程序员基石必修课，计算机网络底层原理（高清完结）获课：程序员基石必修课，计算机网络底层原理（高清完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑掌握通过抓包解决问题的能力掌握通过抓包解决问题的能力，是网络工程师、Web前端开发人员以及网络安全专家等必备的技能之一。以下将详细介绍如何通过抓包来解决问题，并提升相关能力。一、抓包的基本概念抓包（Packet Capture）是指截获、记录和分析网络数据包的技术。通过抓包，可以深入了解网络流量，识别潜在问题，甚至发现安全隐患。二、抓包工具的选择在抓包过程中，选择合适的工具至关重要。以下是一些常用的抓包工具：Wireshark：一款功能强大的开源抓包工具，支持多种操作系统。它提供了丰富的分析功能，能够对捕获的数据包进行深度解析。tcpdump：一个命令行工具，适用...阅读全文
C++从0实现百万并发Reactor服务器(完结) 获课：itazs.fun/4976/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 高性能网络编程基础 C++ 语言的高性能和底层控制能力使其非常适合实现 Reactor 服务器。C++ 可以直接操作内存，能够精准地分配和管理资源，减少不必要的开销。例如，在处理网络数据包时，C++ 可以通过自定义内存池来高效地分配和回收内存，避免频繁的系统内存分配函数调用，从而提高性能。而且 C++ 的模板特性可以用于实现通用的网络数据结构和算法，如高效的消息队列模板类，用于在 Reactor 服务器中传递消息。 Reactor 模式是一种事件驱动的设计模式。在服务器编程中，它主要用于处理大量的并发连接。其核心思想是将对 I/O 事件的处理（如可读、可写事件）和业务逻辑处理...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《大规模高性能云网络技术思路》，作者：程****超控制面基础架构采用微服务架构模型，服务独立可扩展，可以根据每个服务的规模来部署满足需求的实例。具体网络控制面技术方案如图 数据面通过多TC实现网络的高可靠性，TC故障时，流量会被切换到另外一个TC。网元全部支持多活部署，且支持多AZ集群部署，跨AZ容灾能力。分布式限速系统采用分布式集群架构，支持同TC限速，跨TC限速，可实现互联网多出口，充分利用出口带宽，提供高可靠的互联网服务。云网络主要承担的是应用内部东西向的流量，东西向流量非常大，而且是多租户共用的，通过自研高性能网元，实现了网络高性能低延时，可以支撑大规模的用户网络流量。 图像 小部...阅读全文
12月3日，以“AI赋能 共筑数字新生态”为主题的2024数字科技生态大会在广州召开。主论坛上，中国电信集团有限公司总经理助理，天翼云科技有限公司董事长、总经理胡志强对“息壤”一体化智算平台的最新升级和应用进行了介绍。通过在算网调度、智算服务、智算生态三个方面的大规模商用，天翼云“息壤”已广泛赋能各行业转型升级。人工智能是发展新质生产力的重要引擎。作为云服务国家队，天翼云积极把握云智一体发展方向，坚持科技创新，构建以“息壤”为核心的一体化智算服务平台，助推产业向智向新。胡志强介绍，“息壤”以构建全国一体化算力网为目标，有效整合各方异构算力资源，向全社会提供标准化算力服务，培育算力产业生态。通过不断迭代演进，“息壤”从算力互联调度平台升级成为集算网调度、计算加速、模型训推于一体的智算服务平台，...阅读全文
Python多领域场景实战课 快速成为多面手「完结」 获课：itazs.fun/14296/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 在众多编程语言中，Python以其简洁的语法、丰富的库和强大的功能脱颖而出。本文将带你走进Python的多领域应用场景，通过实战案例，助你快速成为编程多面手。 一、Python简介 Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级编程语言。自1991年问世以来，Python逐渐成为全球最受欢迎的编程语言之一。其特点如下： 易学易用：语法简洁明了，适合初学者快速上手。 丰富的库：涵盖了数据分析、人工智能、网络编程、图形界面等多个领域。 跨平台：支持Windows、Linux、macOS等多种操作系统。 二、Python多领域应用场景及实战案例 数据分析 场景：数据分析...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《边缘计算与MEC浅谈》，作者：y****n一、什么是边缘计算边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，通过融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务。简单点讲，边缘计算是将从终端采集到的数据，直接在靠近数据产生的本地设备或网络中进行分析，无需再将数据传输至云端数据处理中心。二、边缘计算与云计算边缘计算的概念是相对于云计算而言的，云计算的处理方式是将所有数据上传至计算资源集中的云端数据中心或服务器处理，任何需要访问该信息的请求都必须上送云端处理。因此，云计算面对物联网数据量爆发的时代，弊端逐渐凸显：1.云计算无法满足爆发式的海量数据处理诉求。随着互联网与各个行业的融合，特别是在物联网技术普及后，计算需求出现爆发式增长，传统云计算架构将不...阅读全文
极客时间-AI大模型应用开发实战营（完结）获课：极客时间-AI大模型应用开发实战营（完结）获取ZY↑↑方打开链接↑↑AI大模型分为哪些分类，具体介绍一下AI大模型，指的是具有庞大参数的机器学习或深度学习模型，其分类方式多样，以下从不同角度进行详细介绍：一、按模型架构分类深度神经网络（DNN）：包括卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。CNN：主要应用于图像识别、视频分析和图像分类等任务。RNN：特别适用于时间序列分析、语音识别和自然语言处理中的序列预测。长短期记忆网络（LSTM）是RNN的一种变体，能够学习长期依赖关系，常用于语言模型和机器翻译。变换器（Transformer）：基于自注意力机制，广泛应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等。代表模型：BERT、GPT等。生成对抗网络...阅读全文
2025，国产AI火力全开！天翼云“息壤”深度适配DeepSeek-R1/V3实现“国产模型+国产算力+国产云服务”全产业链闭环打造国产AI新高度助力千行万业智能化转型加速实力诠释，何以国云！近日，中国电信天翼云自主研发的“息壤”智算平台率先完成国产算力与DeepSeek-R1/V3系列大模型的深度适配优化，成为国内首家实现DeepSeek模型全栈国产化推理服务落地的运营商级云平台。此次突破标志着国产AI生态建设迈入新阶段，为行业提供了性能卓越、安全可控的智能算力基座。全栈国产化适配，赋能智能转型作为首家完成DeepSeek大模型国产化适配的运营商，天翼云“息壤”智算平台展现了三大核心优势。全栈自主可控从昇腾硬件、推理引擎到模型服务，实现技术链路100%国产化，保障企业数据安全与业务合规。...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《nginx适配Overlay以及测试工具》，作者：panOverlay与Underlay介绍Overlay网络和Underlay网络是一组相对概念，Overlay网络是建立在Underlay网络上的逻辑网络。而Overlay网络是通过网络虚拟化技术，在同一张Underlay网络上构建出的一张或者多张虚拟的逻辑网络，如下图所示。详细资料可查看https://zhuanlan.zhihu.com/p/436605135ELB使用的技术方案天翼云ELB使用VXLAN隔离，需要进行VXLAN的解析与封装。VXLAN技术是一种大二层的虚拟网络技术，主要原理是引入一个UDP格式的外层隧道作为数据链路层，而原有数据报文内容作为隧道净荷加以传输。ELB使用dpvs以及nginx...阅读全文
程序员基石必修课，计算机网络底层原理获课：666it.top/4986/程序员基石必修课：计算机网络底层原理引言对于任何希望深入理解和掌握软件开发的程序员来说，计算机网络底层原理是不可或缺的知识。它不仅帮助我们理解互联网的工作机制，还为我们提供了优化应用程序性能、提高安全性以及解决复杂问题的工具。本文将带您走进计算机网络的世界，探讨其核心概念和技术。一、计算机网络基础计算机网络是指通过物理介质或无线信道连接起来的一组独立计算设备，它们可以相互通信和共享资源。一个典型的计算机网络包括硬件（如路由器、交换机）、软件（协议栈）以及用于传输数据的通信链路。1.1 OSI七层模型为了更好地理解和设计网络系统，国际标准化组织（ISO）提出了开放系统互连参考模型（OSI），该模型分为七个层次，从下至上依...阅读全文
3d目标检测_综述：3D目标检测多模态融合算法获课：jzit.top/14043/3D目标检测：技术与应用3D目标检测是计算机视觉领域的一个重要研究方向，旨在从3D数据（如点云、深度图像）中检测和定位目标物体。与2D目标检测相比，3D目标检测能够提供更丰富的空间信息，广泛应用于自动驾驶、机器人、增强现实等领域。本文将详细介绍3D目标检测的技术原理、常用方法、数据集和应用场景。1.3D目标检测概述定义：3D目标检测是从3D数据中识别和定位目标物体的过程，输出目标的类别、位置（3D边界框）和方向等信息。输入数据：点云：由激光雷达（LiDAR）或深度相机采集的3D点集。深度图像：包含每个像素深度信息的2D图像。RGB-D图像：结合RGB图像和深度信息的图像。输出结果：目标的类别（如汽车、行人）。目...阅读全文
互联网人副业指南 传授思维与方法 启动你的首个项目｜更新完结获课：jzit点top/4820/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在互联网时代，副业已成为许多人增加收入、拓宽职业道路的重要途径。为了成功开展副业，掌握一系列必备技能至关重要。以下是对互联网时代副业必备技能的整理总结：一、基本计算机操作技能操作系统与办公软件：熟悉Windows或MacOS操作系统，掌握Word、Excel、PowerPoint等基本办公软件的使用。这些技能不仅在日常工作中不可或缺，也是开展副业所必需的。网络基础：了解互联网基础知识，如网络连接、浏览器使用、搜索引擎等，以便更高效地获取信息和交流。二、网络营销与社交媒体运营内容创作：具备撰写文章、拍摄视频或制作音频等内容创作能力，以吸引和留住目标受众。社交媒体管理：熟悉微...阅读全文
思科网络认证工程师 CCNA 373班获课：keyouit.xyz/13882/获取ZY↑↑方打开链接↑↑思科网络认证工程师（CCNA）373班是一个专门为希望获得思科认证的网络工程师设计的培训课程。以下是关于CCNA 373班的一些详细信息：1. 课程概述CCNA（思科认证网络工程师）认证是思科公司推出的网络工程师认证体系中的基础级别认证。CCNA 373班旨在帮助学员掌握网络基础知识和技能，具备安装、配置、运行中小型路由和交换网络，并进行故障排除的能力。2. 课程内容CCNA 373班的课程内容通常包括以下几个方面：网络基础：了解网络的基本概念和原理，如TCP/IP协议、OSI参考模型、数据封装过程等。网络访问：学习如何配置和管理网络设备，如交换机和路由器。IP连接：掌握IP地址的配置和...阅读全文
1. 核心定位 Java版LangChain：专为Java开发者设计的框架，旨在简化大语言模型（LLM）与Java应用的集成流程，实现传统应用的智能化升级。 解决的问题：降低LLM技术在企业级Java系统中的使用门槛，替代传统自研模型的高成本方案，通过标准化接口快速接入大模型能力。 2. 核心功能 模型集成 支持主流LLM：如DeepSeek、GPT、Claude等，通过统一API调用不同厂商的模型服务。 本地模型部署：可加载Hugging Face等开源模型，适配私有化部署需求。 提示工程（Prompt Engineering） 动态模板：支持变量注入、多轮对话上下文管理（如ChatMemory组件）。 java Copy Code ChatMemory chatMe...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《故障测试之模拟网络丢包》，作者：y****n1、模拟网络丢包工具——TC（Traffic Control）TC(Traffic Control) 是linux自带的模块，一般不需要安装，TC要求内核2.4.18以上。Linux 操作系统中的流量控制器 TC用于Linux内核的流量控制，它利用队列规定建立处理数据包的队列，并定义队列中的数据包被发送的方式，从而实现对流量的控制。TC 模块实现流量控制功能使用的队列规定分为两类，一类是无类队列规定，另一类是分类队列规定。无类队列规定相对简单，而分类队列规定则引出了分类和过滤器等概念，使其流量控制功能增强。无类队列规定是对进入网络设备（网卡）的数据流不加区分统一对待的队列规定。使用无类队列规定形成的队列能够...阅读全文
思科网络认证工程师 CCNA 373班（完结无秘）获课：97java.xyz/4100/获取ZY↑↑方打开链接↑↑标题：思科网络认证工程师的考试路径：笔试的重要性在当今快速发展的信息技术领域，获得专业认证是提升个人职业竞争力的重要途径之一。思科（Cisco）作为全球领先的网络设备制造商，其提供的思科认证体系被广泛认为是网络技术领域的“黄金标准”。本文将探讨思科网络认证工程师的考试路径，特别关注笔试在这个过程中的重要性。思科认证概述思科认证分为三个主要级别：CCNA（Cisco Certified Network Associate）、CCNP（Cisco Certified Network Professional）和CCIE（Cisco Certified Internetwork Exp...阅读全文
深度学习（Deep Learning, DL）和强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习的两个重要分支，它们的目标、方法和应用场景都有显著差异。以下是两者的详细对比和结合方式： --- ### **1. 核心定义** #### **(1) 深度学习** - **定义**：深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过多层神经网络自动提取特征并完成任务。 - **目标**：学习从输入到输出的映射关系（如分类、回归）。 - **典型工具**：TensorFlow、PyTorch、Keras。 #### **(2) 强化学习** - **定义**：强化学习是一种通过与环境交互来学习策略的机器学习方法，目标是让智能体在环境中采取行动以最大化累积奖励。 - **目...阅读全文
PyTorch深度学习开发医学影像端到端判别项目（完结）获课：789it.top/2186/PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉、自然语言处理等深度学习领域。它由Facebook的人工智能研究团队开发，提供了灵活且强大的API，使得构建和训练深度学习模型变得更加简单和高效。以下是对PyTorch深度学习的详细解析：一、PyTorch的核心特性动态计算图：PyTorch使用动态计算图，与TensorFlow等静态计算图框架不同，动态计算图在运行时构建，这使得代码更易于调试和理解。强大的自动求导系统：PyTorch的autograd包提供了自动求导功能，可以自动计算神经网络中所有参数的梯度，简化了反向传播的实现。丰富的API和工具：PyTorch提供了丰富的API和工具，包括...阅读全文
“陪诊小程序之uniapp（从入门到精通）”是一门专注于使用uni-app开发陪诊小程序的课程。uni-app是一个基于Vue.js的跨平台前端开发框架，可以同时支持iOS、Android、微信小程序、H5等多种平台，非常适合快速开发跨平台应用。开发陪诊小程序不仅可以帮助患者更好地管理就医过程，还能提升医疗服务的效率和体验。以下是对这门课程可能包含的内容、目标和特点的分析，以及它如何帮助学员掌握uni-app开发技能并应用于实际项目。获课：keyouit.xyz/13977/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1. 课程目标技术入门：帮助学员掌握uni-app的基本开发技能。实战应用：通过开发一个完整的陪诊小程序，提升学员的实战能力。跨平台部署：学会如何将应用部署到微信小程序、H5页面以及移动端App...阅读全文
获课：weiranit.fun/13847/获取ZY↑↑方打开链接↑↑企业级网络安全与等保 2.0：行业剖析、产品方案与项目实战一、行业剖析1.1 网络安全行业现状在数字化浪潮席卷全球的当下，企业的运营对网络信息技术的依赖程度与日俱增。网络已然成为企业开展业务、存储关键数据、连接合作伙伴与客户的核心纽带。但随着网络应用的广泛深入，网络安全威胁也呈现出指数级增长态势。从常见的恶意软件入侵、网络钓鱼诈骗，到复杂的高级持续性威胁（APT），各类安全事件频繁爆发，给企业带来了难以估量的损失。据相关数据统计，全球范围内每年因网络安全事件导致的经济损失高达数千亿美元。在国内，网络安全形势同样严峻。众多企业，无论规模大小，所处行业如何，都面临着严峻的网络安全挑战。中小型企业由于安全意识淡薄...阅读全文
Oracle数据库工程师入门培训实战教程（从Oracle11g）获课：97java.xyz/4223/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Oracle数据库工程师与网络管理员：职责与应用在信息技术领域，Oracle数据库工程师和网络管理员扮演着至关重要的角色。虽然这两个职位的工作重点不同，但它们紧密合作，确保企业的数据安全、高效地存储和访问。Oracle数据库工程师的职责与应用Oracle数据库工程师主要负责设计、实现和管理使用Oracle技术的数据存储解决方案。他们的工作包括但不限于：数据库设计与实施：根据业务需求设计数据库结构，优化性能，并确保数据的安全性和完整性。备份与恢复：制定并执行数据备份策略，确保在数据丢失或损坏时能够快速恢复。性能调优：通过监控数据库性能，识别瓶颈并采取措施进行优化，提高...阅读全文
完结]CUDA与TensorRT部署实战课程不太适合完全的初学者入门，获课:keyouit.xyz/13822/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是具体原因：先修知识要求 CUDA编程基础：课程中涉及到CUDA架构、编程模型、开发环境搭建等内容，需要学员具备一定的编程基础，如C/C++编程知识，了解基本的语法结构、数据类型、函数定义等。深度学习基础：对于TensorRT的学习，需要学员对深度学习有一定的了解，包括神经网络的基本结构、训练过程、常见的深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch）等。课程难度 内容深度：课程涵盖了CUDA编程的高级特性和TensorRT的模型优化与部署等深入内容，对于初学者来说可能会有一定的难度。实践项目：课程中的实战项目需要学员具备一定的编程实践能力和解决...阅读全文
在当今数字化浪潮中，随着文字、图像、音频、视频等多元数据处理需求不断涌现，大语言模型已成为推动行业智能化的关键力量。DeepSeek作为一款先进的大语言模型，能够轻松应对从基础问答到复杂数据分析的多种任务，为各行业带来前所未有的智能化体验，但同时也对底层云基础设施提出了更高要求。天翼云智能边缘云ECX，帮助客户将DeepSeek等大模型部署在靠近用户侧的边缘节点，有效减少数据传输延迟，带来流畅高效的模型体验。目前，ECX已全面适配DeepSeek-R1多款模型，涵盖从1.5B到70B的多种版本，为用户提供了丰富选择。无论是轻量级的边缘设备，还是对精度要求极高的专业领域，ECX都能完美适配，满足客户多样化需求。场景丰富，高效部署场景一 同城物流仓储● 痛点：同城配送业务涉及配送员排期、SKU管...阅读全文
22天勤率辉考研计算机网络全程班获课：keyouit.xyz/13882/获取ZY↑↑方打开链接↑↑根据搜索材料，以下是关于“22天勤率辉考研计算机网络全程班”的详细信息：1. 课程概述“22天勤率辉考研计算机网络全程班”是由天勤培训机构提供的考研计算机网络课程。天勤培训机构由率辉创建，专注于计算机考研辅导，课程内容涵盖了计算机网络考研所需的全部知识点。2. 课程内容该课程的主要内容包括：计算机网络基础：涵盖计算机网络的基本概念、原理和协议，如OSI模型、TCP/IP协议栈等。网络层：深入讲解IP协议、路由算法、网络地址转换（NAT）等内容。传输层：包括TCP和UDP协议、流量控制、拥塞控制等。应用层：介绍常见的应用层协议，如HTTP、DNS、FTP等。网络安全：讲解基本的网络安全知识，如防...阅读全文
获课：keyouit.xyz/13448/获取ZY↑↑方打开链接↑↑韩立刚老师的《计算机网络原理》课程是计算机科学领域的经典课程之一，深受学生和从业者的喜爱。以下是对韩立刚老师《计算机网络原理》课程的整理和总结，帮助你更好地学习和理解计算机网络的核心知识。课程概述课程名称: 计算机网络原理主讲人: 韩立刚课程目标: 掌握计算机网络的基本概念、协议和工作原理，理解网络分层模型、数据传输机制以及常见网络设备的配置与管理。适合人群: 计算机专业学生、网络工程师、IT从业者课程大纲第 1 部分：计算机网络基础计算机网络概述计算机网络的定义与分类网络拓扑结构（星型、总线型、环型、网状等）网络性能指标（带宽、延迟、吞吐量等）网络分层模型OSI 七层模型TCP/IP 四层模型各层功能与协议数据传输基础数...阅读全文
https://97it.top/1101/ 引言 计算机视觉（Computer Vision, CV）作为人工智能（AI）领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够“看懂”并“理解”图像或视频。它通过模拟人类视觉系统的处理方式，利用计算机对图像进行分析、处理和解释，以实现自动化的视觉感知。随着深度学习、卷积神经网络（CNN）等技术的快速发展，计算机视觉的应用已经深入到各个领域，如自动驾驶、医疗影像分析、安防监控、工业自动化等。 计算机视觉的发展不仅带来了许多前沿的技术创新，也对许多行业的工作方式和效率产生了巨大的影响。本文将详细探讨计算机视觉的基本概念、发展历程、核心技术、应用领域及其面临的挑战，旨在帮助读者更好地理解计算机视觉技术及其在现代社会中的重要性。 一、计算机视觉的基本概念 计算机视...阅读全文
获课：youkeit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑TensorFlow 是一个由 Google 开发的开源机器学习框架，广泛应用于各种深度学习任务，包括图像处理。卷积神经网络（CNN，Convolutional Neural Network）是图像处理中最常用的一种深度学习模型。以下是关于使用 TensorFlow 和 CNN 进行 AI 图像处理的详细介绍：1. TensorFlow 概述TensorFlow 是一个端到端的开源平台，适用于从研究原型到生产部署的机器学习任务。其主要特点包括：灵活性：支持从简单的线性回归到复杂的深度学习模型的构建。可扩展性：可以在 CPU、GPU、TPU 等多种硬件上运行。社区与生态系统：拥有庞大的社区和丰富的工具生态系统，如 TensorB...阅读全文
【14章附电子书】Vue3.5+Electron+大模型 跨平台AI桌面聊天应用实战 一、Electron是使用JavaScript，HTML和CSS构建跨平台的桌面应用程序框架。 [1]Electron兼容Mac、Windows和Linux，可以构建出三个平台的应用程序。 二、大模型的定义 大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成，拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能，能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各种领域都有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、语音识别和推荐系统等。大模型通过训练海量数据来学习复杂的模式和特征，具有更强大的泛化能力，可以对未见过的数据做出准确的预测。 ChatGPT对大...阅读全文
获课：weiranit.fun/13783/获取ZY↑↑方打开链接↑↑唐宇迪人工智能深度学习系统班第九期V9.2课程简介“唐宇迪人工智能深度学习系统班第九期V9.2”是一门专注于人工智能和深度学习的高级课程，旨在帮助学员掌握深度学习的最新理论和技术。课程内容涵盖从基础到高级的深度学习知识，适合有一定编程基础和人工智能兴趣的学员。课程内容基础入门人工智能与深度学习概述常用开发工具介绍（如Python、TensorFlow、PyTorch等）数学基础（线性代数、概率论、微积分）深度学习理论神经网络基础卷积神经网络（CNN）循环神经网络（RNN）与长短期记忆网络（LSTM）实践应用图像处理与计算机视觉自然语言处理（NLP）强化学习与生成对抗网络（GAN）高级技术模型优化与调参分布式训练与模型部署深...阅读全文
获课：youkeit.xyz/14285/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Prometheus 是一款开源的监控与警报系统，以其高效的时间序列数据处理和云原生环境适配能力，成为现代分布式系统监控的首选方案。以下是其核心特点和优势：一、核心特点拉取式（Pull）架构通过 HTTP 协议主动从目标服务拉取监控指标（如 CPU、内存、请求量），无需复杂的代理配置，简化部署。支持瞬时（Snapshot）采集，确保数据实时性。时间序列数据模型数据以metric_name{label_set}=value格式存储，标签（Labels）支持灵活的维度划分（如job=web_server, instance=192.168.1.1），便于聚合和过滤。采用自定义二进制格式（Block）存储，压缩率高，查询速度快。...阅读全文
--- Hugging Face 的 transformers 库是自然语言处理（NLP）领域的核心工具库，它简化了预训练模型的加载、训练和应用流程。以下是其核心功能与使用场景的详细说明： 1. 核心功能 (1) 预训练模型的“一站式”调用 支持模型类型：BERT、GPT、T5、RoBERTa、DeepSeek 等几乎所有主流架构。 直接加载模型与分词器： python Copy Code from transformers import AutoModel, AutoTokenizer model = AutoModel.from_pretrained("deepseek-ai/deepseek-base") # 加载模型 tokenizer = AutoTokenizer.f...阅读全文
在 macOS 中，`/usr/libexec/configd` 是负责管理系统网络配置和动态配置的核心进程。当它占用 **100% CPU** 且导致 Chrome 卡死时，通常与 **网络配置冲突** 或 **系统缓存异常** 有关。 --- ### **原因分析** 1. **网络配置冲突** - VPN/代理软件异常（如 ClashX、Surge 等） - DNS 解析频繁失败或配置错误 - Wi-Fi/网络接口配置损坏 2. **系统缓存损坏** - 网络配置缓存（`com.apple.airport.preferences.plist` 等）异常 - 系统动态配置数据库紊乱 3. **第三方软件干扰** - 防火墙工具（如 Little Snitch） - 虚拟机网络驱动（如 P...阅读全文
https://97it.top/13701/ 摘要 数据链路层是 OSI 网络模型中的第二层，负责在物理层提供的原始比特流上建立、维护和释放数据链路连接。MAC 地址（Media Access Control Address）是数据链路层中用于唯一标识网络设备的重要标识符。本文从数据链路层的理论基础出发，详细探讨了 MAC 地址的作用、更改和查看 MAC 地址的方法及其在网络安全中的重要性。通过深入分析这些内容，本文旨在为网络工程师和安全研究人员提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和管理网络设备。 1. 引言 在现代网络通信中，数据链路层起着至关重要的作用。它不仅负责将数据封装成帧，还负责在物理介质上传输这些帧。MAC 地址作为数据链路层的关键标识符，用于唯一标识网络设备。更改和查看 ...阅读全文
https://97it.top/13465/ 摘要 在现代软件开发中，适配层（Adapter Layer）的设计和实现是确保系统间无缝交互的关键环节。RVP（Resource Virtualization Protocol）作为一种高效的资源虚拟化协议，通过定义清晰的适配接口，能够实现不同系统之间的高效通信和数据交换。本文从理论基础出发，详细探讨了 RVP 的定义、适配层的设计原则、适配过程中的关键步骤以及适配完成后的验证方法。通过深入分析这些内容，本文旨在为开发人员提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和实现 RVP 的适配。 1. 引言 在复杂的软件系统中，不同模块或系统之间的交互是一个常见的需求。为了确保这些交互的高效性和可靠性，适配层的设计变得尤为重要。RVP（Resource ...阅读全文
获课♥》789it.top/5235/人工智能算法：智能时代的核心引擎一、人工智能算法的演进历程人工智能算法的发展经历了从规则驱动到数据驱动的革命性转变。早期基于符号逻辑的专家系统通过人工编码的规则进行推理，而现代人工智能则主要依赖统计学习和神经网络自动从数据中提取模式。这一演进过程可以分为几个关键阶段：1. 萌芽期（1950s-1980s）基于逻辑推理的符号主义方法专家系统的兴起与局限简单的机器学习算法如线性回归、决策树出现2. 发展期（1990s-2010）统计学习理论成熟支持向量机（SVM）、随机森林等算法广泛应用浅层神经网络开始解决实际问题3. 爆发期（2011至今）深度学习革命大规模神经网络在视觉、语音等领域取得突破强化学习在游戏和控制领域表现优异生成式AI创造全新内容二、现代AI...阅读全文
当前 Linux 内核（5.x 及以上版本）默认的进程调度器是 **CFS（Completely Fair Scheduler，完全公平调度器）**，而非传统的 **Round Robin（RR，轮询调度）**。 --- ### **1. CFS：完全公平调度器** #### **(1) 基本设计** - **目标**：通过动态计算进程的**虚拟运行时间（vruntime）**，实现所有任务对 CPU 时间的公平分配。 - **核心机制**： - **红黑树排序**：所有可运行进程按`vruntime`排序，选择`vruntime`最小的进程执行。 - **时间片动态调整**：优先级高的任务实际获得更多 CPU 时间，但通过`vruntime`的权重计算，保证全局公平性。 - **无固定时间...阅读全文
mk-计算机视觉—YOLO+Transfomer多场景目标检测实战获课：789it.top/14033/介绍一下YOLO+TransfomerYOLO（You Only Look Once）和Transformer是两种在计算机视觉和自然语言处理领域非常流行的技术。近年来，研究者们开始尝试将这两种技术结合起来，以发挥它们各自的优势，从而提升目标检测和图像理解任务的性能。以下是YOLO和Transformer的结合方式及其应用场景的详细介绍：1.YOLO简介YOLO是一种实时目标检测算法，其核心思想是将目标检测问题转化为回归问题，通过单次前向传播即可预测图像中所有目标的位置和类别。YOLO的主要特点包括：速度快：适合实时应用（如视频监控、自动驾驶）。端到端训练：直接输出检测结果，无需复杂的后处...阅读全文
黑马博学谷 Harmony NEXT（星河版）鸿蒙应用开发训练营3期获课♥》789it.top/14017/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、语言选择与开发环境1. 语言对比与推荐2. 开发环境搭建工具链：bash# 安装 DevEco Studiohttps://developer.harmonyos.com/cn/develop/deveco-studio# 配置 Node.js（ArkTS/JS 开发）https://nodejs.org/项目初始化：bash# 创建 Java 项目devenv create project -t application -p java -n MyFirstApp二、核心架构解析1. 分布式软总线核心能力：typescript// 设备发现...阅读全文
书接上回，让我们继续看神经网络参数优化的关键算法。上次我们说到，神经网络的核心就是参数优化的工作，参数优化的过程对应到MINST数据集分类的代码里是以下这一段：参数优化：for epoch in range(2): # 训练循环：遍历数据集2个epoch（轮次），用于快速验证模型性能变化 for (x, y) in train_data: # 遍历训练数据加载器，每次获取一个批次的输入x（图像）和标签y net.zero_grad() # 清空模型参数的梯度缓存，防止梯度累积导致参数更新错误 output = net.forward(x.view(-1, 28 * 28)) # 前向传播：将输入图像展平为(batch_size, 784)的向量并输入网络 loss = torch.nn.fu...阅读全文
https://97it.top/13701/摘要 计算机网络是现代信息技术的核心组成部分，它通过连接多台计算机和设备，实现了信息的共享和通信。计算机网络的体系结构是网络设计和实现的基础，它定义了网络的层次结构、协议和接口。本文从计算机网络的体系结构出发，详细探讨了其层次模型、协议栈、接口定义及其在实际网络中的应用。通过深入分析这些内容，本文旨在为计算机网络的研究者和实践者提供理论支持和实践指导，帮助其更好地理解和应用计算机网络的体系结构。 1. 引言 在现代信息技术中，计算机网络扮演着至关重要的角色。它不仅连接了全球数十亿台计算机和设备，还支持了从电子邮件到电子商务、从社交媒体到云计算等多种应用。计算机网络的体系结构是网络设计和实现的基础，它定义了网络的层次结构、协议和接口。本文将从理论层...阅读全文
黑马AI大模型应用开发训练营第二期获ke地址：jzit.top/14411/Transformer架构：驱动现代AI大模型的核心技术Transformer架构自2017年由Vaswani等人在《Attention is All You Need》一文中提出以来，已经成为现代人工智能（AI）特别是自然语言处理（NLP）领域中最具影响力的技术之一。它在很多AI应用中，如机器翻译、文本生成、语音识别等，取得了突破性进展。以下是对Transformer架构的详细解析及其如何推动大规模AI模型的发展。1. Transformer的基本概念Transformer架构的核心思想是“注意力机制”（Attention Mechanism）。它摒弃了传统RNN（循环神经网络）和CNN（卷积神经网络）中依赖于序列...阅读全文
“PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理”是一个全面且深入的学习路径，旨在帮助学习者从基础到高级掌握PyTorch框架，并将其应用于计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）领域。以下是对该学习路径的详细解析：一、PyTorch基础入门PyTorch简介与安装了解PyTorch是什么，它的起源、发展以及在现代深度学习中的地位。学习如何安装PyTorch，包括在不同操作系统上的安装步骤。张量（Tensor）操作掌握张量的基本概念，包括创建、索引、切片、广播等操作。学习自动求导（Autograd）机制，理解其在深度学习中的重要作用。数据加载与预处理获课：keyouit.xyz/1089/获取ZY↑↑方打开链接↑↑使用Dataset和DataLoader类来加载和预处理数据。学习如...阅读全文
“PyTorch入门到进阶 实战计算机视觉与自然语言处理项目”是一个涵盖了PyTorch深度学习框架从基础到高级应用的学习路径，旨在通过实战项目帮助学习者掌握计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）的核心技能。以下是对该学习路径的详细解析：获课：keyouit.xyz/1089/获取ZY↑↑方打开链接↑↑一、PyTorch基础入门PyTorch简介与安装：了解PyTorch的基本概念、特点以及安装方法。张量操作：学习PyTorch中的张量（Tensor）概念，掌握张量的创建、索引、切片、运算等基本操作。自动求导：理解PyTorch的自动求导机制（Autograd），掌握如何计算梯度以及进行梯度下降优化。二、神经网络与模型训练神经网络基础：学习神经网络的基本结构，包括全连接层、激活函数、损失...阅读全文
### Dubbo 历史版本与 HSF 的默认协议对比分析 #### **一、Dubbo 历史版本的默认协议** 1. **序列化协议** • **Dubbo 2.x 及早期版本**：默认采用 **Hessian2** 序列化协议。Hessian2 是一种二进制协议，具有较高的序列化效率和紧凑的数据结构，适合传输中小规模数据（如参数和返回值）。其特点包括支持跨语言、递归类型（如列表和对象引用）和优化的二进制编码。 • **Dubbo 3.x 升级**：在 3.2.0 版本之前仍沿用 Hessian2，但后续版本（如 3.2.0+）开始尝试引入 **Fastjson2** 作为默认序列化协议，以进一步提升性能并适应更复杂的业务场景。 2. **通信协议** • **默认协议**：**Dubbo...阅读全文
DeepSeek+SpringAI实战AI家庭医生应用获课：789it.top/14037/要理解DeepSeek的核心原理，首先需要掌握以下几个关键点：1. 深度学习基础DeepSeek基于深度学习技术，深度学习是机器学习的一个分支，通过多层神经网络模拟人脑处理数据的方式。核心在于利用大量数据和计算资源，训练模型以自动提取特征并进行预测或分类。2. 神经网络架构DeepSeek可能采用多种神经网络架构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或Transformer等。这些架构各有特点：CNN：擅长处理图像数据，通过卷积层提取局部特征。RNN：适合处理序列数据，如时间序列或文本。Transformer：在自然语言处理中表现优异，通过自注意力机制捕捉长距离依赖。3. 数据预处理数据预...阅读全文
PyTorch入门到进阶，实战计算机视觉与自然语言处理下 栽 の 地 止 ：jzit.top/1089/PyTorch 提供了丰富的 API 和灵活的机制，允许用户自定义神经网络层、损失函数和优化器，以满足特定的需求。以下是一些 PyTorch 高级特性的介绍：一、自定义层PyTorch 中的 torch.nn.Module 类是所有神经网络模块的基类。要自定义层，需要继承 torch.nn.Module 类并实现 __init__ 和 forward 方法。__init__ 方法: 用于初始化层的参数，例如权重和偏置。forward 方法: 定义层的前向传播逻辑，即如何将输入数据转换为输出数据。示例：自定义全连接层python复制import torch import torch.nn a...阅读全文
获课：www.bcwit.top/3186/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 双轨教学：Python零基础直达PyTorch高阶开发，同步夯实微积分、概率论与线性代数核心数学基础 全栈覆盖：数据预处理→模型训练→部署落地，配套Kaggle实战与LeetCode算法题精讲 工业级项目：CV/NLP/推荐系统三大方向实战（对标大厂P6级能力要求） 职业赋能：算法工程师面试题库、GitHub项目包装指南、技术晋升路径规划 模块一：机器学习与神经网络基础 数学基石强化 矩阵运算与梯度下降可视化（3Blue1Brown风格动画解析） 概率分布与贝叶斯推断（朴素贝叶斯分类器手写实现） 信息论基础：交叉熵、KL散度在损失函数中的应用 Python科学计算栈 NumPy向量化编程技巧（广播机制与内存优化） Pa...阅读全文
获课：weiranit.fun/14434/获取ZY↑↑方打开链接↑↑零声 Linux 内核技术深度剖析课程在开源技术蓬勃发展的当下，Linux 操作系统凭借其高度的稳定性、强大的性能以及开源的特性，在服务器、嵌入式设备、云计算等领域占据着举足轻重的地位。Linux 内核作为操作系统的核心，掌管着系统的进程调度、内存管理、设备驱动等关键功能，深入理解 Linux 内核不仅有助于开发人员提升系统性能，还能为解决复杂的系统问题提供有力支持。零声教育精心打造 “Linux 内核源码 / 内存调优 / 文件系统 / 进程管理 / 设备驱动 / 网络协议栈” 课程，旨在帮助学员系统掌握 Linux 内核技术，成长为能够应对复杂技术挑战的内核开发专家。一、课程目标1. 技术原理深度掌握助力学员深入理解 ...阅读全文
慕慕体系-物联网/嵌入式工程师拼课》》》❤ jzit.top/2543/物联网（IoT，Internet of Things）和嵌入式系统是现代科技中的两个重要领域，它们在智能设备和自动化控制中起着关键作用。物联网（IoT）物联网是指通过互联网将各种智能设备（如传感器、家电、汽车等）连接起来，实现设备间的数据共享和远程控制。物联网的核心目的是通过网络将现实世界的物品与互联网连接，从而实现智能化、自动化的管理与控制。常见的物联网应用包括智能家居、智能医疗、智慧城市、工业自动化等。物联网的基本组成：传感器与执行器：用于感知环境信息并进行相应的动作。网络连接：例如Wi-Fi、蓝牙、Zigbee、5G等，用于将设备连接到互联网或其他设备。数据处理与分析：收集到的数据通过云计算或本地处理系统进行分析，...阅读全文
获课：weiranit.fun/14419/获取ZY↑↑方打开链接↑↑零声 DPDK / 网络协议栈 / VPP/OVS/DDos/SDN/NFV/ 高性能专家之路在数字化浪潮奔涌的当下，网络技术持续迭代革新，对高性能、高可靠性网络解决方案的需求极为迫切。零声精心打造的 DPDK / 网络协议栈 / VPP/OVS/DDos/SDN/NFV/ 高性能专家成长路径，致力于培养具备前沿技术视野和卓越实战能力的网络领域精英。DPDK，即数据平面开发套件，是一系列用于快速数据包处理的库和驱动程序，它能显著提升网络应用性能。网络协议栈作为网络通信的核心架构，规定了数据在网络中传输的规则和方式。VPP（Vector Packet Processing）是一种矢量包处理技术，可加速网络数据包处理。OVS（...阅读全文
