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优快云 AI社区镜像创作者征集计划正式启动，参与即可获得奖励哦～将于11月27日上线。—— 在这里，你的技术不再是 “孤芳自赏”，而是能转化为实实在在的影响力与收益。其中社区镜像是优快云 AI社区为开发者提供的核心技术分享与变现载体，可理解为，核心特点与价值如下：1. 内容核心：包含完整依赖库、框架配置（如TensorFlow/PyTorch）、模型权重、推理代码等，解决环境适配、部署繁琐问题；2. 使用价值：用户可直接调用，省去重复调试成本（如企业AI团队无需从零配置环境，科研机构可快速启动项目）；为助力创作者快速起步，我们推出。

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深入理解指针(2) 在上一个章节中，我们在使用指针访问数组的内容时有这样一句代码在这里我们使用&arr[0]的方式拿到了数组第1个元素地址。但是其实数组名本来就是地址，而且是数组少元素的地址。我们发现数组名和数组首元素的地址打印出来的结果一模一样，数组名就是数组首元素的地址。这时候有人会疑问，数组名如果是首元数的地址，那下面的代码怎么理解？输出的结果是40，如果arr是数组首元素的地址，那输出应该是4或者8才对，其实数据名就是数组首元素的地址是对的，但是有两个例外。

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JavaEE 进阶第七期：Spring MVC - Web开发的“交通枢纽”（一）本文介绍了Spring Web MVC框架的核心概念和使用方法。首先解释了Spring MVC是基于Servlet API构建的Web框架，采用MVC设计模式将系统分为模型(Model)、视图(View)和控制器(Controller)三层。文章详细阐述了@RequestMapping注解的作用和使用方式，包括如何通过该注解实现URL路由映射，以及如何处理GET和POST请求。同时介绍了使用Postman工具进行接口测试的方法。全文通过类比（如将MVC比作餐厅运作）帮助读者理解技术概念，并提供了实际代码示例

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GitHub 热榜项目 - 日榜(2025-11-29) 本期GitHub热榜显示Python生态持续引领AI应用创新。AI Agent开发成核心焦点，Google和火山引擎开源了ADK与VERL等强大工具链，显著降低了开发门槛。轻量化RAG技术取得突破，LightRAG和Memori等项目通过优化检索与记忆机制，大幅提升了AI响应效率。实战工具需求旺盛，舆情监控系统TrendRadar和智能客服方案call-center-ai展示了AI与传统行业的深度融合。开发者工具层面，Cursor破解方案和n8n工作流模板的爆火，反映出市场对提效工具的迫切需求。整体趋势表明

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LangChain简介 Langchain 是一个开源的AI框架，可以提升大模型的功能性，它允许开发人员将像 GPT-4 这样的大型语言模型与外部的计算和数据源结合起来，并且产生交互，比如让模型从你的私有数据中提取信息类似数据库、PDF文件或其他文档，甚至Langchain 还可以帮助你根据这些信息执行特定操作，如发送邮件；这些主要依靠其为开发者提供者提供的多种模块化组件，便于使用的同时，也使得LLM获得更为准确和详细的回答。

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进击大厂的小白

43.封装驱动提供的api函数应用工程师是不希望看到驱动的相关定义，比如#define TIMER_OPEN _IO('L',0)，因此需要封装，提供相关的api函数。驱动ioctl_timer.c。

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小米面试总结20251202 今天算是个特别的日子吧，投了一些简历都石沉大海，终于收来了小米的面试。首先是“自我介绍”，项目描述清楚，然后是印象深刻的比较有成就的地方？再就是现场写代码，大部分是算法题（“刷题”还是必要的）；居然要现场写代码，准备不充分了~~~以及我有什么想问的~~~梦想，梦想，开始的地方。好像问了堆和栈的区别；

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CV系列——Conda + PyTorch + CUDA + cuDNN + Python 环境无脑安装速查笔记[2025.12] 本文提供了PyTorch GPU版本安装的完整指南，包含版本匹配速查表、CUDA兼容性检查和安装命令。主要内容包括：1）PyTorch各版本与CUDA、cuDNN和Python的对应关系表（2021-2025）；2）通过nvidia-smi命令查看显卡支持的CUDA最高版本；3）推荐使用CUDA 12.1，并给出PyTorch官网对应的conda安装命令。该指南可帮助开发者快速完成PyTorch GPU环境的配置。

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【爬虫框架-0】从一个真实需求说起当我第一次接到这个需求时,觉得很简单:每天早上 08:00 自动采集10000条商品数据,采集完成后立即验证数据完整性,然后生成报表推送到业务系统。用 Scrapy 写个爬虫,加个定时任务,不就搞定了?08:00 - 触发采集任务08:??- 采集什么时候结束?08:??- 数据验证要等到什么时候才能开始?这个看似简单的"等待采集完成"的需求,让我重新审视了爬虫框架的设计。初始队列:10000 个 URL↓第一轮采集:9800 成功,200 失败 → 200个自动重试↓。

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2025年SEO行动蓝图：9个关键趋势及将其转化为增长的具体战术 SEO九大趋势：AI时代如何优化搜索可见度本文揭示了AI时代下的9个关键SEO趋势：1) AI生成内容成为主流，需人工增强独特性；2) 必应、亚马逊等替代搜索引擎崛起；3) 精准匹配搜索意图至关重要；4) E-E-A-T框架提升内容可信度；5) AI可见度成为新指标；6) AI工具重塑SEO工作流程；7) 零点击搜索改变用户行为；8) 结构化数据增强AI理解；9) 视频SEO重要性提升。文章建议采用混合策略：利用AI工具提高效率，同时注入专业见解和真实案例，在传统搜索和AI平台实现双重可见。

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SVN 标签 SVN标签是版本控制中一个非常重要的概念，它可以帮助开发者更好地管理代码版本，提高开发效率。在实际项目中，合理使用标签，可以确保代码的稳定性和可维护性。

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互联网大厂Java/Agent面试实战：微服务、RAG与Agent化实战（含答疑解析）本次面试为互联网大厂后端岗位（Java/Agent方向），业务场景设定为AIGC驱动的内容社区与UGC平台，结合实时推荐、异步流水、内容审核与向量检索服务（RAG）。以上为Java/Agent方向的系统化面试对话与详解，覆盖架构设计、实现细节、性能、监控、安全与AI/Agent深层问题。每轮4次提问，每轮3-5个问题，问题之间有技术与业务的衔接，逐步深入：从架构与选型→到实现细节→到性能与可观测性→到AI/Agent与安全治理。第一轮：宏观架构与技术选型（场景：UGC内容平台，需支持实时推荐与离线训练）

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深度学习时代结束了，2025年开始只剩下轮廓摘要：深度学习因高资源消耗、低可解释性和易受攻击等问题面临挑战。本文提出基于9层轮廓的轻量级方案ContourNet-9，在效率、功耗和抗干扰性上全面超越传统深度学习：仅8KB特征包实现9毫秒级识别，红外/对抗攻击场景零衰减，8位MCU可运行，司法可解释性强。实测显示，其在低端硬件上快6-15倍，功耗降低85%，尤其适用于监狱、边检等严苛场景。2025年，轮廓技术将在多数落地场景取代深度学习，仅保留云端超大规模应用的少数优势。

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回顾-OLMo3[1]--＞“ 一句话概括论文核心+技术亮点总结” 我们介绍了 Olmo 3，一个在 7B 和 32B 参数规模上达到最前沿水平的、完全开放的语言模型家族。Olmo 3 的模型构建目标涵盖长上下文推理、函数调用、代码生成、指令遵循、通用对话以及知识回忆。本次发布包含整个模型流程，即该模型家族从头到尾的完整生命周期，包括用于构建它的每一个阶段、检查点、数据点和依赖项。我们的旗舰模型是迄今发布的最强大的完全开放的思考类模型。我们介绍了Olmo 3。

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鸿蒙 Flutter 接入鸿蒙系统能力：通知（本地 / 推送）与后台任务本文详细介绍了在鸿蒙Flutter应用中接入系统能力的三大核心场景：本地通知、推送通知和后台任务。通过MethodChannel和EventChannel实现Flutter与鸿蒙原生的无缝通信，提供了完整的代码示例和测试方案。重点包括：本地通知的创建与取消、华为推送服务的集成与使用、短时和长时后台任务的实现。这些系统级能力的接入可以显著提升应用的原生体验和稳定性，适用于社交、办公、物联网等多种场景。文章还提供了常见问题解决方案和进阶优化建议，帮助开发者快速实现鸿蒙Flutter应用的系统功能集成。

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Cobalt Strike渗透之HTTPS/SMB/TCP Beacon横向移动实战2（跳板机Windows）本文介绍了使用CobaltStrike的SMB Beacon进行内网渗透的技术原理和实战流程。SMB Beacon利用Windows命名管道实现隐蔽通信，无需直接连接公网，特别适合内网横向移动。本文演示了从创建SMB监听器、生成木马、通过跳板机上传到目标主机、建立SMB会话连接的全过程。该技术通过跳板机转发流量，使内网主机通过SMB管道相连，成功实现了权限维持和横向拓展。

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千寻技术帮

10413_基于Springboot的智慧养老院管理系统随着老龄化社会的加速发展，传统养老院管理模式面临效率低、服务滞后等挑战。本研究着力打造一套凭SpringBoot框架构建的智慧养老机构管理平台，借现代信息技术变革传统养老管理模式。系统用B/S架构，靠MySQL作核心数据库支撑，依Java技术体系开发达成。平台主要面向系统管理员、家属代表、护理人员这三类核心群体，给他们提供不同的功能模块。其核心管理功能包含基础信息维护、家属与护工人事管理、长者进出院登记、意外事件记录、就诊档案管理、药品信息维护、探访管理等诸多业务模块。

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社区数据仓库的可持续连接性！它指的是数据仓库能够持续、稳定、高效数据源的连接：从各种业务系统、API、日志文件等持续获取数据。工具链的连接：与BI工具、AI/ML平台、数据应用等顺畅交互。人与人的连接：促进数据生产者、数据工程师、数据分析师和业务用户之间的协作与信任。知识与数据的连接：确保数据可发现、可理解和可信赖。技术是基石：提供稳定、高效、可扩展的连接通道。治理是护栏：确保连接在可控、有序、高质量的轨道上运行。社区是引擎：驱动连接被广泛使用、不断优化，并产生持续的业务价值。最终目标是打造一个有生命力、自生长、自愈合的数据生态系统。

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从0开始学算法——第六天（进阶排序算法）经过昨天的学习，想必大家对排序算法有了基本的认识，那么今天我们就开始进阶排序算法的学习吧。

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Flutter视频播放器在鸿蒙系统（HarmonyOS）上的适配实践这篇文章完整地走了一遍 Flutter插件在鸿蒙系统上的适配过程。我们从 Flutter 插件的三层架构讲起，明确了鸿蒙实现作为新的平台实现层的定位。通过分析 Platform Channel 和 Texture 渲染机制，给出了基于鸿蒙AVPlayer和XComponent的完整实现方案，也强调了线程安全、资源管理和错误处理的重要性。这次适配不只是解决了一个具体插件的问题，更总结了一套可以复用的Flutter 插件鸿蒙化方法架构分析：找到目标插件的平台接口层。能力映射。

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INTERNAL ASSERT FAILED at “/pytorch/c10/cuda/CUDACachingAllocator.cpp“:983 一个显存空间不足导致的错误

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容器编排：K8s 集群部署（kubeadm / kops）、节点管理全解读本文系统介绍了Kubernetes集群部署的两种主流方式：kubeadm和kops。kubeadm是官方标准工具，适合裸机/虚拟机环境，提供灵活的手工部署方案；kops则是云原生方案，支持AWS等云平台一键创建高可用集群。文章详细对比了两者的特点、适用场景和操作流程，并重点讲解了节点管理的核心操作，包括状态查看、扩容、维护、删除和升级等。最后总结指出：kubeadm适合学习和小规模部署，kops更适合云上快速搭建；生产环境建议优先考虑托管K8s服务。

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范桂飓: AWS Global Community Hero，EdgeGallery 开源社区架构组副主席及秘书处成员，跑步与自行车运动爱好者。 - 2016 年度十大博客之星得主 - 2021 年度十大博客之星得主 - 2022 年度博客新星评委 - 2023 年度博客之星评委 - 2024 年度博客之星评委

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