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15个小技巧，让我的Windows电脑更好用了！曹元_
01.桌面及文档处理第一部分的技巧，主要是围绕桌面的一些基本操作，包括主题设置、常用文档文件快捷打开的多种方式等等。主题换色默认情况下，我们的Win界面可能就是白色的文档界面，天蓝色的图表背景，说不出哪里不好看，但是就是觉得不够高级。imageimage说到高级感，本能第一反应就会和暗色模式联想起来，如果我们将整个界面换成黑夜模式的话，它会是这样的。imageimage更改主题颜色及暗色模式，我们
9、汇编语言编程入门：从环境搭建到简单程序实现神经网络酱汇编语言 MEPIS GNU工具链
汇编语言编程入门：从环境搭建到简单程序实现1.数据存储介质问题解决在处理数据存储时，若要使用MEPIS系统，需确保有其可访问的存储介质。目前，MEPIS无法向采用NTFS格式（常用于Windows2000和XP工作站）的硬盘写入数据。不过，若硬盘采用FAT32格式，MEPIS就能进行写入操作。此外，MEPIS还能将文件写入软盘和大多数USB闪存驱动器。若工作站连接到局域网，还可通过FTP协议或挂载
MotionLCM 部署优化踩坑解决bug AI算法网奇 aigc与数字人深度学习宝典文生motion
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
EasyPlayer播放器系列开发计划2025 xiejiashu EasyPlayer EasyPlayer EasyPlayer播放器 RTSP播放器 js播放器 Web播放器
EasyPlayer系列产品发展至今，已经超过10年，从最早的EasyPlayerRTSP播放器，到如今维护的3条线：EasyPlayer-RTSP播放器：Windows、Android、iOS；EasyPlayerPro播放器：Windows、Android、iOS；EasyPlayer.js播放器：H5；这3个播放器各有各的应用场景，用户量也是巨大，像RTSP版本的播放器，到今天依然还有很多低
包含日志获取webshell 陈望_ning
日志文件关闭：Apache目录下的httpd.conf文件#ErrorLog"logs/error.log"#CustomLog"logs/access.log"common加#号为注释不产生日志文件如果去掉#将会在Apache/logs/目录下产生日志文件linux:access_logerror_logwindows:access.logerror.logaccess_log每一行记录了一次网
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
为了在未来的人工智能世界中取得成功，学生们必须学习人类写作的优点睿邸管家
澳大利亚各地的学生在新学年开始使用铅笔、钢笔和键盘学习写字。在工作场所，机器也在学习写作，如此有效，几年之内，它们可能会写得比人类更好。有时它们已经做到了，就像Grammarly这样的应用程序所展示的那样。当然，人类现在的日常写作可能很快就会由具有人工智能(AI)的机器来完成。手机和电子邮件软件常用的预测文本是无数人每天都在使用的一种人工智能写作形式。据AI行业研究机构称，到2022年，人工智能及
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
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+-------------------------------------------------------------------------
分布式链路追踪系统架构设计：从理论到企业级实践 ma451152002 java 分布式系统架构
分布式链路追踪系统架构设计：从理论到企业级实践本文深入探讨分布式链路追踪系统的架构设计原理、关键技术实现和企业级应用实践，为P7架构师提供完整的技术方案参考。目录引言：分布式链路追踪的重要性核心概念与技术原理系统架构设计数据模型与协议标准核心组件架构设计性能优化与扩展性设计企业级实施策略技术选型与对比分析监控与运维体系未来发展趋势P7架构师面试要点引言：分布式链路追踪的重要性微服务架构下的挑战在现
人工智能应用研究快讯 2021-11-30 峰谷皆平
[HTML]ArtificialIntelligenceforSkinCancerDetection:ScopingReviewATakiddin,JSchneider,YYang,AAbd-Alrazaq...JournalofMedicalInternet...,2021ABSTACT:Background:Skincanceristhemostcommoncancertypeaffectin
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
AI 生成虚拟宠物：24 小时陪你聊天解闷大力出奇迹985 人工智能宠物
本文围绕AI生成虚拟宠物展开，介绍这类依托人工智能技术诞生的虚拟伙伴，能实现24小时不间断陪伴聊天，为人们解闷。文中详细阐述其技术基础，包括自然语言处理、机器学习等；分析多样功能，如个性化互动、情绪回应等；探讨在独居人群、压力大者等不同群体中的应用场景，最后总结其为人们生活带来的积极影响及未来发展潜力，展现AI虚拟宠物在陪伴领域的独特价值。一、AI生成虚拟宠物的诞生背景与技术基石在快节奏的现代社会
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
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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
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
AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘：提升智能决策能力关键词：数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要：本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用，重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发，详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景，并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后，文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
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
selenium 特殊场景处理
文章目录前言一、windows的弹窗二、内嵌网页frame三、页签切换四、截图五、弹窗六、JS执行总结前言selenium处理web操作师，有很多特殊的情况需要处理，例如弹窗、内嵌网页，页签切换，js执行等，下面介绍一些可能会遇到的特殊场景一、windows的弹窗importwin32com.client'''创建了一个WScript.ShellCOM(ComponentObjectModel)对
【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
搭建云手机教程云博客-资源宝智能手机
搭建云手机教程本教程由分享：ziyouhua资源宝整理分享：www.httple.net首先检查自己vps是否支持这个项目sudoaptinstallcpu-checkerkvm-ok如果显示INFO:/dev/kvmexistsKVMaccelerationcanbeused表示支持，可以继续往下看ac13首先安装dockercurl-fsSLhttps://get.docker.com|sud
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
今年校招竞争真激烈 12_05
程序员满大街，都要找不到工作了。即使人工智能满大街，我也后悔当初没学机器学习，后悔当初没学Java。C++真难找工作。难道毕了业就失业吗？好担心！
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-
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目前，.NET平台提供了多种跨平台桌面应用开发的技术方案，主要包括.NETMAUI、AvaloniaUI、UnoPlatform、Eto.Forms等。以下是它们的核心特点及优缺点对比：1..NETMAUI（.NETMulti-platformAppUI）支持平台：Windows、macOS、iOS、Android核心特点：微软官方维护，继承自Xamarin.Forms，支持XAML和C#开发。提
在Windows11上安装Linux操作系统的几种技术方案 yuanpan linux 运维服务器
在Windows11上安装Linux主要有以下几种技术方案，每种方案适用于不同的需求场景：1.WindowsSubsystemforLinux(WSL)适用场景：开发、命令行工具、轻量级Linux环境支持发行版：Ubuntu、Debian、KaliLinux、Fedora等优点：轻量级：无需虚拟机，直接在Windows上运行Linux命令行环境。无缝集成：可访问Windows文件系统，支持VSCo
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
Claude Code 超详细完整指南（2025最新版）笙囧同学 python
终端AI编程助手|高频使用点+生态工具+完整命令参考+最新MCP配置目录快速开始（5分钟上手）详细安装指南系统要求Windows安装（WSL方案）macOS安装Linux安装安装验证配置与认证首次认证环境变量配置代理配置⚡基础命令详解启动命令会话管理文件操作Think模式完全指南MCP服务器配置详解MCP基础概念添加MCP服务器10个必备MCP服务器MCP故障排除记忆系统详解高级使用技巧成本控制策
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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
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优化MySQL数据库性能的八种方法 AILIKES sql mysql
1、选取最适用的字段属性　　MySQL可以很好的支持大数据量的存取，但是一般说来，数据库中的表越小，在它上面执行的查询也就会越快。因此，在创建表的时候，为了获得更好的性能，我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如，在定义邮政编码这个字段时，如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间，甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的，因为CHAR(6)就可以很
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提取方法（Extract Method）是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候，这时候就可以用提取方法这种重构手法。下面是我学习这个重构手法的笔记：提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码，放到目标方法中。其实，当方法足够复杂的时候，提取方法也会变得复杂。当然，如果提取方法这种重构手法无法进行时，就可能需要选择其他
为UILabel添加点击事件 bewithme UILabel
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一.redis.php <?php //实例化 $redis = new Redis(); //连接服务器 $redis->connect("localhost"); //授权 $redis->auth("lamplijie"); //相关操
SecureCRT使用备注 bingyingao secureCRT 每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置一、使用securecrt时，设置自动日志记录功能。 1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径），命名为Logs； 2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
【Scala九】Scala核心三：泛型 bit1129 scala
泛型类 package spark.examples.scala.generics class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) { def print() { println(k + "," + v) } } object GenericClass { def main(args: Arr
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由于一直在看haskell，不可避免的接触到了很多数学知识，其中数论最多，如素数，斐波那契数列等，很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。闲暇之余，从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
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这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到，这个类本质应该还是一个散列表，只是前面有Identity修饰，是一种特殊的HashMap。简单的说，IdentityHashMap和HashM
读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight bylijinnan java 设计模式
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一道24点的10+种非人类解法（2,3,10,10） dsjt 算法
这是人类算24点的方法？！！！事件缘由：今天晚上突然看到一条24点状态，当时惊为天人，这NM叫人啊？以下是那条状态朱明西 : 24点，算2 3 10 10，我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生，结果跑跑同学扫了一眼说，算出来了，2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算刚出完题，文哥的暴走之旅开始了 5秒后
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一年前的夏天，我还在纠结要不要改行，要不要去学php？能学到真本事吗？改行能成功吗？太多的问题，我终于不顾一切，下定决心，辞去了工作，来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效，很顺利的就到了学校，赶巧了，正好学校搬到了新校区。先安顿了下来，过了个轻松的周末，第一次到帝都，逛逛吧！接下来的周一，是我噩梦的开始，学习内容对我这个零基础的人来说，除了勉强完成老师布置的作业外，我已经没有时间和精力去
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