struct性学JAVA

大规模预训练语言模型的参数高效微调

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大规模预训练语言模型（PLMs）在特定下游任务上的微调和存储成本极高，这限制了它们在实际应用中的可行性。
·2025-07-04 10:37

SAM 图像分割算法计算物体表面积

=90&extra=page%3D1使用SAM算法进行图像分割，计算出分割图像有多少像素，然后根据像素数量计算实际面积局限：此方法适用于物体与参考物体一个平面内，如果物体在参考物体的前后立体位置，准确性可能不大好
loong_XL·2025-07-04 10:36

Segment Anything in High Quality之SAM-HQ论文阅读

我们提出了HQ-SAM，使SAM能够精确地分割任意目标，同时保留其原有的可提示设计、高效性和零样本泛化能力。我们的设计充分复用并保留了SAM预训练的模型权重，仅引入
qq_41627642·2025-07-04 10:35

第三：提示词工程-十个技巧高效优化prompt

之前，需要先明确想要生成什么样的文本2.比如，假设要写一篇关于健康饮食的文章，目标是提供一些有关健康饮食的建议和指导3.那么，可以明确以下目标主题关键词：健康饮食、饮食建议、营养均衡、食物选择风格：科学性、
卢卡平头哥·2025-07-04 10:35

数据库领域的分区表应用

通过实际案例展示分区表在性能优化、大数据管理和高可用性方面的应用价值，并提供分区策略选择的最佳实践。文章还包含详细的代码示例和性能对比数据，帮助读者全面掌握这
数据库管理艺术·2025-07-04 10:33

ReactNative进阶（四十四）：Mobile App 适配性优化_react native 适配

在ReactNative中尺寸是没有单位的，它代表了设备独立像素。尺寸上述代码，运行在Android上时，View的长和宽被解释成：100dp100dp单位是dp，字体被解释成16sp单位是sp，运行在iOS上时尺寸单位被解释称了pt，这些单位确保了布局在任何不同dpi的手机屏幕上显示不会发生改变；值得一提的是，ReactNative中的FlexBox和WebCSS上FlexBox工作方式是一样的
·2025-07-04 10:33

【前端工程化】前端开发中的这些设计规范你知道吗

在企业级后台系统中，设计规范更注重功能完整性、操作效率与视觉一致性。相比C端强调交互体验和动效表现，B端更关注数据呈现的清晰度、控件的一致性以及长时间使用的舒适性。
·2025-07-04 10:52

AutoMedPrompt的技术，自动优化提示词

AutoMedPrompt原理深度解析与实例说明一、核心原理：文本梯度驱动的提示词优化1.传统提示工程的痛点手动设计提示词依赖专家经验，难以覆盖医学领域的复杂性（如不同专科考点、病例变异）。
ZhangJiQun&MXP·2025-07-04 10:32

C语言综合：项目：学生管理系统

概述1.基础2.试题3.实现4.演示1.基础基于之前的C语言内容补充三点：1.1结构体数组栈区的结构体数组：structStudentstu[5]={{},{},{},{},{}};//结构体内容此处省略堆区的结构体数组
lyx 弈心·2025-07-04 09:31

【八股】测开

核心思想是在开发人员实现功能代码前，先设计好测试用例的代码，然后再根据测试用例的代码编写产品的功能代码，最终目的是让开发前设计的测试用例代码能够顺利执行通过，让代码尽量具备可测试性。
林子漾·2025-07-04 09:30

【MCP】MCP鉴权: 使用Header认证保护SSE通信

在构建现代Web应用程序时，安全性至关重要。本文将探讨如何在SSE通信中实现基于Header的认证机制，确保只有经过授权的客户端才能接收服务器推送的实时数据。我们将
EulerBlind·2025-07-04 09:29

SVG 在 VSCode 中的使用与优势

SVG在VSCode中的使用与优势引言SVG（可缩放矢量图形）是一种基于可扩展标记语言的图形图像格式，与传统的位图格式（如JPEG或PNG）相比，SVG图像具有更高的灵活性和可缩放性。
·2025-07-04 09:56

DFT学习(一)：DFT概述和ATE概述

DFT(DesignforTest)，即可测性设计一切为了芯片流片后测试所加入的逻辑设计，都叫DFT。DFT只是为了测试芯片制造过程中有没有缺陷，而不是用来验证芯片功能的。
TrustZone_·2025-07-04 08:25

让我们用流行的 3D 文件格式“glTF/glb”来增强 WebGL 的表现力吧！

简介-什么是glTF-glTF（GL传输格式）是一种用于运行时应用程序的资产格式，它与类似OpenGL的API（WebGL、OpenGLES、OpenGL）具有高度相关性。
在下胡三汉·2025-07-04 08:55

HarmonyOS应用开发：掌握HTTP网络访问与封装技巧

本文将详细探讨在HarmonyOS应用开发中如何进行HTTP网络访问，包括基本的HTTP请求和响应处理，以及如何对这些操作进行封装，以提高代码的可重用性和可维护性。
·2025-07-04 08:54

SQL函数和存储过程的区别

函数限制比较多，比如不能用临时表，只能用表变量.还有一些函数都不可用等等.而存储过程的限制相对就比较少1.一般来说，存储过程实现的功能要复杂一点，而函数的实现的功能针对性比较强。
_深巷的猫·2025-07-04 08:24

大模型私有化部署的系统性挑战与解决方案：企业视角的深度解析

个人主页：慌ZHANG-CSDN博客期待您的关注一、引言：企业为何需要私有部署大模型？随着ChatGPT、Claude、DeepSeek、通义千问等大语言模型（LLMs）能力爆发，企业纷纷探索“AI+业务”的融合创新。然而，由于数据隐私、定制需求、合规政策等多重因素，私有化部署成为多数企业采用LLM的首选路径。企业选择私有部署大模型，通常基于以下几个原因：数据安全需求：业务数据敏感，禁止外发；可控
慌ZHANG·2025-07-04 08:51

Laravel表单验证：自定义规则的艺术

Laravel表单验证：自定义规则的艺术在Web应用开发中，表单验证是确保数据完整性和安全性的关键步骤。
原机小子·2025-07-04 08:51

ZooKeeper应用场景和实现方案详解：从分布式协调到微服务架构的全场景实践

前言在分布式系统中，协调与一致性是构建可靠服务的核心挑战。ApacheZooKeeper作为高性能分布式协调服务，提供了一套通用的分布式原语，被广泛应用于服务注册发现、分布式锁、配置管理等关键场景。
一切皆有迹可循·2025-07-04 08:49

C#模式匹配：现代类型检查与数据解构的范式转变

C#模式匹配：现代类型检查与数据解构的范式转变模式匹配（PatternMatching）是C#6.0引入的一项革命性特性，它通过简化类型检查和数据解构逻辑，彻底改变了代码的可读性和维护性。
·2025-07-04 07:46

全网首创Python泛娱乐新闻图片文字自动剪辑第1版

该项目不仅在技术上进行了优化，还显著提升了视频内容的流畅度与可观看性，使其更具吸引力。文章目录项目介绍工作流程素材准备加
Mr数据杨·2025-07-04 06:41

分布式作业: Elastic-Job

scheduled如果部署多台机器时，同一个任务会执行多次，比如给用户计算收益定时任务，每天定时给用户计算收益，如果部署了多台，同一个用户将重复计算多次收益（业务错误），但如果只部署一台机器，无法保证高可用性，
赤橙红的黄·2025-07-04 06:10

为何YashanDB数据库是现代企业数字化转型的选择

当前常见的问题是，如何在海量数据环境下实现高效的数据存储与访问、如何保证数据安全性以及如何快速响应业务变更需求？这些问题直接影响企业的运营效率和决策能力，因此选择一款优秀的数据库是企业转型成功的关键。
·2025-07-04 06:50

【实时Linux实战系列】实时以太网与 TSN 基础

在实时系统中，网络通信的实时性和可靠性是确保系统正常运行的关键。实时以太网和时间敏感网络（TSN）技术为实时数据传输提供了强大的支持。
·2025-07-04 06:38

“Redis缓存：掌握Redis常用五大数据类型“

目录1、Redis中String字符串1.1常用命令解释1.2原子性1.3具有原子性的常用命令1.4String数据结构2、Redis常用数据类型-List列表2.1概念2.2常用命令2.3数据结构3、
南石.·2025-07-04 06:08

华为C语言编程规范（上）

目录一、排版二、注释三、标识符命名四、可读性五、变量、结构一、排版1-1：程序块要采用缩进风格编写，缩进的空格数为4个。说明：对于由开发工具自动生成的代码可以有不一致。
京海第一深情xin·2025-07-04 06:36

Java——JWT详细讲解

JSONWebToken（JWT）作为一种轻量级的身份验证机制，凭借其简洁性、可扩展性以及跨域支持等显著优势，在众多前后端分离项目中得到了广泛应用。
·2025-07-04 06:06

华为c编程规范

文章目录华为c语言编程规范1.排版2.注释3.标识符命名4.可读性5.变量,结构6.函数,过程7.程序效率8.质量保证9.代码编辑,编译,审查10.代码测试,维护11.宏11.宏华为c语言编程规范1.排版程序块要采用缩进风格编写
shaun2001·2025-07-04 05:04

机器学习-三大SOTA Boosting算法总结和调优

XGBoost、LightGBM、CatBoost是目前经典的SOTABoosting算法算法对比维度XGBoostLightGBMCatBoos说明算法的继承性是对GBDT的改进是对XGBoost的改进是对
小新学习屋·2025-07-04 05:02

2025 年使用 Python 和 Go 解决 Cloudflare 问题

作为一名从事网络自动化和爬取工作的开发者，我亲眼目睹了日益复杂的安全性措施带来的挑战。
ForRunner123·2025-07-04 05:01

系统架构设计师论文分享-论软件脆弱性分析

本文将结合我在该项目中的架构设计工作经验，详细论述了不同软件架构脆弱性的问题以及解决方案。常见的软件架构有层次型架构、MVC架构、微服务架构、单体架构等等，比如，层次型架构的脆弱性表现
码农卿哥·2025-07-04 04:59

基于vue框架的党建系统j9hzh（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）系统界面在最后面。

传统的党建管理方式往往依赖于纸质文档和人工操作，不仅效率低下，而且难以保证信息的准确性和时效性。因此，构建一套高效、便捷、安全的党建系统已
·2025-07-04 04:59

调试 WebView 接口时间戳签名问题：一次精细化排查和修复过程

在移动端WebView里，这类问题更加隐蔽：用户看到页面正常，但接口频繁返回签名错误或token失效，引发“偶现性”白屏、按钮无效等问题。我们可以通过使用WebDebugX来进行远程网页调试，可以在
·2025-07-04 04:58

K8S之Pod资源调度

文章目录Pod资源调度总览LabelAnnotationTaint和Toleration污点（Taints）容忍（Tolerations）亲和性节点亲和性（NodeAffinity）Pod亲和性（PodAffinity
·2025-07-04 04:27

供应链管理-采购：ABC分析（ABC Classification）/ CAV分析（Cost, Availability, Value Analysis）

一、ABC分析（ABCClassification）1.1、定义ABC分析是一种基于帕累托法则（80/20原则）的库存管理方法，将采购品类按价值或重要性分为A、B、C三类，以实施差异化管理。
·2025-07-04 03:53

LLM归因的几种评估方式

为提高可靠性，针对一个(问题,答案，归因文本)，可能需要多个标注员同时进行标注，只有大部分人认为正确归因，该(问题，答案，归
liliangcsdn·2025-07-04 03:23

LLM归因的限制和挑战

LLM归因虽然能提升任务性能和模型的可解释性，但面临多个方面的限制。
·2025-07-04 03:53

Python 进攻性渗透测试（一）

原文：annas-archive.org/md5/dccde1d96c9ad81f97529d78e3e69c9b译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0序言Python是一种易学的跨平台编程语言，具有无限的第三方库。许多开源黑客工具都是用Python编写的，可以轻松地集成到你的脚本中。本书被分成了清晰的小部分，你可以按照自己的节奏学习，并专注于对你最有兴趣的领域。你将学会如何编写自己的脚本，并
·2025-07-04 03:22

TryHackMe-进攻性渗透测试-09_Internal

Internal工作范围客户要求工程师对提供的虚拟环境进行外部、Web应用程序和内部评估。客户要求提供有关评估的最少信息，希望从恶意行为者的眼睛进行参与（黑盒渗透测试）。客户端要求您保护两个标志（未提供位置）作为利用证明：user.txtroot.txt此外，客户还提供了以下范围津贴：确保修改主机文件以反映内部文件.thm此参与中允许使用任何工具或技术找到并记下发现的所有漏洞将发现的标志提交到仪表
Sugobet·2025-07-04 03:21

TryHackMe-进攻性渗透测试-02_Alfred

Alfred在这个房间里，我们将学习如何利用广泛使用的自动化服务器上的常见错误配置（Jenkins-此工具用于创建持续集成/持续开发管道，允许开发人员在更改代码后自动部署其代码）。之后，我们将使用一种有趣的权限提升方法来获得完整的系统访问权限。由于这是一个Windows应用程序，我们将使用Nishinang来获得初始访问权限。存储库包含一组有用的脚本，用于初始访问、枚举和权限提升。在本例中，我们将
·2025-07-04 03:20

Python用于进攻性渗透测试教程

Python用于进攻性渗透测试教程Python-for-Offensive-PenTestPythonforOffensivePenTest,publishedbyPackt项目地址:https://gitcode.com
董宙帆·2025-07-04 03:19

使用 Docker Swarm 部署高可用集群指南

DockerSwarm是Docker原生的集群管理工具，可以轻松地将多个Docker主机组成一个集群，实现服务的高可用性和负载均衡。
思静鱼·2025-07-04 03:19

Docker 网络模式

Docker的网络模式有以下几种，每种模式对应不同的通信能力、隔离性和使用场景。这是你构建服务之间通信（比如Tomcat↔Kafka↔Redis）时必须理解的基础。
·2025-07-04 03:48

为什么选择YashanDB作为您的数据存储解决方案？

在现代数据库管理中，如何在保持快速查询响应并确保数据一致性的基础上，有效管理海量数据，成为许多企业面临的挑战。优化查询性能、加速数据处理流程、确保高可用性和数据安全是数据库技术的关键需求。
·2025-07-04 03:18

为什么YashanDB数据库是数据驱动企业的选择？

特别是如何优化查询速度、确保数据的一致性和高可用性，是企业决策的重要考量。本文将详细分析YashanDB数据库的技术特点及其优势，帮助企业理解选择YashanDB的原因。
·2025-07-04 03:48

企业如何使用YashanDB实现数据资产最大化？

查询速度直接影响数据驱动决策的时效性和准确性，进而关系到企业竞争力的提升。本文将基于先进数据库技术，探讨企业如何利用YashanDB的核心架构、存储引擎与优化机制，最大化数据资产的价值。
·2025-07-04 03:48

Python 进攻性渗透测试（二）

原文：annas-archive.org/md5/dccde1d96c9ad81f97529d78e3e69c9b译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第四章：追捕我吧！在今天的世界里，绕过和劫持软件在互联网上到处都是。然而，明确的使用和执行方式才是让你成为一名优秀的业余黑客的关键。这可以通过正确选择工具并遵循必要的过程，完美地完成手头的任务来实现。在本章中，我们将涵盖以下主题，帮助你实现这一
·2025-07-04 03:18

企业如何根据业务需求调整YashanDB数据库配置

本文将探讨YashanDB数据库配置的优化方向，阐明其必要性，并提供具体的可操作性建议。部署架构选择YashanDB支持多种部署形态，包括单机（主备）部署、分布式集群部署和共享集群部署。
·2025-07-04 03:17

[探索Tavily Search API：为AI代理提供实时准确搜索的利器]

TavilySearchAPI是一种专为AI代理设计的搜索引擎，提供实时、准确和事实性的搜索结果。本篇文章将详细介绍TavilySearchAPI的功能、集成方法与使用示例。
·2025-07-04 02:17

Kotlin空安全与异常处理

1.1类型系统的革命性设计Kotlin将类型系统明确分为两类：非空类型（如String）：编译期保证永远不会为null可空
Devil枫·2025-07-04 02:16
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