博客 / 列表

mb61c46a7ab1eee - [論文閲讀] 軟件工程 | 量子計算即服務（QCaaS）落地難？軟件工程視角的解決方案來了 - 教程

量子計算即服務（QCaaS）落地難？軟件工程視角的解決方案來了 論文信息 arXiv:2510.04982 Quantum Computing as a Service - a Software Engineering Perspective Aakash Ahmad, Muhammad Waseem, Bakhe

生命週期 , 量子計算 , 前端開發 , 軟件工程 , Javascript

mb61c46a7ab1eee - Linux內存 --- pte_offset_map/pte_offset_kernel - 實踐

文章目錄 前言 一、walk_pte_range 二、pte_offset_kernel 三、pte_offset_map 3.1 highmem 3.2 no highmem 前言 pte_offset_kernel() 用於內核頁表，因為內核頁表頁恆在線性映射區，可直接訪問； p

頁表 , Linux , Css , 直接訪問 , 前端開發 , HTML

mb61c46a7ab1eee - 實用指南：告別複雜配置：用Milvus、RustFS和Vibe Coding，60分鐘DIY專屬Chatbot

作為一名全棧工程師，我一直在尋找更高效的方式構建智能應用。 本文將分享如何利用 Milvus、RustFS 和 Vibe Coding 技術組合，在短時間內打造一個具備長期記憶能力的對話機器人。 目錄 一、為什麼選擇這個技術棧？ 1.1 各組件核心價值 二、環境搭建：10分鐘快速開始 2.1 使用Docker Compose

API , 加載 , 數據庫 , Css , 前端開發 , HTML

mb61c46a7ab1eee - 實用指南：Qt---setAttribute設置控件或窗口的內部屬性

1. setAttribute() 定義 在 Qt 中，setAttribute() 是 QWidget類的一個成員函數，用來設置控件或窗口的內部屬性（attribute）。 這些屬性控制着控件的行為、外觀或與操作系統的交互方式。 函數原型： void QWidget::setAttribute(Qt::WidgetAttribute

控件 , 子窗口 , qt , 前端開發 , Javascript

mb61c46a7ab1eee - mysql高可用架構之MHA部署（三）——故障轉移後郵件告警配置（保姆級） - 詳解

本教程基於前面兩篇 mysql高可用架構之MHA部署（一）（保姆級）mysql高可用架構之MHA部署（二）VIP漂移（保姆級） 實現了HMA發郵件提醒，QQ郵箱 【注意】 以下所有操作均在MHA管理節點【10.0.0.62】執行 1、前提條件 前提條件：主從架構正常、MHA啓動，請按下面操作進行環境檢查

ssl , MySQL , ip , Css , 前端開發 , HTML

mb61c46a7ab1eee - 完整教程：[嵌入式系統-100]：常見的IoT（物聯網）開發板

以下是一些常見的IoT（物聯網）開發板及其特點和應用場景的介紹： 一、通用型IoT開發板 Arduino系列： 特點：開源電子原型平台，基於易用的硬件和軟件，採用類C語言編程，主函數僅需setup和loop兩個模塊，適合初學者快速上手。 應用場景：教育和創客項目、飛快原型設計、IoT和智能家居、機器人控制、傳感器數據採集等。

開發板 , 物聯網 , 應用場景 , Css , 前端開發 , HTML

mb61c46a7ab1eee - Vue事件處理 - 指南

一、Vue 中的事件綁定：v-on 指令 Vue 使用 v-on 指令來監聽 DOM 事件，並在觸發時執行 JavaScript 代碼。 1. 基本語法 點擊我 2. 簡寫語法（推薦） v-on: 可以簡寫為 @，這是 Vue 中最常見的寫法： 點擊我 3. 方法定義 在 Vue 組件的 meth

修飾符 , 事件綁定 , Vue , 前端開發 , Javascript

mb61c46a7ab1eee - 完整教程：AI × RWA 本地生活品牌數字資產管理與增長平台

——讓品牌經營成為內容資產，讓消費行為成為價值創造 一、前言：從消費互聯網到資產互聯網 過去十年，本地生活行業依託平台紅利搭建了規模化增長，但其核心問題始終未解： 信息歸平台所有，品牌缺乏獨立資產； 用户付費即失聯，缺乏沉澱與共識； 營銷高投入低迴報，價值增長難以持續。 而在 AI 與 Web3 技術的驅動

數據 , 數據分析 , 應用場景 , 前端開發 , Javascript

mb61c46a7ab1eee - 多輪智能對話環境架構方案（可實戰）：從基礎模型到自我優化的對話智能體，數據飛輪的重要性

第 1 節：多輪對話系統的架構演進 智能多輪對話系統正在經歷一場深刻的架構變革。為了全面理解現代系統的設計理念，我們必須開始回顧其經典藍圖，並在此基礎上分析大型語言模型（LLM）所帶來的範式轉移。這一演進過程並非簡單的技術替代，而是一種能力的融合與重構，其中經典架構的諸多核心原則在新的範式下依然至關重要。 1.1 經典藍圖：模塊化對話系統的解構 傳統上，

對話系統 , 數據 , Css , 前端開發 , 結構化 , HTML

mb61c46a7ab1eee - 實用指南：HashMap 源碼逐行讀：hash 方法、衝突鏈表、紅黑樹閾值、擴容死鏈

關鍵詞：HashMap、hash 算法、紅黑樹、鏈表、擴容死鏈、源碼、面試 適合人羣：Java 初中高級工程師 · 面試衝刺 · 代碼調優 · 架構設計 閲讀時長：40 min（≈ 6000 字） 版本環境：JDK 17（源碼行號對應 jdk-17+35，同時回顧 JDK 7 死鏈）

紅黑樹 , 位異或 , 後端開發 , 鏈表 , Python

mb61c46a7ab1eee - 實用指南：【Kafka系列】第四篇｜ 硬核Kafka面試題集錦：一網打盡32道核心題

1. 請簡述 Kafka 的核心架構組件及作用？ 核心組件： Producer：消息生產者，支持批量、異步向 Topic 發送消息。 Broker：服務器節點，存儲消息並提供讀寫服務，集羣可橫向擴展。 Consumer：消息消費者，通過消費者組訂閲 Topic，構建負載均衡。 Topic：消息邏輯分類，物理由多個 Partition

數據 , 負載均衡 , 後端開發 , harmonyos , kafka

mb61c46a7ab1eee - AI服務器工作之服務器的種類分類 - 詳解

Hello，各位小夥伴大家好。 目前開啓了關於硬件服務器測試的相關博文，歡迎相關感興趣的夥伴留言評論，一起進步與學習！ 前文 通過2025年6月底，我從事了關於服務器測試的相關工作，這也是我畢業以來的第一份工作，歡迎大家也能夠評論留言你們的第一份工作或者在從事相關測試工作時的經驗與感受。 在整個博文當中，我想先以服務器的入門進行講述和介紹，之後也會更新關於

服務器 , 數據中心 , 緩存 , 後端開發 , Python

mb61c46a7ab1eee - 【文獻分享】依據基於大型語言模型嵌入的蛋白質的 k 均值聚類來探索同源性檢測

文章目錄 介紹 代碼 參考 介紹 從序列信息中推斷蛋白質的同源性對於理解物種進化以及實現能力註釋的轉移至關重要。除了基於相似性的方法外，還構建了多種利用不同方式表示蛋白質素材的機器學習方式。 在這裏，大家使用具有生物學導向的大型語言模型來表示蛋白質，並對嵌入的信息應用 k 均值聚類來提取同源關係。儘管我們的方法缺乏

聚類 , github , 語言模型 , 後端開發 , harmonyos

mb61c46a7ab1eee - 2023年04月份04741計算機網絡原理試卷及答案 - 詳解

2023 年4月高等教育自學考試全國統一命題考試 計算機網絡原理 （課程代碼 04741） 注意事項： 本試卷分為兩部分，第一部分為選擇題，第二部分為非選擇題。 應考者必須按試題順序在答題卡（紙）指定位置上作答，答在試卷上無效。 塗寫部分、畫圖部分必須使用 2B 鉛筆，書寫部分必須使用黑色字跡籤宇筆。 第一部分 選

指定位置 , 分組交換 , 後端開發 , harmonyos , 故障診斷

mb61c46a7ab1eee - Kafka監控工具KafkaOffsetMonitor的全面指南 - 詳解

簡介：KafkaOffsetMonitor是一個開源的監控工具，專門為Apache Kafka設計。它能夠實時監控和分析Kafka集羣中的消費者偏移量，幫助管理員跟蹤消費進度並及時發現處理問題。本指南詳細介紹了KafkaOffsetMonitor的核心功能，本地化設置和相關技術要點，以及部署、配置和優化步驟，讓管理員能夠更好地掌握消費者的行為和數據流，提高Kafka系統的

偏移量 , 數據 , 實時監控 , 後端開發 , harmonyos

mb61c46a7ab1eee - k8s lngress與安全機制 - 詳解

文章目錄 k8s Ingress與安全機制整理 一、Ingress 服務概述 1. 核心作用 二、Ingress 組成 1. Ingress（規則定義） 2. Ingress Controller（轉發器） 三、Ingress 工作原理

Deployment , 負載均衡 , 後端開發 , Nginx , Python

mb61c46a7ab1eee - 液態鏡頭在工業機器視覺檢測中的應用 - 指南

液態鏡頭在工業視覺檢測中的應用 液態鏡頭在工業視覺檢測中的應用 一、先搞懂：液態鏡頭為什麼能 “秒速對焦”？核心是 “無機械變焦原理” 二、液態鏡頭在工業視覺檢測中的 4 大核心應用場景 1. 場景 1：多規格產品快速切換檢測 —— 無需換鏡頭，1 秒適配多尺寸 2. 場景 2：高速流水線動態對焦檢測 ——

毫秒級 , 後端開發 , 引腳 , 解決方案 , harmonyos

mb61c46a7ab1eee - 常用類總結2 - 指南

1. Math類 方法名 説明 public static int abs(int a)

取整 , System , Math , 後端開發 , Python

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：【JAVA】Java8的 Stream相關學習分析總結

Stream 操作按“核心需求場景”分類歸納，每個類別下整合 “操作目的、核心方法、案例代碼、關鍵説明” 四個基本語法概念： Stream:的操作是鏈式執行的，每個操作都會基於上一步的結果生成新的流。 map:將流中的每個元素按照指定的規則（函數）進行轉換，生成一個包含轉換後元素的新流。 collect() 方法是一個終端操作, “執行收集動作

List , System , 數據 , 後端開發 , Python

mb61c46a7ab1eee - 完整教程：C# WinForms 多窗口交互通信的示例-主窗口子窗口交互通信

一、多窗口通信方式 C# WinForms 多窗口通信的方式有： 構造函數傳遞 屬性傳遞 接口 事件通信 委託回調 靜態消息中心 二、示例代碼 C# WinForms中多窗口之間各種通信方式的示例。示例包含一個主窗口和多個子窗口，測試開發中常用的幾種通信方式。 項目結構如下：

子窗口 , System , text , 後端開發 , Python

mb61c46a7ab1eee - 策略模式：讓算法選擇像點菜一樣簡單 - 實踐

什麼是策略模式？ 策略模式（Strategy Pattern） 是一種行為設計模式，它定義了一系列算法，並將每個算法封裝起來，使它們可以相互替換。策略模式讓算法的變化獨立於使用算法的客户端。 簡單來説：定義策略家族，讓客户端自由選擇。 現實世界類比 想象你去餐廳吃飯： 策略接口：點菜這個行為 具體策略：中餐、西餐、日料等不同菜系

客户端 , 後端開發 , 策略模式 , harmonyos , ide

mb61c46a7ab1eee - Java前綴和算法題目練習 - 實踐

前綴和 前綴和 二維前綴和 尋找數組的中心下標 除自身以外數組的乘積 和為k的子數組 和可被K整除的子數組 連續數組 矩陣區域和 前綴和 題目解析：在一個數組中查詢起對應區間的和，會查詢多次 算法思想：暴力解法：每次查詢都進行一次遍歷，時間複雜度O(

子數組 , 數組 , 前綴和 , 後端開發 , Python

mb61c46a7ab1eee - 深入解析：OpenCV(十)：NumPy中的ROI

感興趣區域（Region of Interest, ROI）是一個核心概念，它允許我們專注於圖像的特定子集進行分析或操作。在 Python 環境下，由於 OpenCV 將圖像表示為NumPy 數組（numpy.ndarray），ROI 的實現和操作完全依賴於 NumPy 強大的切片和索引機制。 基本定義 ROI 是通過指定圖像的行（高度）和列（寬度）範圍來確定的。

數組 , numpy , 加載 , 後端開發 , harmonyos

mb61c46a7ab1eee - 實用指南：AVL樹的實現

AVL樹的概念 要理解AVL 樹，首先要了解二叉搜索樹，關於二叉搜索樹是什麼，可以參考下面這篇： 一般情況下，二叉搜索樹的時間複雜度是O（log n）但是在極端情況下會退化為單支樹，時間複雜度退化為O(N) 為了避免效率下降，因此AVL樹被髮明出來了 1.性質 AVL樹的左右子樹高度差不超過1 AV

後端開發 , 父節點 , harmonyos , 子樹 , 子節點