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u_16213702 頭像

mob64ca1414c613 - 生信必備技巧之R語言基礎教程02--數據結構之向量基礎

R語言數據結構與數據處理基礎內容 5.1向量 5.2矩陣與數組 5.3數據框 5.4因子 5.5列表 5.1向量 # 數據結構與數據處理 # 5.1向量 # seq創建向量 seq(from = 1, to = 10, by = 1) # rep創建向量 x - rep(3

數據挖掘 , 數據 , 開發語言 , 數據分析 , R語言 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099263 頭像

IT狼人9號 - Spark Operator 與工作流 集成

Spark Streaming原理 Spark Streaming 是基於spark的流式批處理引擎。其基本原理是：將實時輸入數據流以時間片為單位進行拆分，然後經Spark引擎以類似批處理的方式處理每個時間片數據。 Spark Streaming作業流程 客户端提交作業後啓動Driver（Driver

spark , Streaming , 大數據 , 數據

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gaoliangseo 頭像

高粱seo工作室 - geo優化系統底層邏輯

一、geo優化系統核心概念分解 geo優化系統全稱為“地理空間（Geospatial）優化系統”，其核心本質是基於地理空間數據的特性，通過算法模型與技術架構的協同，實現地理相關場景下資源配置、路徑規劃、空間佈局等需求的最優解輸出。要理解其底層邏輯，需從三大核心概念模塊拆解，各模塊相互支撐、層層遞進，構成系統運行的基礎框架。 首先是地理空間數據模塊，這是高粱geo優化系

軟件研發 , 數據 , 空間數據 , 約束條件

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u_16175496 頭像

mob649e81637cea - langchain本地嵌入向量

本篇文章記錄的主題是“langchain本地嵌入向量”的應用和問題解決過程。在實際應用中，我們遇到了一些挑戰，包括向量的嵌入、處理及多人合作中配置的不一致性等，這些因素都可能影響整體性能。以下將詳細介紹解決這一問題的過程。 問題背景 在一個使用langchain實現嵌入向量的項目中，我們需要將文本數據轉化為向量以便進行後續的處理與分析。嵌入向量的計算量大且複雜度高，參與的人員需要

數據 , 依賴庫 , aigc , ci

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u_16099230 頭像

歲月如歌甚好 - 設計模式C++學習筆記之七（AbstractFactory抽象工廠模式） - 星晨

1. Llama Factory 到底是什麼？ 1.1 簡單比喻 想象你要定製一輛汽車： 傳統方式（沒有 Llama Factory）： 你需要自己造發動機、設計車身、組裝零件 需要懂機械工程、電子技術、材料科學 整個過程複雜、容易出錯、耗時很長 使用 Llama Factory：

數據集 , 數據 , 人工智能 , llama , Css , 前端開發 , 工作原理 , HTML

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u_16769727 頭像

mb663f5e2410796 - 面試 Vue 框架八股文十問十答第七期

面試 Vue 框架八股文十問十答第七期 相信看了本文後，對你的面試是有一定幫助的！關注專欄後就能收到持續更新！ ⭐點贊⭐收藏⭐不迷路！⭐ 1）Vue template 到 render 的過程 在Vue中，template會被編譯成一個render函數。整個過程包括以下步驟： 模板編譯： Vue通過模板編譯器將template轉換為渲染函數

數據 , 面試 , Vue , 八股 , 後端開發 , JAVA , 響應式

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u_16182967 頭像

愛吃貓的菜菜 - 亞馬遜商品詳情接口實戰：用API數據拆解競品，引爆跨境增長

在亞馬遜跨境電商的紅海中，許多賣家都曾陷入這樣的困境：看着競品ASIN突然爆單，卻摸不清其流量來源、定價邏輯與用户核心需求；砸重金優化Listing，轉化率卻始終不及同類產品。核心癥結在於缺乏對競品的“數據化透視能力”——而以SP-API為核心的亞馬遜商品詳情接口，正是解決這一難題的關鍵工具。它能合規獲取競品的價格、銷量、評價、流量關鍵詞等核心數據，將模糊的“競品優勢”

文心一言 , 數據 , API , 類目 , aigc

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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_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - 檢察機關AI智能語音平台：技術讓效率與安全雙在線

在檢察機關辦案流程中，審訊錄音、證人證言、會議討論等海量語音數據，曾是耗費幹警大量精力的“負擔”。AI智能語音平台的落地，並非簡單的“語音轉文字”，而是通過精準的技術適配，為檢察辦案築起高效與安全的雙重屏障，成為數字檢察的核心抓手之一。 平台的核心根基是定製化語音識別（ASR）技術。不同於通用語音工具，檢察場景對專業度和準確率要求極高——“認罪認罰”“尋釁滋事”等法律術語、地方方言，

數據 , NLP , 智能語音 , 數據安全 , 人工智能

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u_16099289 頭像

編程小匠人傳奇 - grpc雙向通信原理

一、有關信道的幾個基本概念 1.信道：一般用來表示向某一個方向傳送信息的媒體。 2.單向通信（單工通信）：只能有一個方向的通信，沒有反方向的交互。 3.雙向交替通信（半雙工通信）：通信的雙方都可以發送信息，但雙方不能同時發送（當然也就不能同時接收）。 4.雙向同時通信（全雙工通信）：通信的雙方可以同時發送和接收信息。 5.基帶信號（即基本頻帶信號）

數據 , 雲計算 , 語音信號 , 數字信號 , 雲原生 , grpc雙向通信原理

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u_16099251 頭像

雲中誰寄錦書來 - 支持向量機本身對偶共同點

前言 動筆寫這個支持向量機(support vector machine)是費了不少勁和困難的，原因很簡單，一者這個東西本身就並不好懂，要深入學習和研究下去需花費不少時間和精力，二者這個東西也不好講清楚，儘管網上已經有朋友寫得不錯了(見文末參考鏈接)，但在描述數學公式的時候還是顯得不夠。得益於同學白石的數學證明，我還是想嘗試寫一下，希望

機器學習 , 數據 , php , 面試 , 支持向量機本身對偶共同點 , 人工智能

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u_16565975 頭像

計算機專業指導老師 - 基於VUE的智能簡歷管理系統[VUE]-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘要：隨着人才市場競爭的加劇，高效管理簡歷成為企業和求職者關注的重點。本文旨在設計並實現一個基於VUE的智能簡歷管理系統，利用VUE框架的優勢提升系統的交互性和響應速度。通過需求分析明確系統應具備的功能，包括個人資料管理、簡歷管理、招聘管理、入職管理等模塊。在技術實現上，結合相關技術生態構建系統架構。經測試，該系統能夠有效管理簡歷信息，提高招聘和入職流程的效率，為人才管理提供智能

軟件研發 , 數據 , 搜索 , 管理系統

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小碼哥068 - 智慧家政系統核心技術解析

一、開發背景 上班族家庭：由於工作繁忙，無暇顧及家務，對日常保潔、家電清洗等便捷高效的家政服務需求強烈，希望能夠通過簡單的操作，在合適的時間預約到專業的家政人員上門服務，並且對服務質量和服務人員的專業性有較高要求 一些企業為員工提供福利，會定期採購家政服務，如辦公室清潔、企業食堂後勤服務等；同時，醫療機構、學校、酒店等也需要專業的家政服務來

數據 , 微服務 , 後端開發 , JAVA

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u_16099215 頭像

技術領航員 - pg數據庫 視圖 索引有效嗎

oracle學習筆記——視圖、索引 1.視圖（VIEW） 1.1 概念 視圖-----是由SELECT查詢語句(可以是單表或者多表查詢)定義的一個"邏輯表",只有定義而無數據,是一個"虛表". 在創建視圖時,只是將視圖的定義信息保存在數據字典中, 而並不將實際的數據複製到任何地方, 即不需要在表空間中為視圖分配存儲空間. 視圖是查看和操縱基表數據的一種方法, 可以像使用表

查詢語句 , 大數據 , 數據 , 數據倉庫 , pg數據庫 視圖 索引有效嗎 , 鍵值

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI決策分析平台：讓數據替你“出主意”，決策不再靠“拍腦袋”

在職場中，“拿主意”從來都是難題：銷售預測靠經驗猜，庫存規劃憑感覺調，市場策略跟着競品跑——不是不想科學決策，而是分散在Excel、報表、系統裏的數據，像一堆亂麻，沒人能快速理出線索。而AI決策分析平台的出現，正用技術打破這種困境，把複雜數據變成清晰答案，讓決策從“憑經驗”變成“靠數據”，不用懂高深算法，普通人也能輕鬆用。 AI決策分析平台的核心，是給數據裝上“智能大腦”。這個大腦靠

找規律 , 數據 , 數據整理 , NLP , 人工智能

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mb61c46a7ab1eee - 企業多品類產品數據分析實戰：優化產品組合與增長策略 - 教程

針對擁有多品類、多種類產品的企業，如何通過數據分析優化產品結構，實現最大化收益和資源分配。 案例背景：製造業企業的產品矩陣分析 某製造企業擁有複雜的產品體系，需要解決： 如何評估各產品線的健康度？ 如何優化產品組合實現利潤最大化？ 如何分配研發和市場資源？ 如何識別明星產品和問題產品？ 數據架構設

數據 , MySQL , 智能家居 , 主數據 , 數據庫

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mob64ca12f8a724 - ollama 集羣

ollama 集羣是一種新興的分佈式計算框架，旨在支持更高效的模型推理和分佈式計算資源的整合。本篇博文將分享解決“ollama 集羣”相關問題的全過程，保證結構清晰，條理分明。 環境預檢 在部署owllama集羣之前，首先需要對環境進行預檢。這一步驟確保我們的計算環境能夠兼容並正常運行集羣，以下是我們所需的兼容性分析以及依賴版本對比。 四象限圖與兼容性分析 quadran

數據 , aigc , 當前版本 , Python

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ceshiren2022 - 輕鬆生成測試數據：Dify工作流結合大模型，實現百萬級逼真數據生成

在軟件研發、數據分析和機器學習項目中，構建高質量、高覆蓋度的測試數據是確保產品質量的關鍵環節。然而，手動創建測試數據不僅耗時耗力，還常常面臨數據單調、缺乏真實性、難以模擬複雜業務邏輯等痛點。尤其是在進行壓力測試、性能基準測試或訓練複雜模型時，對百萬級逼真測試數據的需求，往往讓開發者和測試工程師們頭疼不已。 今天，我們將介紹一種革命性的解決方案：利用 Dify 工作流 結合 大語言模型（L

數據 , 測試數據 , 人工智能 , 深度學習 , Json

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TDengine濤思數據 - 億歐 2025 AI 軟件創新產品 Top10 出爐，時序數據庫 TDengine 入選

當“AI 驅動增長”成為越來越多企業的共識時，一個新的分水嶺正在出現：行業已經從討論模型能力，轉向討論哪類 AI 軟件真正能夠在未來產業裏穩定運行。尤其在製造、能源、化工等典型工業場景中，AI 要面對的不是實驗條件，而是設備的連續運行、數據的真實複雜性與業務的高可靠性要求。 就在近日由億歐主辦的 WIM2025 創新者年會上，這個問題得到了清晰迴應。大會發布了“2025 中國 AI

數據 , MySQL , 濤思數據 , 數據庫 , 基礎設施

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u_16213442 頭像

mob64ca12f31496 - stable diffusion雲服務器

在現代機器學習和圖像生成領域，"Stable Diffusion" 雲服務器依賴於高效的計算能力和靈活性。本文將深入探討如何在使用 Stable Diffusion 雲服務器時解決出現的問題，包括協議背景、抓包方法、報文結構、交互過程、異常檢測和逆向案例。 協議背景 隨着計算機視覺和生成模型的快速發展，Stable Diffusion 雲服務器逐漸成為提供高效圖像生成服務的核心平

抓包 , 數據 , 雲服務 , aigc

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最多選5個技能 - 信息系統項目管理師高難度選擇題精講

一、高級計算分析題（15題） 1. 某項目採用關鍵鏈法，原關鍵路徑長度45天，考慮資源約束後增加緩衝： 項目緩衝：5天 接駁緩衝：3天（2條路徑） 資源緩衝：2天 項目最終計劃工期為： A. 45天 B. 50天 C. 55天 D.

項目管理 , 數據 , 後端開發 , 迭代 , Python

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上海拔俗網絡 - AI大模型教學實踐訓推一體化系統：讓AI教學從“理論”落地“實操”

傳統AI教學常陷入“老師講得深、學生聽不懂，模型訓練難、實踐沒法推”的困境——要麼只講算法原理，學生摸不到真實模型；要麼訓練好的模型沒法落地應用，教學和實操嚴重脱節。而AI大模型教學實踐訓推一體化系統，用實打實的技術打通“教學-訓練-部署”全鏈路，讓AI教學既懂理論又能實操，成為師生都能用的“硬核教學工具”。 這個系統的核心技術邏輯，是“輕量化訓練+實時推理+教學聯動”的閉環設計，把

圖像識別 , 數據 , NLP , 人工智能 , 文本分類

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u_16099184 頭像

網絡安全戰士 - SpringCloud Alibaba篇

RAG Agent 實現 RAG（Retrieval Augmented Generation，檢索增強生成）是用來改善大模型生成內容質量的一種技術，通過 ETL（Extract，Transform 和 Load）流程對數據進行處理，即先從文檔讀取數據，進行轉換，之後寫入到向量數據庫供檢索。 ETL 流程包括了數據提取、數據轉換和加載數據：

spring , 數據 , 數據轉換 , 後端開發 , 人工智能 , JAVA , harmonyos

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wangmingx 頭像

WangMing_X - C#上位機軟件：19.2 高內聚低耦合思想與實體集合封裝、模塊化分層與三層架構

筆記摘要： 講述如何通過模塊化分層設計實現企業級項目架構，包括數據訪問與UI分離、實體類封裝、泛型集合使用、三層結構設計與引用關係配置等內容，最終實現高內聚低耦合的項目結構。/n --- ### **1. 數據訪問與UI分離的初步實現 - **查詢方法封裝** - 將查詢方法從UI層獨立出去，實現數據訪問邏輯的分離。 - 示例方法：`Ge

軟件研發 , 封裝 , yyds乾貨盤點 , 數據 , ui

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