https://97it.top/1910/ 摘要 在电子商务工程的开发过程中，第一行代码的编写不仅是项目启动的象征，更是整个系统架构设计和技术选型的起点。本文从电商工程的技术背景出发，探讨第一行代码在系统架构设计、技术选型、开发流程以及后续维护中的重要性。通过对电商工程需求的分析，阐述第一行代码背后的设计理念和开发策略，并探讨其对系统可扩展性、性能和用户体验的影响。本文旨在为电商工程的开发者提供理论指导，帮助其在项目初期建立正确的开发思路和技术框架。 关键词 电商工程；第一行代码；系统架构；技术选型；开发流程 一、引言 随着互联网技术的飞速发展，电子商务已经成为现代商业活动的重要组成部分。电商工程的开发涉及多个领域，包括前端界面设计、后端服务开发、数据库管理、网络安全等。在项目启动阶段，编...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：keyouit.xyz/14293/获取ZY↑↑方打开链接↑↑问题中的“mk-Kubernetes管理员认证（Cmk）”似乎存在拼写错误或误解。根据我搜索到的资料，正确的认证名称应为“Certified Kubernetes Administrator (CKA)”或“CMK (CPU Manager for Kubernetes)”。关于CKA（Certified Kubernetes Administrator）CKA是由Linux基金会和云原生计算基金会（CNCF）共同推出的认证，旨在证明持证人具备履行Kubernetes管理员职责所需的技能、知识和能力。CKA认证覆盖了Kubernetes的原理、架构、部署、使用和排错等核心内容，考试形式为在线实操考试，考试时间为3小时，通过率...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
在计算机视觉领域，YOLO（You Only Look Once）和Transformer架构的结合代表了当前最先进的目标检测技术之一。这种组合能够利用YOLO的速度优势以及Transformer的强大特征表达能力，适用于多种场景下的目标检测任务。以下是一个关于如何将这两种技术结合起来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↑↑选择适合你应用场景的数据集，比如COCO、Pascal VOC或自定义数据集。确保数据集包含足够的标注信息来训练模型。安装必要的依赖库：深色版本目前直接结合YOLO和Transformer的方式可能需要自行定制模型结构，因为官方实现通常不直接支持这种混合模式。但是，可以考虑如下几种方法：假设你已经决定采用哪种方式结...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
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
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
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
尚硅谷_MQTT教程发布获课♥》789it.top/14117/获取ZY↑↑方打开链接↑↑ MQTT高级教程：QoS、保留消息与遗嘱消息的深度解析一、QoS（服务质量）QoS是MQTT协议中的一个核心概念，用于定义消息在客户端和服务器之间传输时的可靠性保证。MQTT协议定义了三个QoS等级，每个等级提供了不同的消息传递保障：QoS 0：最多一次（At most once）特点：消息最多被发送一次，不保证消息送达。应用场景：适用于对实时性要求较高，但允许数据丢失的场景，如环境监测数据。传输效率：最高，因为没有确认机制，减少了传输开销。QoS 1：至少一次（At least once）特点：确保消息至少被送达一次，但可能会重复送达。实现机制：通过PUBACK报文进行消息确认，发送方在收到确认前...阅读全文
获课♥》jzit.top/2884/以下以 Dubbo 和 Spring Cloud 为例，对微服务框架核心源码进行深度解析：Dubbo服务发布：Dubbo 的服务发布过程涉及多个关键步骤。首先，通过配置文件或注解等方式定义服务接口和实现类。然后，Dubbo 会将服务实现类封装成一个 Invoker 对象，这个对象包含了服务的具体逻辑和相关配置信息。接着，通过注册中心（如 ZooKeeper）将服务的元数据（包括服务接口、版本、协议等）注册到注册中心，以便让其他服务消费者能够发现该服务。服务调用：当服务消费者需要调用远程服务时，首先会从注册中心获取服务提供者的地址列表。然后，根据负载均衡算法选择一个合适的服务提供者地址。接着，通过网络通信框架（如 Netty）向服务提供者发送请求，将调用的方...阅读全文
https://97it.top/2751/ 摘要 随着网络技术的发展和复杂度的增加，路由协议在网络中扮演着至关重要的角色。为了保证数据包在网络中的有效传输，路由协议不断进行优化和演化。近年来，路由与状态同构（Routing and State Isomorphism, RSI）作为一种新的研究方向，吸引了大量的学者和工程师的关注。本文将探讨路由与状态同构的概念、应用以及相关研究进展。 1. 引言 路由在计算机网络中的作用至关重要，它决定了数据从源头到目标的传输路径。而状态同构，源自图论中的同构概念，意指在路由过程中，不同网络状态之间的一种映射关系。路由协议通常依赖于网络拓扑和状态信息，确保数据包在多变的网络环境中能够顺利到达目的地。路由及状态同构的研究为网络优化提供了新思路，能够有效提高网...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
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
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
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
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
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
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
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♥》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
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
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
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
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
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
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：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
获课♥》程序员数学体系课对于零基础程序员而言，构建一套完整的数学体系课程是提升编程能力和解决复杂问题能力的关键。以下是一套推荐的数学体系课程，以及相应的学习心得。数学体系课程推荐一、基础阶段离散数学内容：集合论、布尔代数、图论、组合数学等。推荐理由：离散数学是程序员的逻辑思维基石，有助于理解算法设计和数据结构实现。线性代数内容：向量空间、矩阵运算、特征值与特征向量等。推荐理由：线性代数在深度学习和计算机图形学等领域有广泛应用，是理解神经网络和3D变换的基础。概率统计内容：概率论基础、统计推断、随机过程等。推荐理由：概率统计在数据分析和机器学习等领域至关重要，有助于理解不确定性决策和模型优化。二、进阶阶段数值分析内容：误差分析、迭代法、插值与拟合等。推荐理由：数值分析是工程数学的重要组成部分，...阅读全文
获课：666it.top/14325/ 14章吃透RAG全栈：高精准AI应用开发的必备技术指南 一、引言 随着人工智能技术的快速发展，检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称RAG）技术已成为构建高精准AI应用的关键。RAG结合了信息检索与生成模型的优势，旨在通过整合外部知识源，提高大语言模型（LLM）生成的答案的准确性和可信度。本文将从基础到进阶，全面解析RAG全栈技术，为开发者提供一份详尽的技术指南。 二、RAG基础概念与核心价值 RAG技术通过两个核心阶段实现其功能：检索阶段和生成阶段。在检索阶段，RAG从知识库中检索与输入相关的文档片段；在生成阶段，将检索结果与原始输入结合，生成更准确、可靠的输出。 RAG技术的核心价值在于解决传统生成模型存在...阅读全文
获课：666it.top/2342/ 16章深度拆解！SpringCloudAlibaba 实现仿斗鱼高并发直播平台的硬核之路 随着互联网技术的飞速发展，直播行业在我国呈现出爆炸式的增长。斗鱼直播平台作为其中的佼佼者，以其强大的直播功能和高并发处理能力而闻名。本文将深度拆解如何使用SpringCloudAlibaba技术栈实现一个仿斗鱼的高并发直播平台，从架构设计、技术选型、关键组件到性能优化等方面进行全面解析。 一、引言 斗鱼直播平台涵盖了游戏、娱乐、教育等多个领域，拥有海量的用户群体和高并发访问需求，对系统架构提出了极高的要求。SpringCloudAlibaba是阿里巴巴开源的一个基于Spring Cloud的微服务解决方案，旨在帮助开发者更轻松地构建分布式应用系统。本文将基于Spri...阅读全文
「完结11章」2024 鸿蒙零基础快速实战-仿抖音App开发（ArkTS版） 获课♥》789it.top/5306/ 鸿蒙开发实战笔记：手把手带你用ArkTS写一个短视频App 引言 随着移动互联网的飞速发展，短视频应用已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。鸿蒙（HarmonyOS）作为华为自主研发的分布式操作系统，提供了丰富的开发工具和框架，让开发者能够轻松构建跨设备的智能应用。本文将带你使用ArkTS（Ark TypeScript），鸿蒙系统的应用开发语言，从零开始打造一个简单的短视频App。 开发环境搭建 安装鸿蒙开发工具 前往华为开发者官网下载并安装DevEco Studio，这是鸿蒙系统的官方集成开发环境（IDE）。 创建项目 打开DevEco Studio，选择“新建项目”，然后...阅读全文
获课:yinheit.xyz/14824/HarmonyOS NEXT+AI 打造智能助手 APP (适配 DeepSeek)随着科技浪潮的不断奔涌向前，智能交互领域正经历着深刻的变革。HarmonyOS NEXT 的问世，宛如一颗璀璨的新星，为智能助手的开发开拓了全新的天地。与此同时，AI 技术，尤其是如 DeepSeek 这般先进的技术，犹如强劲的东风，为智能助手的功能升级注入了强大动力，使其能够为用户呈献更为智能、高效、贴心的服务。接下来，让我们深入探究如何巧妙运用 HarmonyOS NEXT 与 AI 技术，精心打造一款完美适配 DeepSeek 的智能助手 APP。HarmonyOS NEXT：智能助手的坚实基石HarmonyOS NEXT 是华为匠心独运、自主研发的操作系统。自...阅读全文
随着科技浪潮的不断奔涌向前，智能交互领域正经历着深刻的变革。HarmonyOS NEXT 的问世，宛如一颗璀璨的新星，为智能助手的开发开拓了全新的天地。与此同时，AI 技术，尤其是如 DeepSeek 这般先进的技术，犹如强劲的东风，为智能助手的功能升级注入了强大动力，使其能够为用户呈献更为智能、高效、贴心的服务。接下来，让我们深入探究如何巧妙运用 HarmonyOS NEXT 与 AI 技术，精心打造一款完美适配 DeepSeek 的智能助手 APP。HarmonyOS NEXT：智能助手的坚实基石HarmonyOS NEXT 是华为匠心独运、自主研发的操作系统。自 2023 年 8 月 4 日荣耀登场以来，它毅然决然地告别了 Linux 内核以及安卓开放源代码项目（AOSP）等代码，坚定...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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