彩筆運維勇闖機器學習--孤立森林
前言 孤立森林，一種非常高效快速的異常檢測算法 開始探索 scikit-learn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import IsolationForest rng = np.ran ...
flutter openharmony項目新手從0到1的保姆級教程
flutter oh項目新手從0到1的保姆級教程 前言 很多的坑踩過才知道，保姆級教程就是無腦跟隨作者的教程走，不要有自己的想法。請注意，如果你讀到這個文章，請必須嚴格按照文檔順序操作，保證一把過，如果有個人思想跳過部分章節，請自己排坑。 請準備好鴻蒙5的設備，必須要鴻蒙5及以上系統，其低于這個版本 ...
鴻蒙應用開發從入門到實戰（二十四）：一文搞懂ArkUI網格布局
大家好，我是潘Sir，持續分享IT技術，幫你少走彎路。《鴻蒙應用開發從入門到項目實戰》系列文章持續更新中，陸續更新AI+編程、企業級項目實戰等原創內容、歡迎關注！ ArkUI提供了各種布局組件用于界面布局，本文研究使用Grid組件實現網格布局。 一、概述 網格布局（Grid）是一種強大的布局方案，它 ...
深入理解 PHP-FPM 的最佳配置
深入理解 PHP-FPM 的最佳配置 對大多數開發者來說，PHP-FPM 的配置并不是日常工作中需要深入研究的東西。這沒什么問題，畢竟不是每個人都想或需要在服務器調優上花時間。 況且，現在有很多托管服務（寶塔, 1panel等）可以幫你把服務器配置好，安裝所有依賴（包括 PHP-FPM），你只需要在 ...
重新認識 Golang 中的 json 編解碼
歡迎訪問我的個人小站 瑩的網絡日志 ，不定時更新文章和技術博客～ json 是我的老朋友，上份工作開發 web 應用時就作為前后端數據交流的協議，現在也是用 json 數據持久化到數據庫。雖然面熟得很但還遠遠達不到知根知底，而且在邊界的探索上越發束手束腳。比如之前想寫一個范型的結構提高通用性，但是不 ...
為 .NET 10 GC（DATAS）做準備
原作者:maoni 原文鏈接：https://maoni0.medium.com/preparing-for-the-net-10-gc-88718b261ef2 在 .NET 9 中，我們默認啟用了 DATAS。但 .NET 9 并不是長期支持（LTS）版本，因此很多人會在升級到 .NET 10 ...
你的程序為何卡頓？從LINUX I/O三大模式尋找答案
I/O交互流程 在LINUX中，內核空間和用戶空間都位于虛擬內存中。LINUX采用兩級保護機制：0級供內核使用，3級供用戶程序使用。每個進程都有獨立的用戶空間（0~3G），對其他進程不可見，而最高的1G虛擬內核空間則由所有進程和內核共享。 操作系統和驅動程序運行在內核空間，應用程序運行在用戶空間。由 ...
超越基礎：SightAI 智能路由與多模型選擇實戰
在第一周的入門指南中，我們已經學會了如何使用 SightAI 的基礎 API 調用，實現了一個簡單的對話交互。不少開發者會面臨新的需求：想降低推理成本時，如何找到性價比更高的模型？追求交互速度時，怎樣獲取更快的響應？需要特定能力（如 Claude 的長文本處理）時，又該如何精準對接？這些問題的答案， ...
最小二乘問題詳解5：非線性最小二乘求解實例
通過擬合非線性函數的實例，詳細講解了非線性最小二乘問題中Gauss-Newton方法的實現過程，并給出了基于Eigen庫的C++代碼示例及收斂分析。 ...
夜鶯監控設計思考（二）邊緣機房架構思考
這將是一個系列，講解 夜鶯監控 的設計思考，可以理解為原理+最佳實踐+產品設計時的折中取舍。 本系列其他文章： 夜鶯監控設計思考（一）項目定位、組件思考、單進程多進程選擇、高可用設計 下面開始第2篇。 上一篇我們遺留了一個話題，就是如果貴司有多個數據中心，而且數據中心之間網絡鏈路較差，此時應該怎么辦 ...
Composition API 與 React Hook 很像，區別是什么？
從 React Hook 的實現角度看，React Hook 是根據 useState 調用的順序來確定下一次重渲染時的 state 是來源于哪個 useState，所以出現了以下限制： 不能在循環、條件、嵌套函數中調用 Hook； 必須確保總是在你的 React 函數的頂層調用 Hook； use ...
Meta推出Agent Learning via Early Experience，推動語言代理自主學習新范式
原文: https://mp.weixin.qq.com/s/fhNRtk0FhK6K9_LBLwbDSg 全文摘要 在人工智能領域，語言代理（Language Agents）的自主學習能力一直是研究熱點。傳統依賴專家數據的模仿學習（Imitation Learning）存在泛化能力弱、依賴人工標注 ...
沒有運作項目，就不干了？
我接觸的大部分人認為：沒有運作的項目，不會投標。因為成功幾率小嘛，這個判斷的出發點是：（1）技術層面只能依靠招標技術要求，可能和實際的需求相差較大；（2）商務層面是完全沒有接觸過甲方的相關人員，從人性的角度出發本身就是一種抵觸心理。 ...
傳統算法之Canny亞像素邊緣檢測及將離散邊緣點鏈接成線條的優化和探討。
成熟的商業軟件在進行邊緣檢測后都能動態的將檢測到的邊緣分成彩色的線條樣式展現給客戶，這不僅讓客戶看起來更為高級，也對一些后續的處理提供了更為有力的手段，本文通過學習相關資料對Canny檢測進行了亞像素擴展，并提供了將離散點提取為線條的方法。 ...
從零開始：如何用 C# 開發一款媲美 “AnyTxt” 的文件內容搜索工具
說起文件內容搜索工具，那么不得不提到“AnyTxt”，號稱本地知識庫檢索的終極答案。唯一的不足可能就是索引更新機制，不能實時監視文件更改從而更新索引，最小定期更新間隔為半小時，容易導致cpu占用率高，畢竟是全盤全文件類型索引。 很多時候,其實我們對文件內容的搜索，是一個簡單文檔管理需求，我們期望能的 ...
別再亂排查了！Kafka 消息積壓、重復、丟失，根源基本都是 Rebalance！
大家好，我是小富～ 有次上線監控告警突然炸了，Kafka 訂單 Topic 消息積壓量突破 10 萬條，下游支付服務拿不到數據，部分用戶付款后一直顯示處理中。 緊急登錄集群排查，發現消費者組明明有 3 個節點，卻只有 1 個在正常消費，原來 10 分鐘前觸發了 Rebalance，另外兩個節點還卡在 ...
auipc指令在NEMU中的執行過程
假設 指令集為RV64I 內存地址開始于0x8000 0000 使用如下的代碼： static const uint32_t img [] = { 0x00000297, // auipc t0,0 0x00028823, // sb zero,16(t0) 0x0102c503, // lbu a ...
vivo HDFS EC大規模落地實踐
EC編碼能夠對部分缺失的數據進行數據恢復，廣泛應用于存儲與通信領域。vivo目前HDFS集群節點達萬臺級別，數據規模接近EB級別，并且業務數據規模還在以較高速度持續增長中。在推進壓縮算法緩解存儲壓力的同時，EC編碼的推進是存儲降本的一大有力手段。 ...
WPF應用綁定系統快捷鍵
全局快捷鍵的應用 在現代桌面應用開發中，全局快捷鍵功能是提升用戶體驗的重要手段。用戶無需將焦點切換到應用窗口，就能通過特定的鍵盤組合快速觸發應用功能。本文以Rouyan，開源地址：https://github.com/Ming-jiayou/Rouyan為例，說明在WPF應用中可以如何綁定系統快捷鍵 ...
【源碼解讀之 Mybatis】【核心篇】-- 第6篇：StatementHandler語句處理器
第6篇：StatementHandler語句處理器 1. 學習目標確認 1.0 第5篇思考題解答 在深入學習StatementHandler語句處理器之前，讓我們先回顧并解答第5篇中提出的思考題，這將幫助我們更好地理解StatementHandler在整個架構中的作用。 思考題1：為什么MyBati ...
