunnel實現：1) 從Kafka消費訂單事件 2) 數據清洗(去重、格式轉換) 3) 實時計算GMV等關鍵指標 4) 結果寫入ClickHouse。要求包含：完整的config文件、水位線處理

性能優化 , 數據 , 後端開發 , 錯誤處理 , Python

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u_13354 頭像

小咪咪 - 【JAVA】學習路徑36-寫到硬盤FileOutputStream Write的三種方法

最近在寫 Java 代碼處理 Excel 文件的時候，遇到了一個挺頭疼的問題：使用 Apache POI 的 XSSFWorkbook.write(FileOutputStream) 方法寫文件，代碼執行得好好的，也沒有拋出異常，但生成的 Excel 文件卻打不開，甚至有時候文件大小還是 0 字節，一點數據都沒有。 本來以為是 POI 的問題，結果

輸出流 , 數據 , 開發語言 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_17400586 頭像

程序員愛釣魚 - Node.js 編程實戰：模板引擎與靜態資源

在早期 Web 開發中，服務器不僅負責接口，還需要直接渲染頁面。即便在前後端分離成為主流的今天，模板引擎在後台管理系統、SEO 頁面以及快速原型開發中仍然發揮着重要作用。同時，靜態資源的合理管理，也是 Web 服務穩定運行的基礎。 本文將介紹 Node.js 中模板引擎的基本使用方式，以及靜態資源的管理與服務策略。 一、什麼是模板引擎 模板引擎用於將數據與

express , Go語言 , 靜態資源 , 模板引擎 , 後端開發

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u_16213580 頭像

雲端行者 - [Arxiv | 論文簡讀] 稀疏混合專家融合是領域泛化的學習者 -

文章目錄 模塊結構與功能解析 分佈式處理機制 關鍵計算流程 設計意義分析 class MoE(nn.Module): """ Mixture-of-Experts (MoE) module. Attribute

開發語言 , pytorch , 後端開發 , 人工智能 , 深度學習 , harmonyos , Python

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u_12187 頭像

karen - 併發與並行

引言：並行與併發的時代背景 在當今數字化時代，計算機系統面臨着前所未有的性能挑戰。從移動設備到超級計算機，從個人應用到企業級系統，對計算能力的需求呈指數級增長。在這樣的背景下，並行和併發技術成為提升系統性能的關鍵支柱。 1.1 多核處理器的普及 隨着摩爾定律的持續演進，單核處理器的性能提升逐漸放緩，而多核處理器已成為主流。從 2005

並行計算 , 數據 , 後端開發 , JAVA , 多核 , Python

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u_16099241 頭像

技術領航博主 - Graphql-Java快速入門指導_51CTO博客

想要在Spring Boot項目中快速集成GraphQL，打造靈活高效的API服務？GraphQL Java Kickstart正是你的理想選擇！🚀 這款強大的開源工具包讓GraphQL與Spring Boot無縫對接，幫助開發者輕鬆構建現代化的數據查詢層。 在傳統的REST API開發中，我們經常面臨過度獲取或獲取不足數據的問題。GraphQL Java Kic

spring , graphql , 後端開發 , JAVA , Python

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智能領航員 - 中文文本處理簡要介紹

在自然語言處理應用中，文本標準化與逆向文本標準化是提升系統準確性的關鍵環節。WeTextProcessing作為一款生產級的開源工具包，專門解決文本預處理中的規範化問題，為語音識別後處理、機器翻譯等場景提供可靠支撐。 項目亮點：四大核心優勢 生產級穩定性：經過大規模實際項目驗證，處理準確率達到98%以上，支持高併發場景下的穩定運行。 多語言覆蓋：原生支持

搜索 , text , Css , 前端開發 , 語音識別 , HTML

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mob64ca140bbb8b - NLP語義識別在人工智能領域中的應用與前景_nlp 語義識別

伴隨互聯網信息量呈爆炸式增長，傳統搜索引擎於處理複雜且多模態的用户查詢之際，漸漸顯露出侷限性，人工智能搜索優化技術順勢而生，它藉由引入先進的自然語言處理技術，以及深度學習技術，還有知識圖譜等技術，顯著提高了信息檢索的效率以及準確性。 要點的核心在於人工智能搜索優化，是對搜索過程實施智能化改造的舉措。傳統搜索方式主要依靠關鍵詞匹配，以及頁面權重排名來

搜索 , 後端開發 , 人工智能 , 模態 , Python

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u_16099251 頭像

雲中誰寄錦書來 - 【c語言】使用gumbo解析HTML_weixin

HTML解析是現代Web開發的基礎技術，隨着Web標準的不斷髮展，解析器架構也在經歷着重要的演進。今天，我們將通過分析gumbo-parser這個純C99實現的HTML5解析庫，來探討HTML解析器架構的未來發展方向。🚀 HTML解析器架構演進的核心趨勢 從複雜到簡約的設計哲學 gumbo-parser採用了純C99實現，沒有任何外部依賴，這種設計理念

解析器 , 後端開發 , HTML , html5 , Python

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u_16213663 頭像

mob64ca140b82e3 - 聊聊前端性能指標那些事兒

你是否還在為前端性能監控數據混亂而煩惱？是否因為無法準確診斷用户體驗問題而頭疼？本文將詳細解析OpenObserve中三大核心前端性能指標——LCP（最大內容繪製）、FID（首次輸入延遲）和CLS（累積佈局偏移）的監測方法與優化策略，幫助你輕鬆提升用户體驗。讀完本文，你將能夠：準確理解三大指標含義、通過OpenObserve實時監測性能數據、掌握針對性優

性能監控 , 數據 , 加載 , 後端開發 , Python

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網絡安全守護神 - 三層結構在JAVA項目開發中的作用

一. 背景介紹 當前，我們使用 Spring Boot + Mybatis + Maven 技術棧，按照微服務設計的要求（小而自治）開發 Java 應用，不推薦和使用 Module 實現項目分層。 二. 規範意義 規範 Java 項目的目錄結構是 Java 工程化的基礎，也是打通 DevOps 流程的起點。合理的目錄結構能減輕設計負擔，

redis , 開發語言 , 架構 , 後端開發 , JAVA , harmonyos

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langrisser - 我用過的聚類算法（四）

kmodes是一個專門用於聚類分類數據的Python庫，實現了k-modes和k-prototypes算法。這些算法填補了傳統k-means在處理分類數據方面的不足，特別適用於包含分類屬性的數據集。kmodes提供了與scikit-learn相似的熟悉接口，讓數據科學家能夠輕鬆應用這些強大的聚類技術。 項目核心概念解析 kmodes庫的核心在於解決分類數據的聚

聚類 , 數據 , 後端開發 , harmonyos , Git

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mob64ca13fe9c58 - Visual Studio 2022 Preview 使用 C++20 Module_

文章目錄 1. 為什麼使用 Modules 2. 項目搭建 2.1 工程結構 2.2 代碼編寫 3. cmakelist.txt 配置 3.1 查看 CMAKE_EXPERIMENTAL_CXX_IMPORT_STD 值 3.2 Cmakeli

c++20 , c++ modules , 開發語言 , c++ , 後端開發 , harmonyos , 導出函數

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技術領航舵手 - 讓大數據可視化的五個Web應用程序

Yanagishima是一個強大的開源Web應用程序，專為Trino、Hive和SparkSQL數據查詢引擎提供統一的管理界面。這個直觀且高效的工具旨在簡化大數據環境中的交互式查詢操作，從而顯著提升開發人員和分析師的工作效率。 核心功能特性 Yanagishima提供了一系列強大的功能，讓數據查詢和管理變得更加便捷： 便捷查詢執行：支持快捷鍵C

hive , Css , 數據查詢 , 前端開發 , HTML , Web

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gwsnatm 頭像

工位少年阿童木 - 最詳細的postgreSQL安裝指南

涉及到的文件：關注我的主頁/查看簡介，回覆[postgresql]獲取 高速鏈接||遠程輔助： 閑魚/TB：工位少年阿童木 postgreSQL安裝注意事項 tips：如果要帆軟、gis（10.8）、postgresql之間的版本要匹配，注意自己的軟件版本。帆軟支持的版本見下圖。詳情見：PostgreSQL數據連接- FineReport幫助文檔 - 全面的報表使用教程和學習資料 https://

數據庫 , postgresql

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deephub 頭像

deephub - DeepSeek 開年王炸：mHC 架構用流形約束重構 ResNet 殘差連接

大過節的qwen發佈了image 2512，DeepSeek這邊就偷摸的在arXiv 上掛出了這篇 mHC: Manifold-Constrained Hyper-Connections (arXiv:2512.24880)，哪個正經公司在最後一天還發論文啊。 簡單的看了一下，説説我的看法： 這回DeepSeek又要對 殘差連接（Residual Connection）出手了。 現在我們模型的底層

神經網絡 , 人工智能 , 深度學習

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tongkudezicai_c7db2r 頭像

張飛簽名上架 - 蘋果簽名常見認知誤區澄清：2026年科學使用指南

在iOS應用相關的運營場景中，蘋果簽名是高頻提及的核心概念，但行業內對其存在諸多認知誤區。不少開發者和企業因被錯誤信息誤導，在簽名選型、使用操作、風險應對上走了彎路，不僅造成成本浪費，還可能觸發蘋果生態風控，影響業務推進。2026年蘋果簽名體系進一步優化，相關規則更趨嚴謹，澄清認知誤區、樹立科學認知尤為重要。本文梳理了關於蘋果簽名的六大常見誤區，結合最新規則逐一拆解澄清，並給出對應的科學使用建議，

ios

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數據科技訊 - 能文能武！智元機器人天團與王心凌王鶴棣同台炸場跨晚

來源：元宇宙NB 2025年12月31日，智元機推出首個“能文能武，唱跳全能”的機器人藝人天團登上京東《2025-2026 湖南衞視芒果 TV 跨年演唱會》，靈犀X2、遠征A2、精靈G2、四足機器人D1的全能表現炸場跨晚，不僅與王心凌、王鶴棣同台演出，還化身機器人藝人走紅毯、上舞台走秀、進入直播間賣貨，用科技與文娛的碰撞，打造跨年夜現象級名場面。 唱跳全能，靈犀 X2

MySQL , 旋轉角度 , 數據庫 , 人形機器人

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kiroct 頭像

kiroct - 流水線GoLand 編譯+部署（dockerfile打包+pod yaml ‘deploy’）

1、確保擁有流水線的依賴倉庫權限 2、需要先創建對應的代碼倉庫並上傳對應的源碼 3、假設上傳的是go-svc的代碼倉庫,編譯對應的cat123服務 一、打包流水線編譯 cd /workdir/ #假設pipline的腳本中，此目錄下為go-svc的代碼倉庫的根目錄 echo "machine gz01-xxxxxx.xxxxx.cn" ~/.netrc #存儲遠程登錄

雲計算 , 流水線go 編譯 , 雲原生

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RTE開發者社區 - 如何讓你的語音助手有眼力見——Turn Detection 的 5 種解法丨Voice Agent 學習筆記

從2022年優化智能客服開始，我就開始嘗試優化人機語音對話中的 “語義完整度” 模塊。當時大部分人的精力都集中在優化識別率，在語音對話系統中，這不是一個核心模塊，似乎是可有可無的，但語義上的完整度對於用户體驗、信息收集的效率都有很大的影響。 特別是在今天人們對於智能和體驗的極致追求下，語音對話類各種應用，比如陪伴、玩具、客服等場景的大模型升級，越來越多的工作開始瞄準這個方向，業界需求也在增加，這也

人工智能

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步_步_為營 - 深入理解.NET 中的IHostedService：後台任務管理的基石

深入理解.NET 中的IHostedService：後台任務管理的基石 在.NET應用程序開發中，經常需要在後台執行一些長時間運行的任務，如定時任務、消息隊列處理等。IHostedService接口為管理這些後台任務提供了一種統一且標準的方式。深入瞭解IHostedService的原理、實現細節以及應用場景，對於構建健壯、高效的.NET應用至關重要。 技術背景 傳統上，在.N

System , 應用程序 , 後台任務 , 前端開發 , Javascript

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PetterLiu - 人工智能-人類的解放者還是終結者

一個無法迴避的十字路口 我們正處在一場技術變革的中心，而這場變革“可能和我們經歷過的任何一次技術變革都完全不同”。它不只是提升效率，而是從根本上挑戰我們對人類價值和生存意義的定義，將我們直接推到了一個時代性的十字路口。 本次辯論的核心問題因此變得無比清晰：人工智能究竟是把我們從繁瑣、危險、重複的勞動中解放出來，帶領我們走向更高層次、更有意義生活的“解放者”；還是説，這種樂觀的看法危險地低估了

AI

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