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RSS订阅原创 Leaflet.js 入门
Leaflet.js 是一个开源的 JavaScript 库，用于构建交互式地图应用程序。它轻量且易于使用，是开发基于地图的 Web 应用的流行选择。
2025-05-05 16:17:00
380
原创 nginx配置https证书
证书路径：确保证书文件路径正确，并且 Nginx 进程有读取证书的权限。安全组设置：确保服务器的安全组或防火墙规则允许 443 端口的入站流量。证书续期：如果是使用 Let's Encrypt 等免费证书，需要定期续期证书以确保网站持续安全地运行。
2025-05-05 16:08:20
490
原创 三维地理空间数据可视化
三维地理空间数据可视化是连接数据与决策的重要桥梁。通过合理选择技术栈（如 Cesium）、优化数据流程、设计交互界面，可以高效实现复杂场景的可视化。未来，随着 AI 和 5G 技术的发展，三维可视化将更加智能和普及，为城市规划、灾害预警等领域提供更强支持。推荐行动小型项目：优先使用 Cesium + 3D Tiles，快速搭建原型。大型项目：结合 Unity/Unreal Engine 实现高保真渲染，并集成实时数据流。
2025-05-05 15:18:48
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原创 Cesium入门
Cesium是一个功能强大的3D地球和地图可视化库，通过掌握其核心概念和API，可以快速构建丰富的Web GIS应用。入门时建议从基础功能入手，逐步探索进阶特性，并结合实际项目需求进行优化和扩展。
2025-05-05 15:13:54
346
原创 GIS基础
GIS空间分析方法为地理现象的研究和决策提供了强大的工具。通过叠置分析、缓冲区分析、网络分析等方法，可以深入理解地理空间关系；利用空间插值、地统计分析，可以预测未知区域的属性；借助空间聚类、多准则决策分析，可以识别模式和优化方案。在实际应用中，应根据具体问题选择合适的方法，必要时结合多种技术，以获得更全面、准确的分析结果。
2025-05-05 15:01:28
599
原创 OpenCV入门
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法，广泛应用于图像识别、视频监控、医学图像处理、自动驾驶等领域。
2025-05-05 12:38:26
539
原创 Coze AI 智能体工作流配置
工作流是为了实现特定的目标而建立的一组预定义的、标准化的步骤。在 Coze 平台中，工作流通过可视化操作组合插件、大语言模型和代码等功能，实现复杂、稳定的业务流程编排。工作流由多个节点组成，每个节点代表一个具体的任务或操作，节点之间通过连接线按照逻辑顺序进行连接。
2025-05-05 12:17:38
542
原创 白盒测试（White-box Testing）
白盒测试（White-box Testing）是一种基于程序内部结构和代码实现的测试方法，测试人员需具备代码访问权限，通过分析代码逻辑、路径、条件等设计测试用例。代码可见性：直接访问源代码或字节码。逻辑覆盖：验证代码路径的完整性。早期介入：在开发阶段即可执行。
2025-05-05 09:52:28
394
原创 渗透测试基础
渗透测试（Penetration Testing）是一种通过模拟恶意攻击来评估计算机系统、网络或应用程序安全性的方法。其主要目的是发现潜在的安全漏洞，验证现有安全措施的有效性，并帮助组织提高整体安全防护能力。
2025-05-05 09:42:20
356
原创 Kubernetes 异常节点
在 Kubernetes 中，异常节点可能会导致集群中的 Pod 无法正常运行，进而影响整个应用程序的稳定性和可用性。
2025-05-05 09:36:56
574
原创 TCP/UDP/KCP基础
TCP：可靠、面向连接、速度慢、头部开销大，适用于需要高可靠性的场景。UDP：不可靠、无连接、速度快、头部开销小，适用于对实时性要求高、可以容忍数据丢失的场景。
2025-05-05 08:38:31
297
原创 http与https区别
HTTP（超文本传输协议）与HTTPS（超文本传输安全协议）是互联网上用于传输数据的两种主要协议，它们之间的核心区别在于安全性。
2025-05-05 08:27:35
370
原创 Spark中常见的数据倾斜现象及解决方案
在Spark中，数据倾斜（Data Skew）是一个常见的问题，它会导致某些任务处理的数据量远大于其他任务，从而引发性能瓶颈，降低整个作业的执行效率。以下是Spark中常见的数据倾斜现象及其解决方案。某些任务执行时间过长：资源利用率不均衡：Shuffle阶段性能瓶颈：作业失败或内存溢出：数据分布不均：Join操作中的倾斜：数据预处理不当：加盐（Salting）：自定义Partitioner：避免使用：使用代替：过滤异常数据：重新分区（Repartitioni
2025-05-05 08:20:54
985
原创 Versal ACAP
Versal ACAP（Adaptive Compute Acceleration Platform，自适应计算加速平台）是赛灵思（Xilinx）推出的一款基于 TSMC 7nm FinFET 工艺技术构建的最新一代器件。它与 Zynq-7000 SoC 相比，在多个方面都有显著的提升和差异。
2025-05-04 23:56:14
601
原创 Zynq-7000 SoC 入门
Zynq-7000 SoC 是由赛灵思公司（Xilinx，现已并入 AMD）推出的一款全可编程片上系统（All Programmable SoC）。它将 ARM 处理器的软件可编程性与 FPGA 的硬件可编程性完美结合，为嵌入式系统设计提供了极高的灵活性和强大的处理能力。
2025-05-04 23:50:22
397
原创 ZYNQ系列可编程片上系统（SoC）芯片入门
是赛灵思公司（Xilinx，现已被AMD收购）推出的一系列可编程片上系统（SoC）芯片，它将处理器的软件可编程能力与FPGA（现场可编程门阵列）的硬件可编程能力紧密结合，为嵌入式系统设计提供了高度的灵活性和强大的处理能力。
2025-05-04 23:42:26
386
原创 基于FPGA的图像增强与去雾处理
基于FPGA的图像增强与去雾处理是当前图像处理领域的研究热点之一，FPGA（现场可编程门阵列）因其高速并行处理能力和灵活性，在实时图像处理中展现出巨大优势。
2025-05-04 23:36:33
533
原创 开源AIGC
是指基于开源技术和算法，利用人工智能自动生成文本、图像、音频、视频等内容的技术。开源AIGC项目通过公开源代码和数据集，促进了技术的共享与创新，降低了开发门槛，加速了AIGC技术的发展与应用。
2025-05-04 23:33:11
426
原创 BiRNN的计算复杂度为什么较高？
核心原因：双向处理导致计算量翻倍，隐藏状态拼接增加额外开销。关键影响：序列长度 TT 和隐藏层维度 HH 是主要复杂度驱动因素。优化方向：通过权重共享、硬件加速和分层处理平衡性能与效率。BiRNN的计算复杂度较高，但其双向上下文建模能力在诸多NLP任务中不可替代，需根据具体场景权衡选择。
2025-05-04 21:27:11
657
原创 双向循环神经网络的正向计算和反向计算共享权重
核心机制：BiRNN通过共享权重实现双向上下文建模，参数效率提升50%。实现要点：正向和反向RNN复用同一套权重矩阵，梯度在反向传播时累加。优势：减少参数量、增强上下文理解、提升训练稳定性。这种设计使得BiRNN在NLP、语音识别等领域成为处理序列数据的经典模型。
2025-05-04 21:18:51
781
原创 单片机：实现直流电机控制加减速正反转系统
实现一个基于单片机的直流电机控制加减速、正反转系统，可以通过PWM（脉宽调制）技术来调节电机的转速和方向。以下是一个基本的实现思路，适用于大多数常见的单片机，比如Arduino、STM32、51单片机等。
2025-05-04 21:05:52
420
原创 道路运输车辆卫星定位系统终端通信协议及数据格式JTT808
JTT808协议定义了车辆终端与监控平台之间的通信规则，包括数据格式、消息类型、通信流程等。应用：该协议广泛应用于车辆监控、物流管理、出租车调度等领域，为车辆监管和服务提供了统一的数据通信标准。
2025-05-04 20:58:07
461
原创 传统银行服务与区块链支付融合方案
传统银行服务与区块链支付无缝融合的一种解决方案是：通过智能合约驱动的 Fiat24 Banking Protocol（Additional Fiat Layer for DApps）。Fiat24 是一家受瑞士银行法监管的金融科技公司，其推出的 Fiat24 是第一个将银行逻辑完全架构在公共区块链（如 Arbitrum）上，由智能合约驱动的去中心化应用（DApp）。该解决方案为传统银行服务和 Web3 区块链支付创新提供了无缝融合的途径。
2025-05-04 20:17:20
547
原创 GANs (生成对抗网络)与强化学习 结合应用
GANs与强化学习的结合虽然具有巨大的潜力，但在训练稳定性、目标函数冲突、样本质量、计算资源、评估调试、理论基础和超参数调优等方面面临诸多挑战。通过改进训练算法、分层训练、引入正则化和利用先验知识等方法，可以在一定程度上缓解这些挑战，推动GANs与RL结合技术的发展。
2025-05-04 20:05:17
348
原创 如何配置和管理SAN（存储区域网络）以实现高性能和数据安全性？
配置和管理SAN（存储区域网络）以实现高性能和数据安全性，需要从硬件选型、网络架构、性能优化、安全策略以及日常运维等多个维度进行系统性规划。
2025-05-04 00:03:11
453
原创 运行时动态注册多数据源
这个问题被问了许多许多年了，如果你百度一定会搜索到通过AbstractRoutingDataSource配合ThreadLocal实现的方案。但是这个不可行。先说为什么：1.容易因为线程共享造成切换失败2.切换数据源时，要处理保持多个事务状态的问题3.在方法内部切换数据源时，注解也需要修改4.普通开发人员普通项目那点时间处理不好，除非你要专门写一个动态数据源工具。定义数据源配置：创建数据源路由：配置数据源和路由：实现动态注册：使用注解或拦截器切换数据源：以下是一个简化的示例代码，展示了如
2025-05-04 00:02:41
755
原创 拥抱AI并保持乐观、没有其他选项
（个人主动适应、企业负责任转型、国家政策引导），可将其负面影响转化为社会进步动力35。关键在于平衡效率与公平，构建“人机协作”的可持续发展生态。悲观和抗拒只会导致落后，而乐观和行动才能带来机遇。以下是为什么我们必须拥抱AI，以及如何做到这一点。AI正重塑经济结构，短期内带来就业阵痛，长期将推动生产力革命与产业升级。AI革命已经到来，无论个人、企业还是国家，。AI技术发展不可逆，但通过。AI不是威胁，而是。
2025-05-04 00:00:24
511
原创 上位机知识篇——ARM 汇编语言与寄存器
ARM 汇编语言是针对 ARM 架构处理器的一种低级编程语言，它直接对应于 ARM 指令集。汇编语言允许程序员对硬件进行精细控制，适用于需要高性能和实时响应的应用场景，如嵌入式系统、操作系统内核、设备驱动程序等。特点直接硬件访问：汇编语言可以直接操作硬件寄存器，实现高效的数据处理。性能优化：通过精细控制指令执行顺序和资源利用，可以优化程序性能。平台依赖性：汇编语言与特定的处理器架构紧密相关，不同架构的汇编语言可能不同。
2025-05-03 13:57:24
561
原创 一款高性能深度相机Intel RealSense D435
Intel RealSense D435 是 Intel 推出的一款高性能深度相机，属于 RealSense 系列产品的一部分,如果你需要自定义配置，可以修改文件中的参数。例如，你可以调整分辨率、帧率、启用或禁用特定的传感器等。
2025-05-03 13:44:14
707
原创 自监督学习的计算成本如何降低？
还有一些新型硬件加速技术，如TPU（张量处理器）、NNP（神经网络处理器）等，这些硬件加速器在AI领域的应用也在不断扩展，为自监督学习等深度学习任务提供了更强大的计算支持。
2025-05-03 13:27:34
492
原创 知识图谱在知识库中的应用
知识图谱（Knowledge Graph）是一种基于图结构的知识表示方法，通过实体、属性和关系的建模，将分散的知识组织成结构化的网络。在知识库中，知识图谱的应用能够显著提升知识的存储、管理和利用效率。
2025-05-03 11:08:57
261
原创 自监督学习（Self-Supervised Learning） 过利用数据本身的结构来生成“伪标签”或“辅助任务”，训练模型
自监督学习是一种无监督学习的子领域，它利用未标记的数据来训练模型，通过设计辅助任务来挖掘数据自身的表征特征作为监督信号。核心思想：通过创造性地设计学习任务，使得模型能够从数据中自动学习特征。这些任务通常基于数据的内在结构，目的是帮助模型理解数据的潜在规律。
2025-05-03 11:04:52
826
原创 向量数据库在知识库中的应用
向量数据库是一种将数据存储为向量形式，并基于向量相似性进行高效检索和管理的数据库系统。随着人工智能和自然语言处理技术的快速发展，向量数据库在知识库构建、管理和应用方面展现出巨大的潜力。以下将详细探讨向量数据库在知识库中的应用。
2025-05-03 11:02:18
498
原创 Wasserstein距离在生成对抗网络（GANs）中的应用
Wasserstein距离，又称Earth-Mover（EM）距离，是数学中用于衡量两个概率分布之间差异的一种度量方式。在生成对抗网络（GANs）中，Wasserstein距离被引入作为损失函数，以解决传统GANs中梯度消失和训练不稳定的问题。
2025-05-03 10:53:55
668
原创 NLP 实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信
NLP是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学，它研究如何利用计算机有效地实现自然语言信息的处理。核心目标：让计算机能够理解、解释和生成人类语言，实现人机之间的自然交互。
2025-05-03 10:51:44
704
原创 GANs(生成对抗网络)在人工智能领域具有重要地位
GANs（Generative Adversarial Networks）即生成对抗网络，是一种深度学习模型，由伊恩·古德费洛（Ian Goodfellow）等人在2014年提出。GANs在人工智能领域具有重要地位，尤其在生成任务中表现出色
2025-05-03 10:48:22
533
原创 AIGC-利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等多种类型的内容
AIGC是基于生成对抗网络（GANs）、大型预训练模型、扩散模型等人工智能技术，通过已有数据寻找规律，并通过泛化能力形成相关内容的技术。核心原理：AIGC技术通过训练大量数据，学习数据的内在规律和模式，进而生成新的、与训练数据相似但又不完全相同的内容。
2025-05-03 10:44:52
661
nginx_openssl_pcre_zlib.zip
2020-04-26
微软常用运行库合集.zip
2020-03-30
nginx-clojure-0.5.1.tar.gz
2020-03-26
struts2漏洞修复
2019-01-29
myeclipse/eclipse反编译插件
2017-09-16
apache common api(chm)
2010-08-24
空空如也
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