获课♥》789it.top/14274/RAG（Retrieval Augmented Generation，检索增强生成）全栈技术是一种结合了信息检索（IR）和自然语言生成（NLG）优势的技术，旨在通过从大规模语料库中检索相关信息来增强生成模型的表现，从而打造高精准AI应用。以下是对RAG全栈技术打造高精准AI应用的详细分析：一、RAG技术的核心原理RAG技术的核心在于结合了检索和生成两大核心技术。在处理复杂的查询和生成任务时，RAG首先通过检索模块从大量数据中找到与查询最相关的信息，然后生成模块会利用这些检索到的信息来构建回答或生成文本。二、RAG全栈技术的优势高准确性：通过结合外部知识库的信息，RAG模型能够生成更准确和可靠的文本。丰富性：检索到的相关信息可以丰富生成内容，提供更多背景...阅读全文
获课♥》jzit.top/14548/获取ZY↑↑方打开链接↑↑从基础命令到源码解析，五步解锁FFmpeg全功能：用-h快速查看常用操作，-h full挖掘隐藏参数；ffplay/ffprobe子命令精准调试，重定向文档高效存档；系统手册页与官网资源联动，配合开源社区实现深度掌控，让多媒体处理再无技术盲区。内容由DeepSeek-R1模型生成FFmpeg是一个功能强大的多媒体处理工具，它提供了丰富的命令行选项来处理音频、视频和其他多媒体文件。在使用FFmpeg时，查询命令帮助文档是快速了解和使用其功能的关键。以下是查询FFmpeg命令帮助文档的几种方法：一、基本帮助查询查看基本信息在命令行中输入ffmpeg -h，即可查看FFmpeg的基本信息，包括常用选项和简要说明。查看高级信息输入ff...阅读全文
「完结7章」DeepSeek 应用开发与商业变现实战获课♥》789it.top/14364/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 探索 DeepSeek：创新应用开发的新纪元与商业变现策略一、引言在人工智能的飞速发展历程中，2023-2024年无疑是具有里程碑意义的时期。OpenAI 的 GPT-4O、Meta 的 Llama 3、DeepSeek 的 R1等一系列先进模型相继涌现，将 AI 技术推向了新的高度。尤其是DeepSeek，自成立以来便备受瞩目，在短短一年内成功推出多个具有重大影响力的模型，如 DeepSeek-V3 和DeepSeek-R1，展现出强大的技术实力和创新能力。二、DeepSeek 的技术实力2.1 模型性能超越预期DeepSeek-R1在性能表现上令人惊叹，其推理能力可与...阅读全文
铃声-FFMPEG命令入门到提高课程2022｜完结无秘获课♥》jzit.top/14548/获取ZY↑↑方打开链接↑↑FFmpeg是一个功能强大的多媒体处理工具，它提供了丰富的命令行选项来处理音频、视频和其他多媒体文件。在使用FFmpeg时，查询命令帮助文档是快速了解和使用其功能的关键。以下是查询FFmpeg命令帮助文档的几种方法：一、基本帮助查询查看基本信息在命令行中输入ffmpeg -h，即可查看FFmpeg的基本信息，包括常用选项和简要说明。查看高级信息输入ffmpeg -h long，将显示更详细的高级信息，包括更多选项和参数的解释。查看所有信息输入ffmpeg -h full，将显示FFmpeg的所有可用选项和参数的详细信息。这些信息非常全面，有助于深入了解FFmpeg的各个功能...阅读全文
获课♥》jzit.top/5047/AI Agent 在智能应用与定制开发中具有多方面的革命性作用，以下是一些具体表现：智能应用方面增强自主性和智能性：AI Agent 能够感知环境、自主推理、规划决策，不再是简单的被动响应模式。例如，在智能家居中，它可以根据用户的日常习惯和实时环境信息，自动调整温度、灯光等设备状态，无需用户手动操作。实现复杂任务处理：可以将复杂任务分解为多个子任务，并自主生成执行路径。如在医疗场景中，AI Agent 能根据患者的症状描述，自动完成病历分析、相关检查建议、初步诊断等一系列任务。提供个性化服务体验：通过持续记忆模块记录用户的行为和偏好，为用户提供个性化的服务。以购物应用为例，AI Agent 能根据用户的历史购买记录和浏览行为，精准推荐符合其喜好的商品，并提...阅读全文
Selenium3.0 平台级自动化测试框架综合实战（完结）拼课》》》❤ jzit.top/3564/分层思维总体概述分层思维是一种重要的思维方式，它强调将复杂的问题或任务拆解成若干个子问题或子任务，然后逐一解决。这种思维方式可以帮助我们更好地理解问题本质，找到解决问题的有效路径。分层思维不仅适用于日常生活和工作中的问题解决，也广泛应用于软件开发、项目管理等领域。在软件开发中，分层思维体现在将软件系统划分为不同的层次，每个层次负责不同的功能和职责。例如，一个典型的Web应用程序可以分为表示层、业务逻辑层和数据访问层。这种分层架构使得软件开发更加模块化、可维护性和可扩展性更强。代码改造中的分层思维在代码改造过程中，分层思维同样具有重要意义。它可以帮助我们识别代码中的瓶颈和问题所在，并针对性地提...阅读全文
黑马程序员软件测试学习路线图（2025完整版）拼课》》》❤ jzit.top/14566/以下是关于接口、接口测试、URL、HTTP协议及接口文档的详细介绍，内容结构化便于理解：一、接口（API）基础1. 定义接口（Application Programming Interface）：是不同系统或组件间交互的桥梁，定义了一套规则（如请求格式、数据协议），允许软件间相互通信。常见类型：Web API：基于HTTP协议（如RESTful API）。系统级API：操作系统提供的接口（如Windows API）。库/框架API：编程语言中的函数调用（如Java的JDBC）。2. 核心作用解耦：模块化开发，降低系统依赖性。复用：通用功能（如支付、地图）可被多平台调用。扩展性：允许第三方开发者基于接口扩...阅读全文
在计算机视觉领域，将YOLO（You Only Look Once）与Transformer架构结合进行多场景目标检测是一个前沿的研究方向。这种结合旨在利用YOLO的速度优势和Transformer的强大特征表示能力来提高目标检测的准确性和效率。尽管“果fx”没有明确指向具体的技术或工具，我们可以基于当前的知识提供一个关于如何实现YOLO与Transformer结合进行多场景目标检测的实战指南。获课keyouit.xyz/14004/获取ZY↑↑方打开链接↑↑选择合适的数据集对于训练任何深度学习模型都是至关重要的。常用的数据集包括COCO、Pascal VOC等。确保数据集包含丰富的标注信息以满足训练需求。安装必要的依赖库：深色版本可以考虑以下两种方法之一：假设我们采用第一种方法，在YOLO...阅读全文
慕课网物联网/嵌入式工程师获课♥》jzit.top/2543/物联网（IoT）、嵌入式系统与智能家居项目之间存在着密切的关联。以下是对这三者之间关系的详细阐述：一、物联网与智能家居的关系物联网是指通过装置在对象（人或物）体上的各种信息感知设备，并通过相应的接口，把物品与互联网相连，进行信息交换和通信，最终目的是实现对象的智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种巨大网络。智能家居作为物联网的重要应用领域，为人们提供了更加便捷、舒适、安全的生活方式。物联网平台的发展促进了智能家居的发展，同时，物联网正在整合大数据和人工智能技术，使得智能家居领域基于物联网的解决方案进一步得到丰富。二、嵌入式系统与智能家居的关系嵌入式系统是物联网的心脏，它在智能家居项目中扮演着至关重要的角色。嵌入式系统是一种专用...阅读全文
机器视觉企业级实战源码-朝夕教育下栽课♥》789it.top/4267/在机器视觉企业级实战中，多车票识别特别是第二张车牌的识别过程，涉及一系列复杂的逻辑分析与技术实现。以下是对该过程逻辑的详细分析与总结：一、识别过程逻辑分析图像预处理灰度化：首先，将彩色图像转换为灰度图像，这有助于减少计算量并突出图像中的边缘信息。去噪：通过滤波器等方法去除图像中的噪声，提高图像质量，为后续处理提供清晰的图像基础。车牌定位边缘检测：利用边缘检测算法（如Canny边缘检测）提取图像中的边缘信息，这些边缘信息往往与车牌的轮廓相关。形态学处理：通过膨胀、腐蚀等形态学操作进一步突出车牌区域，去除小噪声点。车牌区域提取：根据边缘信息和形态学处理结果，提取出潜在的车牌区域。第二张车牌识别模板匹配：利用预定义的车牌模板与...阅读全文
逆向工程师2023下栽课♥》789it.top/4273/逆向工程技术深度解析：从二进制到系统级攻防实践在数字化时代，逆向工程已成为网络安全、软件开发与创新研究的核心技术。通过分析目标系统的结构与行为，逆向工程师能够突破黑箱限制，揭示隐藏的技术细节。本文将从技术原理、工具链、典型应用及伦理挑战四个维度，系统解析逆向工程的核心价值与实践路径。一、逆向工程的技术体系1. 核心方法论静态分析：直接解析二进制文件（ELF/PE 格式），通过反汇编获取指令流，结合符号表、重定位表等元数据理解程序逻辑。动态分析：在调试环境（如 GDB/WinDbg）中运行目标程序，监控内存读写、API 调用与线程行为，捕捉运行时特征。混合分析：结合静态与动态方法，通过污点追踪（Taint Analysis）定位数据流向...阅读全文
黑马-JAVA中州养老项目2024语言汇编拼课》》》❤ jzit.top/5140/阿里云物联网 (IoT) 平台提供了全面的智能硬件数据监测与管理解决方案。通过该平台，用户可以轻松地接入智能硬件设备，实时采集、监控和分析设备数据。以下是掌握阿里云物联网平台智能硬件数据监测的一些方法与步骤：1. 设备接入设备连接协议：阿里云物联网平台支持多种设备接入协议，包括MQTT、HTTP、CoAP等，用户可以根据硬件设备的支持情况选择合适的协议进行数据传输。设备接入方法：通过使用阿里云提供的SDK，用户可以将自己的硬件设备通过Wi-Fi、蓝牙、LoRa等方式接入物联网平台，设备通过这些方式将采集到的数据传输到云端。设备管理：通过物联网平台的设备管理功能，用户可以对接入的设备进行注册、管理和控制，确保设...阅读全文
Linux内核源码分析内存调优文件系统进程管理设备驱动网络协议栈从fork()到task_struct的诞生，CFS调度算法在吞吐量与延迟间缔造完美平衡，红黑树精准追踪每个进程的vruntime。实战调优揭示CPU绑定与大页内存的终极奥义，context_switch中暗藏TLB刷新玄机，内核用写时复制实现物理页的优雅共享。内容由DeepSeek-R1模型生成获课♥》jzit.top/14532/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Linux内核进程管理深度解析一、进程的诞生：从fork()到task_struct1. 进程创建核心路径系统调用入口：fork() → clone() → kernel_clone()（位于kernel/fork.c）关键参数：clone_flags（控制资源共享，如C...阅读全文
获课：jzit.top/14395/RAG技术体系：从基础原理到全栈实现一、RAG基础概念与核心价值1.1 RAG是什么检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）是一种将信息检索技术与生成式AI相结合的技术架构。它通过两个核心阶段工作：检索阶段：从知识库中检索与输入相关的文档片段生成阶段：将检索结果与原始输入结合，生成更准确、可靠的输出1.2 RAG与传统生成模型的区别特性传统生成模型RAG系统1.3 RAG的核心价值解决幻觉问题：基于真实文档生成内容知识可更新性：无需重新训练即可更新知识领域适应性：快速适配专业领域可解释性：提供生成内容的参考依据二、RAG核心组件与工作原理2.1 RAG系统架构复制用户查询 ↓[查询理解模块] → 查询重写/扩展...阅读全文
选择一个合适的数据集非常重要，常用的有COCO、Pascal VOC等。确保数据集包含丰富的标注信息，以便训练模型。在实践中应用YOLO（You Only Look Once）和Transformer架构进行目标检测，通常涉及到对这两种技术的深入理解和创造性结合。虽然YOLO以其高效的实时检测能力著称，而Transformer则因其强大的特征表示能力受到关注，但直接将两者结合起来可能需要一些定制化的工作。以下是基于当前技术趋势的一种可行方法，帮助你在实际项目中实现YOLO与Transformer的结合。获课：keyouit.xyz/14004/获取ZY↑↑方打开链接↑↑可以考虑在YOLO的基础特征提取网络后添加一个Transformer层，以进一步提炼特征图，从而提高检测精度。这种方法允许你...阅读全文
虽然我不能直接提供具体的Spring框架视频教程链接或资源，我可以给你一些建议来帮助你找到适合从零基础入门到高级的Spring全套视频教程：获课：keyouit.xyz/13649/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Spring官网本身可能不会集中列出所有常见问题解答（FAQ），但是针对不同的子项目，如Spring Framework、Spring Boot、Spring Cloud等，它们各自可能在文档中或者专门的FAQ页面提供了一些常见问题及其解决方案。以下是一些你可以找到常见问题解答的地方：为了获取最准确的信息，建议直接访问相关项目的官方文档页面，并利用搜索功能查找特定的问题或主题。此外，社区论坛、Stack Overflow以及Reddit等社交平台也是寻找Spring相关问题答案的好地方。...阅读全文
在计算机视觉领域，将YOLO（You Only Look Once）与Transformer架构结合进行多场景目标检测是一个前沿的研究方向。这种结合旨在利用YOLO的速度优势和Transformer的强大特征表示能力来提高目标检测的准确性和效率。尽管“果fx”没有明确指向具体的技术或工具，我们可以基于当前的知识提供一个关于如何实现YOLO与Transformer结合进行多场景目标检测的实战指南。获课keyouit.xyz/14004/获取ZY↑↑方打开链接↑↑选择合适的数据集对于训练任何深度学习模型都是至关重要的。常用的数据集包括COCO、Pascal VOC等。确保数据集包含丰富的标注信息以满足训练需求。安装必要的依赖库：深色版本可以考虑以下两种方法之一：假设我们采用第一种方法，在YOLO...阅读全文
计算机基础——更适合程序员的编程必备基础知识拼课》》》❤ jzit.top/491/计算机发展对个人成长的影响是深远且多维度的，其核心作用体现在知识获取、技能培养、思维模式转变、职业发展、社会参与等方面。以下从多个维度展开分析：一、知识获取与学习方式的变革信息爆炸与自主学习互联网和搜索引擎（如Google、百度）使知识获取成本趋近于零。个人可随时查阅全球学术资源、教程和案例，突破地域和资源限制。案例：MOOC平台（如Coursera、edX）提供顶尖大学课程，普通人可免费学习AI、编程等前沿领域知识。碎片化学习与终身学习移动设备（手机、平板）使学习场景碎片化，个人可利用通勤、午休等时间通过短视频（如B站、YouTube）、播客（如Spotify）学习。数据：2023年全球在线教育市场规模超...阅读全文
获课♥》jzit.top/14014/Agents技术原理深入讲解1. 自治性定义：自治性是指Agents能够在没有人为直接干预的情况下，独立地执行任务和做出决策的能力。实现：通过预设的目标和规则，Agents能够自主感知环境状态，并根据这些状态进行决策和行动，而无需持续的外部控制。2. 感知能力定义：感知能力是指Agents通过传感器或其他输入接口获取外部环境信息的能力。实现：Agents可以利用摄像头、麦克风、温度传感器等硬件设备，或者通过网络接口获取数据，从而感知环境的状态和变化。3. 学习和适应能力定义：学习和适应能力是指Agents能够通过学习算法，从经验中不断改进自己的行为，以适应环境变化的能力。实现：常见的学习算法包括强化学习、监督学习和无监督学习。通过这些算法，Agents能...阅读全文
获课♥》jzit.top/14535/获取ZY↑↑方打开链接↑↑摩根士丹利分析师效率提升70%，特斯拉Autopilot实现多模态决策；蚂蚁集团诈骗识别准确率99.7%，NASA发现12颗新小行星。技术竞赛转向算力+数据+合规+场景的全维度对抗，国内外模型各展所长，开源闭源生态共存，智能体重构人机交互，多模态融合与具身智能引领未来。内容由DeepSeek-R1模型生成全景扫描：国内外主流大语言模型（LLM）以下从技术演进、生态格局、应用场景三个维度，对 2025 年国内外主流大语言模型（LLM）进行全景扫描，并结合行业趋势与挑战展开分析：一、技术演进：从单一语言到多模态融合（一）国外头部模型OpenAI GPT-4o核心突破：2024 年中期发布的多模态版本，支持文本、图像、音频、视频混合...阅读全文
福布斯公司注册游戏官网 负责人威【8107589】公司直属惘纸：【TL10075.com】 第二步、点击主页右上角的“注册”填写一个你想要的账号。 第三步、在弹出的注册窗口中，填写手机号码、验证码和密码等信息， 然后勾选用户协议，点击“注册”账号。页面会提示注册成功或账号已存在，别人注册过的，同一个账号永久不会重复的。 第四步、系统会向手机发送一条验证码如信，输入验证码后，点击“确认”按钮，表示注册好...阅读全文
拼课》》》❤ 789it.top/2862/定义与特点MySQL是一个开源的关系型数据库管理系统（RDBMS），由Oracle公司所拥有。它的主要特点包括：开源：MySQL是一个开放源代码的数据库系统，用户可以自由使用、修改和分发其代码。这使得它在开发者中具有广泛的接受度和应用。关系型数据库：MySQL采用了关系型数据模型，即数据通过表格形式存储，并且表与表之间通过外键进行关联。这使得数据操作更加系统化和结构化。高效性：MySQL因其高效的查询处理能力和优化的存储引擎（如InnoDB和MyISAM）而闻名。它可以处理从小型到大规模的数据库应用，支持高并发的请求。稳定性：MySQL在长时间的使用中表现出强大的稳定性，能够承受大量的数据操作和高流量的应用场景，因此广泛应用于生产环境中。易用性：M...阅读全文
获课♥》jzit.top/14532/获取ZY↑↑方打开链接↑↑通过调整swappiness与overcommit_memory，优化内存分配策略，减少磁盘I/O，提升系统性能。实时监控内存使用趋势，结合KSM碎片整理与文件缓存优化，构建高效稳定的Linux内存管理体系。内容由DeepSeek-R1模型生成关于精通 Linux 内存调优，提升系统性能的实用技巧与策略：内存使用分析工具使用：使用 top、htop 等命令可以实时查看系统中各个进程的内存使用情况，包括物理内存和虚拟内存的占用。vmstat 命令能提供更详细的系统内存状态信息，如内存的分配、交换空间的使用等。分析方法：通过这些工具，确定哪些进程占用了大量内存，判断是正常的业务需求还是存在内存泄漏等问题。如果发现某个进程的内存使用...阅读全文
获课♥》789it.top/2856/SQLMAP 从入门到精通在网络安全领域，SQL 注入漏洞是一种常见且危害较大的安全隐患。而 SQLMAP 作为一款强大的自动化 SQL 注入工具，为安全测试人员和渗透测试者提供了高效检测和利用 SQL 注入漏洞的手段。本文将带您从入门逐步走向精通 SQLMAP 的使用。一、入门基础（一）认识 SQLMAPSQLMAP 是一款开源的渗透测试工具，它能够自动检测和利用 SQL 注入漏洞，支持多种数据库类型，如 MySQL、Oracle、Microsoft SQL Server 等。其不断更新的特性以及开源的优势，深受全球网络安全爱好者的青睐。它不仅可以检测出注入点，还能在条件允许的情况下，获取数据库中的敏感信息，甚至进一步获取服务器权限。（二）安装 SQ...阅读全文
慕ke计算机基础——更适合程序员的编程必备基础知识拼课》》》❤ 789it.top/491/计算机的发展历史计算机的发展历程可以追溯到几百年前，经历了多个阶段。从最初的机械计算工具到现代的智能计算机，计算机的技术不断演进和创新。古代计算工具（公元前3000年左右 - 19世纪初）算盘：算盘是最早的计算工具之一，源于中国，后来在世界范围内广泛使用。算盘与罗马的水钟：古代文明也使用简单的计时和计数工具，帮助进行日常计算。机械计算机的初步发展（17世纪 - 19世纪）布莱兹·帕斯卡尔（1642）：发明了帕斯卡尔计算器，这是一种加法和减法的机械计算工具，标志着机械计算机的开始。查尔斯·巴贝奇（1837）：提出了差分机和分析机的设计，这些是早期的计算机原型。分析机的设计可视为现代计算机的雏形。电子计算...阅读全文
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获课♥》789it.top/14411/获取ZY↑↑方打开链接↑↑FFmpeg一键安装到高效应用全指南：强大命令行工具实现视频处理、格式转换、水印添加与批量脚本操作，让专业级音视频编辑变得简单高效，满足从入门到进阶的所有需求。内容由DeepSeek-R1模型生成FFmpeg是一个强大的音视频处理工具，其丰富的命令行选项使得音视频处理变得简单而高效。以下是从入门到提高的FFmpeg命令使用指南：一、FFmpeg安装与环境搭建Windows系统访问FFmpeg官网，下载适合操作系统的压缩包。解压文件，并将解压后的文件夹路径添加到系统的环境变量中。打开命令提示符，输入ffmpeg，如果显示FFmpeg的版本信息，说明安装成功。macOS系统可以通过Homebrew安装：brew install ...阅读全文
获课yinheit.xyz/13991/ 一、LLM 算法工程师的能力要求剖析（一）扎实的基础知识储备深度学习框架的精通：深度学习框架是构建和训练 LLM 的基石。以 PyTorch 和 TensorFlow 为例，它们提供了丰富的函数库和工具，方便开发者搭建神经网络模型。对于 LLM 算法工程师来说，需要熟练掌握这些框架的使用，包括如何定义模型结构、设置训练参数、进行模型训练和优化等。例如，在使用 PyTorch 搭建一个简单的 Transformer 模型时，要能够准确地定义各个模块，如多头注意力机制、前馈神经网络等，并合理设置参数以确保模型的高效运行。Transformer 系列模型架构及训练技巧的熟知：Transformer 架构是 LLM 的核心，其自注意力机制打破了传统循环神经网...阅读全文
获课：www.bcwit.top/13622/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程体系全景解析 1. 技术能力分层进阶 基础理论筑基 系统学习Transformer架构原理与注意力机制变体，结合DeepSeek、LLaMA等模型解析MoE混合专家系统设计，掌握分布式训练中的ZeRO-3优化策略与FlashAttention加速技术4517 全流程工程实践 覆盖从模型量化（GPTQ/AWQ）到Triton推理服务器部署的完整链路，实现INT8量化下推理延迟<200ms的工业级优化方案1416 2. 分层教学模块 初级：参数高效微调 通过LoRA低秩适配器技术，仅调整10%参数即可实现医疗分诊建议生成准确率提升35%，金融风控文本生成效率提升2.8倍1012 高级：多模态融合开发 集成Stab...阅读全文
DeepSeek+SpringAI：构建未来 AI 家庭医生应用在数字化时代，医疗健康领域正经历着深刻变革，AI 技术的飞速发展为医疗服务带来了全新的机遇。其中，利用 DeepSeek 强大的自然语言处理能力与 SpringAI 便捷的开发框架，构建 AI 家庭医生应用成为了医疗创新的前沿方向。这一应用不仅能通过自然语言交互为用户提供初步医疗咨询、症状分析和健康建议，还能引导用户进行正确就医流程，极大地提升医疗服务的可及性与效率。DeepSeek 与 SpringAI：技术基石DeepSeek：医疗自然语言处理的先锋DeepSeek 在医疗领域的自然语言处理方面展现出卓越的能力。它能够精准理解患者输入的复杂症状描述，哪怕是模糊不清或带有口语化表达的信息。例如，当患者描述 “最近总是感觉脑袋昏...阅读全文
获课：www.bcwit.top/14129/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 第一章：项目背景与技术选型 1.1 行业痛点与需求分析 传统家庭医生服务面临资源分配不均、响应延迟、个性化不足等问题。AI家庭医生通过24小时在线问诊、健康数据监测、疾病预防等功能，可显著提升基层医疗效率。本项目的核心目标是构建一个低成本、高可用的智能健康管理系统。 1.2 技术栈选型逻辑 DeepSeek大模型：作为核心推理引擎，其多模态理解能力可处理文本问诊、影像分析等任务，医学知识增强版本（如Med-DeepSeek）可提升诊断准确率。 SpringAI框架：提供模型部署、服务编排、API网关等能力，支持微服务架构，便于与医院HIS系统对接。 边缘计算方案：采用NVIDIA Jetson AGX Orin实现本...阅读全文
获课：www.bcwit.top/4303/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、课程体系全景解析 （一）分层递进式能力培养 基础理论筑基 技术演进脉络：从Transformer架构原理到GPT-4、LLaMA、DeepSeek等主流模型的技术对比，深入解析自注意力机制、位置编码等创新点，结合《DeepSeek:AI赛道的超级引擎》方法论建立技术认知框架148 算法核心突破：通过代码级拆解理解MoE混合专家系统、FlashAttention高效注意力机制、RLHF对齐技术等前沿算法实现114 开发全链路实践 模型优化全流程：覆盖8位整型量化（INT8）、知识蒸馏、动态剪枝等技术，实现推理速度提升300%且精度损失<2%的工业级优化方案114 部署工程化方案：基于Triton推理服务器构建高并发A...阅读全文
鸿蒙原生开发：从 “适配” 到 “定义”，全场景时代的开发者进化论获课：yinheit.xyz/13327/在数字化浪潮汹涌澎湃的当下，全场景智能时代正呼啸而来，而鸿蒙操作系统宛如一颗璀璨的新星，在这片新的天地中熠熠生辉。自 2019 年鸿蒙系统首次亮相，其发展可谓是日新月异，凭借着独特的全场景分布式架构，逐渐构建起一个万物互联的智能生态。如今，鸿蒙原生开发已步入从 “适配” 到 “定义” 的关键转型期，这一转变为开发者们带来了前所未有的机遇与挑战，也为全场景时代描绘出更为绚烂的图景。鸿蒙原生开发：适配阶段的砥砺前行鸿蒙系统诞生之初，开发者面临的首要任务便是适配。彼时，鸿蒙生态尚在襁褓之中，应用数量相对匮乏，生态体系有待完善。开发者需要在鸿蒙系统的框架下，将现有的应用进行适配，使其能够在搭载...阅读全文
download: https://www.daxiacode.com/3947.html〖资源目录〗:├──{1}–第1章课程介绍（磨刀不费砍柴工）| ├──[1.1]–1-1导学.mp4 115.84M| ├──[1.2]–1-2部分功能演示.mp4 23.68M| ├──[1.3]–1-3必备的学习条件.mp4 113.12M| ├──[1.4]–1-4学习方法注意事项.mp4 110.12M| └──[1.5]–1-5本章总结.mp4 5.36M├──{2}–第2章搭建数据库集群和中间件，了解微服务体系（万丈高楼平地起）| ├──[2.10]–2-10什么是微服务架构？（二）.mp4 75.81M| ├──[2.11]–2-11分布式事务.mp4 152.79M| ├──[2.12]...阅读全文
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