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
SpringBoot+Vue3+MySQL集群 开发健康体检双系统（无秘分享）获课：789it.top/134/开发一个基于Spring Boot、Vue 3和MySQL集群的健康体检双系统是一个复杂的项目，涉及前后端开发、数据库设计以及服务器部署等多个方面。下面我将为你提供一个基本的框架指南。前端（Vue 3）项目初始化：使用Vue CLI创建一个新的Vue 3项目。路由管理：利用Vue Router进行页面跳转与管理，为不同的功能模块配置路由。状态管理：考虑使用Pinia或Vuex来管理应用的状态。组件开发：根据需求开发各种UI组件，比如用户信息表单、体检结果展示等。API请求：通过Axios等库向后端发送请求获取数据或提交表单。后端（Spring Boot）项目搭建：使用Spring ...阅读全文
SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台（完结）获课：97java.xyz/5063/获取ZY↑↑方打开链接↑↑SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台与以往传统数据的优特点对比随着信息技术的飞速发展，企业对数据的管理和利用变得越来越重要。传统的数据管理方式在某些场景下已难以满足现代企业的需求，而基于SpringBoot3.0和RocketMq构建的企业级数据中台则为数据的整合、处理和服务提供了新的解决方案。本文将对SpringBoot3.0 + RocketMq构建的企业级数据中台与以往传统数据的优特点进行对比分析。一、SpringBoot3.0 + RocketMq构建的企业级数据中台的优点高效的数据处理能力高性能：SpringBo...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
现象级国产开源大模型DeepSeek自推出以来，引发科技行业震荡，并迅速破圈，在各行业掀起前所未有的科技变革浪潮，其影响力快速跨越技术边界，成为业界瞩目的焦点。作为建筑行业物资物流领域的佼佼者，中铁物资集团有限公司（以下简称“中铁物资集团”）积极引入DeepSeek并高效完成部署，开启央企智能化发展新篇章。中铁物资集团隶属于中国铁建股份有限公司，致力于服务工程建设领域产业链供应链安全高效运行。近日，中铁物资集团携手天翼云，基于中国铁建供应链管理平台（以下简称“铁建云链”），以DeepSeek模型为底座开发了云链大模型智能体服务平台，通过该服务平台上线首个智能应用场景——面向供应商的DeepSeek智能助手，实现了客户服务的智能化升级。这是继助力中国石油化工集团有限公司率先完成全尺寸Deep...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
深入Go底层原理，重写Redis中间件实战获课：789it.top/1997/深入Go底层原理并重写Redis中间件是一个富有挑战性的任务，它要求开发者对Go语言的内存管理、并发编程、网络编程等方面有深入的理解，同时对Redis的协议、数据结构、操作命令等有清晰的认识。以下是一个大致的步骤指南，帮助你开始这个项目：一、前期准备学习Go语言：深入理解Go语言的语法、类型系统、并发模型（goroutines和channels）、内存管理（垃圾回收机制）等。熟悉Go的标准库，特别是net包和sync包，这些将在网络编程和并发控制中起到关键作用。研究Redis：学习Redis的数据结构（如字符串、列表、集合、哈希表、有序集合等）。熟悉Redis的协议（RESP，Redis Serialization...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
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
SpringCloudalibaba+Vue开发仿社交小程序｜完结无密获课：SpringCloudalibaba+Vue开发仿社交小程序｜完结无密获取ZY↑↑方打开链接↑↑使用Spring Cloud Alibaba与Vue开发仿社交小程序一、项目概述本项目旨在利用Spring Cloud Alibaba和Vue.js构建一个仿社交小程序的后端与前端。Spring Cloud Alibaba集成了阿里巴巴开源的一系列中间件，如Nacos、Sentinel、Seata等，提供了微服务治理、配置中心、服务限流降级等能力。Vue.js则作为前端框架，负责构建响应式用户界面。二、技术栈后端：Spring BootSpring Cloud AlibabaNacos：服务注册与发现、配置中心Senti...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
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
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
SRE 急速入门，开辟你的职业蓝海(完结）获课：789it.top/13445/SRE（Site Reliability Engineering，站点可靠性工程）是由Google提出的一种工程实践，旨在通过工程和自动化手段提高系统的可靠性、可扩展性和性能，同时减少人工干预。SRE的目标是让服务更加可靠、高效，同时又能够迅速扩展。如果你想快速入门SRE，可以从以下几个方面进行学习：1.理解SRE的基本概念SRE是一种结合了软件工程和系统运维的理念，核心目标是提高可靠性。它基于几个关键原则：服务水平指标（SLO，Service Level Objective）：这是衡量服务可靠性的标准。它通常通过一些关键指标来表示，比如响应时间、可用性等。服务水平协议（SLA，Service Level Agr...阅读全文
Python Flask 全流程全栈项目实战(完结无秘)获课地址：789it.top/4964/创建一个全流程全栈的Python Flask项目涉及从前端到后端，以及数据库和部署的各个方面。以下是一个简化的步骤指南，用于构建一个基本的Flask全栈项目。1. 项目规划确定项目需求：功能、用户故事、技术栈等。设计数据库模型：确定需要存储的数据及其关系。2. 环境准备安装Python和pip。创建虚拟环境：python -m venv venv激活虚拟环境：在Linux/Mac上使用source venv/bin/activate，在Windows上使用venv\Scripts\activate。3. 安装Flask和相关依赖bash复制pip install Flask pip instal...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
Python爬虫系统入门与多领域实战1. 引言随着互联网的快速发展，数据已经成为一种重要的资源。Python 作为一种简单易学且功能强大的编程语言，在爬虫领域有着广泛的应用。“获课”本文将从 Python 爬虫的基础知识入手，itxt.top/5773/ 逐步深入探讨其在不同领域的实战应用，帮助读者掌握爬虫技术并应用于实际项目中。2. Python 爬虫基础2.1 爬虫的概念与工作原理爬虫（Web Crawler）是一种自动抓取网页内容的程序。其工作原理通常包括以下几个步骤：发送请求：向目标网站发送 HTTP 请求。获取响应：接收服务器返回的 HTML 页面。解析内容：从 HTML 中提取所需的数据。存储数据：将提取的数据保存到本地或数据库中。2.2 Python 爬虫常用库Requests...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
获课：youkeit.xyz/13677/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Dubbo 的集群容错机制是其核心特性之一，旨在提高分布式服务调用的可靠性和稳定性。通过集群容错机制，Dubbo 能够有效地处理服务调用过程中可能出现的各种异常情况，如服务不可用、网络故障等，从而保证系统的整体可用性和健壮性。以下是对 Dubbo 集群容错机制的详细解释：1. 集群容错的基本概念集群容错是指在分布式系统中，当某个服务提供者节点出现故障时，调用方（消费者）能够自动切换到其他可用的服务提供者节点，从而保证服务的连续性和可用性。Dubbo 提供了多种集群容错策略，以适应不同的应用场景和需求。2. 集群容错的主要组件Cluster 接口：定义了集群容错的基本行为，是所有集群容错策略的顶层接口。源码路径：dubbo-...阅读全文
本项目旨在开发一个直播 APP，实现用户观看直播、主播发起直播、实时聊天互动等功能。前端使用 uni-app 框架实现多平台兼容，后端采用 Node.js + Express 搭建服务器，并使用 MongoDB 存储数据。获课：keyouit.xyz/1887/获取ZY↑↑方打开链接↑↑bash复制代码复制代码bash复制代码在 MongoDB 中创建数据库和相应的集合，可以使用 MongoDB 客户端工具（如 Compass）或命令行操作。在 live_app_backend 目录下创建 db.js 文件：javascript复制代码在 live_app_backend 目录下创建 routes 文件夹，在其中创建 liveRoutes.js、userRoutes.js 和 chatRou...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
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
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：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：789it.top/14278/在构建跨平台AI桌面聊天应用时，高效开发的关键在于技术栈的选择与优化。以下是对此过程的详细探讨：一、技术栈选择前端框架桌面应用开发：可以选择使用如Tauri或Electron等框架，这些框架允许开发者使用Web技术（如HTML、CSS和JavaScript）来构建跨平台的桌面应用程序。对于AI聊天应用，Vue.js或React等前端框架可以结合使用，以提供丰富的用户界面和交互体验。UI组件库：为了加速开发并保持一致的用户界面风格，可以选择成熟的UI组件库，如Tailwind CSS、Ant Design或Element UI等。后端服务Node.js：作为一个高性能的JavaScript运行时环境，Node.js非常适合构建实时、高并发的后端服务。它可以...阅读全文
陪诊小程序之uniapp基于uniapp的陪诊小程序设计与实现在移动互联网时代，医疗服务正在经历数字化转型。陪诊小程序作为连接患者与陪诊服务的桥梁，能够有效解决患者就医过程中的痛点问题。“获课”基于uniapp框架开发的陪诊小程序，凭借其跨平台特性和丰富的组件库，itxt.top/14028/为构建高效、便捷的陪诊服务平台提供了理想的技术解决方案。一、需求分析与功能设计陪诊小程序主要面向老年患者、孕妇、行动不便者等特殊群体。通过深入调研，我们发现用户最关注的是服务可靠性、预约便捷性和费用透明度。基于这些需求，小程序需要提供清晰的陪诊师信息展示、实时的服务进度跟踪和透明的费用计算功能。核心功能模块包括用户端和陪诊师端两个部分。用户端主要提供预约服务、订单管理、评价反馈等功能；陪诊师端则包括接单...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/1973/ 摘要 随着物联网（IoT）的广泛应用，物联网设备的安全性和互操作性问题愈发显得重要。为了确保物联网设备与平台之间的高效、安全、兼容性对接，物联网认证技术应运而生。主要公有云厂商（如亚马逊AWS、微软Azure、谷歌云、阿里云等）已经建立了一系列的认证标准和技术支持，以促进设备、服务和应用的无缝集成和高效运行。本文将详细探讨主流公有云厂商的物联网认证体系，分析其认证内容、实施流程及其对物联网产业的影响，最终为物联网生态系统的建设提供理论依据。 1. 引言 物联网（IoT）技术正在迅速改变各行各业，其潜力在智能家居、工业自动化、智慧城市等领域得到了充分的展示。然而，物联网的快速发展也带来了许多问题，尤其是设备的互联互通、安全性以及数据的隐私保护。为了...阅读全文
https://97it.top/1424/ 摘要 随着移动互联网的发展，各种应用形式应运而生，其中小程序作为一种轻量级的应用形式，凭借其无需下载安装、即开即用、便捷高效的特点，受到越来越多用户的青睐。尤其是在微信小程序、支付宝小程序等平台的推动下，小程序成为了连接用户与服务的一个重要渠道。为了支持丰富的功能需求，小程序平台提供了大量的开发能力和API接口，使开发者能够实现各类复杂的应用功能。本文将探讨小程序提供的主要能力，以及常用的API接口，帮助开发者更好地理解和利用这些能力，提升小程序的开发效率和用户体验。 1. 引言 小程序是由微信于2017年推出的一种全新的应用形态，作为无需下载安装的应用程序，它能够在社交平台上直接运行，并且提供了包括社交、支付、信息展示等多种功能。小程序的开发与...阅读全文
今年，DeepSeek在AI赛道一骑绝尘以“火炎焱燚”之势迅速延伸开启中国AI黄金时代如今，中国的AI故事正在书写新篇中国的科技强国之路也正越走越宽在DeepSeek引领的人工智能热潮中作为云服务国家队天翼云“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为用户提供了性能卓越安全可控的智能算力基座推动“人工智能+”全面落地生根央国企是国民经济的中流砥柱在能源产业数字化转型的关键战场天翼云展现国云担当助力中国石化率先完成全尺寸DeepSeek国产化部署赋能中国石化成为首批在多样算力环境下通过国产化自主可控训推平台成功完成验证测试的央企为人工智能技术在工业领域的落地应用提供了有益探索有力推动了工业领域的技术革新与效率提升在现代化物流体系建设方面天翼云助...阅读全文
获课:youkeit.xyz/13686/获取ZY↑↑方打开链接↑↑Dubbo 作为一款高性能的 Java RPC 框架，在分布式服务架构中得到了广泛应用。然而，在学习和使用 Dubbo 进行开发时，也存在一些潜在的弊端。以下是一些常见的 Dubbo 教程和实际使用中的弊端：1. 学习曲线较陡复杂性高：Dubbo 的架构和概念相对复杂，初学者可能会觉得难以理解。例如，Dubbo 的集群容错机制、扩展机制、多种通信协议等，都需要深入学习才能掌握。文档和教程不足：尽管 Dubbo 有官方文档，但部分文档内容可能不够详细或更新不及时，导致学习者需要花费更多时间查找资料和理解概念。2. 与 Spring 集成的复杂性配置繁琐：Dubbo 与 Spring 集成时，需要进行大量的 XML 或注解配置，...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
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
AI时代，算力作为数字化转型的关键生产力，重要性不言而喻。在城市发展中，一个城市的算力应用水平，直接决定了它在数字经济赛道的发展潜力。因此，加快建设算力产业、推动算力互联互通，成为我国各城市驱动经济社会快速发展的重要抓手。在苏州市工业园区（以下简称“工业园区”），工厂流水线上的智能机器对零件进行质检，细微瑕疵也难逃其“慧眼”；从事人机对话研究的科技企业正进行着大模型产品的迭代……这些高科技场景，展现了园区对算力高效的利用能力。而天翼云携手苏州工业园区共同打造的公共算力服务平台（以下简称：“公共算力服务平台”）正是园区实现算力高效应用的重要基石。 新兴产业推高算力需求如何破解算力服务供需难题工业园区成立于1994年，被誉为“中国改革开放的重要窗口”和“国际合作的成功范例”。这个278平方公里...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
Dubbo 的集群容错策略是其分布式服务治理的核心能力之一，通过灵活配置不同的容错机制，确保服务调用在部分节点故障时仍能维持系统稳定性和可用性。 --- ### **1. Failover Cluster（失败自动切换）** • **定义**：默认的容错策略，当服务调用失败时自动切换到其他可用节点重试，直至成功或达到最大重试次数。 • **适用场景**： • **读操作**（如数据查询），因读操作通常幂等，重试不会导致数据不一致。 • 需要高可用性的服务，例如电商系统中的订单查询服务。 • **配置参数**：通过 `retries` 设置重试次数（不含首次调用），例如 `
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
SpringBoot 3.x + Netty + MQTT 实战物联网智能充电桩｜已完结获课♥》jzit.top/14456/获取ZY↑↑方打开链接↑↑MQTT、TCP和HTTP之间的关系可以从网络协议的分层模型和应用场景进行解析，以下是它们的核心关系及区别：1. 协议分层与依赖关系TCP（传输控制协议）层级：传输层（第4层）作用：提供可靠的、面向连接的字节流传输，确保数据顺序和完整性。角色：MQTT和HTTP均依赖TCP作为底层传输协议（MQTT默认基于TCP，HTTP通常基于TCP或HTTP/3的QUIC）。HTTP（超文本传输协议）层级：应用层（第7层）作用：基于请求-响应模型，用于客户端（如浏览器）与服务器之间的资源交互（如网页加载、API调用）。依赖：通常运行在TCP之上（HTT...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
SpringBoot 3.x + Netty + MQTT 实战物联网智能充电桩获课♥》789it.top/14335/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1. Spring Boot 3.x角色：作为核心框架，Spring Boot 3.x 提供了快速开发 RESTful 服务和微服务的能力。它简化了 Spring 应用的配置和部署，内置了 Tomcat、Jetty 等 Web 服务器，支持自动配置和依赖注入。适用场景：构建 RESTful API 服务。微服务架构中的服务模块。需要快速迭代和部署的应用。优势：丰富的生态系统和社区支持。内置的监控和管理功能（如 Actuator）。支持响应式编程（Spring WebFlux）和传统的阻塞式编程（Spring MVC）。2. Netty角色：Nett...阅读全文
Dubbo 是一个由阿里巴巴开源的分布式服务框架，它提供了高效、可靠的远程服务调用解决方案。无论你是初学者还是希望深入研究 Dubbo 源码的开发者，这里有一些建议和资源可以帮助你从入门到深入了解 Dubbo。获课：keyouit.xyz/13646/获取ZY↑↑方打开链接↑↑在 Dubbo 中使用动态配置可以让你在不重启服务的情况下调整配置，这对于提高系统的灵活性和可维护性非常有用。Dubbo 支持多种方式来进行动态配置管理，主要包括通过配置中心来实现的动态配置。以下是实现步骤和一些关键点：这里以 Nacos 为例，给出简单的配置示例：深色版本在 Nacos 控制台中添加配置文件，例如 dubbo-demo-provider.properties，内容如下：深色版本这样，当服务启动时会从 ...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
