node.js实战第114页

TensorFlow在自然语言处理(NLP)中的实战应用

TensorFlow在自然语言处理(NLP)中的实战应用关键词：TensorFlow、自然语言处理、实战应用、深度学习、循环神经网络、Transformer、文本分类摘要：本文系统解析TensorFlow

AI天才研究院·2025-05-21 03:55

jfinal入门实战全免费视频教程（持续更新中）

01jfinaldemo部署02jfinal路由控制03添加登录页面04生成实体文件05前端参数接收06数据库查询基础07enjoy模板define指令用法08用户管理列表功能实现09用户管理新增功能实现10用户管理删除功能实现

来自星星的猫教授·2025-05-21 02:54

微信小程序开发中的客户端与服务端交互【含代码示例】

客户端与服务端交互基础基本概念交互方式示例代码与说明示例一：使用wx.request进行GET请求示例二：POST请求提交表单数据示例三：处理分页数据高级交互模式示例四：WebSocket实现即时通讯示例五：安全考虑与数据加密实战技巧与最佳实践结语在微信小程序开发领域

DTcode7·2025-05-21 02:23

Spring Boot如何集成Kafka？

从Spring基础到项目实战，手把手带你掌握核心技术，助力你快速提升，迈向职场巅峰，开启财富自由之路！无论你是刚入门的小白，还是已有基础的开发者，都能在这里找到适合自己的学习路径！

bug菌¹·2025-05-21 02:51

在 VSCode 中运行 Vue.js 项目

一、环境准备1.安装Node.jsVue.js依赖于Node.js环境。首先，我们需要安装Node.js。步骤：访问Node.js官网，在首页选择适合你系统的LTS版本进行下载。

Nicky.Ma·2025-05-21 02:51

《一文吃透Java中的线程池：原理 + 实战 + 性能优化》

大家好呀！今天咱们来聊聊Java线程池这个"厨房管理大师"‍，保证让你看完后连家里买菜的大妈都能明白线程池是咋回事！这篇文章会很长很长（超过3000字哦），但我会用最生活化的例子让你轻松掌握这个Java高并发核心知识点！一、线程池是个啥？想象一下你开了一家餐馆，每次来一个客人你就新雇一个厨师‍，客人走了就把厨师开除…这得多折腾啊！线程池就是帮你管理这些"厨师"的智能管家，它会让固定数量的厨师一直待

魔道不误砍柴功·2025-05-21 02:50

基于ROS2/Gazebo的室内送餐机器人系统开发实战教程

1.系统架构设计1.1功能需求分析用户下单语音交互模块订单处理路径规划运动控制避障检测目标送达状态反馈1.2技术栈选型组件技术选型机器人框架ROS2Humble仿真环境Gazebo11导航系统Nav2（Navigation2）建图算法SLAMToolbox语音交互SpeechRecognition+PyAudio建模工具URDF+SolidWorks插件2.开发环境搭建2.1系统依赖安装#Ubun

Tech Synapse·2025-05-21 02:19

B端小程序设计实战：零售行业选址决策工具的交互与信息架构优化

在实际工作中我们经常会遇到这样的需求：“我们要做一个门店选址评估工具，业务逻辑复杂，数据项多，但用户不专业、时间紧凑，能不能让他们5分钟就上手用？”这次我们在为某零售连锁企业设计选址小程序时，正面临这个问题。项目目标：降低评估流程的人为干预，标准化决策参考用“最少操作”达成“最多信息呈现”适配不同岗位使用（老板、区域经理、加盟商）核心设计策略：1️⃣信息结构重组将传统的评估表格（纸质/Excel）

bao_lanlan·2025-05-21 01:17

Redis实战5.秒杀优化&Redis消息队列

秒杀优化异步秒杀思路回顾一下下单流程当用户发起请求，此时会请求nginx，nginx会访问到tomcat，而tomcat中的程序，会进行串行操作，分成如下几个步骤在这六步操作中，又有很多操作是要去操作数据库的，而且还是一个线程串行执行，这样就会导致我们的程序执行的很慢，所以我们需要异步程序执行，那么如何加速呢？我们将耗时比较短的逻辑判断放入到redis中，比如是否库存足够，比如是否一人一单，这样的

Gus10124·2025-05-21 01:16

高级前端工程师必备的 JS 设计模式入门教程，常用设计模式案例分享

1、设计模式是什么2、设计模式的产出二、设计模式在JS里的分类三、常用设计模式实战讲解1、单例模式（Singleton）2、工厂模式（Factory）3、观察者模式（Observer）4、代理模式（Proxy

watermelo37·2025-05-21 01:15

Python 爬虫解析：医院药品信息抓取与分析全流程

一、目标网站选定与数据价值剖析本次实战锁定某大型三甲医院的官方

西攻城狮北·2025-05-21 00:40

Fail-Fast 与 Fail-Safe 实战指南

魔都架构师|全网30W技术追随者大厂分布式系统/数据中台实战专家主导交易系统百万级流量调优&车联网平台架构AIGC应用开发先行者|区块链落地实践者以技术驱动创新，我们的征途是改变世界！

·2025-05-21 00:41

基于Qt开发汽车仪表盘实战：QPointer与图形绘制技术

目录一、成果展示二、引言三、Qt仪表盘开发流程与图形绘制技术1.框架选择与基础搭建2.图形绘制关键技术四、QPointer在图形资源管理中的应用1.QPointer的核心作用2.在仪表盘开发中的实践场景五、性能优化与进阶技巧1.渲染性能优化2.QPointer的局限性及替代方案六、案例参考与资源推荐1.开源案例2.扩展工具七、结语八、完整代码示例1.cardashboard.h2.cardashb

半青年·2025-05-21 00:38

【RAG实战】语言模型基础

语言模型赋予了计算机理解和生成人类语言的能力。它结合了统计学原理和深度神经网络技术，通过对大量的样本数据进行复杂的概率分布分析来学习语言结构的内在模式和相关性。具体地，语言模型可根据上下文中已出现的词序列，使用概率推断来预测接下来可能出现的词汇。接下来主要介绍一些基础的语言模型，如Transformer、自动编码器、自回归模型等。2.1TransformerTransformer模型是深度学习，尤

sysu_lluozh·2025-05-20 23:28

BERT模型原理与代码实战案例讲解

1.背景介绍1.1自然语言处理的演进自然语言处理（NLP）旨在让计算机理解和处理人类语言，其发展经历了漫长的历程：早期阶段:基于规则的方法，通过人工编写规则来解析和理解语言，但泛化能力有限。统计语言模型:利用统计方法学习语言模式，例如N-gram模型，但缺乏语义理解能力。深度学习:利用神经网络学习语言的深层特征，例如Word2Vec、RNN、LSTM等，语义理解能力显著提升。1.2BERT的诞生B

AI大模型应用之禅·2025-05-20 22:58

解锁域名商业潜力：中小企业与创业者的实战指南

本文将深度解析域名商业化货币化的实战策略，结合全球最新案例与数据，为中小企业和创业者提供可落地的价值挖掘方案。

boyedu·2025-05-20 22:24

精益数据分析（72/126）：MVP的核心法则——消除阻碍与聚焦关键指标

今天，我们结合qidiq的实战案例与《精益数据分析》的方法论，探讨最小可行化产品（MVP）的核心法则：用最短路径验证核心价值，用单一关键指标驱动迭代，避免资源浪费在非核心环节。

lilye66·2025-05-20 22:51

MCP：编程实战，基于 SSE 传输方式的客户端编码实现

本文是MCP（模型上下文协议）系列的第四篇文章。上文介绍了MCP服务端的服务类型与编程实现。本文介绍MCP客户端的编程实现（网上有不少介绍MCP协议的文章，但关于MCP客户端的编程实践的文章很少，特别是基于sse传输方式的实现）。本文主要内容如下：MCP的Client-Server生命周期MCP客户端的编码实现，包括与服务端连接的握手、与服务端的操作交互（调用工具、获取提示模板、读取资源）客户端的

大语言模型·2025-05-20 21:48

前端领域必备：Node.js 与前端安全性能提升

前端领域必备：Node.js与前端安全性能提升关键词：Node.js、前端安全、性能提升、Web开发、网络安全摘要：本文围绕Node.js在前端领域的应用以及如何利用其提升前端安全性能展开。

大厂前端小白菜·2025-05-20 20:44

从0到1实战Vert.x：如何用8行代码打造轻量级实时消息系统，挑战Spring Boot的性能极限？

关注墨瑾轩，带你探索Java的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手！技术宝库已备好，就等你来挖掘！订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单！即刻启航，编程之旅更有趣！了解！看来你对轻量级的微服务框架情有独钟，SpringBoot虽好，但有时候我们确实需要更灵活、更高效的解决方案，这时候Vert.x就闪亮登场了。Vert.x是一个基于事件驱动、非阻塞的Java框架，它以其轻量、高性能和灵活性著称，尤其适合构建响应

墨瑾轩·2025-05-20 20:43

深度可分离卷积实战（2）模型定义代码

#定义深度可分离卷积层，torch没有实现，tf有实现classDepthWiseConv2d(nn.Module):def__init__(self,in_channels,out_channels,kernel_size,stride=1,padding=0,bias=True):super(DepthWiseConv2d,self).__init__()#这里写为super().__init

何仙鸟·2025-05-20 20:43

我的创作纪念日

机缘提示：可以和大家分享最初成为创作者的初心例如：实战项目中的经验分享日常学习过程中的记录通过文章进行技术交流…收获提示：在创作的过程中都有哪些收获例如：获得了多少粉丝的关注获得了多少正向的反馈，如赞、

工藤新一¹·2025-05-20 19:07

基于SpringBoot的家政预约系统

计算机学姐·2025-05-20 19:06

PyTorch深度学习实战（18）—— 可视化工具

在训练神经网络时，通常希望能够更加直观地了解训练情况，例如损失函数曲线、输入图片、输出图片等信息。这些信息可以帮助读者更好地监督网络的训练过程，并为参数优化提供方向和依据。最简单的办法就是打印输出，这种方式只能打印数值信息，不够直观，同时无法查看分布、图片、声音等。本节介绍两个深度学习中常用的可视化工具：TensorBoard和Visdom。1.TensorBoard最初，TensorBoard是

shangjg3·2025-05-20 19:04

Android经典实战之Kotlin Multiplatform跨平台开发

本文首发于公众号“AntDream”，欢迎微信搜索“AntDream”或扫描文章底部二维码关注，和我一起每天进步一点点什么是KMPKotlinMultiplatform（KMP）是JetBrains开发的一项开源技术，它允许开发者在多个平台上创建应用程序，同时高效地重用代码，保留原生编程的优势。KMP支持在iOS、Android、macOS、Windows、Linux等多种操作系统上运行应用程序。

AntDreamer·2025-05-20 19:33

Java线程池参数配置黄金法则：CPU密集型与IO密集型任务的线程池优化实战

本文深入分析Java线程池参数配置的黄金法则，针对CPU密集型与IO密集型任务提供理论依据和实战代码，帮助开发者避免性能陷阱，构建高效稳定的并发应用。

Android洋芋·2025-05-20 19:03

【多模态大模型实战】搭建通义千问Qwen 2.5-VL-7B-Instruct多模态模型，以及推理微调

模型信息Qwen2.5是Qwen大型语言模型的最新系列。对于Qwen2.5，我们发布了从0.5亿到72亿参数不等的一系列基础语言模型和指令调优语言模型。Qwen2.5在Qwen2的基础上带来了以下改进：拥有了显著更多的知识，并且在编码和数学方面的能力得到了极大提升，这得益于我们在这些领域开发的专门专家模型。在指令遵循、生成长文本（超过8000个标记）、理解结构化数据（如表格）以及生成结构化输出（特

AI智韵·2025-05-20 18:03

鸿蒙系统固件提取与分析：深入底层的研究方法

文章涵盖核心概念、数学原理、实战操作及工具推荐，为嵌入式系统开发者、安全研究员和

操作系统内核探秘·2025-05-20 17:57

HarmonyOS实战：3秒实现一个自定义轮播图

前言轮播图作为应用程序中最普通使用的控件被广泛应用，相信对于来发者来说并不陌生。在Android中实现一个轮播图很多选择使用第三方的插件，毕竟在有限的开发排期中自己动手去实现一个轮播图并不那么简单，需要考虑的细节很多。不过在HarmonyOS中实现一个轮播图却是十分的简单，本篇文章教你在最短的时间内快速实现一个自定义的轮播图，建议点赞收藏！实现效果需求分析支持自定义循环播放，自动播放。支持自定义播

·2025-05-20 17:35

DeepSeek在元宇宙中的数字分身构建(附DeepSeek行业解决方案100+)

DeepSeek-行业融合之万象视界(附实战案例详解100+)全栈开发环境搭建运行攻略：多语言一站式指南(环境搭建+运行+调试+发布+保姆级详解)感兴趣的可以先收藏起来，希望帮助更多的人DeepSeek

fanxbl957·2025-05-20 17:24

TPshop学习(4)TPshop目录结构

学习内容：https://www.kancloud.cn/tpshop/thinkphp5/280417ThinkPhP5项目实战（第四讲）：请看下面的图，左边是thinkphp5的目录，右边是tpshop

phper8·2025-05-20 16:52

数据科学和机器学习的“看家兵器”——pandas模块之一

4.1pandas数据结构一、课程目标二、Series对象介绍三、DataFrame对象介绍四、Series和DataFrame在具体应用中的注意事项（一）Series注意事项（二）DataFrame注意事项五、实战案例案例

波涛浪子·2025-05-20 16:50

【实战】nohup、Supervisor、systemd后台管理终极对比（选型指南）

文章目录引言nohup简介Supervisor简介systemd简介三者核心对比总结适用场景推荐结尾引言在Linux/Unix系统中，让程序在后台稳定运行是开发、运维工作中的基础操作。常见的后台管理工具包括nohup、Supervisor和systemd。不少人初期用nohup简单启动程序，后面项目规模变大，就遇到了日志混乱、进程丢失、缺乏管理等问题；这时就会考虑更专业的工具，比如Supervis

XMYX-0·2025-05-20 15:47

揭秘安全性测试：守护数字世界的隐形卫士

二、一探安全性测试的究竟三、安全性测试的“十八般武艺”（一）漏洞扫描：揪出隐藏的安全隐患（二）渗透测试：模拟黑客的实战演练（三）安全配置检查：筑牢安全防线的基础（四）密码破解测试：捍卫账号安全的关键四、

大雨淅淅·2025-05-20 15:13

零Gas授权实战：用线下签名玩转智能合约 Permit 机制

链下签名应用场景Permit原理简述实战：从合约到前端完整实现安全注意事项总结链下签名背景在以太坊智能合约开发中，很多初学者经常面临这样一个问题：ERC20代币授权必须先调用链上合约的approve()

岁月无痕_2020·2025-05-20 15:43

深入浅出 IPFS 在 DApps 和 NFT 中的应用：以 Pinata 实战为例

目录IPFS背景什么是IPFS？IPFS在DApps与NFT中的作用什么是Pinata？为什么使用它？使用原生IPFS上传下载文件（HTML+JavaScript示例）使用Pinata上传下载文件（HTML+JavaScript示例）注册并创建APIKey使用Pinata上传文件和JSON总结IPFS背景随着Web3和去中心化应用（DApps）的快速发展，越来越多开发者开始接触并使用IPFS。特别

岁月无痕_2020·2025-05-20 15:43

【万字长文】MCP深度解析：打通AI与世界的“USB-C”，模型上下文协议原理、实践与未来

LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南

吴师兄大模型·2025-05-20 14:11

智能合约调用全景实战：前端 JS 与后端 Java 两种方式全面解析

目录前言前端调用以太坊合约新建一个智能合约将合约部署到Hardhat本地链前端（HTML+JavaScript）调用合约后端调用以太坊合约生成java类调用智能合约（maven插件方式）不生成Java类，通过合约ABI直接调用智能合约前后端调用方式对比开发建议结语前言随着Web3的兴起，越来越多的开发者开始关注如何从传统开发语言如Java，或前端语言JavaScript与智能合约进行交互。在本文中

岁月无痕_2020·2025-05-20 14:39

从零开始学习three.js（18）：一文详解three.js中的着色器Shader

本文将深入解析Three.js中着色器的核心概念、实现原理及实战应用，并结合代码示例帮助读者全面掌握这一关键技术。核心特点：一、着色器基础与分类1.1顶点着色器（VertexShader）顶点

前端小崔·2025-05-20 14:37

Scrapy日志全解析：配置技巧、性能监控与安全审计实战案例

Scrapy作为Python生态中最流行的爬虫框架之一，其内置的日志系统基于Python标准库logging模块，提供了灵活且强大的日志管理功能。本文深入探讨Scrapy2.11.1中日志系统的核心功能，包括日志级别、配置方法、高级定制技巧及实际应用场景，并提供代码示例帮助开发者快速上手。通过合理配置日志，开发者可以显著提升爬虫调试效率、监控爬取状态并排查潜在问题。一、为什么需要日志系统？在爬虫开

梦想画家·2025-05-20 14:36

计算机视觉算法实战——实时目标检测

✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨✨个人主页欢迎您的访问✨期待您的三连✨1.计算机视觉与实时目标检测领域介绍计算机视觉作为人工智能的重要分支，致力于让计算机具备理解和解释视觉世界的能力。而目标检测(ObjectDetection)则是计算机视觉中最基础也最具挑战性的任务之一，它不仅要识别图像中的物体类别，还要精确定位它们的位置（通常用边界框表示）。实时目标

喵了个AI·2025-05-20 14:06

C++递归与递推，从概念到实战

一、递归与递推：两种逆向思维的算法思想在算法设计中，**递归（Recursion）和递推（Recurrence）**是两种处理问题的核心思路，常用于解决具有重复子问题或递推关系的场景。它们的核心区别在于：递归：从问题本身出发，将复杂问题分解为规模更小的同类子问题，通过函数自身调用逐层解决，最终回溯得到结果（自顶向下）。递推：从已知的初始条件出发，通过递推公式逐步推导，最终得到目标结果（自底向上）。

光の·2025-05-20 13:04

大模型复杂问题破局：思维树（ToT）技术实战指南

在开发大语言模型（LLM）应用时，我们常遇到这样的困境：面对数学推理、战略规划等复杂任务，即使使用链式思考（CoT）提示，模型仍容易陷入单一路径的局限，无法有效探索多种可能。比如“算24游戏”中，模型可能因执着于某一种计算顺序而卡壳。这时，**思维树（TreeofThoughts,ToT）**技术就能发挥关键作用——它通过构建“思维树”结构，让模型像人类一样系统性地试错、评估和回溯，大幅提升复杂问

佑瞻·2025-05-20 13:04

大模型开发必学：自动推理与工具调用（ART）技术实战攻略

在调试大语言模型（LLM）处理复杂任务时，你是否经常陷入这样的困境？面对需要多步推理和工具辅助的需求（比如计算企业季度营收增长率、解析多语言合同条款），传统方法要么依赖大量手写示例进行少样本提示，要么需要反复编写工具调用脚本，不仅开发效率低，而且模型泛化能力差。例如，让模型计算“某地区近五年GDP增长率的趋势变化”，既要调用数据库获取历史数据，又要进行统计分析，手动设计每一步提示词往往耗时耗力。今