菜鸟之路Day36一一Web开发综合案例（部门管理）
本文详细记录了基于Spring Boot的Web开发综合案例——部门管理功能的实现过程。从环境搭建到功能开发，涵盖数据库表设计、Spring Boot项目创建、依赖引入、配置文件设置以及Mapper、Service、Controller的基础结构构建。文章重点讲解了查询、删除、新增和修改部门信息的业务逻辑实现，遵循RESTful规范设计接口，并通过统一响应结果类`Result`优化前后端交互体验。借助Spring的IoC容器管理与MyBatis的SQL映射，实现了高效的数据操作与业务处理，最终完成部门管理的全功能开发。
为什么混合专家模型（MoE）如此高效：从架构原理到技术实现全解析
本文深入探讨了混合专家（MoE）架构在大型语言模型中的应用与技术原理。MoE通过稀疏激活机制，在保持模型高效性的同时实现参数规模的大幅扩展，已成为LLM发展的关键趋势。文章分析了MoE的核心组件，包括专家网络与路由机制，并对比了密集与稀疏MoE的特点。同时，详细介绍了Mixtral、Grok、DBRX和DeepSeek等代表性模型的技术特点及创新。MoE不仅解决了传统模型扩展成本高昂的问题，还展现出专业化与适应性强的优势，未来有望推动AI工具更广泛的应用。
PTP同步时钟使用注意事项及场景应用
精确时间协议（PTP，IEEE1588标准）是数字化时代分布式系统中实现亚微秒级高精度时钟同步的关键技术，广泛应用于智能电网、5G通信、工业自动化和金融交易等领域。使用PTP同步时钟时需注意网络环境适配（低延迟、支持硬件时间戳）、主从时钟选择与配置（高稳定性主时钟、硬件时间戳引擎）、时间源校准与抖动抑制以及安全冗余设计。典型应用场景包括电力系统的继电保护、5G基站的纳秒级同步、工业自动化的多轴协同运动及金融交易的高频订单撮合。选型时应根据精度需求（硬件或软件PTP）、网络架构复杂性（透明时钟或边界时钟）和可靠性要求（冗余时钟源与路径）合理配置，以提升系统协同性和数据一致性。
PTP/GPTP主时钟服务器的应用
在数字化时代，高精度时间同步对金融、工业自动化和电力系统等行业至关重要。"同步天下"旗下SYN2413型PTP时钟服务器（旗舰版）基于先进PTP技术，实现亚微秒级同步精度，支持多源时间参考和灵活网络架构，配备丰富接口。实际应用中，它帮助金融平台提升交易稳定性、优化汽车制造车间协同工作降低次品率，并提高智能电网故障处理效率，展现卓越性能与专业实力，助力行业数字化转型与创新。
手机也能跑通义Qwen3大模型，手把手教你部署！
全球开源模型冠军Qwen3与端到端全模态模型Qwen2.5-Omni现已成功在手机上跑通！借助MNN支持，适配Android、iOS及桌面端，实现低延迟、本地化、高安全的AI体验。用户可通过自定义Sampler设置、System Prompt和Max New Tokens调节模型输出风格与长度。
TCP连接的保持活跃机制详解
总的来说，TCP的保持活跃机制是网络通信中不可或缺的一部分，能够有效维持TCP连接的活跃性，提高网络性能，防止不必要的网络断开。这一点不论对于TCP协议的深度理解，还是对于网络通信的实际应用，都有着重要的现实意义。
昇腾910-PyTorch 实现 Vggnet图像分类
本实验基于昇腾平台，使用PyTorch实现Vggnet模型对CIFAR10数据集进行图像分类。内容涵盖Vggnet模型创新点（小卷积核堆叠、深层网络结构）、网络架构剖析及代码实战分析。通过定义`blockVGG`函数构建卷积块，实现VGG11网络，并结合数据预处理、训练与测试模块完成分类任务。实验展示了深度学习中增加网络深度对性能提升的重要性。
PyTorch 实现FCN网络用于图像语义分割
本文详细讲解了在昇腾平台上使用PyTorch实现FCN（Fully Convolutional Networks）网络在VOC2012数据集上的训练过程。内容涵盖FCN的创新点分析、网络架构解析、代码实现以及端到端训练流程。重点包括全卷积结构替换全连接层、多尺度特征融合、跳跃连接和反卷积操作等技术细节。通过定义VOCSegDataset类处理数据集，构建FCN8s模型并完成训练与测试。实验结果展示了模型在图像分割任务中的应用效果，同时提供了内存使用优化的参考。
基于Pytorch 在昇腾上实现GCN图神经网络
本文详细讲解了如何在昇腾平台上使用PyTorch实现图神经网络（GCN）对Cora数据集进行分类训练。内容涵盖GCN背景、模型特点、网络架构剖析及实战分析。GCN通过聚合邻居节点信息实现“卷积”操作，适用于非欧氏结构数据。文章以两层GCN模型为例，结合Cora数据集（2708篇科学出版物，1433个特征，7种类别），展示了从数据加载到模型训练的完整流程。实验在NPU上运行，设置200个epoch，最终测试准确率达0.8040，内存占用约167M。