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目录依赖项windowstorchok：渲染黑白图问题解决：humanml3d：sentence-t5-large下载数据：报错：Nomodulenamed'sentence_transformers'继续报错：fromtransformers.integrationsimportCodeCarbonCallback解决方法：推理相关转mesh：module‘matplotlib.cm‘hasno
企业级区块链平台Hyperchain核心原理剖析 boyedu 区块链区块链企业级区块链平台 Hyperchain
Hyperchain作为国产自主可控的企业级联盟区块链平台，其核心原理围绕高性能共识、隐私保护、智能合约引擎及可扩展架构展开，通过多模块协同实现企业级区块链网络的高效部署与安全运行。以下从核心架构、关键技术、性能优化、安全机制、应用场景五个维度展开剖析：一、核心架构：分层解耦与模块化设计Hyperchain采用分层架构，将区块链功能解耦为独立模块，支持灵活组合与扩展：P2P网络层由验证节点（VP）
【Coze搞钱实战】3. 避坑指南：对话流设计中的6个致命错误（真实案例） AI_DL_CODE Coze平台对话流设计客服Bot避坑用户流失封号风险智能客服配置故障修复指南
摘要：对话流设计是智能客服Bot能否落地的核心环节，直接影响用户体验与业务安全。本文基于50+企业Bot部署故障分析，聚焦导致用户流失、投诉甚至封号的6大致命错误：无限循环追问、人工移交超时、敏感词过滤缺失、知识库冲突、未处理否定意图、跨平台适配失败。通过真实案例拆解每个错误的表现形式、技术根因及工业级解决方案，提供可直接复用的Coze配置代码、工作流模板和检测工具。文中包含对话流健康度检测工具使
Qwen3 大模型实战：使用 vLLM 部署与函数调用（Function Call）全攻略曦紫沐大模型大模型部署 Qwen3 vLLM 函数调用
文章摘要本文将带你从零开始，深入掌握如何使用Qwen3-8B大语言模型，结合vLLM进行高性能部署，并通过函数调用（FunctionCall）实现模型与外部工具的智能联动。我们将详细讲解部署命令、调用方式、代码示例及实际应用场景，帮助你快速构建基于Qwen3的智能应用。一、Qwen3简介与部署环境准备Qwen3是通义千问系列的最新一代大语言模型，具备强大的自然语言理解和生成能力，尤其在函数调用、工
大模型量化终极对决：FP8 vs AWQ INT4，谁才是性能与精度的王者？曦紫沐大模型人工智能大模型量化 FP8 AWQ_INT4
摘要在大模型部署与优化中，量化技术是突破性能瓶颈的关键。FP8量化与AWQINT4量化作为当前主流方案，分别以“高精度”和“极致压缩”为核心优势。本文通过表格对比二者的数据格式、精度损失、硬件依赖及适用场景，助您在不同需求下精准选择最优方案。一、数据格式：浮点与整数的底层差异FP8量化采用浮点数（FP8），包含E4M3（4位阶码+3位尾数）和E5M2（5位阶码+2位尾数）两种格式，保留动态范围；而
vllm本地台式机运行(3070显存8G) 名明鸣冥 python Qwen vllm 大模型部署
ollama和vllm的对比这块对比网上都很多资料了，这边使用上简单感觉就是ollama很方便部署,占用资料更少,但后续性能会差点,各选项也不一样.ollama安装和使用和docker很像,就不赘述了,这里是看vllm的安装硬件情况介绍30708G显存+-------------------------------------------------------------------------
从振动信号到精准预警：AI 如何重塑工业设备健康管理？缘华工业智维人工智能计算机视觉边缘计算信息与通信
在智能制造浪潮席卷全球的当下，工业生产正经历着从传统模式向智能化、数字化转型的深刻变革。在这场变革中，AI驱动的振动分析技术犹如一颗璀璨新星，成为工业设备可靠运行的“健康卫士”。它通过在设备关键部位部署振动传感器，如同医生为患者听诊般实时采集设备运行时的振动信号，再借助强大的人工智能算法对这些“工业脉搏”进行深度解析，从而实现对工业设备从故障预警到寿命预测的全周期精准守护。一、AI振动分析：设备状
基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略 AI算力网络与通信 AI算力网络与通信原理 AI人工智能大数据架构 python 人工智能开发语言 ai
基于Python的AI健康助手：开发与部署全攻略关键词：Python、AI健康助手、机器学习、自然语言处理、Flask、部署、健康管理摘要：本文将详细介绍如何使用Python开发一个AI健康助手，从需求分析、技术选型到核心功能实现，再到最终部署上线的完整过程。我们将使用自然语言处理技术理解用户健康咨询，通过机器学习模型提供个性化建议，并展示如何用Flask框架构建Web应用接口。文章包含大量实际代
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘 ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
K8S 常用命令全解析：高效管理容器化集群恩爸编程 docker kubernetes 容器 k8s常用命令 k8s有哪些常用命令 k8s命令有哪些 K8S常用命令有哪些
K8S常用命令全解析：高效管理容器化集群一、引言Kubernetes（K8S）作为强大的容器编排平台，其丰富的命令行工具（kubectl）为用户提供了便捷的方式来管理集群中的各种资源。熟练掌握K8S常用命令对于开发人员和运维人员至关重要，能够有效提高容器化应用的部署、监控与维护效率。本文将详细介绍一些K8S常用命令及其使用案例。二、基础资源操作命令（一）kubectlcreate功能：用于创建K8
【三桥君】MCP中台，究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控？如何以MCP为核心设计AI应用架构？三桥君《三桥君 MCP落地方法论》《三桥君 AI大模型落地方法论》#《三桥君 AI产品方法论》人工智能 AI产品经理 MCP API 三桥君系统架构 llama
你好，我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始引入大语言模型（LLM）以提升用户体验和运营效率。然而，如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢？传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求，因此，从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构，并分析多种部署方式的优劣势，为企业在AI落地
新手如何通过github pages静态网站托管搭建个人网站和项目站点 vvandre Web技术 github
一、githubpages静态网站托管介绍githubpages它是一个免费快捷的静态网站托管服务。对比传统建站，它有哪些优点呢？在传统方式中，首先要租用服务器，服务器上需要运行外部程序，还需要再购买域名，要配置SSL证书，最后还要配置DNS，将域名解析到服务器。这一套繁琐操作，基本上就把小白劝退了。graphTDA[租用服务器]-->B[部署Web应用(运行外部程序，如Nginx)]B-->C[
深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnn rnn 人工智能
在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlab cnn gru
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全局修改GitLab14默认语言为中文
GitLab安装成功后默认语言是英语，只有登录后才能手动指定为中文，且这个配置只对自己生效，经查阅资料后，总结全局修改GitLab14默认语言为中文方法如下：0.进入容器如果你用Docker部署的GitLab，那么需要使用命令sudodockerexec-itgitlab/bin/bash进入容器1.修改rails配置文件打开/opt/gitlab/embedded/service/gitlab-
时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
Gerapy爬虫管理框架深度解析：企业级分布式爬虫管控平台 Python×CATIA工业智造爬虫分布式 python pycharm
引言：爬虫工程化的必然选择随着企业数据采集需求指数级增长，传统单点爬虫管理模式面临三重困境：管理效率瓶颈：手动部署耗时占开发总时长的40%以上系统可靠性低：研究显示超过65%的爬虫故障源于部署或调度错误资源利用率差：平均爬虫服务器CPU利用率不足30%爬虫管理方案对比：┌───────────────┬─────────────┬───────────┬───────────┬──────────
Python Gradio：实现交互式图像编辑 PythonAI编程架构实战家 Python编程之道 python 开发语言 ai
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从零到一：基于差分隐私决策树的客户购买预测系统实战开发笙囧同学决策树算法机器学习
作者简介：笙囧同学，中科院计算机大模型方向硕士，全栈开发爱好者联系方式：[email protected]各大平台账号：笙囧同学座右铭：偷懒是人生进步的阶梯文章导航快速导航前言-项目背景与价值项目概览-系统架构与功能技术深度解析-核心算法原理️系统实现详解-工程实践细节性能评估与分析-实验结果分析Web系统开发-前后端开发部署与运维-DevOps实践完整复现指南-手把手教程️实践案例与故障排除-问
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如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
Docker部署Minio YiShuoChen666 eureka 云原生 docker minio
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深入了解 Kubernetes（k8s）：从概念到实践
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【计算机网络】细说IP 问道飞鱼计算机网络计算机网络 tcp/ip 网络协议
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云服务器如何搭建多站点？Nginx多域名部署方案详解 (2025)
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基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！人工智能教程深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶 YOLO 机器学习
一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。十年间，算法从两阶段到单阶段，从Anchor-base到Anchor-free，从CNN到Transformer，从2D到3D，从监督学习到自监督学习，迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法，带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
macOS 安装全攻略：从基础到企业级部署 zqmgx13291 macos
引言：macOS安装的技术全景与价值macOS作为苹果生态的核心组件，其安装场景涵盖个人用户的系统重装、开发者的多系统环境搭建、企业级设备的批量部署等。据Apple官方数据，2024年全球活跃Mac设备超2亿台，其中AppleSilicon芯片机型占比达68%，架构差异（ARMvsx86）导致安装流程存在显著区别。本文将系统梳理macOS安装的全流程，从基础的单系统重装到复杂的双系统配置、硬件升级
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从零开始构建深度学习环境：基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践（适合初学者）荣华富贵8 程序员的知识储备2 程序员的知识储备3 深度学习 pytorch 人工智能
摘要：深度学习正在引领人工智能技术的革新，而对于初学者来说，正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程，指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN，以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正，到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程，
9、Docker Compose 实战小醉你真好 #部署不求人 docker 容器运维
DockerCompose实战教程（含完整Nginx案例+配置项详解）适合读者：开发者、后端工程师、运维工程师、初学者环境要求：CentOS9+Docker已安装教程亮点：实战驱动、配置项详解、挂载说明、可直接复制使用标签：#Docker#DockerCompose#运维实战#Nginx部署一、什么是DockerCompose？DockerCompose是Docker官方推出的多容器应用编排工具，
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算法单链的创建与删除换个号韩国红果果 c 算法
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spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器，常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量，以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理，进一步提高性能，减少侦听器的阻塞。具体配置如下：
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underscore.js 学习（一） bijian1013 JavaScript underscore
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【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional bit1129 transactional
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我(程序员)的前进方向 bitray 程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
nginx lua开发经验总结 ronin47
使用nginx lua已经两三个月了，项目接开发完毕了，这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的，跟PHP的占比差不多持平了，因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1：content_by_lua中代码容量有限制，一般不要写太多代码，正常编写代码一般在100行左右（具体容量没有细心测哈哈，在4kb左右），如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5}，1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1}，5处在栈顶 bylijinnan java
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[JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题 comsci 工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候，当循环反馈模型出现之后，每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中，循环的次数越多，这些残留数据将导致系统内存溢出，并使得引擎崩溃。。。。。。而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言，在引擎运行时，把这些残留数据清除掉。
自定义类的equals函数 dai_lm equals
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如何修改mysql 并发数(连接数)最大值 dcj3sjt126com mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系，主要看系统和业务逻辑了方法一：进入MYSQL安装目录打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可　　方法二：MySQL的最大连接数默认是100客户端登录：mysql -uusername -ppass
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POJO、VO和JavaBean区别和联系 fanmingxing VO POJO javabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字，一般容易混淆，POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object，中文可以翻译成：普通Java类，具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO，但是JavaBean则比POJO复杂很多，JavaBean是一种组件技术，就好像你做了一个扳子，而这个扳子会在很多地方被
SpringSecurity3.X--LDAP：AD配置 hanqunfeng SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式，参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226，这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证，权限依旧存储在本地数据库中】。将配置文件中的如下部分删除：
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设计模式--抽象工厂模式 kerryg 设计模式
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评"高中女生军训期跳楼” nannan408
首先，先抛出我的观点，各位看官少点砖头。那就是，中国的差异化教育必须做起来。孔圣人有云：有教无类。不同类型的人，都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育，不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生，出不了爱因斯坦，很大原因，是我们的培养思路错了，我们是第一要“顺从”。如果不顺从，我们的学校，就会用各种方法，罚站，罚写作业，各种罚。军
scala如何读取和写入文件内容？ qindongliang1922 java jvm scala
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中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”，鸡翁一，值钱五，鸡母一，值钱三，鸡雏三，值钱一，百钱买百鸡，问翁，母，雏各几何？代码如下： #include <stdio.h> int main() { int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/ for(coc
Hadoop集群安全性：Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode wyz2009107220 NameNode
正如大家所知，NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题，这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。 1. Secondary NameNode 原理：Secondary NN会定期的从NN中读取editlog，与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image 优点：Hadoop较早的版本都自带，

【大疆mavic2】斗鱼直播

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