获课：789it.top/14037/DeepSeek离线与线上API区别？DeepSeek是一种图像搜索技术，通常用于根据图像内容进行搜索、识别和相关分析。对于 DeepSeek 的离线和线上 API，它们主要的区别在于工作环境、处理方式和应用场景：1.离线API定义：离线API是指将DeepSeek的模型和服务部署在本地系统或服务器上，无需互联网连接即可进行图像搜索。特点： 独立性：所有的数据和处理都在本地完成，不依赖网络连接。数据安全性：由于不需要传输数据到外部服务器，因此数据更为安全，不会暴露给第三方。 延迟较低：由于数据处理发生在本地服务器，响应速度较快，尤其在局部网络内。资源消耗：需要强大的硬件支持（如GPU）来运行深度学习模型，因此对本地计算资源的要求较高。适用场景：适用于对数...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
https://97it.top/13657/ 摘要 随着大数据时代的到来，数据存储的需求急剧增加。对象存储作为一种新型的存储方式，因其高度的可扩展性和可靠性，已广泛应用于企业的存储系统中。MinIO是一款高性能、分布式的对象存储系统，兼容Amazon S3协议，被广泛用于云原生环境中。为了更好地管理MinIO的存储资源，MinIO提供了一个Web管理后台，通过该后台，用户可以便捷地管理存储桶、查看访问日志、监控存储状态以及配置存储系统的各项参数。本文将探讨MinIO Web管理后台的设计原理、功能模块、使用方法以及在实际应用中的优势和挑战。 1. 引言 MinIO是一个开源的高性能分布式对象存储系统，支持Amazon S3协议，广泛应用于云计算和大数据处理场景中。它可以在本地、私有云以及公...阅读全文
【完结20周】LLM应用开发平台特训营 大语言模型（英语：Large Language Model，简称LLM）是一种基于深度学习的人工智能技术，也是自然语言处理的核心研究内容之一 [6]。其核心是使用大规模数据集对模型进行训练，从而使其能够生成自然语言文本或理解语言文本的含义。这些模型通过层叠的神经网络结构，学习并模拟人类语言的复杂规律，达到接近人类水平的文本生成能力。大语言模型采用与小模型类似的Transformer架构和预训练目标（如 Language Modeling），与小模型的主要区别在于增加模型大小、训练数据和计算资源。相比传统的自然语言处理（Netural Language Processing, NLP）模型，大语言模型能够更好地理解和生成自然文本，同时表现出一定的逻辑思维...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
HBase 的 Region 多副本与底层 HDFS 的副本机制看似冗余，实则在**系统层级分工**和**业务场景需求**上形成互补，具体作用如下： --- ### **一、解决的核心问题不同** 1. **HDFS 副本：保障数据物理安全** • HDFS 默认将每个数据块存储 3 个副本，通过跨机架分布避免硬件故障导致数据丢失，属于**存储层的数据冗余**。 • 例如：若某个 DataNode 宕机，HDFS 会从其他节点的副本中恢复数据块，但 HBase 的 RegionServer 可能因主副本所在节点故障而暂时不可用。 2. **HBase Region 副本：提升服务可用性** • HBase 的 Region Replica（多副本）功能（HBase 2.0+）允许同一 Reg...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
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
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
获课：789it.top/6029/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Three.js开发工具箱：2024年必备工具与插件推荐在Three.js的开发过程中，借助各种工具和插件可以极大地提高开发效率和项目质量。以下是2024年最流行的Three.js开发工具和插件的简要介绍，以及如何选择和配置这些工具的建议。必备工具与插件推荐Stats.js简介：一个用于监控Three.js应用性能的工具，可以实时显示帧率、渲染时间和内存使用情况。用途：帮助开发者识别性能瓶颈，优化应用性能。配置建议：在开发阶段引入Stats.js，将其添加到场景中以持续监控性能。dat.gui简介：一个轻量级的图形用户界面库，用于在Three.js应用中创建实时调试面板。用途：方便开发者在运行时调整参数，如材质属性、光照强度等。配...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
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
"完结无密】TensorFlow＋CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉" 这样的表述通常指的是一个关于使用TensorFlow和卷积神经网络（CNN）进行AI图像处理的课程或教程系列已经全部完成，并且暗示该资源没有加密或者限制访问。这种类型的课程旨在帮助学员掌握如何利用深度学习技术，特别是通过TensorFlow框架来实现计算机视觉任务。获课：keyouit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程概述1. 基础知识介绍Python编程：由于TensorFlow主要使用Python作为接口语言，因此了解Python编程基础是必要的。数学基础：包括线性代数、概率论与统计学以及微积分等，这些都是理解深度学习算法的重要工具。2. 深度学习与CNN神经网络简介：前馈神经网络...阅读全文
狂野大数据6期下栽课♥》789it.top/3060/狂野大数据：突破传统的数据暴力美学一、数据狂飙：重新定义数据规模数据洪流新维度：万亿级实时事件处理（而非传统百万级）PB级单日增量（突破TB级思维定式）超稀疏特征工程（亿维特征空间处理）极限存储方案：mermaid复制graph LR A[热数据] -->|秒级响应| B[Optane持久内存] C[温数据] -->|亚秒级| D[Ceph集群] E[冷数据] -->|分钟级| F[冰川存储+DNA编码]疯狂案例：某社交平台单日用户行为日志12PB自动驾驶企业单辆车年数据量1.2EB气象模拟单次计算产生2.8亿个文件二、计算暴力美学超算级处理框架：千核GPU矩阵运算（替代传统MapReduce）量子退火优化组合问题光子计算芯片实时图计算极...阅读全文
获课：weiranit.fun/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉完结无密一、课程概述本课程专注于TensorFlow与卷积神经网络（CNN）在AI图像处理中的应用，旨在帮助学员快速入行计算机视觉领域。通过实战演练，学员将掌握如何利用TensorFlow构建和训练CNN模型，实现对图像的高效分类、识别和处理。二、课程内容TensorFlow基础TensorFlow简介与安装TensorFlow核心概念：张量、计算图、会话等TensorFlow的高级API：Keras的使用卷积神经网络（CNN）基础CNN的原理与结构：卷积层、池化层、全连接层等CNN在图像处理中的应用优势数据准备与预处理图像数据集的获取与整理图像数据...阅读全文
LLM算法工程师全能实战营（完结）获课♥》789it.top/13782/获取ZY↑↑方打开链接↑↑关于自然语言处理（NLP）和大型语言模型（LLM）的核心知识体系梳理，包含基础理论、模型架构以及应用发展等内容：一、基础理论（一）机器学习基础核心任务范畴监督学习：像分类（例如文本情感分析）和回归（如预测用户评分）这类有明确标签数据的任务。无监督学习：涉及聚类（如新闻主题聚类）和降维（如使用 PCA 处理高维文本数据）。半监督学习：利用少量标注数据和大量未标注数据进行学习，例如利用情感种子词扩展标注语料。强化学习：通过奖励机制优化模型策略，如在对话系统中优化回复生成。经典算法模型逻辑回归：可用于文本二分类，比如垃圾邮件识别。决策树：能构建特征规则，像词性组合规则。支持向量机（SVM）：在短文本...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
2025最新版黑马程序员人工智能开发学习路线图获课♥》789it.top/14426/机器学习核心技术解析一、机器学习概述机器学习作为人工智能的核心组成部分，已经深刻改变了我们处理数据和解决问题的方式。它通过算法使计算机系统能够从数据中"学习"并做出决策或预测，而无需进行明确的编程指令。机器学习技术的核心在于从历史数据中发现规律和模式，并将这些发现应用于新数据的分析中。二、机器学习主要类型1. 监督学习监督学习是最常见且应用最广泛的机器学习类型。在这种范式下，算法通过已标记的训练数据进行学习，其中每个样本都包含输入特征和对应的正确输出（标签）。监督学习的主要任务包括分类（预测离散类别）和回归（预测连续数值）。典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机和神经网络等。2. 无监督学习无...阅读全文
获课：keyouit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑"TensorFlow+CNN实战AI图像处理，入行计算机视觉完结无密"听起来像是一个专注于使用TensorFlow和卷积神经网络（CNN）进行图像处理的培训课程或教程。这类课程通常旨在帮助学员掌握计算机视觉的基础知识以及如何利用深度学习技术解决实际问题。以下是该类课程可能涵盖的内容概述：获课：keyouit.xyz/1170/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程内容1. 基础知识Python编程基础：作为TensorFlow的主要编程语言，掌握Python是必要的。数学基础：线性代数、概率论与统计学、微积分等基础知识对于理解深度学习算法至关重要。2. 深度学习基础神经网络基础：包括前馈神经网络、激活函数、损失函数、反向传播算法...阅读全文
获课：weiranit.fun/14419/获取ZY↑↑方打开链接↑↑零声 PDK 网络协议栈在网络开发领域发挥着极为关键的作用，下面将从其原理、功能、应用场景、开发实践等多个维度进行扩写，为你构建一套系统且全面的介绍。零声 PDK 网络协议栈概述零声 PDK 网络协议栈是一套高度模块化、可定制的网络开发工具集，专为满足各类网络应用场景的多样化需求而打造。它基于对网络协议的深入理解与精准把握，通过优化的架构设计和高效的代码实现，旨在帮助开发者快速、稳定地构建出高质量的网络应用。无论是物联网设备间的低功耗通信，还是数据中心内的高速数据传输，又或是实时游戏、视频会议等对实时性要求极高的应用场景，零声 PDK 网络协议栈都能提供适配的解决方案。核心架构与工作原理分层架构设计零声 PDK 网络协议栈...阅读全文
「零声」dpdk/网络协议栈/vpp/OvS/DDos/SDN/NFV/高性能专家之路掌握DPDK用户模式驱动与零复制技术，深入VPP多核并行处理与OvS流表优化，攻克Linux内核协议栈与SDN/NFV虚拟化实战，通过流量清洗、性能调优及故障排查打磨硬实力，持续追踪5G与边缘计算前沿——这是成为高性能网络专家的核心路径。获课♥》jzit.top/14517/获取ZY↑↑方打开链接↑↑要成为一名在DPDK、网络协议栈、VPP、OvS、DDoS、SDN、NFV以及高性能领域内的专家，需要掌握一系列关键技术、工具和方法，并具备丰富的实践经验。以下是一个简要的专家成长路径：一、基础知识储备计算机网络：深入理解TCP/IP协议栈、网络拓扑、路由与交换等基本概念。操作系统：熟悉Linux内核机制，特...阅读全文
拼课》》》❤789it.top/1089/获取ZY↑↑方打开链接↑↑PyTorch 是一个由 Facebook 开发的深度学习框架，在计算机视觉（Computer Vision, CV）和自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）等领域广泛应用。它为研究人员和开发者提供了一个灵活且高效的工具来构建和训练深度学习模型。PyTorch 支持动态计算图，这意味着模型可以在运行时动态创建，使得调试和原型设计变得更加简便。1. PyTorch与计算机视觉 (CV)计算机视觉是研究如何让计算机理解和分析图像、视频等视觉数据的领域。在 PyTorch 中，CV 任务通常包括图像分类、目标检测、语义分割、姿态估计等。PyTorch 提供了许多用于图像处理和卷积神经网络...阅读全文
获课：weiranit.fun/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑机器视觉企业级实战源码 - 朝夕教育在科技革新的浪潮中，机器视觉技术凭借其高精度、高效率、非接触式检测等优势，在工业制造、物流仓储、医疗影像、智能安防等众多领域得到广泛应用。为帮助学员快速掌握机器视觉开发核心技术，积累丰富的企业级项目经验，朝夕教育精心打造 “机器视觉企业级实战源码” 课程，助力学员成为能够应对复杂工程挑战的机器视觉开发工程师。一、课程目标1. 技术知识精通帮助学员系统学习机器视觉的基础理论和前沿技术，深入理解数字图像处理、计算机视觉算法、深度学习模型等核心技术原理。通过对算法和模型的深入剖析，让学员不仅能熟练运用相关技术，还能理解其背后的数学原理和设计思路，为解决复杂的机器视觉问题筑牢理论根基。2. 实战能...阅读全文
拼课》》》❤ 789it.top/14002/获取ZY↑↑方打开链接↑↑uniapp陪诊小程序的难易程度和用途优势一、难易程度开发一个基于uniapp的陪诊小程序，其难易程度会受到多种因素的影响，包括功能需求、设计复杂性、开发团队经验等。以下是对其难易程度的几点分析：技术基础：uniapp框架本身具有跨平台特性和丰富的组件库，这大大降低了开发难度。开发者可以使用Vue.js语法进行开发，同时生成微信小程序、H5、APP等多个平台的应用。功能需求：陪诊小程序的核心功能包括用户预约服务、订单管理、评价反馈（用户端），以及接单管理、服务记录、收入统计（陪诊师端）。这些功能的实现需要一定的开发时间和经验，但并非特别复杂。如果需要增加更高级的功能，如AI智能问诊、健康管理等，会增加开发难度和成本。设...阅读全文
获课♥》789it.top/2326/获取ZY↑↑方打开链接↑↑成为一名网络认证工程师需要系统的学习和认证准备。以下是详细的路径和建议：1. 网络认证工程师的核心职责设计网络架构：规划企业局域网（LAN）、广域网（WAN）、无线网络等。配置与维护：部署路由器、交换机、防火墙等设备，确保网络稳定运行。故障排查：诊断并解决网络中断、延迟、安全漏洞等问题。安全管理：实施VPN、防火墙策略、入侵检测（IDS/IPS）等安全措施。优化性能：通过QoS、流量分析等手段提升网络效率。2. 主流认证路径根据技术方向和职业目标选择认证：(1) 思科（Cisco）认证CCNA (Cisco Certified Network Associate)内容：网络基础、IPv4/IPv6、VLAN、OSPF、ACL、无...阅读全文
图灵-Kubernetes Service详解获课♥》789it.top/14321/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Kubernetes Service 是 Kubernetes 中的重要资源类型，用于将一组 Pod 暴露为网络服务。它是 Kubernetes 集群内外的通信桥梁，使得应用程序能够高效且可靠地进行服务发现和负载均衡。1. Kubernetes Service 的工作原理Kubernetes 中的 Service 是一个抽象，它定义了一种访问 Pod 的方式。通过 Service，用户可以在不直接暴露 Pod 的情况下，实现对 Pod 的访问。下面是其基本工作原理：a. Service 的核心概念Pod：Kubernetes 中的最小运行单元，包含一个或多个容器。ClusterI...阅读全文
获课♥》jzit.top/5235/学习人工智能（AI）涉及多个方面，包括基础知识、核心算法、应用领域等。以下是对人工智能相关基础及其应用的详细梳理：一、基础知识计算机科学基础：算法与数据结构：理解基本算法和数据结构，如排序、搜索、链表、树等。计算机组成原理：了解计算机的硬件组成和工作原理。操作系统与编程语言：熟悉操作系统的基础知识，掌握至少一种编程语言（如Python、Java、C++等）。数学基础：线性代数：矩阵运算、向量空间、特征值与特征向量等。概率论与统计学：随机变量、概率分布、假设检验、回归分析等。微积分：导数与微分、积分等。优化理论：线性规划、非线性优化等。人工智能原理：机器学习基础：监督学习、无监督学习、强化学习等基本概念。深度学习基础：神经网络、卷积神经网络（CNN）、循环神...阅读全文
获课♥》jzit.top/14517/获取ZY↑↑方打开链接↑↑无需深究底层细节，PDK协议栈让开发者快速构建高效网络通信系统，其分层架构、模块化设计及零拷贝技术，兼顾性能与可靠性，如同积木般灵活扩展，为智能时代的网络通信系统搭建起兼具速度与稳定性的高速公路。深入解析PDK网络协议栈：从架构设计到高性能实现PDK（Protocol Development Kit）网络协议栈是一种用于开发自定义网络协议的框架，它允许开发者在不需要深入了解底层网络细节的情况下，快速构建高效、可靠的网络通信系统。本文将深入探讨PDK网络协议栈的架构设计、关键特性以及如何实现高性能网络通信，而不涉及具体的代码实现。一、PDK网络协议栈架构设计1. 分层设计物理层：负责物理传输介质上的数据收发，如以太网、无线局域网...阅读全文
获课♥》789it.top/14395/获取ZY↑↑方打开链接↑↑从slabtop监控内存泄漏到XDP零拷贝加速，揭秘Linux内核调试五大核心技法：内存屏障优化、ftrace追踪I/O延迟、BBR拥塞算法调优、irqbalance中断优化、fio压测全链路，助力服务器性能飙升200%。内容由DeepSeek-R1模型生成Linux 内核调试与优化指南：内存、文件系统及网络协议栈深度解析一、内存管理调试与优化内存泄漏与碎片诊断使用 SLUB 分析器（slabtop）监控内核对象缓存使用情况结合 kmemleak 工具检测内存泄漏路径分析 /proc/meminfo 和 /sys/kernel/mm 下的内存统计信息内存访问优化通过 perf 分析内核函数的缓存命中率利用内存屏障（Memor...阅读全文
黑马-程序员人工智能开发学习路线图拼课》》》❤ 789it.top/14426/零基础数据科学入门：探索数据的世界数据科学是现代科技时代中一个重要的领域，它结合了统计学、计算机科学、数学和领域知识，旨在从大量数据中提取有价值的信息和见解。在零基础的情况下，想要进入数据科学的世界，首先需要了解一些基本的工具和概念。本文将帮助零基础的读者理解数据科学的核心内容，并介绍一些重要的库和工具，助你迈出数据科学的第一步。1. 什么是数据科学？数据科学（Data Science）是通过分析、处理和建模数据，来揭示潜在模式并做出预测的学科。它可以应用于多个领域，如医疗、金融、零售、社交媒体分析等。数据科学家需要从大量无序的原始数据中提取有用的信息，然后转化为决策支持或商业价值。2. 数据科学的基本步骤数据科...阅读全文
AI大模型入门课程2025年AI大模型入门课程全攻略：从零基础到实战应用人工智能领域正经历着前所未有的变革，“获课”大模型技术已成为推动这一变革的核心引擎。itxt.top/14463/ 随着ChatGPT、Sora等大模型的火爆出圈，AI大模型相关岗位需求激增，薪资水平持续走高。本文将为初学者提供一份全面的AI大模型入门学习指南，涵盖从基础理论到实战应用的全套学习路径，帮助您系统掌握这一前沿技术，把握时代机遇。一、AI大模型学习基础准备踏入AI大模型领域的第一步是建立坚实的数学和编程基础。数学作为人工智能的基石，需要重点掌握三个核心领域：线性代数、微积分以及概率与统计。线性代数中的矩阵运算、特征值与特征向量等概念是理解神经网络权重更新的关键；微积分的导数与梯度则为优化算法提供了理论支持；而...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/13445/ 获取ZY↑↑方打开链接↑↑ 一、SRE核心能力体系构建 1. 基础技能筑基 Linux操作系统：掌握Shell脚本编写（10天实战训练），实现日志分析、服务启停等自动化操作，效率提升5倍1][6 网络与协议：深入理解TCP/IP、HTTP/2、QUIC协议栈，通过tcpdump抓包分析网络故障，定位速度提升70%4][12 监控系统搭建：构建Prometheus+Grafana+AlertManager三位一体监控体系，支持千万级指标实时采集，异常检测响应时效<30秒2][7 2. 云原生技术栈 容器化实践：通过30天专项训练掌握Docker容器编排与Kubernetes集群管理，支持弹性扩缩容（HPA）与故障自愈1][8 服务网格治理：集成I...阅读全文
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