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flybirdfly - 雙重機器學習效應分解

網絡的功能和優點： 數據和應用程序 資源 網絡存儲 備份設備 網絡的特徵： 速度 成本 安全性 可用性 可擴展性 可靠性 拓撲 開放系統互聯OSI： 三種通訊模式： 　　　　　　　　unicast　　　　　　　　　

機器學習 , 雙重機器學習效應分解 , 網卡驅動 , ip , 人工智能 , 路由表

flybirdfly - CSS 模塊化方案探討（BEM、OOCSS、CSS Modules、CSS-in-JS ...） - Web 前端開發

Webstudio Visual Builder 模塊化 CSS 方案：CSS-in-JS 與 CSS Modules 實踐 你是否還在為大型前端項目中的 CSS 衝突、樣式覆蓋問題頭疼？是否在團隊協作時因樣式命名不規範而效率低下？Webstudio Visual Builder 作為現代可視化開發工具，採用模塊化 CSS 方案徹底

模塊化 , Css , 前端開發 , Javascript

flybirdfly - ubuntu 系統升級內核版本後網絡不能正常啓動問題_djpeters

預備知識 1.R8169驅動和R8168驅動區別 R8169驅動是Linux內核自帶的開源驅動，支持的硬件範圍比較廣，但是跟隨內核一起發佈更新，因此對於新發布的硬件支持不夠及時。R8168驅動是Realtek官方提供的閉源驅動，對特定硬件進行了優化，穩定性更高，更新及時。 R8169驅動主要針對Realtek的地段或早期千兆以太網芯片，

bug , 配置文件 , 後端開發 , 編譯配置 , desktop , Python

flybirdfly - 移動雲電腦如何去虛擬化設置

業務背景 隨着移動雲的快速發展，越來越多的客户對雲原生消息中間件提出了更多需求，從而可以將主要的精力聚焦在應用程序上，大致有以下方面： 快速彈性伸縮，計算和存儲資源能夠按需擴展，以滿足不同流量峯值和存儲規格的要求，並且在線擴展時不需要均衡數據 提供較高的安全防護，擁有身份認證和授權機制，確保數據的安全性 能準確實時地發現問題，支持實例健康、吞

虛擬化 , github , 雲計算 , 移動雲電腦如何去虛擬化設置 , JAVA , apache

flybirdfly - 學會這兩招，長圖優化不求人

twitter上很多文字長圖，總是以縮略圖的形式顯示，字根本看不清楚。以前有一些顯示長圖的插件，慢慢的都不能用了，只好自己動手搓了一個。我不會代碼，零基礎，全程AI編程，chrome和Firefox完美兼容，甚至比以前下載的插件體驗更好。現在的程序員太幸福了。 點擊查看代碼 // ==UserScript== // @name Tw

模態窗口 , Twitter , 後端開發 , ci , Python

flybirdfly - Linux學習筆記（9）-守護進程

在前面的文章中，我們的服務器跑起來之後，實際上並不是會一直在運行，為什麼這麼説呢？因為受我們XShell的限制，只要我們將XShell關閉，我們運行的服務器也就中斷了。現實中我們使用的軟件肯定不是這樣的，這些軟件的服務器正常情況下會在主機上一直運行。所以我們這篇文章就來介紹一下如何做到 文章目錄 1. 進程組

進程間關係 , 後台進程 , 前台進程 , 後端開發 , Linux , 網絡 , Python

flybirdfly - 打造未來數字化世界，淘系技術有作為 - 阿里巴巴淘系技術官方的個人空間 -

引言 相機功能是現代移動應用的核心能力之一，從社交分享到文檔掃描，從增強現實到視覺識別，相機已成為連接數字世界與物理世界的重要橋樑。倉頡語言在相機API設計上充分考慮了跨平台兼容性、權限安全、性能優化和用户體驗的平衡，提供了從底層硬件控制到高層封裝的完整解決方案。本文將深入探討倉頡相機系統的核心機制、實現細節和工程實踐，展示如何構建專業級的拍照功能

交互 , 數碼相機 , 開發語言 , 後端開發 , Image , 鴻蒙 , harmonyos

flybirdfly - df 根據索引其中之一篩選 根據索引名得到索引號

第三章 索引 本章數據： import numpy as np import pandas as pd 一、索引器 1. 表的列索引 列索引是最常見的索引形式，一般通過[]來實現。通過[列名]可以從DataFrame中取出相應的列，返回值為Series，例如從表中取出姓名一列：

機器學習 , 大數據 , 數據倉庫 , pandas , 數據分析 , df 根據索引其中之一篩選 , Python

flybirdfly - 高效內存管理系列(2)之內存管理理論

一、lmkd/README.md Android 低內存殺手守護進程 ================================= 簡介 ------------ Android 低內存殺手守護進程 (lmkd) 是一個監控運行中的 Android 系統內存狀態的進程，它會在內存壓力過高時通過終止一些非必要

驅動程序 , 默認值 , 後端開發 , Android , Python

flybirdfly - 用 python 開發一個可調用工具的 AI Agent，實現電腦配置專業評價_python ai agent

在人工智能時代，AI Agent憑藉其強大的任務處理能力，逐漸成為開發人員手中的得力工具。今天，我們就來一起動手，用Python打造一個能夠調用工具的AI Agent，實現根據電腦信息對電腦配置進行專業評價的功能。 一、項目創建與目錄結構 1.1 項目創建 首先，我們需要創建一個新的項目環境。這裏使用UV進行項目創建。

大語言模型 , llm , 雲計算 , OpenStack , 人工智能 , JAVA , Python

flybirdfly - 【C++初階學習】stack/queue/priority

目錄 stack和queue 前言 1. stack的基本使用 1.1 棧的基本概念 1.2 stack的基本使用 1.3棧的模擬實現 2. queue的基本使用 2.1 隊列的基本概念 2.2 queue的基本使用 2.3 隊列的模擬實現 3. priority_queue（優先隊列）深

函數模板 , include , 偏特化 , Css , 前端開發 , HTML

flybirdfly - 路由器上怎麼運行wireshark

文章目錄 路由器 1.什麼是路由器和路由 2.路由器的工作原理 3.路由表的形成 4.靜態路由和默認路由 路由器的轉發 1.路由器轉發數據包的封裝過程 2.交換機與路由器對比 一些命令操作

路由器 , 封裝 , ip , 架構 , 後端開發 , 路由器上怎麼運行wireshark , 路由表

flybirdfly - knn近鄰分類算法k值大值

k-近鄰算法原理 K-近鄰算法採用測量不同特徵值之間的距離方法進行分類。 • 優點：精度高、對異常值不敏感、無數據輸入假定。 • 缺點：時間複雜度高、空間複雜度高。 適用數據範圍：數值型和標稱型。 工作原理 存在一個樣本數據集合，也稱作訓練樣本集，並且樣本集中每個數據都存在標籤，即我

機器學習 , 數據集 , 樣本集 , 數據 , 算法 , knn近鄰分類算法k值大值 , 人工智能