Redis核心数据结构与分布式锁实现详解
Redis 是高性能键值数据库,支持多种数据结构,如字符串、列表、集合、哈希、有序集合等,广泛用于缓存、消息队列和实时数据处理。本文详解其核心数据结构及分布式锁实现,帮助开发者提升系统性能与并发控制能力。
云原生信息提取系统:容器化流程与CI/CD集成实践
本文介绍如何通过工程化手段解决数据提取任务中的稳定性与部署难题。结合 Scrapy、Docker、代理中间件与 CI/CD 工具,构建可自动运行、持续迭代的云原生信息提取系统,实现结构化数据采集与标准化交付。
国内最大的MCP中文社区来了,4000多个服务等你体验
国内最大的MCP中文社区MCPServers来了!平台汇聚4000多个服务资源,涵盖娱乐、监控、云平台等多个领域,为开发者提供一站式技术支持。不仅有丰富的中文学习资料,还有详细的实战教程,如一键接入MCP天气服务等。MCPServers专注模块稳定性和实用性,经过99.99% SLA认证,是高效开发的理想选择。立即访问mcpservers.cn,开启你的开发之旅!
免费HTTP代理IP对业务稳定性的影响关键因素分析
随着互联网发展,使用代理IP的需求增加。免费代理IP虽便捷,但对业务稳定性有负面影响:1. 网络连接不稳定,易中断;2. 频繁更换IP影响业务连续性;3. 性能差,速度慢、响应延迟高;4. 服务质量低,缺乏技术支持且存在不受控的限制。因此,选择代理服务时需谨慎评估其对业务的影响。
前端大模型入门(三):编码(Tokenizer)和嵌入(Embedding)解析 - llm的输入
本文介绍了大规模语言模型(LLM)中的两个核心概念:Tokenizer和Embedding。Tokenizer将文本转换为模型可处理的数字ID,而Embedding则将这些ID转化为能捕捉语义关系的稠密向量。文章通过具体示例和代码展示了两者的实现方法,帮助读者理解其基本原理和应用场景。
【若依Java】15分钟玩转若依二次开发,新手小白半小时实现前后端分离项目,springboot+vue3+Element Plus+vite实现Java项目和管理后台网站功能
摘要: 本文档详细介绍了如何使用若依框架快速搭建一个基于SpringBoot和Vue3的前后端分离的Java管理后台。教程涵盖了技术点、准备工作、启动项目、自动生成代码、数据库配置、菜单管理、代码下载和导入、自定义主题样式、代码生成、启动Vue3项目、修改代码、以及对代码进行自定义和扩展,例如单表和主子表的代码生成、树形表的实现、商品列表和分类列表的改造等。整个过程详细地指导了如何从下载项目到配置数据库,再到生成Java和Vue3代码,最后实现前后端的运行和功能定制。此外,还提供了关于软件安装、环境变量配置和代码自动生成的注意事项。
让AI学会“选择性遗忘”:数据脱敏如何守护你的隐私与安全
本文深入浅出讲解AI时代关键隐私技术——数据脱敏:解析掩码、聚合、微调三大“隐身术”,手把手演示Python实战(含差分隐私与分布生成),兼顾隐私安全与模型效用,并提供效果评估标准与未来趋势,助开发者打造合规、可信、可用的AI系统。(239字)
batch size、sequence length 对显存的非线性影响
本文揭示大模型训练OOM的根源:batch size与sequence length并非独立线性因子,而是以乘法甚至平方(如attention的O(L²))方式非线性放大中间态显存。显存不是“用完”,而是被临界点“触发”崩溃。工程调优应优先关注单样本“重量”(length),而非盲目试探batch。
Python:ImportError:DLL loadfailed while importing onnxruntime_pybind11_state: 动态链接库(DLL)初始化例程失败 报错解决
在进行文件夹内人脸识别与对比聚类时,遇到onnxruntime库报错,通常因版本不兼容或环境冲突导致。本文整理了五种解决方案:降级onnxruntime至1.14.1、重装库、区分GPU/CPU版本、安装Visual C++运行库、创建Python虚拟环境。通过版本匹配与环境隔离,有效解决DLL初始化失败等问题,提升项目稳定性。
机器学习:模型训练术语大扫盲——别再混淆Step、Epoch和Iter等
本文用通俗类比讲清机器学习核心术语:Epoch是完整训练一轮,Batch Size是每次训练的数据量,Step/Iter是每批数据处理及参数更新的最小单位。结合学习率、损失值、过拟合等概念,帮你快速掌握训练过程关键要点,打通术语任督二脉。(238字)
摸鱼必备-80款在线HTML小游戏
本文推荐了80款精彩的HTML5在线小游戏,涵盖益智、冒险、射击、体育等多种类型,适合各年龄段玩家。无需下载安装,随时随地畅玩。地址:[https://game.share888.top/](https://game.share888.top/)
从入门到实践:不懂代码也能微调大模型,普通人AI进阶指南
本文详解大模型微调:为何需要(让AI更懂你)、原理何在(参数微调如“专项特训”)、如何实操(四步完成数据准备→云端训练→参数配置→效果评估),并指出工具平民化正使个性化AI触手可及。(239字)
Python API接口实战指南:从入门到精通
🌟蒋星熠Jaxonic,技术宇宙的星际旅人。深耕API开发,以Python为舟,探索RESTful、GraphQL等接口奥秘。擅长requests、aiohttp实战,专注性能优化与架构设计,用代码连接万物,谱写极客诗篇。
NTP时间同步服务器:安徽京准助力公共资源交易中心
安徽京准为公共资源交易中心提供NTP时间同步解决方案,践行“时间即证据,同步即公平”理念。通过北斗/GPS双模授时、分层同步架构,确保投标截止、自动开标、日志审计等关键环节时间毫秒级统一,夯实电子化交易的法律效力、公正性与等保合规基础。(239字)
Dify部署全栈指南:AI从Ubuntu配置到HTTPS自动化的10倍秘籍
本文档介绍如何部署Dify后端服务及前端界面,涵盖系统环境要求、依赖安装、代码拉取、环境变量配置、服务启动、数据库管理及常见问题解决方案,适用于开发与生产环境部署。
开发者急盼!Cisco Packet Tracer超详细下载安装教程,附中文版插件使用步骤!
Cisco Packet Tracer是思科推出的专业路由器模拟器,适用于学习IOS配置、故障排查及网络拓扑构建。支持多种协议(STP、OSPF等),含无线功能与安全设备。本文提供下载链接、安装教程及高级功能介绍,如复杂网络仿真、可视化调试、自动化脚本和行业场景模拟等,助你高效学习网络技术并启用中文语言包。
告别数据丢失!跨平台同步工具FreeFileSync 14.2下载教程|手把手配置多设备备份
FreeFileSync 14.2 是一款开源跨平台文件同步工具,支持 Windows、macOS 和 Linux 系统。新增功能包括实时同步监控、云存储集成(Google Drive 和 Dropbox)、智能冲突解决及性能优化,适用于数据备份、服务器文件同步等场景。本文详细介绍其下载、安装、配置及高级使用技巧,并提供常见问题解答和延伸学习资源。
别再骂AI不懂人情世故了,是你没把它“喂”对
春节祝福别再复制粘贴!本文分享如何用30分钟微调Qwen3-32B模型,借助LLaMA-Factory Online平台,注入“关系颗粒度”六维数据(称呼、关系、交往细节等),让AI告别公文腔,学会因人制宜、带梗走心的拜年话——技术不炫技,只为一句刚刚好的祝福。(239字)
最近比较火的GEO适合哪些行业的推广?
GEO(生成式引擎优化)正重塑营销格局,通过优化内容结构与语义逻辑,抢占AI问答场景的引用权。据IDC与中国信通院数据,2025年全球市场规模超120亿美元,中国占55.4%。其在本地生活、跨境电商、文旅、房地产、教育、B2B制造及金融医疗等行业广泛应用,助力企业实现精准获客、提升转化率并构建长期数字资产,成为AI时代营销新基建。
合合信息TextIn大模型加速器2.0发布:智能图表解析测评
随着人工智能技术的飞速发展,大规模语言模型(LLM)在自然语言处理、图像识别、语音合成等领域的应用日益广泛。然而,大模型的计算复杂度和资源消耗问题也日益凸显。为了解决这一问题,合合信息TextIn推出了大模型加速器2.0,旨在提升大模型的训练和推理效率,降低计算成本,完成智能问答与对话式交互,深度概括与定位等。本文将对合合信息TextIn大模型加速器2.0进行详细测评,重点关注其在智能图表解析任务中的表现。
DataWorks产品使用合集之RDS和ADB的区别是什么
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台,提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案,帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述,涵盖数据处理的各个环节。
Ubuntu 20.04 卸载与安装 MySQL 5.7 详细教程
该文档提供了在Ubuntu上卸载和安装MySQL 5.7的步骤。首先,通过`apt`命令卸载所有MySQL相关软件包及配置。然后,下载特定版本(5.7.32)的MySQL安装包,解压并安装所需依赖。接着,按照特定顺序安装解压后的deb包,并在安装过程中设置root用户的密码。安装完成后,启动MySQL服务,连接数据库并验证。最后,提到了开启GTID和二进制日志的配置方法。
【最佳实践】esrally:Elasticsearch 官方压测工具及运用详解
由于 Elasticsearch(后文简称 es) 的简单易用及其在大数据处理方面的良好性能,越来越多的公司选用 es 作为自己的业务解决方案。然而在引入新的解决方案前,不免要做一番调研和测试,本文便是介绍官方的一个 es 压测工具 esrally,希望能为大家带来帮助。
亚马逊商品详情 API 接入指南
本文详解亚马逊官方商品详情API:PA-API v5(面向第三方,免卖家权限,支持ASIN/关键词查询,覆盖标题、价格、主图、规格等核心字段)与SP-API(面向卖家,可获取自有商品全量后台数据)。强调合规、稳定、可持续,助力比价、导购、ERP等场景高效接入。(239字)
任务比例设置,如何影响模型的行为偏好
多任务微调中,任务比例绝非简单数据配比,而是塑造模型行为偏好的核心杠杆:它决定模型“更愿成为谁”——影响主任务吸附、风险偏好、风格迁移与隐性遗忘。平均分配最危险,后期微调即“性格旋钮”。比例即价值选择。
2026 GEO生成搜索优化技术白皮书:章节详解与案例深度分析
周有贵,GEO专家,深耕AI时代流量入口变革,倡导从SEO到GEO(生成式引擎优化)的认知重构,聚焦“被发现-被理解-被推荐”三层框架,推动企业通过结构化内容、信任资产与平台适配,实现AI信源卡位。
Escrcpy手机投屏工具!Scrcpy最全安装指南教程!
Escrcpy是一款开源免费的安卓投屏工具,支持Windows、macOS、Linux,无需Root,无广告。可实现低延迟(35-70ms)、高帧率(120fps)投屏,支持键鼠控制、文件互传、录屏截图,适用于办公、游戏、开发等场景。
Origin2024 汉化安装专业解析|企业级部署教程+批量激活解决方案
Origin是一款由OriginLab开发的科学绘图与数据分析软件,支持Windows系统,提供丰富的2D/3D图形模板和强大的数据分析功能,如统计、信号处理、图像处理等。本文详细介绍Origin2024的下载与安装步骤,包括解压文件、运行安装程序、输入序列号、安装路径设置及破解方法,帮助用户快速完成软件安装与激活。
【免费资料】IEEE33节点系统参数及拓扑图visio
初学者入门配电网可参考经典的IEEE 33节点系统,此系统在文献中广泛应用。资源包括节点和支路参数的Excel表格及Visio的网络拓扑图,可免费下载。配电网以闭环设计增强灵活性和可靠性,故障恢复涉及网络拓扑约束。提供的MATLAB相关链接探讨了孤岛、重构及故障恢复策略。
春节祝福“AI味”太重?我用30分钟微调了一个能记住你我故事的专属模型
用30分钟微调Qwen3-32B,打造专属“马年祝福语创意伙伴”。借助LLaMA-Factory Online与PPO强化学习,让AI从“说正确的话”升级为“说走心的话”——懂关系、记细节、会调侃、有温度。技术不冰冷,祝福才动人。
场景判断:什么情况下值得做微调?三个维度帮你做决策
本文提出微调选型三维度决策框架:任务复杂度(知识查询/格式遵从/能力涌现)、风格要求(可选→固定→品牌级)、数据可得性(量、质、多样性),并对比提示词工程、RAG等轻量替代方案,助技术决策者科学评估微调必要性,避免资源浪费。
效果评估:如何判断一个祝福 AI 是否“走心”
本文以「码上拜年」AI为例,探讨创意生成任务(如春节祝福)的评估困境:传统指标(loss、BLEU)失效,因“走心”无法量化。提出三维主观评估框架——事实准确、风格契合、表达自然,并强调评估核心是“人是否愿意直接发送”,即用户真实感受才是终极标准。
分布式爬虫框架Scrapy-Redis实战指南
本文介绍如何使用Scrapy-Redis构建分布式爬虫系统,采集携程平台上热门城市的酒店价格与评价信息。通过代理IP、Cookie和User-Agent设置规避反爬策略,实现高效数据抓取。结合价格动态趋势分析,助力酒店业优化市场策略、提升服务质量。技术架构涵盖Scrapy-Redis核心调度、代理中间件及数据解析存储,提供完整的技术路线图与代码示例。
大语言模型中的归一化技术:LayerNorm与RMSNorm的深入研究
本文分析了大规模Transformer架构(如LLama)中归一化技术的关键作用,重点探讨了LayerNorm被RMSNorm替代的原因。归一化通过调整数据量纲保持分布形态不变,提升计算稳定性和收敛速度。LayerNorm通过均值和方差归一化确保数值稳定,适用于序列模型;而RMSNorm仅使用均方根归一化,省略均值计算,降低计算成本并缓解梯度消失问题。RMSNorm在深层网络中表现出更高的训练稳定性和效率,为复杂模型性能提升做出重要贡献。
常见的分布式定时任务调度框架
分布式定时任务调度框架用于在分布式系统中管理和调度定时任务,确保任务按预定时间和频率执行。其核心概念包括Job(任务)、Trigger(触发器)、Executor(执行器)和Scheduler(调度器)。这类框架应具备任务管理、任务监控、良好的可扩展性和高可用性等功能。常用的Java生态中的分布式任务调度框架有Quartz Scheduler、ElasticJob和XXL-JOB。
Java 基于 DDD 分层架构实战从基础到精通最新实操全流程指南
本文详解基于Java的领域驱动设计(DDD)分层架构实战,结合Spring Boot 3.x、Spring Data JPA 3.x等最新技术栈,通过电商订单系统案例展示如何构建清晰、可维护的微服务架构。内容涵盖项目结构设计、各层实现细节及关键技术点,助力开发者掌握DDD在复杂业务系统中的应用。
2025 最新史上最全 Java 面试题独家整理带详细答案及解析
本文从Java基础、面向对象、多线程与并发等方面详细解析常见面试题及答案,并结合实际应用帮助理解。内容涵盖基本数据类型、自动装箱拆箱、String类区别,面向对象三大特性(封装、继承、多态),线程创建与安全问题解决方法,以及集合框架如ArrayList与LinkedList的对比和HashMap工作原理。适合准备面试或深入学习Java的开发者参考。附代码获取链接:[点此下载](https://pan.quark.cn/s/14fcf913bae6)。
RAG系统的7个检索指标:信息检索任务准确性评估指南
大型语言模型(LLMs)在生成式AI领域备受关注,但其知识局限性和幻觉问题仍具挑战。检索增强生成(RAG)通过引入外部知识和上下文,有效解决了这些问题,并成为2024年最具影响力的AI技术之一。RAG评估需超越简单的实现方式,建立有效的性能度量标准。本文重点讨论了七个核心检索指标,包括准确率、精确率、召回率、F1分数、平均倒数排名(MRR)、平均精确率均值(MAP)和归一化折损累积增益(nDCG),为评估和优化RAG系统提供了重要依据。这些指标不仅在RAG中发挥作用,还广泛应用于搜索引擎、电子商务、推荐系统等领域。
数字孪生核心技术揭秘(三):倾斜摄影
对真实世界的自动化三维重建一直是CG/CV行业前赴后继不断尝试解决的难题;目前业内的进展,对于微型场景如单个饮料瓶等物体,结合AI已经可以实现语义化切割的自动三维重建,媲美人工建模。但是对于室外大场景的自动三维重建,从算法到采集硬件等等,都还未能做到类似微型场景的理想水平。 目前,倾斜摄影虽然在模型语义化分割、模型精度等方面不太完美,但是在贴近真实世界、过程自动化、实施成本、整体技术链成熟度等方面,已经是市面上最理想的低成本大规模三维重建技术方案。 随着国家政策的鼓励和“全景中国”的推进,预计倾斜摄影将会成为数字孪生项目的主流三维模型来源之一。
热门技术的隐性陷阱:LoRA、PPO、DPO、RAG 的误用边界
本文警示:LoRA、PPO、DPO、RAG等技术是“放大器”,不解决问题,只放大已有对错。当术语取代问题分析——如“该上LoRA吗?”替代“问题本质是什么?”,便已陷入误用陷阱。真正关键,是保持工程判断力:用对时机,更要敢于不用。
10 万文档 RAG 落地实战:从 Demo 到生产,我踩过的所有坑
本文分享10万级文档RAG系统从Demo到生产的实战经验,剖析检索慢、召回率低、部署复杂三大痛点,涵盖文档切分、Embedding选型、向量库优化、重排序与生成约束等关键步骤,并提供可落地的工程方案与评估方法,助力构建高效、稳定的企业级RAG系统。
多智能体系统设计:5种编排模式解决复杂AI任务
本文探讨了多AI智能体协作中的关键问题——编排。文章指出,随着系统从单体模型向多智能体架构演进,如何设计智能体之间的通信协议、工作流程和决策机制,成为实现高效协作的核心。文章详细分析了五种主流的智能体编排模式:顺序编排、MapReduce、共识模式、分层编排和制作者-检查者模式,并分别介绍了它们的应用场景、优势与挑战。最后指出,尽管大模型如GPT-5提升了单体能力,但在复杂任务中,合理的智能体编排仍不可或缺。选择适合的编排方式,有助于在系统复杂度与实际效果之间取得平衡。
PyCharm启动项目和调试项目
本文介绍了在 PyCharm 中启动和调试 Python 项目的详细步骤,涵盖单文件运行、配置管理、命令行工具使用、断点调试、变量监控、远程调试及常见问题解决方案,帮助开发者高效利用 PyCharm 的调试功能提升开发效率。
uniap开发微信小程序如何在线预览pdf文件
这是一段关于在线预览和处理PDF的多方案说明,包括使用JavaScript库PDF.js(如`pdfh5.js`)实现H5页面预览,提供QQ群和技术博客链接以获取帮助和支持。还介绍了两个适用于Uni-app的插件,一个用于H5、小程序和App中的PDF预览和下载,另一个专门解决手机端PDF预览问题。此外,还详细描述了在Uni-app中使用微信小程序API`wx.openDocument`显示PDF的步骤,包括上传文件、配置权限和编写代码。
大数据与机器学习
大数据领域前沿技术分享与交流,这里不止有技术干货、学习心得、企业实践、社区活动,还有未来。