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08:53 AM · Nov 03 ,2025
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u_16297326 頭像

虎斑嘟嘟 - 大模型訓練數據的版權爭議：合理使用原則與創作者權益的平衡

大模型訓練數據的版權爭議：合理使用原則與創作者權益的平衡 引言：數據洪流中的版權困境 在人工智能的快速發展中，大語言模型的訓練數據規模已從最初的數十GB擴展到如今的數百萬GB。這種數據飢渴的背後隱藏着一個日益尖鋭的矛盾：模型的訓練需求與創作者版權保護之間的衝突。2023年，多個知名作家和新聞機構對OpenAI等公司提起集體訴訟，指控其未經授權使用受版權保護的作品進行模

List , yyds乾貨盤點 , 數據 , 後端開發 , JAVA , ci

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u_16213700 頭像

mob64ca14144dde - 如何創建高性能、可擴展的Node.js應用？

終極指南：如何用napi-rs構建高性能Node.js原生擴展 napi-rs是一個強大的框架，專門用於通過Node-API在Rust中構建編譯後的Node.js原生擴展。對於想要將Rust的高性能與Node.js的靈活性相結合的開發者來説，這是一個革命性的工具。🚀 🔥 為什麼選擇napi-rs？ napi-rs最大的優勢在於它允許你完全使用

node.js , API , rust , ci , 前端開發

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mob64ca1417736e - C#截取串口字符_串口發送的數據怎麼截取

帶環形緩衝區 import serial import time from datetime import datetime # 用於獲取精確到秒的系統時間 class RingBuffer: """自定義15字符長度的環形緩衝區""" def __init__(self, capacity=8): self.capacity

串口 , 字符串 , 後端開發 , ci , Python

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u_16213365 頭像

mob64ca12e08acf - langchain rag 提高召回準確率

在本文中，我將分享如何通過關鍵策略提高“langchain rag”的召回準確率。這是一個在信息檢索領域不斷演進的挑戰，尤其是在構建高效的RAG（檢索增強生成）模型時。 初始技術痛點 隨着信息數量的激增，傳統的檢索技術逐漸無法滿足快速、準確獲取用户所需信息的需求。為了評估當前的業務規模，我使用了以下公式： $$ \text{召回率} = \frac{\text{相關文檔數}}

User , 召回率 , aigc , ci

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u_16213724 頭像

mob64ca141a2a87 - css 右對齊_Web前端教程：簡單實用的CSS網頁佈局中文排版技巧_weixin

不管你怎麼換字體、調字距，都達不到那種自然的效果。這其實不是你的鍋，也不是設計師的問題——而是瀏覽器長期沒有正確處理中文與西文混排的間距。在中文網頁排版的世界裏，這個問題已經困擾了我們很多年。 如果你經常寫內容類應用，一定有過這樣的困惑： 為什麼中文和英文、數字混在一起，總是看起來那麼彆扭？ 比如「我愛Vue」、「版本2.0」，這些混排的文字總顯得擠在一起、不太

人工智能 , Css , ci , 前端開發 , HTML , 前端

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mob64ca12e1497a - AIcopilot功能用例生成

AIcopilot功能用例生成旨在幫助開發者以更高效的方式創建功能用例，從而優化產品開發流程與增強用户體驗。它可以自動生成與產品需求相關的用例，節省開發團隊的時間和精力。本文將從多個角度分析如何解決“AIcopilot功能用例生成”這一問題。 首先，我們得了解一下背景。過去的幾年，AI技術迅猛發展，尤其是在2020年代中期，基於AI的協助工具逐漸普及。到2023年，眾多企業紛紛試圖將

System , 用例 , aigc , ci

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mob64ca12d8821d - ollama修改端口為8000

在使用 Ollama 的過程中，有時我們可能需要將其服務的端口修改為 8000，以便於更好的與其他服務進行交互。接下來，我將記錄這個過程，並分享經驗與方法。 環境配置 首先，我們需要配置開發環境。確保安裝了 Ollama 和相關依賴項。以下是我的思維導圖，可以清晰地展示出環境搭建的各個要素。 mindmap root((環境配置)) Node1(安裝 Ollama

基準測試 , aigc , ci , Docker

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u_16213393 頭像

mob64ca12e732bb - Springboot基於Ollama調用通義千問

在現代的開發環境中，結合Spring Boot和Ollama來調用通義千問，能夠有效提升我們的應用程序靈活性與智能性。接下來，我將詳細分析我們實現這個集成過程的具體步驟，確保你能順利完成這一任務。 環境準備 在開始之前，確保你的開發環境中安裝了必要的工具。以下是一些建議的技術棧及其兼容性： 技術 版本 兼容性説明

app , API , aigc , ci

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u_16213352 頭像

mob64ca12dd455e - ollama下載鏡像 wget

在進行“ollama下載鏡像 wget”的操作前，瞭解系統環境是十分必要的。這裏包含硬件配置的預檢和相關流程圖。 mindmap root 環境預檢 檢查操作系統 檢查網絡連接 檢查存儲空間 硬件配置 規格 CPU Intel i5

aigc , 回滾 , ci , Docker

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u_16099200 頭像

數據探索者 - smbios解析

smb服務 windows共享看不見盤符 自動掛載 共享samba用户賬號的家目錄(默認) 創建samba賬號 更改samba用户賬號共享的目錄 不同用户配置不同配置文件 smb服務 1、 SMB：Server Message Block服務器消息塊，

samba , smbios解析 , 移動開發 , Centos , bc , ci , ios

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u_16099183 頭像

數據科學家 - 智慧農業解決方案_智慧農業的技術博客

摘要：人工智能正在從雲端走向邊緣，重塑傳統農業的面貌。然而，“雲端太遠，田間太近”，在真實的農業場景中，網絡不穩與算力受限成為了 AI 落地的最大阻礙。如何在無網、低功耗的邊緣端設備上，實現高精度、實時的病蟲害識別？本文將以 OrangePi AI Pro 開發板為例，深度剖析如何利用華為 CANN（Compute Architecture f

數據 , 加載 , 後端開發 , ci , harmonyos

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fanudekaixinguo 頭像

kexb - github action配置第一個CI 和實現釘釘推送

背景 最近新開了一個新項目，本次項目老師要求我們部署在github上的，之前的項目都是部署在gitlab上，已經有一套寫好的ci/cd的配置方式，基本就是新項目一來就套着使用，而本次是部署在github上，也需要為項目配置ci/cd，算是重新學習一套新的東西。本篇文章主要內容是配置ci（持續集成）過程中遇到的問題和體會。 一、什麼是(CI)持續集成 持續集成 (CI) 是一種需要頻繁提交代碼到共享

ci , action

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博納軟雲之玉面飛龍 - JAVA國際版同城貨運搬家貨拉拉貨運車H5+APP源碼

JAVA國際版同城貨運系統：技術架構與行業革新實踐 在數字化物流高速發展的時代，基於JAVA國際版同城貨運搬家貨拉拉貨運車H5+APP源碼構建的智慧貨運平台，正通過其全棧式技術解決方案重塑全球同城貨運行業格局。該系統採用SpringBoot+MyBatisPlus+MySQL的後台架構，結合UniApp跨端前端框架，實現了集貨運匹配、支付清算、司機管理於一體的標準化SaaS

List , API , 後端開發 , JAVA , ci

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u_15745565 頭像

畢設大神 - 基於springboot的會議門票預約及票務管理系統-計算機畢業設計源碼+LW文檔

摘 要 隨着會議活動的日益頻繁，傳統的會議門票預約及票務管理方式已難以滿足多樣化需求。本文基於 Springboot 框架設計並實現了會議門票預約及票務管理系統，旨在為參與人、組織者提供便捷高效的管理服務。系統涵蓋會議室、會議室預約、門票類型、會議信息、門票預約、會議提醒、電子門票、會議簽到等核心功能模塊。通過對會議室資源的數字化管理，組織者可靈活設置會議室預約規則，合理分

雲計算 , 管理系統 , 後端開發 , JAVA , ci

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u_15469972 頭像

mb61c46a7ab1eee - 詳細介紹：數據分析-基礎-二項分佈

（一）概念 二項分佈是統計學中非常重要的基礎概率分佈之一，屬於離散型概率分佈，它描述了在固定次數的獨立試驗中成功次數的概率分佈。二項分佈描述的是在 n次獨立重複的伯努利試驗 中，成功次數為 k 的概率分佈。伯努利試驗是每次試驗只有兩種可能結果（如成功/失敗、是/否、正面/反面）的隨機試驗（） （二）核心特徵 試驗總次數 n 是預先確定的 --固定試驗次數 (n)

MySQL , 二項分佈 , 數據庫 , ci , 概率分佈

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技術領航探索者 - 我們做些小練習

最近在刷算法題時，又遇到了一道非常經典的貪心題目：給定若干閉區間，求最少需要多少個點，使得每個區間至少包含一個點。這道題看似簡單，卻完美展現了貪心策略的用處。 問題描述 輸入： \(n\) 個閉區間 \([l_i, r_i]\)（\(1 \le i \le n\)） 輸出： 最少需要放置多少個點，使得每個區間都至少包含一個點。

貪心算法 , 最優解 , Css , ci , 前端開發 , HTML

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u_16175489 頭像

mob649e8161c39d - linuxdocker部署stable diffusion

在這篇文章中，我們將介紹如何在Linux Docker環境中部署Stable Diffusion。這一過程不僅涉及環境準備，還包括配置、驗證、優化以及排錯等多個方面。下面就是詳細的步驟和指南。 環境準備 要成功部署Stable Diffusion，首先要確保系統有必要的前置依賴。我們需要安裝 Docker 和 NVIDIA Container Toolkit。 前置依賴安裝

aigc , ci , Docker

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u_13633 頭像

daleiwang - license綁定機器碼 適用於容器嗎

一、創建生成機器碼的類 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Management;//添加引用註冊表namespace DisDemo { internal class SoftRegs

System , 雲計算 , license綁定機器碼 適用於容器嗎 , text , 雲原生 , ci

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u_16213425 頭像

mob64ca12eee07b - Diffusion Model matlab

Diffusion Model MATLAB 的集成與實戰應用 在當前的科技時代，Diffusion Model（擴散模型）作為研究複雜系統行為的重要工具，被廣泛應用於各種領域。本文將圍繞在 MATLAB 中實現 Diffusion Model 的過程，涵蓋環境準備、集成步驟、配置詳解、實戰應用、性能優化以及生態擴展等內容，幫助讀者更好地理解和應用這一模型。 環境準備 為順利

性能優化 , MATLAB , aigc , ci

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CodePulse代碼脈搏 - 智能練習生成與進度追蹤

基於AI編程導師，添加智能練習生成和個性化學習路徑功能。 1. 智能練習生成器 # exercise_generator.py import random from typing import List, Dict from enum import Enum class Difficulty(Enum): BEGINNER = "beginner"

List , 後端開發 , JAVA , ci , Json

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u_16175460 頭像

mob649e815adb02 - copilot ideal快捷鍵

在我近期的工作中，我遇到了一些與“Copilot IDE快捷鍵”相關的問題。由於當前市場對開發效率的高要求，開發人員在使用IDE時需要盡需要高效的快捷鍵。本文將詳細記錄我解決這一“Copilot IDE快捷鍵”問題的過程。 問題背景 隨着智能編程助手如Copilot在開發中的廣泛應用，開發團隊對快速開發的需求越來越高。特別是針對IDE的快捷鍵配置，優化快捷鍵使用已成為提升工作效率

快捷鍵 , 錯誤碼 , aigc , ci

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u_16213384 頭像

mob64ca12e51ecb - 斷網啓動stable diffusion

在某些情況下，我們可能會面臨“斷網啓動Stable Diffusion”的問題。此時，正確的備份、恢復策略和災難場景規劃能夠確保在沒有網絡連接的情況下，Stable Diffusion能順利啓動並運行。 備份策略 確保Smooth Flow在斷網情況下的啓動性，首先需要良好的備份策略。我們可以採用思維導圖形式將備份策略分成幾個關鍵維度：數據備份、模型備份、配置文件備份等。 m

數據 , bash , aigc , ci

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u_13200571 頭像

鹽焗西蘭花 - Text組件高級排版技巧：字體樣式與文本佈局深度優化

Text 組件高級排版技巧：字體樣式與文本佈局深度優化 文章簡介 本文基於 HarmonyOS Next，深入探討 Text 組件的高級排版技巧。我們將從基礎字體樣式設置開始，逐步深入到複雜的文本佈局優化，幫助開發者掌握專業級的文本渲染技術。 官方參考資料： 文本顯示Text/span Text組件Api文檔 基礎字體樣式設

移動開發 , 自定義字體 , text , Android , ci

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Jimaks - React Transition Group動畫

在現代Web應用中，流暢的動畫效果已成為提升用户體驗的重要因素。優秀的動畫不僅能讓界面更加生動有趣，還能有效傳達狀態變化、引導用户注意力、增強交互反饋。然而，實現高質量的動畫效果一直是前端開發中的難點，特別是在React這樣的聲明式框架中，如何優雅地管理組件的進入、離開和狀態轉換動畫，需要專門的解決方案。React Transition Group正是為解決這一問題而生的專業動畫庫。

Css , ci , 前端開發 , HTML , Javascript

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