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【今日观点】 喜科堂.NET高级进阶

【资源目录】 ├──第00次课:新学期开学典礼和新规划 |   └──01.开学典礼和新规划.mp4  144.87M ├──第01次课:从架构师的角度基于OOP分析和设计音乐播放器的方法 |   ├──源码和授课笔记 |   |   ├─...

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深入探究 Golang 反射:功能与原理及应用

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Go 出于通用性的考量,提供了反射这一功能。借助反射功能,我们可以实现通用性更强的函数,传入任意的参数,在函数内通过反射动态调用参数对象的方法并访问它的属性。举例来说,下面的bridge接口为了支持灵活调用任意函数,在运行时根据传入参数fu...

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一文全懂:独立冗余磁盘阵列(RAID)

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RAID技术通过把多个硬盘设备组合成一个容量更大、安全性更好的磁盘阵列,并把数据切割成多个区段后分别存放在各个不同的物理硬盘设备上,然后利用分散读写技术来提升磁盘阵列整体的性能,同时把多个重要数据的副本同步到不同的物理硬盘设备上,从而起到了...

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自学考试(北邮)计算机专业毕业总结

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毕业要求所学专业的所有笔试、实践科目、论文成绩均合格,其中笔试、实践是比较常规的考试形式、持续时间也最长,受限于篇幅只对考试部分简单介绍,重点放在毕业论文、设计、答辩、毕业这几块。

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网络基础 Modbus协议学习总结

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Modbus支持单主机,多个从机,最多支持247个从机设备。关于Mod,因为这种协议最早被用在PLC控制器中,准确的说是Modicon公司的PLC控制器,这也是Modbus名称的由来。后来Modicon被施耐德电器收购,Modbus协议广泛...

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前端快速处理几十万条数据的方式?

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处理大量数据的前端方案通常包括分页、虚拟滚动和数据分片等技术。下面是一个简单的示例,使用Vue.js框架和虚拟滚动技术(利用组件库中的 vue-virtual-scroller)来处理大量数据的情况。

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神经网络中神经元的权重更新

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不过,在那篇文章中并没有详细介绍神经网络在训练时,是如何一步步找到每个神经元的最优权重的。 本篇介绍神经网络训练时,常用的一种权重更新的方式– 梯度下降。

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我不应该用JWT的!

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这里我用一句解释不该用的原因,省得浪费大家的时间: 我的系统有Redis,而且还用Redis存了JWT,随着系统升级,JWT越来越像普通Token! 明白原理的同学可能心中暗笑,直接跳过看下一篇了,不明白原理的同学,可以看看这个四不像是怎么...

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K8S 中的 CRI、OCI、CRI shim、containerd

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好久没发文了,最近这段时间都在学 K8S。不知道大家是不是和咸鱼一样,刚开始学 K8S、Docker 的时候,往往被 CRI、OCI、CRI shim、containerd 这些名词搞得晕乎乎的,不清楚它们到底是干什么用的。所以今天,咸鱼打...

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微调 Florence-2 – 微软的尖端视觉语言模型

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Florence 开箱即用支持多种类型的任务,包括: 看图说话、目标检测、OCR 等等。虽然覆盖面很广,但仍有可能你的任务或领域不在此列,也有可能你希望针对自己的任务更好地控制模型输出。此时,你就需要微调了!

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前端回流与重绘:概念及触发条件

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回流,又称重排(Reflow),是指当DOM的变化引起元素的几何属性(如尺寸、位置等)变化时,浏览器需要重新计算元素的布局,从而影响页面的渲染树。这是一种较为耗费性能的操作。

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