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u_17487076 頭像

mb6890178244a4e - 語料庫學習訓練器

ChatterBot 是一個用於創建聊天機器人的庫，本實例使用 ChatterBot 構建一個簡單的智能問答系統。 from chatterbot import ChatBotfrom chatterbot.trainers import ChatterBotCorpusTrainer# 創建ChatBot實例bot = ChatBot('MyChatBot')#

雲平台 , 回答模式 , 雲計算 , 聊天機器人 , 無限循環

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超神經HyperAI - 【vLLM 學習】Reproduciblity

vLLM 是一款專為大語言模型推理加速而設計的框架，實現了 KV 緩存內存幾乎零浪費，解決了內存管理瓶頸問題。 更多 vLLM 中文文檔及教程可訪問 →https://vllm.hyper.ai/ *在線運行 vLLM 入門教程：零基礎分步指南 源碼 examples/offline_inference/reproduciblity.py # SPDX-License-Identifier: Ap

llm , 算法 , 框架源碼 , 開源 , kv存儲

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超神經HyperAI - 【Triton 教程】triton_language.make_block_ptr

Triton 是一種用於並行編程的語言和編譯器。它旨在提供一個基於 Python 的編程環境，以高效編寫自定義 DNN計算內核，並能夠在現代 GPU硬件上以最大吞吐量運行。 更多 Triton 中文文檔可訪問 →triton.hyper.ai/ triton.language.make_block_ptr(base: tensor, shape, strides, offsets, block_s

算法 , gpu , 編譯器 , cpu , Python

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sevencoding - 劍指offer-56、刪除鏈表中重複的節點

題⽬描述 在⼀個排序的鏈表中，存在重複的結點，請刪除該鏈表中重複的結點，重複的結點不保留，返回鏈表頭指針。 例如，鏈表 1-2-3-3-4-4-5 處理後為 1-2-5 示例1 輸⼊：{1,2,3,3,4,4,5} 返回值：{1,2,5} 思路及解答 hash統計 第一次遍歷統計頻率，第二次遍歷刪除重複節點 import java.util.HashMap; public class

後端

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底層邏輯探索 - 簡單、定製化、低誤報率：數據分類分級系統賦能教育行業數據安全治理

一、概要 提示：本文系統闡述了教育行業數據分類分級的最佳實踐路徑與落地成效，為教育機構構建安全、合規、高效的數據治理體系提供完整解決方案。在數字化轉型加速的今天，教育數據已成為推動教學創新與管理優化的核心資源。然而，數據分散、敏感性強、合規壓力大等挑戰，使教育機構面臨“數據管不住、用不好”的現實困境。全知科技推出的“知源-AI數據分類分級系統”，以“簡單、定製化、低誤報率”為核心特性，通過A

深度學習

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底層邏輯探索 - 基於一鍵化部署、標準化與閉環式的運營商數據安全管理方案

一、概要 提示： 本文旨在系統闡述運營商行業在數據安全治理方面的核心挑戰與破解之道。 隨着5G與雲網融合的深入，數據已成為運營商業務運轉與創新的核心要素，同時也帶來了前所未有的安全與合規壓力。面對海量、多源、動態的數據資產，傳統人工治理模式已難以應對。全知科技推出的“知源-AI數據分類分級系統”，以“一鍵化部署、標準化、閉環式”為核心特性，為運營商提供從數據資產發現、智能分類分級到結果

深度學習

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雨大王 - 汽車製造業如何通過工業操作系統實現數字化轉型？

工業操作系統的定義與核心作用 工業操作系統作為現代智能製造的核心基礎設施，已成為汽車製造業數字化轉型的重要載體。與傳統的封閉式生產管理系統不同，工業操作系統構建了一個開放且可擴展的技術底座，能夠實現對各類工業設備、信息系統以及業務流程的全面接入與統一調度。其核心價值在於打破長期以來存在於設備層、控制層與管理層之間的數據壁壘，使得製造過程中的“人、機、料、法、環”等關鍵要素實現互聯互通。

人工智能 , 深度學習

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底層邏輯探索 - 教育行業智能識別、可落地、法規適配的數據分類分級解決方案

一、概要 （提示：教育數據分類分級正從“合規任務”演進為支撐教育數字化穩態運行的基礎能力。） 在教育數字化持續深化的背景下，數據已深度嵌入教學管理、學業評價、資源配置與家校服務等核心環節，成為教育體系高效運轉的重要基礎。然而，數據規模快速膨脹的同時，學生個人信息高度集中、數據跨系統流轉頻繁，使教育行業面臨前所未有的安全與合規壓力。實踐表明，缺乏系統化的數據分類分級機制，是導致教育數據“

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底層邏輯探索 - 全景視圖、簡單、高效的教育行業數據分類分級管理系統

一、概要 （提示：教育數據分類分級，正在從“合規任務”升級為“支撐教育數字化運行的基礎能力”。） 在教育數字化持續深化的背景下，數據已成為支撐教學運行、管理決策與服務創新的關鍵生產要素。但伴隨數據規模快速增長與業務場景複雜化，教育行業普遍面臨“數據資產不清、敏感邊界模糊、治理效率低下”的現實挑戰。尤其在學生數據高度集中、業務系統多源並存的情況下，傳統依賴人工經驗的數據分類分級方式，已難

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得物技術 - RocketMQ高性能揭秘：承載萬億級流量的架構奧秘｜得物技術

一、前言 在分佈式系統架構中，消息隊列如同暢通的“信息神經網絡”，承擔着解耦、削峯與異步通信的核心使命。在眾多成熟方案中，RocketMQ憑藉其阿里巴巴與Apache雙重基因，以卓越的金融級可靠性、萬億級消息堆積能力和靈活的分佈式特性脱穎而出，成為構建高可用、高性能數據流轉樞紐的關鍵技術選型。本文將深入解析RocketMQ的核心架構、設計哲學與實踐要義。 二、RocketMQ架構總覽 官網圖片

rocketmq , 後端

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許國棟 - 軟件研發項目管理全流程：從需求分析到產品上線的實戰指南

在 B2B 企業裏，項目延期和質量事故更多是需求價值不清、優先級不穩、交付與變更治理缺位導致的系統性結果。本文用一套可落地的軟件研發項目管理全流程框架，把“需求—立項—計劃—架構—開發—測試—發佈—運營”串成閉環，並用 DORA 與價值流指標把管理從“經驗驅動”拉回“事實驅動”，最終形成可複製的持續交付能力。 本文關鍵詞：軟件研發項目管理全流程、需求分析、立項、WBS、里程碑、風險管理、架構評審、

項目管理工具 , 項目管理 , 研發管理

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u_16099213 頭像

編程思想者 - 火山雲服務器開放所有端口

背景 火山引擎增長分析DataFinder基於ClickHouse來進行行為日誌的分析，ClickHouse的主要版本是基於社區版改進開發的字節內部版本。主要的表結構： 事件表：存儲用户行為數據，以用户ID分shard存儲。 --列出了主要的字段信息 CREATE TABLE tob_apps_all ( `tea_app_id`

子查詢 , 數據 , 雲計算 , 雲服務 , 火山雲服務器開放所有端口 , SQL

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微擎應用市場 - 需求商城小程序系統：開啓 “產品 + 服務” 新零售新範式

一、概述總結 需求商城小程序系統是一款基於微擎系統交付的創新型線上商城解決方案，打破傳統商品商城與供求信息平台的單一模式，以 “產品 + 服務” 為核心運營邏輯，聚焦健康醫療相關品類，為用户提供涵蓋口腔齒科、常用藥品、健康體檢、中醫服務、健康家電等多元產品與配套服務。系統支持微信公眾號部署，提供源碼交付（已加密）、1 年免費更新服務，適配 PHP5.5 及 PHP7.1 環境，具備完善的訂單

觀點 , 小程序 , 教程 , 知識

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liutao988 - HSSFColor的索引顏色

本文介紹和比較幾種常見圖片文件格式的優缺點，並介紹不同的文件格式對Web應用程序性能的影響。 有損vs無損 圖片文件格式有可能會對圖片的文件大小進行不同程度的壓縮，圖片的壓縮分為有損壓縮和無損壓縮兩種。 有損壓縮。指在壓縮文件大小的過程中，損失了一部分圖片的信息，也即降低了圖片的質量，並且這種損失是不可逆的，我們不可能從有一個有損壓縮過的圖片中恢復出全

HSSFColor的索引顏色 , 大數據 , 圖片格式 , 數據倉庫 , 文件大小 , svg

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mob64ca12f5c08e - ConfigurableListableBeanFactory 通過getBeansWithAnnotation獲取註解beanName為

在Spring框架中，有時會遇到“ConfigurableListableBeanFactory 通過getBeansWithAnnotation獲取註解beanName為”相關的問題。這種情況往往出現在多註解bean的管理和使用上，特別是在依賴注入和組件掃描過程中。以下是解決該問題的過程記錄，涵蓋了背景、參數解析、調試步驟、性能調優、排錯指南以及生態擴展等方面。 背景定位 在某

排錯 , 性能調優 , 獲取時間 , aigc

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商湯萬象開發者 - LazyLLM v0.7.1 重磅發佈 | 智能體、RAG 與生態全面躍遷，報錯體驗史詩級提升

一、簡要介紹 LazyLLM v0.7.1 相較於 v0.6.1 實現了重大飛躍，在智能體能力、RAG 基礎設施及模型部署靈活性方面均有顯著增強。 本次發佈通過支持新型存儲供應商（Elasticsearch、OceanBase）擴展了生態系統，並整合了更多在線模型提供商（SiliconFlow、MiniMax）。全新引入的綜合緩存系統有效提升了性能表現。智能體模塊、文檔處理器及啓動系統均進行了

機器學習 , llm , 資訊 , 自然語言處理 , 人工智能

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mob64ca12f15103 - stable diffusion屬於什麼網絡

stable diffusion屬於一種圖像生成網絡，其深度學習的框架使得我們能夠從文本描述中生成逼真的圖像。為了探索這一網絡及其備份和恢復策略，接下來我將以特定結構展開詳細説明。 備份策略 在創建穩定擴散模型時，我們必須首先制定一個全面的備份策略，以確保模型和數據的安全。 mindmap root 備份策略 - 定期備份 - 版本控制

System , 備份文件 , 數據恢復 , aigc

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u_16175438 頭像

mob649e815574e6 - stable diffusion 文生圖生成一個美女

生成一個美女的“stable diffusion 文生圖”方案，涉及深厚的圖像生成技術與文本解析能力。下面記錄了這一過程的具體實施細節。 協議背景 Stable Diffusion 模型自2022年發佈以來，迅速演變併成為圖像生成領域的一項重要技術。結合深度學習和大規模語義理解，Stable Diffusion能夠根據文本輸入生成高質量的圖像。接下來將明確其發展進程：

抓包 , 字段 , server , aigc

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雨大王 - 如何選擇汽車製造數字化服務商？關鍵指標與實戰案例解析

汽車製造業的數字化浪潮與核心挑戰 當前，全球汽車產業正經歷一場由數字化、智能化驅動的深刻變革。這早已超越了簡單地在生產線上增加幾台機器人的初級階段，而是滲透至研發、供應鏈、生產製造、營銷服務等全價值鏈的深層重構。對於眾多汽車製造商而言，數字化轉型已非一道選擇題，而是一道關乎未來生存與發展的必答題。然而，這條轉型之路並非坦途，企業普遍面臨着諸多核心挑戰：如何將海量的生產數據轉化為有價值的決策洞

人工智能 , 深度學習

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率性的開水瓶 - 從“工具”到“引擎”：8款主流CRM核心能力深度橫評

在數字化轉型的浪潮中，CRM（客户關係管理）已從“客户信息台賬”升級為“全流程業務引擎”。企業對CRM的需求不再侷限於“記錄客户”，而是一體化運營（獲客-銷售-供應鏈）、智能化決策（AI驅動）、行業化適配（如外貿/製造） 。本文選取8款主流CRM（超兔一體雲、Oracle CX、浪潮CRM、Infor CRM、OKKICRM、Zendesk Sell、Capsule CRM、Streak），從客户

邏輯 , 框架 , 工作流 , 後端

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mob64ca12edad02 - idea 接入 copilot

在這篇文章中，我們將探討如何通過集成 Copilot 到開發環境中來提升我們在 IntelliJ IDEA 中的編程體驗。接下來將會詳細描述環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、服務驗證以及遷移指南的具體步驟。 環境預檢 在正式安裝和配置 Copilot 之前，我們需要確保我們的系統環境滿足要求。以下是系統要求和硬件配置的詳細信息： 項目

System , aigc , 解決方案 , ci

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完美的鐵板燒 - 應對“開盒”式隱私威脅 JoySSL主張以數字證書實現端到端加密 嚴防個人信息泄露

2025年，百度副總裁女兒“開盒”事件引爆全網，也讓網絡“開盒”亂象徹底走進公眾視野。個人隱私信息被隨意出售，互聯網人人自危。據《2025年全國網民網絡安全感滿意度調查統計總報告》相關數據顯示，超過65%的網民遭遇過網絡“開盒”危機。騷擾電話或垃圾短信營銷、信息倒賣等現象愈演愈烈。針對市場亂象，新修訂的治安管理處罰法將在2026年元旦起全面實施，針對非法獲取、出售、提供公民個人信息的行為制定法律紅

ssl證書

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RustFS - RustFS x Distribution Registry, 私有化鏡像倉庫的 SSOT 構建之道

容器鏡像倉庫是應用容器化部署的必選項，頂級玩家 Dockerhub 由於網絡原因，在國內使用不是很順暢，因此搭建一個企業專屬的私有化鏡像倉庫就成為了企業雲原生轉型的關鍵。現在市面上有很多類似的解決方案，比如 Harbor, GitLab Container Registry, GitHub Container Registry 等，但是這些項目都用到了開源項目 Distribution，這個項目的

minio , rust , Docker , registry

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boyboy - 地形圖 高程點 如何轉化為 dem

本書的第二章主要解決了三個問題： 什麼是高度圖？怎麼創建高度圖？如何載入高度圖？ 如何使用直接的方法渲染地形？(how to render terrain using a brute force algorithm?) 如何使用fault formation與mid displacement算法動態生成高度圖，然後生成地形。

機器學習 , 地形圖 高程點 如何轉化為 dem , 像素點 , 叉乘 , 人工智能 , 迭代

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