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爛漫樹林 - MMoE論文筆記

moe(混合專家模型) 作為一種基於 Transformer 架構的模型，混合專家模型主要由兩個關鍵部分組成: 稀疏 MoE 層: 這些層代替了傳統 Transformer 模型中的前饋網絡 (FFN) 層。MoE 層包含若干“專家”(例如 8 個)，每個專家本身是一個獨立的神經網絡。在實際應用中，這些專家通常是前饋網絡 (FFN)，但它們也可以是更復雜的網

數據 , Soft , 加載 , 後端開發 , Python

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u_16213654 頭像

mob64ca14095513 - 快速定位線上慢SQL問題，掌握這幾個性能排查工具可助你一臂之力_

驗收指標（造數是否“像生產”） t 規模（過濾後行數） SELECT COUNT() AS t_rows FROM dd_data_dictionary WHERE source_server=? AND schema_name=? AND system_name=?; 每表列數分佈（P50/P90/Max）

字段 , Max , 一對一 , 前端開發 , Javascript

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u_16213610 頭像

mob64ca13feda16 - Java設計模式學習之工廠模式

在Java和Spring Cloud的上下文中，雖然Spring Cloud本身並沒有直接實現傳統的設計模式（如工廠模式），但理解設計模式如何與Spring框架結合使用是非常重要的。工廠模式是一種創建型設計模式，它提供了一種封裝對象創建過程的機制，使得代碼更加靈活和可維護。 工廠模式概述 工廠模式定義了一個用於創建對象的接口，讓子類決定實例化

設計模式 , 抽象工廠模式 , 後端開發 , JAVA , spring cloud , Python

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servicedeskplus 頭像

ServiceDeskPlus - ManageEngine卓豪-讓 IT 工單管理從“被動響應”走向主動治理

近年來，“可觀測性（Observability）”這一概念在應用監控、雲原生與 AIOps 領域被頻繁提及，其核心並不是“看得見指標”，而是“能夠理解系統的內在狀態，並據此做出正確決策”。當這一思想被引入 IT 服務管理領域時，會帶來一種根本性的轉變：IT 工單不再只是響應載體，而是服務狀態、流程健康度與組織協作質量的觀測窗口。 本文將圍繞“服務可觀測性”這一視角，系統性拆解企業如何通過工單體系實

運維

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kings_6289c3378ee30 頭像

Kings - Spring-AI 結合自定義 mcp server 實現飛書智能機器人

1. 簡介 本文主要介紹基於 spring ai 自定義搭建 mcp 服務端和客户端，主要場景是： 基於本地的mcp服務讓飛書機器人跟場景回答不同的問題 實現效果如下 最後附了源碼鏈接.整體代碼非常簡單，容易上手。 2.概念 2.1 什麼是 AI MCP？ MCP（Model Context Protocol） 是一種 ​標準化協議​，用來解決一個長期痛點： 👉 如何讓 AI“安全、可控、

llm , 機器人 , mcp , 人工智能 , springboot

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u_16213380 頭像

mob64ca12e41d46 - ollama api説明

ollama API 是一個強大的工具，可以幫助開發者以簡單的方式調用和使用各種功能。在接下來的內容中，讓我們一起探討如何有效整合和配置這個 API，以便於在實際項目中應用。 環境準備 首先，我們需要確保開發環境的兼容性。以下是我們所需技術棧的版本兼容性矩陣： 技術棧 兼容版本 Python

技術棧 , API , aigc , JAVA

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u_14844 頭像

definitely - 《消息隊列高手課》筆記（1） - r1

消息隊列解耦天外客前後端通信 在“天外客”這類高互動、強實時的現代應用裏，你有沒有遇到過這樣的尷尬？——用户剛點了個按鈕，頁面卡住3秒才彈出“操作成功”，後台卻還在默默處理積分發放、日誌記錄、推薦更新……🤯 更糟的是，一到活動高峯期，服務器直接502，運維兄弟連夜改配置。 問題出在哪？ 前端等後端，後端壓不過來，系統全綁在一起。

RabbitMQ , redis , 大數據 , 解耦 , hadoop , 消息隊列

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joyssl_6930deadc6785 頭像

冷姐Joy - 國產SSL證書怎麼申請

什麼是SSL證書 SSL證書是安裝在網站服務器上的數字證書，它能讓網站地址從"http://"變成"https://"，並在瀏覽器地址欄顯示小鎖圖標。主要作用是： 加密數據傳輸，防止信息被竊取 驗證網站真實性，防止釣魚網站 提升用户信任度和SEO排名 國產SSL證書是由中國認證機構頒發的，符合國內監管要求，適合國內企業使用。 選擇國產SSL證書機構 國內主流的SSL證書頒發機構有： 1.CFCA：

ssl證書

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nanke_6944ddd8297d4 頭像

南柯 - 部署了SSL證書，為什麼還會出現不安全的提示？

安裝了SSL證書，網站為什麼還會出現不安全提示？在網絡時代，SSL證書被廣泛應用於保護網站和網絡通信的安全性。然而，有時即使正確安裝了SSL證書，網站仍可能出現不安全提示的問題。下面將列出可能導致此問題的原因，並提供相應的解決方案。 SSL證書是一種用於加密網站與用户之間傳輸數據的安全協議。它在確保通信過程中的數據加密和身份驗證方面起到關鍵作用。通過使用SSL證書，可以確保用户的隱私和數據安全，防

ssl證書

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u_16213322 頭像

mob64ca12d5dd85 - 如何讓 Copilot顯示在系統右下角

讓 Copilot 顯示在系統右下角 在現代開發環境中，智能代碼助手如 Copilot 可以大幅提高編程效率。但是，有些用户在配置過程中遇到了一些麻煩，尤其是試圖將 Copilot 顯示在系統的右下角時。本文將詳細記錄這一問題的解決過程，包括背景介紹、錯誤現象分析、根因分析、解決方案、驗證測試和預防優化等環節，希望能為遇到相同問題的用户提供一些幫助。 問題背景 用户在使用 C

重新安裝 , aigc , 重啓 , 解決方案

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pannidexiang_beyd3c 頭像

學習看主頁 - 大林老師.202305.軟考中級網絡工程師

在軟考中級網絡工程師的備考大軍中，許多新手因缺乏經驗容易陷入各種誤區。結合大林老師課程體系與真實考生反饋，本文整理出一套系統化的避坑指南，幫助考生高效備考。 一、課程選擇：警惕“包過”陷阱，聚焦核心資源 大林老師的課程以系統性和實戰性著稱，其課程體系涵蓋網絡基礎、協議原理、設備配置三大核心模塊。 新手需警惕兩類常見騙局： 一是宣稱“內部渠道真題”的虛假宣傳，軟考命題嚴格保密，任何承諾“押題

觀點 , 工程師 , 互聯網大數據 , 網絡 , 信息

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aloudata 頭像

Aloudata大應科技 - 數據安全與數據民主化可以兼得？Aloudata Agent 的精細化權限管控

在“數據民主化”浪潮下，業務人員希望能像使用搜索引擎一樣，通過自然語言對話即可實現自主數據探查、分析和洞察。以 ChatBI、Data Agent 為代表的數據分析智能體，正憑藉着自然語言交互、自動生成分析結果的優勢，推動數據分析從“IT 取數”走向“人人問數”。 但在 ChatBI、Data Agent 規模化落地過程中，一個尖鋭的問題隨之浮現：當一線員工、合作伙伴都能隨時探查數據，企業如何守住

bi , etl , 數據分析 , SQL

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mob64ca12ed7b35 - ollama 添加千問

在這篇博文中，我們將探討如何解決“ollama 添加千問”的問題。這個過程主要涉及環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、版本管理和最佳實踐六個方面。讓我們逐步進行，這樣你就能輕鬆跟上整個過程。 環境預檢 首先，我們需要確保我們的環境符合要求。通過一個四象限圖，我們來評估系統應該具備的需求： quadrantChart title 環境預檢四象限圖 x-axi

數據管理 , 依賴管理 , bash , aigc

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mb68b15b8aa3f57 - 常用redis導出導入工具排名

最近在做redis數據遷移，需要將redis的數據遷移到雲端。 下載了很多工具，踩了很多坑。最後我將我的心得跟大家説説。 一、yunedit-redis: 可視化redis導出工具，比較多人使用。而且最方便的是它自帶ssh隧道功能，可以通過ssh跳板機將雲端機房內的redis端口映射出來本地。操作內網的redis服務。然後再是它的導出和導入功能也很好用。因此，將它排在

命令行 , redis , 導出 , 數據庫

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u_16213303 頭像

mob64ca12d12b68 - docker ollama 國內鏡像源

對於正在使用 Docker 和 Ollama 的開發者來説，配置國內鏡像源是一個相對常見的需求。尤其是在中國，由於網絡環境的制約，使用 Docker Hub 的原始鏡像常常會遇到速度慢、下載失敗等問題。因此，本文將圍繞如何解決“Docker Ollama 國內鏡像源”問題展開講述，描述這一過程的背景、演進歷程、架構設計、性能攻堅、覆盤總結以及擴展應用。 背景定位 隨着容器化技術的

鏡像源 , 架構設計 , aigc , Docker

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mob649e815c3b9e - bito插件和copilot

在軟件開發及IT領域，自動化工具的使用不斷提升了我們的生產力。其中，"Bito插件"與"Copilot"是兩個頗具代表性的工具，它們能夠有效地在代碼編寫中提供智能化的幫助。但是，這兩個工具的集成與配置有時可能會遇到一些問題。本文將詳細介紹解決“Bito插件與Copilot”集成中常見問題的過程，幫助開發者更好地運用這些工具。 環境準備 在正式開始之前，我們需要確保開發環境的正確配

正常運行 , API , 數據交互 , aigc

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OpenBayes - UI-TARS-1.5 實現多模態 GUI 自主操作；FrontierScience 構建專家級科學推理評測數據集

公共資源速遞 5 個公共數據集： Arena-Write 寫作生成評測數據集 IF-Bench 紅外圖像理解基準數據集 Soul-Bench 音頻驅動人體動畫評測數據集 FrontierScience 推理科研任務評測數據集 VideoRewardBench 視頻獎勵模型評測數據集 4 個公共教程： UI-TARS-1.5 多模態 Agent GLM-ASR-Nano 智譜語音

機器學習 , 自然語言處理 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

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mark04 頭像

letier - Web 前端發展歷史以及未來的展望

Web 前端的發展歷史：從靜態頁面到現代工程化 前端開發（Front-End Development）是構建用户可見和交互界面的核心技術領域。自 20 世紀 90 年代萬維網誕生以來，Web 前端經歷了從簡單文本展示到複雜富應用的深刻變革。本文將系統梳理 Web 前端的發展歷程，分為五個主要階段，展現其技術演進與生態變遷。 一、第一階段：靜態網頁時代（1990s 初 — 2000 年前） 技術特

前端

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門思科技 - ThinkLink 正式上線 Docker 安裝版本：快速部署的一體化 LoRaWAN 物聯網平台

一、ThinkLink Docker 版本簡介 thinklink-docker 是 ThinkLink 平台的 Docker 安裝與部署配置文件倉庫，當前僅支持 x64 架構平台。通過 Docker Compose，可一次性啓動 ThinkLink 所需的全部服務，避免複雜的環境搭建過程，適用於私有化部署、項目交付與測試環境。 二、倉庫地址與部署流程 ThinkLink Docker 安裝配置倉

go , Javascript

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openbayescom 頭像

OpenBayes - 教程上新丨基於AI手勢識別，僅用CPU即可定製形態多變的3D聖誕樹

裝飾聖誕樹幾乎成了每個家庭迎接節日時不可或缺的一環，彩燈一圈圈繞上樹枝，掛件、照片慢慢填滿空隙，燈亮起的那一刻，節日的氛圍也隨之到位。 隨着聖誕節臨近，小貝也為大家置辦了一棵「賽博聖誕樹」。3D Christmas Tree 是由 moleculemmeng020425 開源的一個基於 React, Three.js（R3F）和 AI 手勢識別 Web 應用。 基於 AI 手勢識別，用户可以輕鬆用

圖像識別 , 自然語言處理 , 教程 , 人工智能 , 深度學習

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suki_6936aa00b8c61 頭像

AI代碼猴 - 技術+服務雙維度評估：2025年GEO優化公司選擇全景指南

權威數據顯示，全球生成式AI搜索流量佔比已突破30%，中國企業部署GEO策略的意願高漲。然而，行業調研揭示核心矛盾：超六成企業因選型不當，導致AI引用率遠低預期。GEO競爭已從單點策略升維至 “技術棧深度”與“服務能力韌性” 的體系化較量。 一、 評估標尺：技術自主性與服務協同度 選擇GEO服務商是為品牌在AI認知層構築資產的戰略決策。技術是地基，決定效果上限；服務是橋樑，保障效果下限。兩者缺一不

數據挖掘 , 人工智能 , 深度學習

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王中陽講編程 - Meta 斥資數十億美金收購 Manus：AI Agent 的時代，真的來了！

Meta 斥資數十億美金收購 Manus：AI Agent 的時代，真的來了！ 今早被 Manus 被 Meta 收購的消息刷屏了。作為一名正在 AI 賽道創業的 Go 開發者，我看到的不僅僅是資本的狂歡，更是 AI Agent 從“玩具”走向“生產力”的里程碑。 為什麼是 Agent？為什麼是現在？這對我們普通開發者意味着什麼？ 一、 20 億美元的信號：Agent Is Real 今早一睜眼，

後端

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失落的木瓜_esfWwz - 【剪映API】向現有草稿中添加圖片

ADD_IMAGES API 接口文檔 接口信息 POST /openapi/capcut-mate/v1/add_images 功能描述 向現有草稿中添加圖片。該接口用於在指定的時間段內添加圖片素材到剪映草稿中，支持圖片的透明度、縮放和位置調整。圖片可以用於增強視頻的視覺效果，如背景圖、水印、裝飾圖等。 更多文檔 📖 更多詳細文檔和教程請訪問：https://docs.jcaigc.cn 請求

aigc , Python

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mob64ca12dfd1d5 - ollama3 大模型 使用

當我們談論使用“ollama3 大模型”時，我們正處於一個充滿機遇和挑戰的前沿技術領域。 ollama3 是一個可擴展的、強大的大模型，廣泛應用於NLP和許多其他領域。在這篇博文中，我將分享如何有效利用 ollama3 的完整過程，涉及版本對比、遷移指南、兼容性處理、實戰案例、性能優化和生態擴展等方面的內容。這些內容是我在探索和使用過程中總結而成的，希望能為你的工作提供參考。 版本對

性能優化 , API , 壓測 , aigc

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