大家是否还记得 2012 年，Linux 之父 Linus Torvalds 在一次活动中“愤怒”地表达了对英伟达闭源 Linux GPU 驱动的不满？这个场景曾是热门表情包，程序员人手一个。
1 互联网架构越来越复杂？ 为啥感觉互联网架构越来越复杂了，早期我们的系统，可能也就那么少部分人使用，大都是一些后台管理系统。 所以不用考虑很多东西，比如： 流量少，无需考虑并发问题 数据少，不用考虑什么索引优化、分库分表 访问不集中，不用考虑缓存、过载保护 如果数据不重要，不用考虑安全策略，甚至不
2024年7月15日微软宣布，其开发执行团队将在下个月的开发者大会上聚焦于使用 .NET Aspire 的云原生开发，以及结合人工智能的“现代 SQL”在 Microsoft Fabric 中的应用。微软的 Visual Studio LIVE! 2024 大会不仅是一个会议，而是创新、学习和社区庆
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 今日 220+/10000 在 回归求助 & 送教程这篇文章中，我放出来最近在做的揭榜挂帅的 PPT 初稿，很多读者表示感兴趣，还有小伙伴问啥时候出书，更有同学贴心的给对象要了份PPT（
Web1.0、Web2.0 和 Web3.0 的区别主要体现在以下几个关键方面： 内容创作与交互： Web1.0：内容主要由网站所有者或少数专业人员创建，用户大多只是被动接收信息。例如，早期的雅虎、新浪等门户网站，用户只能浏览编辑们发布的新闻、文章等，几乎没有互动功能。 Web2.0：用户成为内容的
需求场景 按着惯例，还是以一个应用场景作为代理模式的切入点。现在有一个订单系统，要求是:一旦订单被创建，只有订单的创建人才可以修改订单中的数据，其他人则不能修改。 基本实现思路 按着最直白的思路，就是查询数据库中订单的创建人和当前Session中的登录账号ID是否一致。 class Order {
【C++】使用ort推理yolov10 前言：由于笔者是编导专业，想玩玩yolo模型，搜来搜去全是python，所以在学会之后写一篇文章帮助和笔者同样情况的人 环境 Windows 10 C++17 onnxruntime18.1（DML版本） opencv4.9 visual studio2022
s2下半年我在内部有一次部门级别的技术分享会，以本文内容分享为主。 其实有很多人问过我相同的问题，遇到需要改写的慢sql，不知道怎么改，改好了以后也不知道等不等价？不等价了也不知道错在哪？这个要怎么破？ 其实都是因为绝大多数人没有做过开发，看不懂sql，不会写sql，没有sql思维，下面通过几个案例
对象 身在成都小微企业，前两天面试深圳老牌金蝶公司。对我这个荒废了三年光影的人来说，怎一个跨度之大了得？作为人我生第一次面试的，整个面试过程，只能用诡异来形容这次感受。而结尾也是迷迷糊糊中草草收场。 不是很好的开局 我我毕业就进了国企。毕业前，在我想象中，他是一个伟光正的形象。所以我抱着人生值得，未
今年6月，我们争取到一次非常难得的与vivo的合作机会——为vivo蓝河操作系统技术沙龙招募开发者参会，在园子商业化的关键时期，这个合作机遇有了更加重要的意义。 招募开发者线下参会很难，而且这次人数众多需要招募300人，这是一个非常大的挑战，我们会集中全园推广资源努力争取，如果您对这个活动感兴趣，期
最近收到了 Apache Pulsar 和 Apache HertzBeat社区的邀请邮件，成为了这两个项目的 Committer。 一路走来我从最开始的打游击战的闲散人员到如今活跃在各个开源项目里的“老兵”，用现在流行的话来说 Apache 的这两个 Committer 就相当于是拿到了编制，进入
一：背景 1. 讲故事 前段时间有位朋友找到我，说他们有一个崩溃的dump让我帮忙看下怎么回事，确实有太多的人在网上找各种故障分析最后联系到了我，还好我一直都是免费分析，不收取任何费用，造福社区。 话不多说，既然有 dump 来了，那就上 windbg 说话吧。 二：WinDbg 分析 1. 为什么
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 今日 210+/10000，内含 Pandas 是一个强大的数据分析库，广泛应用于科学研究、金融分析、商业智能等领域。它提供了高效的数据结构和数据分析工具，使得处理和分析数据变得更加简单
一、起因 最近毕业在家:)，准备筹划社区运营和IoTBrowser升级的事务，遇到了一系列物业管理上的问题，本来出于好心提醒物业人员，结果反被误认为是打广告推销的，当时被激怒一下，后面一想也许这也是一个普遍存在的问题，正好IoTBrowser缺少落地的应用场景，遂又撸起袖子搞了一个AI工具。以下是本
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 今日 216/10000 抱个拳，送个礼 神经网络设计与选择 参数初始化与优化 学习率调整与正则化 数据预处理与标准化 训练过程与监控 特定模型技巧 其他训练技巧 1. 神经网络设计与选
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 今日 215/10000 为模型找到最好的超参数是机器学习实践中最困难的部分之一 1. 超参数调优的基本概念 机器学习模型中的参数通常分为两类：模型参数和超参数。模型参数是模型通过训
通过本文的介绍，我们深入了解了Spring AI项目的优势和特性，以及在实际应用中的快速实战示例。Spring AI作为一个高度抽象化的人工智能应用程序开发框架，为开发者提供了便捷的模型支持、灵活的功能模块交换和优化能力。它不仅能将AI模型输出映射为POJO，还能与主流矢量数据库提供商无缝集成，从而...
快速搭建的第一个系统，并进行迭代 如果正在考虑建立一个新的语音识别系统，其实可以走很多方向，可以优先考虑很多事情。 比如，有一些特定的技术，可以让语音识别系统对嘈杂的背景更加健壮，嘈杂的背景可能是说咖啡店的噪音，背景里有很多人在聊天，或者车辆的噪音，高速上汽车的噪音或者其他类型的噪音。有一些方法可以
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 参考 论文：https://arxiv.org/abs/2101.02118 更多内容，见微*公号往期文章： 审稿人：拜托，请把模型时间序列去趋势！！ 使用 Python 快速上手 LS
ComfyUI核心节点（四） 前言： 学习ComfyUI是一场持久战。当你掌握了ComfyUI的安装和运行之后，会发现大量五花八门的节点。面对各种各样的工作流和复杂的节点种类，可能会让人感到不知所措。在这篇文章中，我们将用通俗易懂的语言对ComfyUI的核心节点进行系统梳理，并详细解释每个参数。希望
