基于深度学习的视频姿态跟踪是一项用于从视频序列中持续检测和跟踪人体姿态的技术。它能够识别人体的2D或3D关键点，并在时间维度上进行跟踪，主要应用于人机交互、体育分析、动作识别和虚拟现实等领域。

`<time.h>` 是 C 标准库中的头文件，提供了与时间和日期相关的功能。它包括关键数据类型如 `time_t` 和 `struct tm`，常用宏如 `CLOCKS_PER_SEC`，以及函数如 `time()`、`difftime()`、`mktime()`、`localtime()`、`gmtime()`、`strftime()`、`asctime()`、`ctime()` 和 `clock()`。

接口幂等性（Idempotency）是指同样的请求被重复执行多次，产生的结果与执行一次的结果相同。换句话说，接口无论被调用一次还是多次，系统的最终状态保持不变。

联邦学习（Federated Learning, FL）是一种分布式机器学习方法，旨在保护数据隐私的同时，利用多方数据进行模型训练。

智慧工地解决方案是一种新的工程全生命周期管理理念。它通过使用各种传感器、数传终端等物联网手段获取工程施工过程信息，并上传到云平台，以保障数据安全。

增强现实（AR）中的物体识别与跟踪是实现虚拟内容与现实世界无缝融合的关键技术。

基于深度学习的沉浸式体验增强技术旨在通过智能化手段提升用户在虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）环境中的体验。

`<setjmp.h>` 是 C 标准库中的头文件，用于处理程序的非局部跳转。它提供了 `setjmp` 和 `longjmp` 函数，允许程序保存和恢复执行状态，适用于错误处理和复杂控制流（如协程）。主要概念包括跳转和上下文保存。使用时需注意局部变量作用域、不对称性及避免滥用。

基于深度学习的缺失数据图像修复是一种通过深度学习技术填补图像中缺失或损坏部分的过程。这种技术在图像处理领域具有重要意义，能够改善图像的视觉质量，并在许多实际应用中发挥作用，如图像恢复、视频编辑和图像生成等。

基于深度学习的图像修复算法旨在通过学习和生成模型来填补图像中的缺失或损坏部分。

前端框架是用于构建用户界面的工具和库，它提供组件化结构、数据绑定、路由管理和状态管理等功能，帮助开发者高效地创建和维护 web 应用的前端部分。常见的前端框架如 React、Vue.js 和 Angular，能够提高开发效率并促进团队协作。

CPU（中央处理单元）的架构指的是CPU的设计和组织方式，包括其内部结构、数据通路、指令集、寄存器配置、存储器管理和输入输出等一系列设计原则和技术的综合体现。

在微服务架构中，服务之间的通信是系统的核心部分。然而，由于服务的分布式和独立性，确保它们之间的通信安全至关重要。

程序的设计过程，并不是立刻就进行代码设计，一般来讲包括设置文件的存放位置、说明书的设计、代码设计、程序测试、程序调试、注释说明。

基于神经网络的光线追踪（Neural Network-based Ray Tracing）结合了光线追踪算法与神经网络的强大能力，用于加速光线追踪渲染过程，提升图像质量，并降低计算资源消耗。

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基于深度学习的自动化农场管理利用深度学习技术，通过对农场中的多种数据进行实时监控、分析与决策，提升农业生产的智能化水平，最终实现自动化管理。该技术涵盖作物生长监测、灌溉系统管理、病虫害检测、收割计划以及资源优化等方面，有助于提高生产效率、减少资源浪费，并增强对环境的可持续性管理。

AI智算时代，服务器操作系统面临的挑战与机遇有哪些？

第二届龙蜥大会圆满落幕，龙蜥操作系统装机量突破800万。

阿里云产品示例涵盖多种功能，包括通过OpenAPI生成CLI命令、按小时阶梯计费、5G互联平台的定向流量服务、电商业务多活架构配置实践以及预付费产品的询价查询服务“GetSubscriptionPrice”，提供了详尽的计费信息与促销详情。这一系列工具和服务助力用户实现高效管理与成本优化。

随着人工智能（AI）的迅猛发展，操作系统面临着前所未有的挑战和机遇。在这个新时代，操作系统需要进行深刻的进化与重构，以适应AI技术的广泛应用和不断变化的需求。

如果您在重装系统后无法通过云监控查看ECS资源占用，可以按以下步骤排查：1. 确认云监控插件状态是否“运行中”，若不是则需重新安装；2. 通过自动安装流程安装插件，并确认状态变回“运行中”；3. 检查ECS网络配置，确保能访问外部网络；4. 验证监控功能是否正常显示数据；5. 可选设置报警规则。如问题仍存，请检查防火墙或安全组设置。通过上述步骤，您应能重新启用云监控。

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三大计划包括 Anolis OS 23/25 的商业衍生合作计划，CentOS 替代计划和 AI 应用推广计划。

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