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u_13539 頭像

jowvid - Pytorch的to(device)用法-

PyTorch中，.to(device)是一個非常重要的方法，用於將張量、模型等對象移動到指定的設備（如CPU或GPU）。 import torch import torch.nn as nn # 檢查可用設備 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') print(

數據 , 顯式 , 後端開發 , 反向傳播 , harmonyos

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u_16213679 頭像

mob64ca140f29e5 - JimuReport積木報表1.1.05 版本發佈，免費的企業級 Web 報表工具

項目介紹 積木報表，是一款免費的數據可視化報表，含報表、打印、大屏和儀表盤，像搭建積木一樣完全在線設計！功能涵蓋：複雜報表、打印設計、圖表報表、門户設計、大屏設計等！ 分兩大模塊：JimuReport側重傳統複雜報表和打印、 JimuBI側重數據大屏和儀表盤可視化設計！ JimuReport 採用 Web 版報表設計器，類 Excel 操作

spring , 大數據 , 數據 , hadoop , SQL

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u_14256 頭像

laojean - whisper數據庫 - 摩雲菜的個人空間 -

Whisper-large-v3數據管道：實時數據流處理架構 痛點：傳統ASR系統難以應對實時音頻流處理 你還在為語音識別系統的實時性而煩惱嗎？面對持續不斷的音頻流，傳統的批處理模式往往導致延遲過高、資源浪費嚴重。Whisper-large-v3作為OpenAI最新的語音識別模型，其強大的實時數據處理能力能夠徹底解決這一痛點。 讀完本文

批處理 , 數據 , 前端開發 , 語音識別 , Javascript

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u_17606904 頭像

mb694a37feede5d - 免費降ai的指令有哪些？有免費的降ai軟件嗎？

免費降 AI 可通過精準指令用大模型手動改寫，也有不少免費 / 限免工具可用，以下是可直接落地的指令與工具合集，兼顧學術與通用場景。 一、免費降 AI 核心指令（通用 + 學術） 這些指令適配豆包、Kimi、DeepSeek 等免費大模型，按 “結構重構 + 語氣調整 + 邏輯強化” 設計，直接複製替換文本即可。 指令類型適用場景具體指令示例效果要點句式

數據 , 工具推薦 , 邏輯與 , AI寫作 , aigc

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u_16272508 頭像

事辯天下 - IDC：奧哲，2025H1蟬聯第一！

國際權威機構IDC近日正式發佈《2025上半年IDC中國低代碼和零代碼軟件市場追蹤》報告。報告顯示，奧哲再次榮膺中國低零代碼軟件市場獨立廠商第一! 自2020年以來，奧哲已連續多年穩居低零代碼軟件市場獨立廠商榜首，且市場份額持續增長，奠定中國低代碼第一品牌地位。這一成績不僅印證了奧哲在數智化領域的深厚積澱，更標誌着奧哲在AI時代的戰略轉型初見成效，持續領跑行業發展。

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 企業級 , 解決方案

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u_12970 頭像

huatechinfo - Wordpress主題和網站設計開發手冊和資源

一、為什麼商品對比功能是現代電商網站的必備利器 多年的WordPress開發經驗中，商品對比功能一直是客户諮詢最多的需求之一。想象一下，當用户面對琳琅滿目的商品時，如果能夠將心儀的幾款產品並排展示，直觀地對比價格、參數、功能等關鍵信息，購買決策會變得多麼簡單！這就是為什麼亞馬遜、京東等主流電商平台都將商品對比作為標配功能。 在為客户構建Wor

wordpress , 數據 , 加載 , 開源 , Css , 前端開發 , HTML

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u_16213669 頭像

mob64ca140ce312 - QSharedMemory 共享數據

　　Qt提供了一種安全的共享內存的實現QSharedMemory，以便在多線程和多進程編程中安全的使用。 　　先説下實現共享內存的步驟，然後用一具體的實例説明。 　　（一）向共享內存中提供數據的一方： 　　1，定義QSharedMemory shareMemory,並設置標誌名shareMemory.setKey()，例如shareMemory.setK

機器學習 , 共享內存 , QSharedMemory 共享數據 , 數據 , 人工智能 , memory

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u_16099224 頭像

IT劍客之家 - 關於數倉建設及數據治理的超全概括

在大數據時代，數據倉庫作為企業數據架構的核心組成部分，其治理水平直接決定着數據分析的準確性和業務決策的有效性。隨着數據規模的不斷擴大和數據應用的日益複雜，數據倉庫治理已成為企業數據管理的重要課題，需要從技術、管理、流程等多個維度系統推進。 數據倉庫治理的必要性與挑戰 數據倉庫治理的核心目標是確保數據倉庫的數據質量、運行效率和使用價值。在實踐中，數據倉庫面臨

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 數據質量

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u_13577118 頭像

wx5a5ee6d7380a7 - LCSHA204替代ATSHA204，助力國產芯片崛起！

應用場景 ATSHA204A屬於Microchip CryptoAuthentication™系列高安全性硬件驗證器件。它具有靈活的命令集，可在許多應用中使用，其安全功能主要有： • 雙向認證機制 驗證可移除、可更換或可消耗的客户端是否可信。通過預存共享密鑰，主控芯片與加密芯片進行雙向認證。主控芯片生成隨機數發送至加密芯片，後者通過SHA-256算法生成信息摘要

隨機數 , 數據 , 加密芯片 , 前端開發 , Javascript

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u_16237826 頭像

軟件求生 - 我在面試被問懵：Redis 集羣為什麼只能用 0 號數據庫？

大家好，我是小米，一個 31 歲、依然在互聯網行業打怪升級的技術人。 今天要跟你聊一個我在 社招面試中差點翻車的問題： “Redis 集羣模式下，如何選擇數據庫？為什麼很多項目只能用 0 號庫？” 這個看似簡單，卻能把無數 Java 工程師搞得滿頭問號。更離譜的是，面試官往往喜歡用這道題來判斷你對 Redis 架構底層原理是否真正吃透。

redis , yyds乾貨盤點 , 數據 , 數據庫

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u_16018702 頭像

架構師李哲 - 當 AI 落地到了“深水區”：到底是 Prompt 不行、RAG 不夠，還是該考慮微調了？

這兩年，大家對大模型已經不再停留在“技術演示多酷炫”，而是越來越現實地問一句： “為什麼模型看起來很強，但真要放進我們自己的業務裏，用起來總差點意思？ 尤其是——明明接入了私域知識庫，效果還是不穩定？” 答案往往不在某一個“神技”，而是在你怎麼 同時使用 Prompt、RAG 和微調，以及它們和業務的“耦合深度”。 先釐清三個“槓

數據 , aigc , llama , 回滾 , 迭代

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u_16099279 頭像

夜行者3號 - 助力Shopee 重構系統發佈 ETL 功能，SeaTunnel 在電商巨頭的實踐經驗

快速體驗 打開 InsCode(快馬)平台 輸入框內輸入如下內容： 創建一個電商數據實時分析解決方案，使用Seatunnel實現：1) 從Kafka消費訂單事件 2) 數據清洗(去重、格式轉換) 3) 實時計算GMV等關鍵指標 4) 結果寫入ClickHouse。要求包含：完整的config文件、水位線處理

性能優化 , 數據 , 後端開發 , 錯誤處理 , Python

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u_15745565 頭像

畢設大神 - 基於python的新能源汽車數據分析系統的設計與實現-計算機畢業設計源碼+LW文檔可免費

摘要 隨着新能源汽車產業的蓬勃發展，海量相關數據不斷產生，對這些數據進行有效分析對行業決策、產品研發等至關重要。本系統基於Python語言設計並實現了一套新能源汽車數據分析系統。系統採用Python的多種數據分析庫與工具，如Pandas進行數據清洗與預處理，Matplotlib、Seaborn等實現數據可視化，Scikit-learn用於構建數據

數據 , 後端開發 , 數據分析 , JAVA , Python

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u_16213627 頭像

mob64ca1402d47a - 雲計算 - 企業降低雲成本的13個有力措施！

資源標籤管理是成本可視化的第一步。這看似簡單的動作，卻是許多企業最容易忽視的環節。為每個雲資源打上項目編號、部門代碼和成本中心標籤，就像給倉庫裏的每件商品貼上價籤。某電商企業曾通過標準化標籤體系，在三週內精準識別出價值月均12萬元的閒置存儲資源。標籤體系要遵循“誰創建、誰負責”原則，配合自動化策略，確保新資源產生時標籤同步生成。 自動化調度策略能有

數據 , 雲計算 , 調度策略 , Css , 前端開發 , 計算技術 , HTML

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u_14405 頭像

fjfdh - 大數據和人工智能的未來在中國 - 靈玖lingjoin的個人空間 -

在當今快速發展的數字化時代，數據已經成為一種無形的資源，甚至被譽為“新石油”。大數據和人工智能（AI）的結合，正推動着各個行業的變革，無論是製造業、醫療健康，還是金融服務、零售等領域，數據驅動的決策正在深刻改變着業務模式和社會結構。本文將探討大數據與人工智能如何塑造未來，並推動各行各業的創新與發展。 一、大數據與人工智能：改變世界的雙引擎 大

大數據 , 數據 , 人工智能 , memcached , Css , 前端開發 , HTML

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u_16213561 頭像

技術極客俠 - ruoyi框架 對接 EMQX

Vuex是一個專為Vue服務，用於管理頁面數據狀態、提供統一數據操作的生態系統。它集中於MVC模式中的Model層，規定所有的數據操作必須通過action - mutation - state change的流程來進行，再結合Vue的數據視圖雙向綁定特性來實現頁面的展示更新。統一的頁面狀態管理以及操作處理，可以讓複雜的組件交互變得簡單清晰，同時可在調試模式下進行時光機般的

機器學習 , 數據 , 初始化 , Vue , ruoyi框架 對接 EMQX , 人工智能

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xiaoxxuejishu 頭像

小X學技術 - Y 分鐘速成 XML

源代碼下載： learnxml-cn.xml XML 是一種標記語言，被設計用來存儲數據和傳輸數據。 不像 HTML , XML 不指定怎樣顯示或格式化數據，只是攜帶它。 XML 語法 !-- XML中的註解像這樣 -- ?xml version="1.0" encoding="UTF-8"? bookstore book category="COOKING" title la

數據 , 樹形結構 , xml , 語法

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jdcdevloper 頭像

京東雲開發者 - 頁面查詢多項數據組合的線程池設計 | 京東雲技術團隊

背景 我們應對併發場景時一般會採用下面方式去預估線程池的線程數量，比如QPS需求是1000，平均每個任務需要執行的時間是t秒，那麼我們需要的線程數是t * 1000。 但是在一些情況下，這個t是不好估算的，即便是估算出來了，在實際的線程環境上也需要進行驗證和微調。比如在本文所闡述分頁查詢的數據項組合場景中。 1、數據組合依賴不同的上游接接口， 它們的響應時間參差不齊，甚至差距還非常大。有些接口支持

線程池 , 數據 , JAVA

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI姿勢及步態分析系統：用技術解碼身體運動密碼

從康復醫療的術後評估到體育訓練的動作矯正，從安防監控的異常行為識別到智能穿戴的健康預警，AI姿勢及步態分析系統正憑藉精準的技術能力，打破傳統人工分析的侷限。不同於靠肉眼觀察、經驗判斷的傳統方式，這套系統能像“智能運動偵探”，快速拆解身體姿態與行走規律，其核心價值完全依託底層技術構建，下面用直白話術拆解關鍵技術邏輯。 骨骼關鍵點檢測技術是系統的“感知眼睛”，決定分析的精準度。系統通過攝

深度圖 , 建模 , 數據 , NLP , 人工智能

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u_16078995 頭像

編程編橙 - 基於微服務springcloud雲智慧工地物聯網SaaS平台源碼（監管大屏+移動APP）

智慧工地物聯網平台基於移動互聯、物聯網、智能算法、地理信息系統及大數據分析等現代信息技術，構建了項目現場"人機料法環安"六大施工要素的數字化管理體系。通過智能感知設備和數據分析技術，實現施工全過程可視化管理和綠色生態建造目標。 智慧工地雲平台系統，依託計算機技術、物聯網、雲計算、大數據、人工智能、VRAR等技術相結合，對建築工地中

移動端 , 數據 , 智慧工地 , 推送 , 後端開發 , JAVA

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畢設大神 - 車輛尾氣檢測排放系統-可視化大屏展示-計算機畢業設計源碼

一、研究背景與意義 環境保護政策驅動 隨着全球氣候變化問題日益嚴峻，各國對環境保護的重視程度不斷提升。我國提出“雙碳”目標（碳達峯、碳中和），對機動車尾氣排放的監管要求愈發嚴格。車輛尾氣中的一氧化碳（CO）、碳氫化合物（HC）、氮氧化物（NOx）等污染物是空氣污染的主要來源，直接影響空氣質量與公眾健康。 傳統尾氣檢測系統多以表格數據或簡單報表形式呈現，存

數據 , 數據採集 , 實時監控 , 後端開發 , JAVA

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mb6911caa73d1d1 - 數字孿生賦能數據中心運維

在數據中心運維領域，傳統的運維方式常常面臨數據孤島、響應滯後、管理複雜等挑戰。隨着數據中心規模的擴大和複雜度的提升，如何實現高效、智能的運維管理成為行業關注的焦點。孿易數字孿生IOC憑藉其一體化監測運維平台、靈活後台配置和強大的數據接入能力，為數據中心運維帶來了全新的解決方案。本文將通過實際應用案例，展示孿易IOC如何幫助數據中心實現智能高效運營。

數據 , 運維 , 數據可視化 , 數據中心 , 人工智能 , 數字孿生

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u_15082365 - 破局複雜業務場景：百度數據分析平台（TDA）分析增強與性能優化的雙輪驅動

導讀 通過Turing Data Analysis(TDA）一站式自助分析平台建設，實現了業務看數、分析一體化閉環。然而，隨着業務深度使用，分析需求也更加的複雜、多樣，對TDA的分析能力提出了更高的要求，同時用户的極限查詢與性能形成對抗，也影響了用户的分析體驗。本文將聚焦分析能力增強與性能優化兩方面，闡述具體的優化策略，以持續保證用户分析體驗。 01 背景與問題

數據 , 緩存 , 人工智能 , 數據分析 , SQL

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mob64ca13fe1aa6 - 【SVM預測】基於粒子羣算法優化實現SVM數據分類matlab源碼_51CTO博客

基於粒子羣優化算法的特徵選擇結合SVM分類MATLAB實現。這種方法可以自動選擇最優特徵子集，提高SVM分類性能。 主函數：PSO-SVM特徵選擇 function main() % 清除環境 clear; close all; clc; fprintf('=== 基於粒子羣優化算法的特徵選擇SVM分類 ===\n');

數據 , 特徵選擇 , ci , 前端開發 , Javascript

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