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    一文解读:阿里云AI基础设施的演进与挑战

    对于如何更好地释放云上性能助力AIGC应用创新?“阿里云弹性计算为云上客户提供了ECS GPU DeepGPU增强工具包,帮助用户在云上高效地构建AI训练和AI推理基础设施,从而提高算力利用效率。”李

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    Apache RocketMQ ACL 2.0 全新升级

    RocketMQ ACL 2.0 不管是在模型设计、可扩展性方面,还是安全性和性能方面都进行了全新的升级。旨在能够为用户提供精细化的访问控制,同时,简化权限的配置流程。欢迎大家尝试体验新版本,并应用在

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    5月更文挑战赛火热启动,坚持热爱坚持创作!

    开发者社区5月更文挑战,寻找热爱技术内容创作的你,欢迎来创作!

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    案例分析|线程池相关故障梳理&总结

    本文作者梳理和分享了线程池类的故障,分别从故障视角和技术视角两个角度来分析总结,故障视角可以看到现象和教训,而技术视角可以透过现象看到本质更进一步可以看看如何避免。

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    案例分析|线程池相关故障梳理&总结

    给技术新人的ODPS优化建议

    数据开发基本都是从陌生到熟悉,但是写多了就会发现各种好用的工具/函数,也会发现各种坑,本文分享了作者从拿到数据到数据开发到数据监控的一些实操经验。

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    26天前
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    一文看懂分布式链路监控系统

    本文通过阿里的Eagleeye(鹰眼)和开源的Skywalking,从数据模型、数据埋点以及数据存储三个方面介绍分布式链路监控系统的实现细节,其中将重点介绍Skywalking字节码增强的实现方案。

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    10天前
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    来自: 云原生

    AIGC+ 软件开发新范式

    在AI 热度持续上升的当下,阿里云推出AI智能编码助手—通义灵码。通义灵码是一款基于阿里云通义代码大模型打造的智能编码助手,基于海量优秀开源代数据集和编程教科书训练,为开发者带来高效、流畅的编码体验。

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    AIGC+ 软件开发新范式

    PolarDB PostgreSQL版 Serverless弹性&价格力观测

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    1月前
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    来自: 云原生

    nacos部署需要开放哪几个端口?

    nacos部署需要开放哪几个端口

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    19天前
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    通义千问 2.5 “客串” ChatGPT4,你分的清吗?

    这篇文章介绍了使用开源工具NextChat和Higress搭建的一个模拟ChatGPT和通义千问对话PK的测试场景。

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    4天前
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    百炼成金-大金融模型新篇章

    百炼必定成金,新质生产力会催生新质劳动力,谨以此文抛砖引玉,希望与业内的各位朋友一同探讨如何积极拥抱并运用大模型技术,以应对和驾驭不断变化的市场环境,实现科技金融持续稳定的提质增效和创新发展,携手开启

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    百炼成金-大金融模型新篇章
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    16天前
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    来自: 数据库

    阿里云数据库 SelectDB 版商业化发布会

    阿里云数据库 SelectDB 版是基于开源分析型数据库 Apache Doris 研发的新一代实时数仓服务,通过云原生存算分离的全新架构,面向企业海量数据的实时分析场景提供极速实时、融合统一、简单易

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    阿里云数据库 SelectDB 版商业化发布会

    如何连接宜搭应用的数据库,读取指定几张表的数据,通过自己程序的算法处理后把结果数据写入到另一张表中

    如何连接宜搭应用的数据库读取指定几张表的数据通过自己程序的算法处理后把结果数据写入到宜搭应用的另一张表中

    【深入浅出】阿里自研开源搜索引擎Havenask集群扩分片

    本次分享内容为Havenask的集群扩分片,共2个部分组成( 集群扩分片简介、 集群扩分片实践),希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

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    通义灵码技术解析,打造 AI 原生开发新范式

    本文第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响,从宏观上介绍当下的趋势;第二部分将介绍 Copilot 模式,第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。

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    通义灵码实战系列:一个新项目如何快速启动,如何维护遗留系统代码库?

    以编码助手形态来帮助开发者提质、提效的通义灵码,自从入职阿里云后便深受广大同事的欢迎,一起通过多个实战场景演示感受它的工作能力吧: 01/ 使用 Spring Boot 创建一个新项目 02/ 维护

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    从 Volcano 火山模型到 Pipeline 执行模型,阿里云数据库 SelectDB 内核 Apache Doris 执行模型的迭代

    一个合适的执行模型对于提高查询效率和系统性能至关重要。本文全面剖析 Apache Doris Pipeline 执行模型的设计与改造历程,并在 2.1 版本对并发执行模式与调度模式进一步优化,解决了

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    云效 Pipeline as Code 来了!这些场景,用好它效率翻倍!

    可视化与YAML编排兼具,云效CI/CD流水线你愿意打几分?

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    低成本、高稳定性 | 满帮集团 Eureka 和 ZooKeeper 的上云实践

    业务体量增大后,日益凸显的架构稳定性问题该如何解决?满帮集团选择了上阿里云,采用阿里云 MSE Nacos,MSE ZooKeeper 产品替换原先的 Eureka 和 Zookeeper 集群,做到

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    数据管理的艺术:PolarDB开源版详评与实战部署策略(二)

    PolarDB-PG是阿里云的一款云原生关系型数据库,100%兼容PostgreSQL,支持Oracle语法,采用Shared-Storage存储计算分离架构,提供极致弹性、毫秒级延迟的HTAP能力。

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    【深入浅出】阿里自研开源搜索引擎Havenask日志查询

    本次分享内容为Havenask的日志查询,文章包含了具体查询步骤和举例、实操演示,希望可以帮助大家更好的使用Havenask。

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    查询提速11倍、资源节省70%,阿里云数据库内核版 Apache Doris 在网易日志和时序场景的实践

    网易的灵犀办公和云信利用 Apache Doris 改进了大规模日志和时序数据处理,取代了 Elasticsearch 和 InfluxDB。Doris 实现了更低的服务器资源消耗和更高的查询性能,相

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    容器内存可观测性新视角:WorkingSet 与 PageCache 监控

    本文介绍了 Kubernetes 中的容器工作内存(WorkingSet)概念,它用于表示容器内存的实时使用量,尤其是活跃内存。

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    容器内存可观测性新视角:WorkingSet 与 PageCache 监控

    【技术解析 | 实践】Havenask问题排查

    本次分享内容为Havenask的问题排查,由下面4个部分组成(Hape运维脚本问题、集群相关问题、表相关问题、数据写入与查询问题),希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

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    PolarDB-X 存储引擎核心技术 | 索引回表优化

    数据库系统为了高效地存储、检索和维护数据,采用了多种不同的数据组织结构。不同的组织结构有其特定的用途和优化点,比如提高查询速度、优化写入性能、减少存储空间等,目前 PolarDB-X 采用了 B-Tr

    智研未来,直击 AI DevOps,阿里云用户交流日杭州站来啦!

    在这个技术日新月异的时代,云上智能化DevOps正以前所未有的速度推动企业创新边界,重塑软件开发的效率与品质。 为深入探索这一变革之路,我们诚邀您参与我们的专属闭门技术沙龙,携手开启一场关于云上智能

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    【一文解读】阿里自研开源核心搜索引擎 Havenask简介及发展历史

    本次分享内容为Havenask的简介及发展历史,由下面五个部分组成(Havenask整体介绍、名词解释、架构、代码结构、编译与部署),希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

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    五步定位性能瓶颈

    在进行性能测试前,了解数据流向和系统架构至关重要。绘制数据流向图以识别潜在瓶颈,使用“水池模型”分析系统架构,优化测试流程,以提高测试效率。日志分析是诊断性能问题的关键,通过快速定位问题、保持环境一致

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    【深入浅出】阿里自研开源搜索引擎Havenask变更表结构

    本文介绍了Havenask的表结构变更,包括表结构简介、全量构建流程和变更表结构三个部分。表结构由schema配置,字段类型包括INT、FLOAT、STRING等,索引有倒排、正排和摘要索引。全量表变

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    OpenSearch LLM智能问答版全新升级

    阿里云OpenSearch LLM智能问答版近期全新升级,新增最新版开源大模型、多模态模型、切片策略升级等产品能力。

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    Spring AI 抢先体验,5 分钟玩转 Java AI 应用开发

    Spring Cloud Alibaba AI 以 Spring AI 为基础,并在此基础上提供阿里云通义系列大模型全面适配,让用户在 5 分钟内开发基于通义大模型的 Java AI 应用。

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    阿里云MaxCompute携手华大基因打造精准医疗应用云平台,十万基因组计算成本降低至1000美金以内

    华大基因是中国最领先的基因科技公司,华大基因为消除人类病痛、经济危机、国家灾难、濒危动物保护、缩小贫富差距等方面提供分子遗传层面的技术支持。让我们结合maxcompute的技术特点,看看如何助力华大基

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    开箱即用的企业级CICD工具-云效流水线 Flow

    【5月更文挑战第10天】开箱即用的企业级CICD工具-云效流水线 Flow

    从离线到实时:无锡锡商银行基于 Apache Doris 的数据仓库演进实践

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    国内唯一 阿里云荣膺MongoDB“2024年度DBaaS认证合作伙伴奖”

    阿里云连续第五年斩获MongoDB合作伙伴奖项,也是唯一获此殊荣的中国云厂商。一起学习MongoDB副本集的选举机制以及可能会出现的特殊情况。

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    16天前
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    gateway基本配置

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    【一文看懂】Havenask单机模式创建

    本次分享内容为Havenask单机模式,由下面3个部分组成(Hape工具介绍、创建单机版Havenask、Hape问题排查),希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

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    【一文看懂】Havenask创建表

    本次分享内容为Havenask的创建表,共3个部分组成(直写表与全量表、 创建直写表、创建全量表),希望可以帮助大家更好了解和使用Havenask。

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    【一文看懂】Havenask创建表
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    16天前
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    MEV攻击科普:揭秘、危害与防护策略

    MEV攻击是加密货币中的现象,攻击者利用信息不对称和交易特权获取超额利润。这种攻击影响用户体验,破坏市场公平,威胁系统稳定并浪费资源。常见形式包括抢先交易、三明治攻击等。避免MEV攻击需采取隐私保护、

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    如何通过AI技术提升内容生产的效率和质量

    利用AI提升内容生产效率涉及智能策划(数据分析、热点追踪)、自动化生成(文字、多媒体)、编辑优化(语法检查、事实核查)、个性化推荐、内容审核和合规性检查,以及数据分析反馈。AI通过减少人力成本、增强质

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    【技术解析 | 实践】部署Kubernetes模式的Havenask集群

    本次分享内容为havenask的kubernetes模式部署,由下面2个部分组成(部署Kubernetes模式Havenask集群、 Kubernetes模式相关问题排查),希望可以帮助大家更好了解和

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    【技术解析 | 实践】Havenask-UDF定制

    本节分享 Havenask UDF定制相关的内容,共包含3个部分,分关于 Havenask 的 UDF 相关的介绍、自定义 UDF 的开发及配置方法的介绍,最后将进行 UDF 定制的实际操作演示。

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    Meta发布了 Meta Llama 3系列,是LLama系列开源大型语言模型的下一代。在接下来的几个月,Meta预计将推出新功能、更长的上下文窗口、额外的模型大小和增强的性能,并会分享 Llama

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    我们推出了最新的旗舰模型 GPT-4o,并为免费版 ChatGPT 用户提供更多功能,包括更快的速度、改进的文本、语音和视觉能力,以及新的桌面应用程序和简化的界面。

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    在 Julia 中,预定义了复数和有理数类型,支持多种数学运算和函数。复数形式为 `a+bi`,其中 `a` 是实部,`b` 是虚部,`i` 是虚数单位。全局常量 `im` 代表 `i`。示例中,`z

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    5分钟明白LangChain 的输出解析器和链

    本文介绍 LangChain 的输出解析器OutputParser的使用,和基于LangChain的LCEL构建链。

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    【5月更文挑战第27天】React的发展历程?

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    【5月更文挑战第27天】React适合开发什么类型的应用?

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    【5月更文挑战第26天】SUNDAE,一种结合频谱剪枝和神经补偿的高斯场方法,已开源,解决了3D高斯Splatting的内存消耗问题。SUNDAE通过建模基元间关系并剪枝不必要的元素,降低内存使用,同

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    微软让MoE长出多个头,大幅提升专家激活率

    【5月更文挑战第26天】微软研究团队为解决稀疏混合专家(SMoE)模型激活率低的问题,推出了多头混合专家(MH-MoE)模型。MH-MoE通过多头机制将输入数据划分并分配给多个专家,提高专家激活率,增

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    当面试官问出“Unsafe”类时,我就知道这场面试废了,祖坟都能给你问出来!

    【5月更文挑战第21天】当面试官问出“Unsafe”类时,我就知道这场面试废了,祖坟都能给你问出来!

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    ArrayList | 简单的洗牌算法

    这是一个关于创建和洗牌扑克牌程序的摘要: 程序包括以下步骤: 1. 创建一副扑克牌(52张,不包括大小王)。 2. 洗牌,随机打乱扑克牌的顺序。 3. 揭牌,模拟玩家轮流从牌堆中抽取指定数量的牌。

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    深度学习在图像识别中的应用及其挑战

    【5月更文挑战第27天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在图像识别领域取得了显著的成果。然而,尽管深度学习模型在图像识别任务上取得了很高的准确率,但仍然面临着诸多挑战,如数据不平衡、计算资源消耗

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    【5月更文挑战第27天】Vue.js

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    构建未来:AI在个性化教育中的应用

    【5月更文挑战第27天】 随着人工智能(AI)技术的飞速发展,其在教育领域的应用正逐步从理论走向实践。本文探讨了AI如何通过个性化学习路径、智能辅导和数据驱动的决策支持,为教育带来革命性的变革。我们分

    探索现代数据中心的冷却技术

    【5月更文挑战第27天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为信息处理的核心设施,其稳定性和效率至关重要。而随着计算能力的提升,数据中心面临的一个重大挑战便是散热问题。本文将深入探讨现代数据中心冷却

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    Java初识泛型 | 如何通过泛型类/泛型方法实现求数组元素最大值?

    这是一个关于如何使用泛型在Java中找到数组中最大值的问题。

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    深入理解PHP中的命名空间

    【5月更文挑战第27天】在PHP的世界中,命名空间是代码模块化和组织的关键工具。它们允许开发者创建唯一的名称来避免冲突,并促进代码的重用和维护。本文将探讨命名空间的核心概念,其实现细节,以及如何在项目

    深度学习在图像识别中的应用与挑战

    【5月更文挑战第27天】 随着计算机视觉技术的迅猛发展,深度学习已成为推动该领域进步的核心技术之一。特别是在图像识别任务中,深度神经网络凭借其强大的特征提取和学习能力,显著提升了识别的准确性和效率。本

    构建未来:基于安卓的智能家居控制系统

    【5月更文挑战第27天】 随着物联网技术的飞速发展,智能家居已步入寻常百姓家。本文将探讨如何利用安卓平台开发一个高效、易用的智能家居控制系统。系统通过结合现代设计理念与先进的安卓开发技术,实现对家中智

    探索微服务架构下的系统调优实践

    【5月更文挑战第27天】在当今软件开发领域,微服务架构因其灵活性、可扩展性而受到青睐。然而,随之而来的是复杂性增加和性能调优的挑战。本文将深入探讨在微服务环境中进行系统调优的策略与实践,通过分析真实案

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    Java集合类ArrayList应用 | 二维数组的集合类表示与杨辉三角实现

    这是一个关于LeetCode第118题“杨辉三角”的问题解答摘要。题目要求生成一个杨辉三角的前n行,其中每一行都是由前一行的元素按规则生成的。杨辉三角的规律是:每一行的第一个和最后一个数是1,其他数是

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    深度学习在图像识别中的应用及挑战

    【5月更文挑战第27天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动计算机视觉领域进步的关键力量。尤其在图像识别任务中,深度神经网络凭借其卓越的特征提取和学习能力,大幅提高了识别准确率。然而,尽管

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    Java初识泛型 | 如何通过泛型类/泛型方法获取任意类型的三个数的最大值?

    本文介绍了如何使用Java中的泛型来实现一个可以比较任意数值类型最大值的功能。。

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    云端守护:云计算环境下的网络安全与保障策略

    【5月更文挑战第27天】在数字化浪潮推动下,云计算以其灵活性、成本效益和可扩展性成为企业信息技术战略的核心。然而,数据存储和服务交付的远程化也带来了新的安全挑战。本文将探讨云计算环境中面临的主要网络安

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    2小时前
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    来自: 阿里云CDN

    AUI服务端集成这里,application.yml 文件中的这里都需要配置么?

    AUI Kits demo 运行参考 https://help.aliyun.com/zh/live/user-guide/server-integration-1?spma2c4g.1118662

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    Java集合类ArrayList应用 | 如何在字符串s1中删除有在字符串s2出现的字符?

    这是一个关于Java编程面试题的摘要,题目要求从字符串s1中删除s2中存在的字符。解题思路包括使用ArrayList或StringBuilder实现。ArrayList实现时,遍历s1,如果字符不在s

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    JSP 教程 之 JSP 隐式对象 1

    **JSP隐式对象**是无需声明的预定义Java对象,如`request`(HttpServletRequest)处理请求,`response`(HttpServletResponse)构造响应,`o

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    JSP 教程 之 JSP 动作元素 12

    JSP `<jsp:text>`动作元素用于插入纯文本或EL表达式,不支持XML非法符号。在XHTML中声明DOCTYPE时必需。例子显示了在`<books><book&

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    JSP 教程 之 JSP 动作元素 11

    JSP 动作元素 `<jsp:element>`, `<jsp:attribute>`, `<jsp:body>` 用于动态生成XML。这些元素在编译时动态创建,不

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    C语言文件操作详解(上)(二)

    本文详细介绍了C语言中的文件操作,包括fopen()、fclose()、fread()、fwrite()、fgetc()、fputc()、fgets()、fputs()、fscanf()和fprint

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    未来科技潮流:区块链、物联网与虚拟现实的融合与创新

    【5月更文挑战第27天】 随着技术的不断进步,新兴技术如区块链、物联网(IoT)、以及虚拟现实(VR)正在重塑我们的世界。这些技术不仅在独立领域中取得了突破性的发展,而且它们之间的交叉融合也开辟了新的

    网络安全与信息安全:防护、加密与意识并重

    【5月更文挑战第27天】在数字化时代,网络安全与信息安全已成为维护个人隐私和企业资料不被非法获取的重要保障。随着网络攻击手段的日益高级化,传统的防御措施已不足以应对复杂多变的安全威胁。本文将探讨网络安

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    C语言文件操作详解(上)(一)

    这段内容主要介绍了C语言中文件操作的基本概念和常用函数。

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    深度学习在图像识别中的应用与挑战

    【5月更文挑战第27天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已经成为了推动计算机视觉进步的关键力量。尤其是在图像识别领域,深度神经网络的复杂结构和学习能力使其能够从大量数据中学习到丰富的特征表示,极

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    网络安全与信息安全:保护数据,从了解漏洞到强化安全意识

    【5月更文挑战第27天】在数字化时代,网络安全和信息安全是维护个人和企业资产的关键。本文将深入探讨网络安全中的常见漏洞,介绍当前主流的加密技术,并强调培养全民安全意识的重要性。通过对这些方面的知识分享

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    C语言实验-动态顺序表实现简易通讯录(二)

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    本文介绍了YOLOv5模型的一个改进,即使用AKConv替代标准卷积以提高目标检测效果。AKConv允许卷积核有任意数量的参数和采样形状,增强了对不同目标形状和大小的适应性。教程详细讲解了AKConv

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    C语言实验-动态顺序表实现简易通讯录(一)

    本文介绍了使用C语言模拟实现通讯录的步骤,包括使用动态顺序表存储联系人信息,每个联系人包含姓名、性别、电话和住址。功能包括新增、查找、删除、修改和查看联系人信息,以及按关键词排序。代码示例展示了如何定

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    深度学习在图像识别中的应用与挑战

    【5月更文挑战第27天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为计算机视觉领域的核心动力。特别是在图像识别任务中,深度学习模型如卷积神经网络(CNN)已经取得了突破性进展,不仅推动了自动驾驶、医疗

    PHP中的异常处理:提升代码稳定性的关键

    【5月更文挑战第27天】在软件开发中,异常处理是一种重要的错误管理技术。它允许开发者优雅地处理运行时出现的错误,而不是让程序崩溃。本文将深入探讨PHP中的异常处理机制,包括异常的基本概念,如何抛出和捕

    云端守卫:云计算环境下的网络安全与信息保护策略

    【5月更文挑战第27天】 在数字化转型的浪潮中,云计算作为支撑企业灵活发展、降低成本的关键技术之一,其安全性和可靠性受到了前所未有的关注。本文深入探讨了在动态且复杂的云计算环境中,面对不断演变的安全威

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    2小时前
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    常见的动态内存错误总结(二)

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