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06:37 AM · Oct 27 ,2025
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u_16099343 頭像

編程夢想編織者 - 深入理解Java JVM中的垃圾回收器

深入理解Java JVM中的垃圾回收器 Java虛擬機（JVM）是運行Java程序的基礎，而垃圾回收器（Garbage Collector，GC）則是JVM中至關重要的一部分。它的主要職責是自動管理內存，回收不再被使用的對象，防止內存泄露，從而提高應用的性能和穩定性。 垃圾回收器的工作原理 垃圾回收器通過識別不再使用的對象來釋放內存。常

編程 , 性能調優 , jvm , 垃圾回收 , 後端開發 , JAVA , Python

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u_17504137 頭像

我是你諾言哥 - 40萬張壁紙合集來了！100+分類承包你一整年的屏幕新鮮感

還在為找不到心儀的壁紙發愁？這次直接把“壁紙宇宙”打包分享給你——超全壁紙合集，100+細分分類、40萬張高清素材，從動漫神作到潮流風格，從自然風景到明星偶像，無論你是二次元愛好者、顏值黨還是風格控，都能在這裏挖到寶藏！ 下載地址：https://pan.quark.cn/s/3e6edc90bce8

後端開發 , bc , 動漫 , 下載地址 , Python

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u_16213415 頭像

mob64ca12ec8020 - ollama下載的模型在linux系統哪

在使用 Ollama 下載模型時，很多用户會在 Linux 系統上遇到問題，比如模型的下載路徑和管理。本文將詳細介紹在 Linux 系統上如何解決“ollama下載的模型在linux系統哪”的問題。我們的討論將涵蓋環境配置、編譯過程、參數調優、定製開發、調試技巧和性能對比等多個方面。 環境配置 首先，我們需要確保在 Linux 系統中安裝了必要的依賴項和配置。下圖展示了我們的環境

aigc , 編譯過程 , 調優 , Python

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u_12968 頭像

davisl - 信號

在 Linux 系統中，信號是一種用於進程間通信的機制，通常用於通知進程某些事件的發生。以下是常見的信號類型及其對應的快捷鍵和用途： 常見信號類型 SIGHUP (1): 通知進程終端掛起或連接斷開。 SIGINT (2): 中斷信號，通常由Ctrl+C觸發，用於終止進程。 SIGQUIT (3): 退出信號

include , 自定義 , 後端開發 , 寄存器 , Python

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u_17611446 頭像

wx6953b3319ffb2 - 計算機導論學習：在基礎中窺見學科的深邃

接觸《計算機科學導論》這門課程前，我對計算機的認知僅停留在“會用軟件、能上網”的淺層階段，總覺得這門學科只是冰冷的代碼和複雜的機器。但經過一學期的系統學習，我不僅搭建起計算機學科的基礎框架，更在一個個知識點的探索中，體會到這門學科背後的邏輯之美與創新之力，也對“如何學習計算機”有了全新的感悟。 課程的開篇從計算機的發展歷程講起，從圖靈提出的抽象計算

大數據 , 數據倉庫 , 人工智能 , 計算機科學 , Python

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u_16099200 頭像

數據探索者 - Transformer入門教程（二）模型設計(一)_transformer開發

本文詳細介紹瞭如何利用JAX及其神經網絡庫Haiku，從零開始構建並訓練一個完整的Transformer模型。內容涵蓋自注意力機制、線性層、歸一化層、嵌入層的實現，以及如何結合Optax優化器構建訓練循環，為理解和使用JAX進行深度學習開發提供了實用指南。 使用JAX從零構建Transformer模型全流程解析 在本教程中，我們將探討如何使用JAX開發神經網絡。而Tr

歸一化 , 神經網絡 , 損失函數 , 後端開發 , Python

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u_16099243 頭像

代碼探險家 - rest_framework_simplejwt 自定義了用户表

1.請求和響應 2.基於類的視圖 3.認證和權限 1.請求和響應 從現在開始，我們將真正開始接觸REST framework的核心。下面我們介紹幾個基本的模塊。 請求對象(request objects) REST framework引入了一個擴展常規HTTPRequest和Request對象，並

rest , 雲計算 , RESTframework , DjangoRESTFrameWork , django , 雲原生 , Python

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u_16213421 頭像

mob64ca12edea6e - ollama下載的權重文件在何方

ollama下載的權重文件在何方 在使用ollama這款生成模型工具時，許多用户會遇到一個常見的問題，就是如何找到下載的權重文件。下面我們將一步步梳理出解決這一問題的全過程。 環境準備 在開始之前，我們需要確保有一個合適的環境來運行ollama。首先，確保你的計算機或服務器上已經安裝了以下前置依賴。 操作系統：Linux (Ubuntu 20.04 以上), ma

權重 , aigc , Docker , Python

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u_17546912 頭像

麗麗的博客家園 - 從CSV到詞雲：用Python分析文本數據並可視化關鍵詞

在數據分析和自然語言處理中，快速洞察文本中的高頻關鍵詞是一項基礎而重要的任務。無論是用户評論、社交媒體帖子還是新聞文章，將非結構化文本轉化為直觀的視覺呈現（如詞雲）能幫助我們迅速抓住核心主題。本文將帶你使用 Python 從 CSV 文件讀取文本數據，進行清洗與統計，並最終生成一張美觀的詞雲圖。 1. 準備工作：安裝依賴庫 我們需要以下三個關鍵庫： p

csv , 詞頻 , 後端開發 , 詞雲 , Python

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u_7739395 頭像

公眾號_小博測試成長之路 - 解鎖新技能：用Python讓你的AI Agent快速連接MCP工具

告別複雜代碼！Python輕鬆實現你的第一個AI Agent 從上一篇文章中，學完之後已經可以通過創建agent來跟大模型對話，並且在創建agent的時候，發現是可以指定tools的。那麼今天來學習一下怎麼創建tools。這裏會要用到mcp協議。讓我們先來看一下MCP是什麼？ MCP（Model Context Protocol，模型上下文協

搜索 , 開發語言 , HTTP , 後端開發 , Python

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u_17534189 頭像

qq68d2318712d49 - java 常面試的10道題及答案

以下是 Java 面試高頻 10 道題 + 精煉答案（覆蓋基礎核心、JVM、併發、集合等重點，適合面試快速記憶）： 1. 談談 Java 的三大特性（封裝、繼承、多態） 封裝：隱藏對象內部實現細節，通過 private 限制訪問，提供 getter/setter 等公共方法交互，降低耦合、提高安全性（比如實體類的屬性封裝）。 繼承：子類通過 exte

後端開發 , 線程安全 , 多線程 , JAVA , Python

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u_16099232 頭像

夢斷藍橋魂 - 第八章：併發編程+網絡編程（二） 2020-06-09

人工智能之編程進階 Python高級 第八章 網絡併發類模塊 @ 目錄 人工智能之編程進階 Python高級 前言 1. TCP 服務端（監聽連接） 2. TCP 客户端 3. UDP 示例（無連接）

客户端 , 多線程 , 前端開發 , Javascript , Python

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deephub 頭像

deephub - ONNX Runtime Python 推理性能優化：8 個低延遲工程實踐

在深度學習落地過程中，有一個常見的誤區：一旦推理速度不達標，大家的第一反應往往是拿着模型開到，比如：做剪枝、搞蒸餾、甚至犧牲精度換小模型。 實際上生產環境中的 Python 推理鏈路隱藏着巨大的“工程紅利”。很多時候你的模型本身並不慢，慢的是低效的數據搬運、混亂的線程爭用以及不合理的 Runtime 默認配置。在不改變模型精度的情況下，僅靠ONNX Runtime (ORT) 的工程特性，往往就能

神經網絡 , 人工智能 , 深度學習 , Python

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u_13171517 頭像

MonkeyKing_sun - 國內Dockerfile的配置，提高打包速度

FROM python:3.10-slim # 設置工作目錄 WORKDIR /app # 配置國內鏡像源加速 RUN sed -i 's|deb.debian.org|mirrors.aliyun.com|g' /etc/apt/sources.list.d/debian.sources 2/dev/null || \ sed -

ico , 運維 , 後端開發 , Linux , 網絡 , Python

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u_12467306 頭像

龍玉在心 - 視頻剪輯、轉碼、拼接的基礎工具，通過命令行實現快速處理。

技術實現概述 介紹利用代碼生成電影預告片的核心技術棧，包括視頻處理、AI模型和自動化工具的組合應用。 關鍵技術與工具 FFmpeg 視頻剪輯、轉碼、拼接的基礎工具，通過命令行實現快速處理。 Python + OpenCV 自動化處理視頻幀，實現場景檢測、關鍵幀提取等操作。 AI模型（如CLIP、Whisper）

關鍵幀 , 移動開發 , 移動測試 , opencv , Python

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u_16099320 頭像

技術極客之光 - AI 生成第6篇測試文章：用例編寫指南_ai測試用例

藉助 AI 創建測試用例的核心步驟為：準備需求文檔與定義測試範圍 → 選擇並配置 AI 工具 → 創建智能體並設定規則 → 生成用例並優化調整。 準備需求文檔與定義測試範圍 梳理待測功能的核心點、業務規則和邊界條件，明確測試類型（功能/接口/性能等）25。 整理 PRD、API 説明等資料，若有歷史優質用例也一併準備，幫助 A

測試用例 , 用例 , API , 後端開發 , Python

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u_17578253 頭像

mb69102d3c32672 - 企微智能機器人

企微智能機器人主要分為兩大類，它們的創建方式、功能和使用場景有顯著區別。 兩大類企微智能機器人 1. 羣聊機器人 這是最常見、最容易上手的類型。它像一個“虛擬成員”被添加到企業微信羣（包括內部羣和包含外部聯繫人的羣）中，通過Webhook地址接收信息並自動發送消息。 主要特點： •簡單易用：無需複雜開發，在企業微信App中即可快速創建。

微信 , 發送消息 , API , 後端開發 , Python

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u_16175496 頭像

mob649e81637cea - 本地搭建ollama大模型rag

構建一個本地搭建 Ollama 大模型 RAG 的過程需要多個步驟，從環境準備到功能驗證，下面將詳細介紹這一過程，並希望能給想要搭建 Ollama 大模型 RAG 的開發者提供清晰的指南。 在開始之前，請確保您已經對此過程有所瞭解，並做好了充分的準備。 環境準備 首先，需要準備好合適的硬件和軟件環境才能順利搭建 Ollama 大模型 RAG。以下是前置依賴項的安裝和評估。

硬件資源 , aigc , Docker , Python

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u_16213641 頭像

mob64ca14061c9e - pycharm數據可視化只繪製出excel中某一行的數據圖形

本文簡單介紹下偶遇的一個不錯「python可視化工具lets-plot」，喜歡用R中的ggplot2繪製統計圖的小夥伴一定要看看～ a、lets-plot由JetBrains（沒錯，「和PyCharm同出一家」）開發，主要「參考R語言中的ggplot2」，「擅長統計圖」，但多了「交互能力」，所以也是基於圖層圖形語法（the Grammar

機器學習 , 數據可視化 , 人工智能 , 數據分析 , 可視化 , Python

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u_16099225 頭像

數據探索者11 - Python爬蟲：對科技新聞的數據分析

在科技信息爆炸的時代，及時獲取權威來源如 TechCrunch 的新聞至關重要。本文通過 Python 爬蟲技術，爬取 TechCrunch 熱門文章，並深入分析全球科技領域的最新動態。整個過程無需複雜工具，代碼簡潔易用，幫助讀者自主探索科技趨勢。 1. Python 爬蟲實現：爬取 TechCrunch 熱門文章 TechCrunch 網站提供豐富的科技新聞，其熱門

數據 , Blockchain , 1024程序員節 , Css , 前端開發 , HTML , Python

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u_17467352 頭像

mb686fbcc4efbd6 - 建築物牆面混凝土裂紋空洞腐蝕缺陷檢測數據集VOC+YOLO格式4024張5類別

數據集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路徑的txt文件，僅僅包含jpg圖片以及對應的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 圖片數量(jpg文件個數)：4024 標註數量(xml文件個數)：4024 標註數量(txt文件個數)：4024 標註類別數：5 所在github倉庫：firc-dataset 標註類別名稱

數據集 , 後端開發 , txt文件 , xml文件 , Python

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u_16213635 頭像

mob64ca1404baa2 - 移動端H5解決鍵盤彈出時之後滾動位置發生變化的問題

背景 在移動端Web開發中，特別是iOS Safari瀏覽器，當用户點擊輸入框觸發鍵盤彈出時，經常會遇到頁面佈局異常和意外滾動的問題。這些問題嚴重影響用户體驗，需要通過技術手段進行優化。 問題描述 1. 主要問題 鍵盤彈出時頁面可滾動：用户在非內容區域滑動時，整個頁面會發生滾動 視口高度變化檢測困難：傳統的window.innerHeig

縮放 , 後端開發 , 解決方案 , ios , Python

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u_16213678 頭像

mob64ca140ee96c - JAVA8 HashMap詳解

為什麼要有HashMap數據結構 為了高效的執行數據插入和數據查找功能，在此之前就要提到鏈表和數組這兩種數據結構。 數組：查找輕鬆，但是插入和刪除複雜在最壞情況下時間複雜度為O(n)。 鏈表：插入刪除輕鬆，，但是查找麻煩，需要從頭結點逐個遍歷時間複雜度為O(n) 而hashmap實現了兩者的結合，查找輕鬆並且插入刪除也輕鬆的數據結

hashmap , hash , 數據結構 , 開發語言 , 後端開發 , JAVA , Python

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