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xiongod 頭像

xiongood - Vue 中 watch（監聽器）的使用方法

Vue 中 watch（監聽器）的使用方法 在 Vue 中，watch（監聽器）就像一個 “數據哨兵”，專門監聽響應式數據的變化。當被監聽的數據發生改變時，watch 會自動觸發預設的回調函數，我們可以在回調中執行自定義邏輯（比如發送請求、更新 DOM、執行計算等），是處理數據變化後副作用的核心工具。 一、基礎用法：監聽單個數據 最常用的場景是監聽單個響應式數據（ref 或

數組 , 數據 , Vue , 後端開發 , JAVA

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - STM32H743-ARM例程42-FSMC-MUL - 實踐

目錄 實驗平台 FSMC的地址映射 STM32CubeMX生成工程 實驗步驟 實驗現象 實驗平台 硬件：銀杏科技GT7000雙核心開發板-ARM-STM32H743XIH6，銀杏科技iToolXE仿真器軟件：最新版本STM32CubeH7固件庫，STM32CubeMX v6.10.0，開發板環境MDK v5.35

redis , 數據 , Source , ip , 數據庫

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u_16213392 頭像

mob64ca12e6f33c - ollama 的FROM命令無法使用

我在使用“ollama”的FROM命令時遇到了問題，該命令無法正常工作，為了解決這個問題，我經過了一系列的步驟與實踐，以下是我記錄的整個解決過程。 環境預檢 在開始之前，我首先確認了我的環境設置，以確保與“ollama”的兼容性。使用一個四象限圖對硬件配置進行了整理，並完成了兼容性分析。 | 硬件配置 | 需求 | 當前狀態 | 兼容性分析

數據 , bash , aigc , Docker

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u_15641375 頭像

芯動大師 - AI：重塑日常的 “數字夥伴”

隨着人工智能時代的來臨，生成式AI已經進入我們的生活，我們的工作和生活都有了AI的加持，也變得更加的方便。AI工具有很多的類型，可以幫助我們寫作，可以幫助我們做PPT，可以幫助我們進行數據分析，像deepseek、豆包、騰訊元寶等AI工具都是我們生活和工作的小助手。 我目前工作中喜歡使用的AI工具就是豆包，因為豆包出自於字節跳動，這款AI工具也是非常的強大，包含了很多的功能

yyds乾貨盤點 , 數據 , AI寫作 , aigc , 數據分析 , 智能系統

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u_15434217 頭像

文傳商訊 - Esri推出適用於Microsoft Fabric的最新ArcGIS集成功能

加州雷德蘭茲--位置智能領域的全球領導者Esri今日宣佈，ArcGIS GeoAnalytics for Microsoft Fabric正式全面可用。同時進入公開預覽階段的還有ArcGIS Maps for Microsoft Fabric，這款製圖工具能讓用户輕鬆添加商業、生活方式、人口統計和環境數據等背景信息，以豐富Microsoft OneLake中的企業數據。 E

機器學習 , 數據集 , 數據 , 空間分析 , 人工智能

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u_12959 頭像

lanhy - gbdt離散特徵

一、為什麼要用獨熱編碼？ 在很多機器學習任務中，特徵並不總是連續值，而有可能是分類值。 離散特徵的編碼分為兩種情況： 1、離散特徵的取值之間沒有大小的意義，比如color：[red,blue],那麼就使用one-hot編碼 2、離散特徵的取值有大小的意義，比如size:[X,XL,XXL],那麼就使用數值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 例如，

機器學習 , 歸一化 , 數據 , 取值 , gbdt離散特徵 , 人工智能

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u_17514447 頭像

mb68b85ccf7a016 - ​​Redis 在現實世界的 5 個用法​​

Redis是一個強大的內存數據結構存儲，包含數據庫，緩存和消息代理等多種用途。大多數人經常認為它不過是一個簡單的鍵值存儲，但其實它有更多的能力。下面我將會總結一些Redis可以做的事情的真實例子。 1.全頁面緩存 首先是整頁緩存。如果你正在使用服務器端呈現的內容，則不需要為每個單獨的

redis , 數據 , 物聯網 , 緩存

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u_16213688 頭像

mob64ca14116c53 - rknn模型的形狀

RL讀書筆記1 概述 強化學習與監督學習的對比 通過與監督學習的比較，我們可以總結出強化學習的一些特徵。 標準強化學習和深度強化學習 序列決策 獎勵 序列決策 動作空間 問題 概述

機器學習 , 強化學習 , 數據 , 監督學習 , 人工智能 , rknn模型的形狀

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u_13446 頭像

imking - java獲取節假日 java獲取日期星期幾

一、主要功能總結 自動獲取節假日：從 GitHub 開源項目NateScarlet/holiday-cn獲取權威節假日數據。 智能合併：將法定節假日與週末合併，同時剔除調休補班日，生成準確的“放假日曆”。 高可用設計：支持多數據源，失敗自動重試。 定時執行：通過@Scheduled實現自動化任務。 日誌記錄

節假日 , 數據源 , List , 數據 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_13715298 頭像

技術員阿偉 - 《遊戲指標生態與自驅決策體系搭建攻略》

搭建遊戲數據分析的關鍵指標體系，首要任務是摒棄“通用指標模板”的拿來主義，轉向“貼合遊戲品類特性的指標生態”構建。所謂指標生態，是指各項指標並非孤立存在，而是形成“行為溯源-價值轉化-體驗反饋-策略優化”的動態聯動閉環，每個指標都承載着“解讀玩家真實意圖、定位核心問題癥結”的特定使命，且能根據遊戲版本迭代與玩家行為變遷實現自我適配。以開放世界遊戲為例，核心指標不應侷限於常規的日均

yyds乾貨盤點 , 數據 , 推送 , 代碼人生 , 迭代

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u_15777557 頭像

江上清風山間明月 - Python 二進制文件讀寫與解析詳解

Python 二進制文件讀寫與解析詳解 一、二進制文件基礎 1. 為什麼需要二進制文件？ 效率：二進制文件比文本文件更緊湊，讀寫更快 結構：存儲結構化數據（如圖像、音頻、數據庫文件） 精度：直接存儲原始二進制數據，無編碼轉換 2. 基本操作模式 # 基本打開模式 with open('file.bin', 'rb') as f: #

軟件研發 , 指尖人生 , 數據 , 二進制文件 , Python

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u_12795311 頭像

CodePulse代碼脈搏 - AI低代碼平台增強版：企業級功能與AI增強

基於現有低代碼平台，添加企業級功能、AI增強和高級集成能力。 1. 企業級工作流引擎 # workflow_engine.py from typing import Dict, List, Any from enum import Enum from datetime import datetime import asyncio class NodeTyp

List , 數據 , 後端開發 , JAVA , Json

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u_17590470 頭像

今晚加個牛腿吃 - PyTorch 全面介紹

和靈活的定製化能力為核心優勢，已成為深度學習領域最主流的框架之一，廣泛應用於科研、工業界的模型研發與落地，尤其在計算機視覺、自然語言處理、強化學習等方向佔據核心地位。 核心優勢 1. 動態計算圖（Dynamic Computational Graph） PyTorch 採用「即時執行」（Eager Execution）模式，計算圖隨代碼運行動態構建，支持在運行時

數據集 , 數據 , pytorch , 人工智能 , 深度學習

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI婦幼全生命週期管理系統：技術守護母嬰“從備孕到成長”

婦幼健康管理總繞着“碎、雜、急”：備孕不知如何調理、孕期產檢記不住節點、產後康復沒方向、孩子成長指標看不懂，還常面臨醫院、社區、家裏的數據“各管一攤”。AI婦幼全生命週期管理服務系統，就像一位“全天候技術守護官”，靠實實在在的技術手段，把從備孕、孕期、分娩，到產後康復、兒童成長的全流程管理，變得精準又省心。今天就拆解它的核心技術邏輯。 核心技術之一是多源數據融合與智能檔案構建，相當於

數據 , NLP , 數據可視化 , 推送 , 人工智能

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fabarta 頭像

Fabarta - 喜報｜楓清科技榮登ADD數據應用場景大會「2025值得關注的數據應用創新榜單」

12月11日，“AI推動進化，數據定義未來”第二屆ADD數據應用場景大會在北京通州區圓滿舉辦，“2025值得關注的數據應用創新榜單”在會議期間隆重揭曉。 楓清科技（Fabarta）憑藉其在多模態數據智能與知識引擎領域的技術積累，以及面向實體經濟場景的應用實踐，成功入選“2025值得關注的數據應用創新榜單”（下稱“創新榜單”），其創新落地實力獲權威認可。 本屆大會由北京

微信 , 數據 , 人工智能 , 深度學習 , 應用場景

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u_16099300 頭像

墨染青衫 - log_archive_dest_1 參數查看

1：在類中要添加日誌信息： private static final Logger log = LogManager.getLogger(ShopCartAction.class); log.info();//普通信息 log.error();//錯誤信息打印 log.debug()

大數據 , 數據 , hive , 獲取參數 , 正則表達式

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u_14291117 頭像

vivo互聯網 - 智取流量，效贏增長-撥測和融合流量管理業務賦能實踐

作者：互聯網運維技術保障團隊-Mo Han、Zhou Jianhua 在飛速發展的互聯網信息化時代下，抓住並充分利用“流量”將為業務增長帶來“潑天”富貴，已成為共識。如何通過真實、海量的數據打造一個集成本、質量、效率於一體的融合流量管理平台，也成了各行各業的關注焦點，本文通過”撥測“與“融合流量管理”兩個維度，來分享vivo在流量管理領域的一些實踐和探索。

流量管理 , 智能調度 , 數據 , 私藏項目實操分享 , 運維 , 撥測

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u_16213621 頭像

mob64ca14017c37 - 機器學習之sklearn基本分類方法

一、數據集模塊 ( datasets ) 1.1 數據集生成函數 1.1.1 生成迴歸任務數據集 make_regression(n_samples=100, n_features=100, n_informative=10, n_targets=1, bias=0.0, effective_rank=None, ta

機器學習 , 數據集 , 縮放 , 數據 , 人工智能

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u_17420180 頭像

合合信息解決方案 - 銀行國際結算單證自動化處理系統

方案介紹 在全球貿易與供應鏈一體化進程加速的背景下，國際結算單證作為銀行國際業務信息流轉與業務執行的核心載體，其處理效率與準確性直接關係到銀行的運營成本、服務時效與客户滿意度。面對多格式、多版式、多語種的國際結算單證，傳統依賴人工處理或規則化模板匹配的方式已難以適應日益複雜和動態變化的業務需求。 合合信息的文檔自動化處理平台“INTSIG DocFlow”，便是適配銀

機器學習 , 字段 , 數據 , 多語言 , 人工智能

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u_16213691 頭像

mob64ca14122c74 - 團隊協同工具如何幫中小企業快速數字化轉型

一、私有化協作軟件是什麼？ 團隊協作軟件私有化，是指將原本部署在公有云端的協作平台，通過購買授權或採用開源方案，部署在企業自有或可控的服務器環境中。這種部署方式讓企業完全掌握數據存儲位置、訪問權限和系統架構，形成封閉、可控的內部協作生態。與標準SaaS服務相比，私有化版本通常提供相同的核心功能，但在數據管理、系統集成和定製開發方面賦予企業更大的自主權。

數據 , 公有云 , 後端開發 , 協作平台 , harmonyos

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yuhaibao324 頭像

DeepSeaAI - 醫療行業大模型微調

醫療行業大模型微調 一、整體解決方案框架 1.1 分層解決方案體系 ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 應用層（場景解決方案） │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 智能診療 │ 病歷質控 │ 科研輔助 │ ├

數據 , 神經網絡 , 人工智能 , 解決方案 , Python

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u_12207 頭像

衞斯理 - Jenkins 集羣搭建

Jenkins Termius Jenkins Termius 集羣的概念 大數據平台流程 xmind測試用例 Jenkins 核心工作是實現「持續集成」和「持續交付」 Jenkins自動化一些重複任務（如編譯代碼、運行測試、打包部署） 主要工作

服務器 , 數據 , servlet , 運維 , 後端開發 , jenkins , Python

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u_16993624 頭像

長腿大壯 - JS 中 yield 關鍵詞的使用解析

JS 中 yield 關鍵詞的使用解析 在 JavaScript 異步編程和迭代器開發中，yield是一個極具特殊性的關鍵詞。它僅能在生成器函數（帶function*標識的函數）內部使用，核心作用是 “暫停” 生成器函數的執行，並向外返回一個值；當生成器通過next()方法繼續執行時，yield又能接收next()傳入的參數，作為自身的返回值。這種 “暫停 - 恢復” 的能力，讓yi

oracle , 數據 , 生成器 , 數據庫 , 迭代

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mob64ca141275de - Android基礎——動態加載so庫

簡要結論 直接把運行時從內存裏 dump 出來的 .so 當作“原始 .so”塞回 APK 再加載，大多數情況下不行（特別是 32 位 armeabi-v7a）。通常需要做一定的修復/重建工作，才能被系統動態鏈接器正常 dlopen/System.loadLibrary。 為什麼內存 dump 不能直接用 內存鏡像已重定位：運行時已應

數據 , 加載 , 後端開發 , harmonyos , 重定位

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