cesium shader着色器 (水波纹效果)

x86-64汇编语言训练程序与实战十除以十等于一
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移动端城市区县二级联动选择功能实现包 good2know
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：本项目是一套为移动端设计的jQuery实现方案，用于简化用户在选择城市和区县时的流程。它包括所有必需文件：HTML、JavaScript、CSS及图片资源。通过动态更新下拉菜单选项，实现城市到区县的联动效果，支持数据异步加载。开发者可以轻松集成此功能到移动网站或应用，并可基于需求进行扩展和优化。1.jQuery移动端解决方案概述jQuery技术简介jQuery
day15｜前端框架学习和算法 universe_01 前端算法笔记
T22括号生成先把所有情况都画出来，然后（在满足什么情况下）把不符合条件的删除。T78子集要画树状图，把思路清晰。可以用暴力法、回溯法和DFS做这个题DFS深度搜索：每个边都走完，再回溯应用：二叉树搜索，图搜索回溯算法=DFS+剪枝T200岛屿数量（非常经典BFS宽度把树状转化成队列形式，lambda匿名函数“一次性的小函数，没有名字”setup语法糖：让代码更简洁好写的语法ref创建：基本类型的
Flowable 实战落地核心：选型决策与坑点破解练习时长两年半的程序员小胡 Flowable 流程引擎实战指南低代码 BPMN 流程引擎 flowable 后端 java
在企业级流程引擎的落地过程中，选型的准确性和坑点的预见性直接决定项目成败。本文聚焦Flowable实战中最关键的“选型决策”与“常见坑点”，结合真实项目经验，提供可落地的解决方案。一、流程引擎选型：从业务本质出发1.1选型的三大核心维度企业在选择流程引擎时，需避免陷入“技术崇拜”，应回归业务本质。评估Flowable是否适用，可从三个维度判断：业务复杂度若流程涉及动态审批链（如按金额自动升级审批）
Flowable 高级扩展：自定义元素与性能优化实战练习时长两年半的程序员小胡 Flowable 流程引擎实战指南流程图 flowable BPMN 流程引擎 java
在前五篇文章中，我们从基础概念、流程设计、API实战、SpringBoot集成，到外部系统协同，逐步构建了Flowable的应用体系。但企业级复杂场景中，原生功能往往难以满足定制化需求——比如需要特殊的审批规则网关、与决策引擎联动实现动态路由，或是在高并发场景下优化流程引擎性能。本文将聚焦Flowable的高级扩展能力，详解如何自定义流程元素、集成规则引擎，并掌握大型系统中的性能调优策略。一、自定
图论算法经典题目解析：DFS、BFS与拓扑排序实战周童學数据结构与算法深度优先算法图论
图论算法经典题目解析：DFS、BFS与拓扑排序实战图论问题是算法面试中的高频考点，本博客将通过四道LeetCode经典题目（均来自"Top100Liked"题库），深入讲解图论的核心算法思想和实现技巧。涵盖DFS、BFS、拓扑排序和前缀树等知识点，每道题配有Java实现和易错点分析。1.岛屿数量(DFS遍历)问题描述给定一个由'1'(陆地)和'0'(水)组成的二维网格，计算岛屿的数量。岛屿由水平或
【项目实战】容错机制与故障恢复：保障系统连续性的核心体系本本本添哥 004 -研效与DevOps运维工具链 002 -进阶开发能力分布式
在分布式系统中，硬件故障、网络波动、软件异常等问题难以避免。容错机制与故障恢复的核心目标是：通过主动检测故障、自动隔离风险、快速转移负载、重建数据一致性，最大限度减少故障对业务的影响，保障系统“持续可用”与“数据不丢失”。以下从核心机制、实现方式、典型案例等维度展开说明。一、故障检测：及时发现异常节点故障检测是容错的第一步，需通过多维度手段实时感知系统组件状态，确保故障被快速识别。1.健康检查与心
Java并发核心：线程池使用技巧与最佳实践！ | 多线程篇(五) bug菌¹ Java实战(进阶版)java Java零基础入门 Java并发线程池多线程篇
本文收录于「Java进阶实战」专栏，专业攻坚指数级提升，希望能够助你一臂之力，帮你早日登顶实现财富自由；同时，欢迎大家关注&&收藏&&订阅！持续更新中，up！up！up！！环境说明：Windows10+IntelliJIDEA2021.3.2+Jdk1.8本文目录前言摘要正文何为线程池？为什么需要线程池？线程池的好处线程池使用场景如何创建线程池？线程池的常见配置源码解析案例分享案例代码演示案例运行
JVM 内存分配与回收策略：从对象创建到内存释放的全流程
在JVM的运行机制中，内存分配与回收策略是连接对象生命周期与垃圾收集器的桥梁。它决定了对象在堆内存中的创建位置、存活过程中的区域迁移，以及最终被回收的时机。合理的内存分配策略能减少GC频率、降低停顿时间，是优化Java应用性能的核心环节。本文将系统解析JVM的内存分配规则、对象晋升机制，以及实战中的内存优化技巧。一、对象优先在Eden区分配：新生代的“临时缓冲区”大多数情况下，Java对象在新生代
【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
你竟然还在用克隆删除？Conda最新版rename命令全攻略！曦紫沐 Python基础知识 conda 虚拟环境管理
文章摘要Conda虚拟环境管理终于迎来革命性升级！本文揭秘Conda4.9+版本新增的rename黑科技，彻底告别传统“克隆+删除”的繁琐操作。从命令解析到实战案例，手把手教你如何安全高效地重命名Python虚拟环境，附带版本检测、环境迁移、故障排查等进阶技巧，助你提升开发效率10倍！一、颠覆认知：Conda居然自带重命名功能？很多开发者仍停留在“Conda无法直接重命名环境”的认知阶段，实际上自
《UNIX网络编程卷1：套接字联网API》第8章：基本UDP套接字编程深度解析
《UNIX网络编程卷1：套接字联网API》第8章：基本UDP套接字编程深度解析（8000字图文实战）一、UDP协议核心特性与编程模型1.1UDP协议设计哲学UDP（UserDatagramProtocol）是面向无连接的传输层协议（图1），其核心特征包括：无连接通信：无需三次握手，直接发送数据报尽最大努力交付：不保证可靠性、不维护连接状态报文边界保留：接收方读取的数据与发送方写入完全一致低开销高效
魔搭平台实战：手把手教你训练SDXL模型，解锁AI绘画新纪元 Liudef06小白特殊专栏 AIGC 人工智能 AI作画人工智能 AIGC
魔搭平台实战：手把手教你训练SDXL模型，解锁AI绘画新纪元随着多模态AI技术的爆发式发展，StableDiffusionXL（SDXL）等文生图模型正在彻底重塑创意产业工作流。本文将深入解析如何在魔搭平台高效训练SDXL模型，并探讨AI绘画技术对设计行业的革命性影响。一、SDXL模型架构解析1.1双文本编码器设计SDXL采用双文本编码器架构，显著提升提示词理解能力：#SDXL文本编码器结构示意c
用代码生成艺术字：设计个性化海报的秘密
本文围绕“用代码生成艺术字：设计个性化海报的秘密”展开，先概述代码生成艺术字在海报设计中的独特价值，接着介绍常用的代码工具（如HTML、CSS、JavaScript等），详细阐述从构思到实现的完整流程，包括字体样式设计、动态效果添加等，还分享了提升艺术字质感的技巧及实际案例。最后总结代码生成艺术字的优势，为设计师提供打造个性化海报的实用指南，助力提升海报设计的独特性与吸引力，符合搜索引擎SEO标准
GPT-4 在 AIGC 中的微调技巧：让模型更懂你的需求 AIGC应用创新大全 AI人工智能与大数据应用开发 MCP&Agent 云算力网络 AIGC ai
GPT-4在AIGC中的微调技巧：让模型更懂你的需求关键词：GPT-4、AIGC、模型微调、监督学习、指令优化、过拟合预防、个性化生成摘要：AIGC（人工智能生成内容）正在重塑内容创作行业，但通用的GPT-4模型可能无法精准匹配你的垂直需求——比如写电商爆款文案时总“跑题”，或生成技术文档时专业术语不够。本文将用“教小朋友学画画”的通俗类比，从微调的底层逻辑讲到实战技巧，带你掌握让GPT-4“更懂
AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战 AIGC chatgpt ai
AIGC内容生成实战：如何用ChatGPT+DALL·E打造高转化内容关键词：AIGC、ChatGPT、DALL·E、内容生成、高转化营销、多模态协同、提示词工程摘要：随着AIGC（人工智能生成内容）技术的爆发式发展，ChatGPT（文本生成）与DALL·E（图像生成）的组合已成为内容创作领域的“黄金搭档”。本文将深度解析二者的协同原理，结合实战案例演示从需求分析到内容落地的全流程，并揭示提升内容
vue element 封装表单影子信息 vue vue.js javascript 前端
背景：在前端系统开发中，系统页面涉及到的表单组件比较多，所以进行了简单的封装。封装的包括一些Form表单组件，如下：input输入框、select下拉框、等实现效果：理论知识：表单组件官方链接：点击跳转封装组件：封装组件的思路：不封装element组件，每一个input组件绑定一个form对象，例如官网。简单封装element组件，利用for循环生成form表单的每一项el-form-item。进
前端面试每日 3+1 —— 第39天浪子神剑
今天的面试题(2019.05.25)——第39天[html]title与h1、b与strong、i与em的区别分别是什么？[css]写出你知道的CSS水平和垂直居中的方法[js]说说你对模块化的理解[软技能]公钥加密和私钥加密是什么？《论语》，曾子曰：“吾日三省吾身”（我每天多次反省自己）。前端面试每日3+1题，以面试题来驱动学习，每天进步一点！让努力成为一种习惯，让奋斗成为一种享受！欢迎在Iss
【大模型微调实战】4. P-Tuning爆款文案生成：让模型学会小红书“爽感”写作，转化率提升300% AI_DL_CODE 大模型微调 P-Tuning 小红书文案爆款生成情绪强化自然语言生成提示工程
摘要：在内容营销竞争白热化的当下，普通文案已难以突破流量壁垒。本文聚焦P-Tuning技术在小红书爆款文案生成中的落地应用，通过参数化提示向量优化，将抽象的“爽感”写作转化为可量化、可训练的技术指标。文中提出“六步成文法”，从情绪化数据集构建到爆款元素复刻，完整拆解如何用RTX3060级显卡实现0.1%参数量微调，使文案点击率从2.1%提升至8.7%，爆文率提高5倍，单条文案带货超8万元。核心创新
C++中std::variant的使用详解和实战代码示例点云SLAM C++c++开发语言 variant C++泛型编程联合体 C++类型擦除机制 C++17
std::variant是C++17引入的一个类型安全的联合体（type-safeunion），它可以在多个类型之间存储一个值，并在编译时进行类型检查。它是现代C++类型擦除与泛型编程的核心工具之一，适用于构建可变类型结构、消息传递系统、状态机等。一、基本概念#includestd::variantv;类似于联合体union，但类型安全。std::variant只能存储其中一个类型的值。默认构造时
前端数据库：IndexedDB从基础到高级使用指南
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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
PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始，逐步介绍Gradio的核心功能，并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能，同时提供完整的项目实战案例
【Java Web实战】从零到一打造企业级网上购书网站系统 | 完整开发实录（三）笙囧同学 java 前端状态模式
核心功能设计用户管理系统用户管理是整个系统的基础，我设计了完整的用户生命周期管理：用户注册流程验证失败验证通过验证失败验证通过用户名已存在用户名可用失败成功用户访问注册页面填写注册信息前端表单验证显示错误提示提交到后端后端数据验证返回错误信息用户名唯一性检查提示用户名重复密码加密处理保存用户信息保存成功?显示系统错误注册成功跳转登录页面登录认证机制深度解析我实现了一套企业级的多层次安全认证机制：认
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
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从零到一：打造基于GigaChat AI的艺术创作平台 | 笙囧同学的全栈开发实战
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前言在AI技术飞速发展的今天，如何将前沿的大模型技术与实际应用相结合，一直是我们开发者关注的焦点。今天，笙囧同学将带大家从零开始，构建一个基于GigaChatAI的艺术创作平台，实现React前端+Django后端的完整全栈解决方案。这不仅仅是
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习 ai
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
14.tornado操作之应用Websocket协议实现聊天室功能孤寒者 Tornado框架从入门到实战 websocket tornado 聊天室功能实现 python
目录：每篇前言：1.什么是WebSocket（1）定义（2）优点（3）和HTTP对比（4）适用场景2.WebSocket关键方法3.本tornado项目中使用WebSocket（1）准备一个聊天室的页面：第一步：编写视图：第二步：编写接口：（app.py中加入以下接口！）第三步：编写前端页面：测试接口——响应OK！（2）使用WebSocket：（3）聊天室的聊天功能的最终实现：第一步：战前准备第二
零数学基础理解AI核心概念：梯度下降可视化实战九章云极AladdinEdu 人工智能 gpu算力深度学习 pytorch python 语言模型 opencv
点击“AladdinEdu，同学们用得起的【H卡】算力平台”，H卡级别算力，按量计费，灵活弹性，顶级配置，学生专属优惠。用Python动画演示损失函数优化过程，数学公式具象化读者收获：直观理解模型训练本质，破除"数学恐惧症"当盲人登山者摸索下山路径时，他本能地运用了梯度下降算法。本文将用动态可视化技术，让你像感受重力一样理解AI训练的核心原理——无需任何数学公式推导。一、梯度下降：AI世界的"万有
【架构实战】AI系统架构设计全攻略：从蓝图到爆款，一步步打造成功！大模型入门教程架构人工智能系统架构产品经理 LLM 大模型学习大模型
某AI公司信心满满推出了一款智能客服，想用它解放客服人力，提升用户体验。可上线没几天，系统就频频崩溃，用户投诉像雪片一样飞来，最后公司不得不紧急下线产品，声誉一落千丈。这事儿听起来是不是有点惨？但它告诉我们一个真相：AI架构设计不是锦上添花，而是决定系统生死存亡的关键。今天我要和大家聊一个既高大上又接地气的话题——AI系统架构设计。别被“架构”这个词吓到，它其实就像盖房子的地基，决定了你的AI系统
Hadoop(一) 朱辉辉33 hadoop linux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据，因为之前没接触过Linux，所以这次一起学了，任务量还是蛮大的。首先下载安装了Xshell软件，然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器，接下来开始按照给的资料学习，全英文的，头也不讲解，说锻炼我们的学习能力，然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧. 在hdfs下，运行hadoop fs -mkdir /u
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jdk常用故障排查命令 daysinsun jvm
linux下常见定位命令： 1、jps 输出Java进程 -q 只输出进程ID的名称，省略主类的名称； -m 输出进程启动时传递给main函数的参数； &nb
java 位移运算与乘法运算周凡杨 java 位移运算乘法
对于 JAVA 编程中，适当的采用位移运算，会减少代码的运行时间，提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起：问题：用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?” 答案：2 << 3 由此就引发了我的思考，为什么位移运算会比乘法运算更快呢？其实简单的想想，计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
java中的枚举(enmu) g21121 java
从jdk1.5开始，java增加了enum(枚举)这个类型，但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的，而且很多人和我一样对枚举一知半解，下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型，一个返回类型的枚举： public enum ResultType { /** * 成功 */ SUCCESS, /** * 失败 */ FAIL,
MQ初级学习 510888780 activemq
1.下载ActiveMQ 去官方网站下载：http://activemq.apache.org/ 2.运行ActiveMQ 解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘，然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。启动ActiveMQ以后，登陆：http://localhos
Spring_Transactional_Propagation 布衣凌宇 spring transactional
//事务传播属性 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务，那么加入事务，没有的话新创建一个 @Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务 @Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
我的spring学习笔记12-idref与ref的区别 aijuans spring
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JDBC中事务处理应用百合不是茶 java JDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复事务常用命令: Commit提交
[转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论 bijian1013 java 多线程线程安全 HashMap
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angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏，值为true时元素会显示。ng-hide功能类似，使用方式相反。元素的显示或
【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler bit1129 TypeHandler
什么是typeHandler? typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上，以完成MyBatis列跟某个属性的映射内置typeHandler MyBatis内置了很多typeHandler，这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册，比如对于日期型数据的typeHandler，
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刚开始使用rz上传和sz下载命令：因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求：我遇到的问题： sz下载A文件10M左右，没有问题但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去，甚至出现乱码，死掉现象，具体问题解决方法：上传命令改为;rz -ybe 下载命令改为：sz -be filename 如果还是有问题：那就是文
通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据 ronin47 ngx-lua　统计解禁ip
介绍以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计. 可以统计与query-times request-time
java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321}，则输出32132 bylijinnan java
import java.util.Arrays; import java.util.Comparator; public class MinNumFromIntArray { /** * Q68输入一个正整数数组，将它们连接起来排成一个数，输出能排出的所有数字中最小的一个。 * 例如输入数组{32, 321}，则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
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一、表操作 1. 常用数据类型 NUMBER(p,s)：可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数，s为最大小数位数。支持最大精度为38位 NVARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字符数为单位） VARCHAR2(size)：变长字符串，最大长度为4000字节（以字节数为单位） CHAR(size)：定长字符串，最大长度为2000字节，最小为1字节，默认
[强人工智能]实现强人工智能的路线图 comsci 人工智能
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给Tomcat，Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能 cwqcwqmax9 apache
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知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的，同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《 iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架，并对其中一些框架进行了分析，同样国外开发者 @iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了 Facebook Paper使用的第三
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MyBatis传多个参数： 1、采用#{0},#{1}获得参数： Dao层函数方法： public User selectUser(String name,String area); 对应的Mapper.xml <select id="selectUser" result
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