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
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
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
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
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
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 ——
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
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：
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
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(
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。
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
本文涉及知識點 C++動態規劃C++BFS算法 P12382 [藍橋杯 2023 省 Python B] 樹上選點 題目描述 給定一棵樹，樹根為 ，每個點的點權為 。 你需要找出若干個點 ，使得： 每兩個點 每兩個點 找出的點的點權之和儘可能大。 請輸出找到的這些點的點權和的最大值。 輸入格式
一：庫函數 1.庫函數的介紹 我們前⾯內容中學到的 printf 、 scanf 都是庫函數 庫函數相關頭⽂件：https://zh.cppreference.com/w/c/header 2.庫函數的使⽤⽅法 C/C++官⽅的鏈接：https://zh.cppreference.com/w/c/header cplusplus.com：https:
在 Java 編程中，String 類是我們最親密的夥伴之一，但它的使用也隱藏着許多性能陷阱。隨着 Java 版本的迭代，String 類的內部實現發生了顯著變化，優化技巧也在不斷演進。本文將深入探討 Java String 的最新優化技巧，幫助您提升應用程序性能並優化內存使用。 1. String 類的演進與內部實現 理解 String 類的內部實現是有效優化的基礎
好的，這是一個關於STM32單片機電源和參考電壓引腳很重要且基礎的問題。理解這些引腳的區別和用法是進行穩定、高精度電路設計的關鍵。 下面我將詳細解釋VDD/VSS、VDDA/VSSA 和 REF+/REF-的能力、區別和設計要點。 一、總結概覽
近幾日在研究fast gpt 的源碼，對於它的混合檢索比較好奇：全文檢索是怎麼實現的？向量檢索呢？ 看了源碼才瞭解到，實際上fastgpt 支持三種向量庫，一是minlvs ， 二是 pgsql vector， 三是oceanbase(阿里的)。 向量檢索，以pgvector為例簡單説一下，就是在pg庫里加載了pgvector插件，在postgresql 庫中創建了
文章目錄 前言 一、實現思路 二、具體實現 1.獲取修改的代碼內容 2.提交給AI，並從AI得到結果 3.信息寫入到git commit的編輯框 效果 使用 總結 前言 提交代碼時都會用到git commit，這時一般會根據修改的代碼來寫上説
文章的目的為了記錄使用QT QML開發學習的經歷。開發流程和要點有些記憶模糊，趕緊記錄，防止忘記。 本章節主要內容是:使用qml編寫了媒體播放器，使用了K-Lite Codec Pack Mega作為解碼包，實現mp4的播放。 1.代碼分析 2.所有源碼 3.效果演示 一、代碼分析1. 主窗口和屬性定義 Applica
剛剛，Andrej Karpathy 推出了他的最新開源項目 nanochat。與之前聚焦於預訓練階段的 nanoGPT 不同，nanochat 給出了一個從頭開始、代碼極簡的全棧式類 ChatGPT 模型的訓練與推理流水線。 整個項目被整合在一個依賴極少的單一代碼庫中，旨在幫助開發者和研究者深入理解大語言模型（LLM）的完整生命週期。 根據 Karpathy 的介
文章目錄 @[toc] 一、 能夠對圖片進行解釋的大語言模型有哪些？ 1. 閉源/商業API（直接使用，無需部署） 2. 開源/可自部署（重點） 二、 開源的有哪些？ 三、 哪些可以部署在自己的機器上？ 四、 對機器的最低要求是什麼？ 分級推薦配
目錄 1. 工作台 1.1 需求分析和設計 1.1.1 產品原型 1.1.2 接口設計 1.2 代碼實現 1.2.1 Controller層 1.2.2 Service層接口 1.2.3 Service層實現類 1.2.4 Mapper層 1.3 功能測試 2. Apache POI 2.1 介紹 2.
