導語 StepFun AI於2025年9月8日正式發佈圖像編輯大模型Step1X-Edit v1.2預覽版,首次將推理編輯能力與反思修正機制引入圖像編輯領域,在KRIS-Bench評測中實現55.64的綜合得分,較上一代提升7.8%,重新定義了AI圖像編輯的智能邊界。 行業現狀:從像素操作到智能決策的跨越 2025年全球圖像編輯軟件市場規模預計達13.7
項目概述 PHP AMQPLib 是一個純 PHP 實現的 AMQP 0-9-1 協議庫,專門用於與 RabbitMQ 消息隊列系統進行通信。該項目已在 RabbitMQ 上進行了全面測試,並被廣泛用於《RabbitMQ in Action》書籍的 PHP 示例和官方 RabbitMQ 教程中。 該項目遵循 LGPL-2.1 許可證,並採用貢獻者行為準則來維護
Node-RED UI Builder 是一個革命性的開源工具,它徹底改變了在Node-RED環境中構建前端應用的方式。這個強大的模塊讓開發者能夠輕鬆創建數據驅動的Web用户界面,支持實時數據面板和WebSocket實時通信,為您的物聯網項目提供完整的前端可視化解決方案。 🚀 開篇亮點:為什麼選擇UI Builder? UI Builder 最大的創新點在於
什麼是Android WebView? Android WebView是一個基於Chromium引擎的瀏覽器組件,它允許開發者在自己的Android應用程序中嵌入Web內容。與系統自帶的瀏覽器不同,WebView為應用程序提供了獨立於系統瀏覽器的網頁渲染能力,支持最新的Web標準和特性。 我們來探索一下WebView的核心價值:它為移動應用提供了強大的網頁渲染
還在為JavaScript中的Excel文件處理而煩惱嗎?🤔 面對複雜的數據導入導出需求,你是否曾經想過:有沒有一個既強大又易用的解決方案,能夠讓我們在瀏覽器和Node.js環境中輕鬆操作Excel文件?今天,就讓我們一起來探索這個讓Web表格處理變得簡單高效的秘密武器! 為什麼我們需要xlsx-populate? 在當今數據驅動的世界中,Excel文件無處
Multiplier作為代碼審計效率倍增器,通過構建多維度代碼表示和持久化數據庫,解決傳統索引器在C/C++代碼分析中的語義深度不足問題。其核心架構圍繞三大支柱展開:索引器組件、跨語言API層和多樣化工具鏈,三者通過統一的實體ID系統實現無縫協同,使開發者能夠在不同抽象層級間自由導航。 索引器:突破傳統的多表徵存儲引擎 Multiplier索引器(mx-ind
在當今數據驅動的世界中,我們經常需要處理包含大量分類變量的數據集。無論是客户細分、產品分類還是市場分析,傳統基於數值距離的聚類算法往往無法有效處理這類數據。kmodes項目提供了Python實現的k-modes和k-prototypes聚類算法,專門為分類數據和混合數據設計,成為數據科學家工具箱中的必備利器。🚀 📊 什麼是分類數據聚類? 分類數據聚類是一種專門處理
簡介 ┌──────────────┐ │ 數據源枚舉器 │ IEnumerable / IAsyncEnumerable └──────┬───────┘ ↓ ┌────────────────────┐ │ 併發調度器(Pump) │ ← 控制最多 N 個任務 └──────┬─────────────┘ ↓ ┌────────────────────┐ │ a
摘要: 本文實現了一個Vue3摺疊面板組件,包含兩個核心文件:ibmCollpase.vue(父組件)和ibmCollpaseItem.vue(子組件)。父組件通過provide提供共享狀態和方法,子組件通過inject獲取。主要功能包括: 支持手風琴(accordion)模式和普通模式 提
先説説代碼分割和懶加載吧。這在大型應用中特別重要,比如用React的時候,我們可以通過React.lazy和Suspense來實現組件的動態加載。舉個例子,在一個電商網站裏,商品詳情頁可能包含很多模塊,比如評論、推薦列表等。如果一次性加載所有代碼,首屏時間會很長。我們可以把非關鍵部分拆分成獨立 chunk,等到用户滾動到那裏再加載。Vue 裏也有類似的路
引言:為什麼選擇 Kurator? 在雲原生技術蓬勃發展的今天,越來越多的企業面臨着多雲、混合雲環境下的集羣管理挑戰。如何統一管理分佈在各地、各種環境下的 Kubernetes 集羣?如何實現應用的一致部署和流量治理?這些都是亟待解決的問題。 Kurator,作為一款開源的分佈式雲原生平台,以其"簡單、高效、易擴展"的設計理念,為我們提供了一套完整的解決方案。
明白,你希望我給出一個 100%詳細、可執行、覆蓋 CPU/內核/TCP/應用的排查流程,可以判斷 HTTP 響應慢的原因(機器負載、網絡不穩、業務阻塞),並且每一項都明確列出 觀測指標、方法、命令、判斷依據,特別強調對 業務進程延遲和網絡延遲的影響。下面我整理成系統化指南。 HTTP 響應慢排查指南(CPU / TCP / 網絡 / 應用) 1️⃣
我曾一度堅信,一個精心配置、插件齊全的本地開發環境,是程序員最後的尊嚴。直到上週,團隊新來一個同事,光是配一個項目的開發環境就折騰了整整一天,最後還是因為一個依賴版本問題無法啓動。 那一刻我突然意識到,我們引以為傲的“完美本地環境”,恰恰是團隊協作和效率的最大瓶頸。我們需要的不是更強大的電腦,而是一種全新的開發模式。 於是,我開始尋找一種能徹底根除這些問題的方案。
場景:有時數據庫可能既面臨着高併發訪問的壓力,又需要面對海量數據的存儲問題,這時需要對數據庫既採用分表策略,又採用分庫策略,以便同時擴展系統的併發處理能力,以及提升單表的查詢性能,這就是所謂的分庫分表。 分庫分表的策略比前面的僅分庫或者僅分表的策略要更為複雜,一種分庫分表的路由策略如下: 1. 中間變量 = user_id % (分庫數量 * 每個庫的表數量
“統一”是 Apache Doris 長期以來秉持的設計理念之一。在這一理念指引下,構建完善的 Catalog 生態是實現異構數據源統一查詢分析的關鍵。目前,Doris 已支持 Iceberg、Paimon、Hudi 等數據湖 Catalog,以及 JDBC Catalog,用户無需遷移數據,即可對不同數據湖和傳統數據庫進行聯邦查詢分析。 本文聚焦 Doris 多集羣間的查詢分析。實
所有可能會用到模式的位置 模式出現在 Rust 的很多地方。你已經在不經意間使用了很多模式!本節將介紹所有模式有效的位置。 match 分支 如第六章所討論的,一個模式常用的位置是 match 表達式的分支。在形式上 match 表達式由 match 關鍵字、用於匹配的值和一個或多個分支構成,這些分支包含一個模式和在值匹配分支的模式時運
一. 快速入門 1. 使用步驟 1. 添加依賴 !-- MyBatis-Plus 核心依賴 -- dependency groupIdcom.baomidou/groupId artifactIdmybatis-plus-boot-starter/artifactId version3.5.3.
在計算機科學與數學中,一個排序算法(英語:Sorting algorithm)是一種能將一串資料依照特定排序方式排列的算法,排序後的資料即可放在有序數組。最常用到的排序方式是數值順序以及字典順序。有效的排序算法在一些算法(例如搜索算法與合併算法)中是重要的,如此這些算法才能得到正確解答。排序算法也用在處理文字資料以及產生人類可讀的輸出結果。基本上,排序算
摘要 12 月 19 日 -20 日,AICon 大會在北京圓滿落地。在這場面向 AI 資深開發者的大會上,GMI Cloud 資深架構師汪小康受邀參加,並進行了主題分享,本文為演講內容精華整理。 12 月 19 日 - 20 日,備受矚目的 AICon 全球人工智能開發與應用大會在北京圓滿舉行。此次大會由極客邦科技旗下 InfoQ 中國主辦,聚焦 AI 技術落地與產業
2025 年的最後一天,照舊寫個年終總結。今年工作上穩步發揮,但是在生活上收穫了一個新的愛好,大家可能知道,痞子衡比較愛運動,一直有在打籃球羽毛球桌球。有感於公司乒乓球文化濃厚,也為了挑戰一下自己,所以今年從零開始發展了乒乓球愛好,人到中年,想學好學精一個新技能真沒那麼容易。在公司活動室購置了發球機之後,痞子衡一整個夏天的中午幾乎都會去小練一會,來培養手感球感。明年要繼續努力,希望球技能上一台階,
AI技術的迭代速度正在重塑所有行業,也對產品經理這一角色提出了全新的要求。在技術團隊中,一個懂行的AI產品經理(AI PM)能極大提升技術價值的轉化效率。對於希望轉型的傳統PM,或希望理解PM工作的技術同學,本文梳理了一條從認知到實戰的系統性路徑。 一、 認知重構:理解AI PM的核心價值與定位 轉型的第一步是思維升級,明確AI PM與傳統PM的核心差異。
引言:當AI倫理遭遇工程現實 在人工智能技術飛速發展的今天,我們面臨着一個日益明顯的悖論:AI系統在特定任務上的能力已超越人類專家,但其行為的可靠性與合規性卻越來越難以評估和保障。從自動駕駛車輛在複雜路況下的決策,到醫療診斷AI對罕見病例的判斷,再到金融風控模型對邊緣客户的評估——這些系統在展示驚人能力的同時,也暴露出現有評估框架的侷限。 傳統的技術合規性評估建立在確
背景介紹 App 上線後,作為開發同學,最怕出現的情況就是應用崩潰了。但是,線下測試好好的 App,為什麼上線後就發生崩潰了呢?這些崩潰日誌信息是怎麼採集的? 先看看幾個常見的編寫代碼時的疏忽,是如何讓應用崩潰的。 數組越界:在取數據索引時越界,App 會發生崩潰。 多線程問題:在子線程中進行 UI 更新可能會發生崩潰。多個線程進行數據的讀取操
以下記錄機械學習實驗: (1)從scikit-learn 庫中加載 iris 數據集或本地讀取,進行數據分析; (2)採用五折交叉驗證劃分訓練集和測試集,使用訓練集對隨機森林分類算法進行訓 練; (3)使用五折交叉驗證對模型性能(準確度、精度、召回率和F1值)進行測試; (4)通過對測試結果進行比較分析,評估模型性能; (5)完成實驗報告中實驗八的部分。 算法步驟、代