我们的头大百科

最新推荐文章于 2026-01-07 11:07:50 发布

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#新浪微博 #网络 #2010

12月1日，头大百科 http://madeinstu.com/wiki/ 正式上线，欢迎所有汕大人注册编写词条。也欢迎您关注我们的新浪微博@头大百科，关心汕大知识库的发展。

“头大”，来源于汕头大学新图书馆围墙外的涂鸦——由于图案的重叠，我们能在墙上看到这样的两个出现不止一次的大字：头大。这是汕大人的共同回忆。图书馆是知识的海洋，但太浩瀚无边，会让人偶尔“头大”。

“头大”，也来源于一个简单的想法：让来自汕大的人们能够聚集在一起，共同创建一个关于汕大的知识的海洋——仅仅是为了单纯的分享，没有广告，没有利润。

图书馆外面的墙

我们的愿景是：利用创新的网络技术，改变汕大人分享知识的方式。我们相信，在“知识大爆炸”的时代，霸占知识并不能给你带来什么竞争力。相反，分享和协作才是获取知识的有效方法。我们推荐您花费几分钟，阅读了解头大百科是什么、不是什么，希望能帮助您了解如何利用信息，或做出您的贡献。

维基（Wiki）技术展示了我们每个人成就大事的力量。每个汕大人，都是我们的读者，亦是作者。这将是汕大人集体潜能可以改变知识的海洋的证明。此刻，我们向您和其他汕大人求助，希望您通过您对您所知的关于汕大的知识捐助，帮助维持我们共同的事业。

我希望您选择立刻行动。

祝

平安喜乐

头大百科发起者

2010/12/1

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汽车电子知识大百科

让你爱上电路设计

04-06

2万+

本内容包括详细的汽车电子术语，汽车电源KL15、KL30介绍，详细深入的跛行模式剖析(含可用于量产的电路)，电子元件选型，汽车电子电路的EMC，电池供电静态电流控制电路，相关文件的制做等。

大语言模型原理与工程实践：百科数据

AI天才研究院

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大语言模型原理与工程实践：百科数据 1. 背景介绍 1.1 大语言模型的兴起近年来,随着深度学习技术的飞速发展,自然语言处理(NLP)领域取得了突破性进展。其中,大语言模型(Large Language Model,LLM)的出现,更

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西方妖怪大百科（上）

ytyggg的博客

02-15

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全球十大AI大模型

Admans的专栏

07-19

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凭借强大的性能，Gemini一夜爆红，堪称全球最强的AI大模型之一。全球十大AI大模型排行榜中榜，CNPP小编是依据参数规模、数据量级、数据质量、算力情况、训练次数，以及语言理解能力、内容安全性、生成质量（准确性/时效性/专业性/场景化/创造性等）、资源消耗、稳定性、拟人性等指标，并参考Chatbot Arena榜单，以及互联网相关资料综合总结而来。最热门十大AI大模型之一，隶属于阿里云，能够跟人类进行多轮的交互，具有多轮对话、文案创作、逻辑推理、多模态理解、多语言支持等功能。讯飞星火隶属于科大讯飞。

头条百科是什么？创建头条百科效果怎么样？

伯乐网络传媒

09-29

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当然百度百科不用说了，很多小伙伴都了解，今天就先来给大家介绍下头条百科，头条百科是什么？创建头条百科效果怎么样？请和我一起往下看~

射频百科 | 高速射频连接器

硬件之家，技术前行

06-05

3813

连接器是电子测量中必不可少的重要部件，无论测试仪表还是DUT，无论线缆还是附件，处处都有形形色色的不同连接器的身影。对于测试工程师而言，经常用到的连接器有N型、BNC型、SMA型、3.5 mm、2.92 mm、2.4 mm、1.85 mm、1 mm这几种。我们先来选取一些比较常用的连接器了解一下： SMA连接器由Bendix Scintilla公司在50年代设计，成本低，普及度高。内部由PTFE填充，因此高频性能差。外导体的壁比较薄，非常容易被磨损和损坏，因而可靠性差。 3.5mm连接器 .

2026 AI大模型技术全景与开发者进阶白皮书

01-03

2万+

《2026 AI大模型技术全景与开发者进阶白皮书》摘要：2026年AI大模型已从文本生成工具进化为具备推理与决策能力的生产系统核心组件。Transformer架构仍是技术基石，自注意力机制使模型具备深度语义理解能力，百万级上下文窗口解决了长文本处理难题。模型涌现能力突破临界点后实现智能飞跃，具备"慢思考"式系统推理能力。开发者角色分化为高门槛算法岗（模型训练优化）和需求旺盛的应用开发岗（业务落地）。行业按场景需求划分为云端巨型模型、本地边缘模型和垂直领域专家模型。当前正值AI应用爆发初期

KnowLM知识抽取大模型

dzysunshine的博客

12-22

5587

KnowLM 是由浙江大学NLP&KG团队的在读博士生研发并开源的项目，是一种将LLM与知识图谱结合的知识抽取大模型，主要包含的任务有命名实体识别（NER）、事件抽取（EE）、关系抽取（RE）。围绕知识和大模型，用构建的中英双语预训练语料对大模型如LLaMA进行全量预训练基于知识图谱转换指令技术对知识抽取任务，包括NER、RE、IE进行优化，可以使用人类指令来完成信息抽取任务用构建的中文指令数据集（约1400K条样本），使用LoRA微调，提高模型对于人类指令的理解。

中文维基百科数据爬取与预处理

夏栀的博客

11-26

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中文维基百科数据爬取与预处理前言：阅读本篇博文，您将学会如何使用scrapy框架并基于层次优先队列的网页爬虫以及维基页面的结构与半结构数据自动抽取。项目已经开源于GitHub地址：https://github.com/wjn1996/scrapy_for_zh_wiki，欢迎Star或提出PR。维基百科（wikipedia）是目前最大的开放式开放领域百科网站之一，包含包括英文、中文等多种语言。现如今在众多人工智能自然语言处理任务中均取自于维基百科，例如斯坦福大学开源的机器阅读理解评测数据集S

FA镜头

sinat_31608641的博客

05-25

1万+

一、背景介绍 FA就是Factory Automation，工厂自动化，意指用于工厂自动化的镜头，简称工业镜头。 1. FA镜头的景深物体和镜头之间距离（W.D）虽然发生变化，但在前后一定范围内所成像仍然感觉清晰，这个距离范围被称为景深。相反的，对应于确定的物平面，成像面和镜头之间的距离不同，但在一定的范围内图像仍感觉清晰，成为焦深。这样可利用镜头的景深来拍摄有高低错落、凹凸不平的物体。总的来说，广角镜头比望远镜头有更深的景象。另外，光圈值变大（孔径变小）景深更大。被摄体景深＝FXεX（1..

Python示例源码-随机维基百科文章-大作业.zip

05-25

以“Python示例源码-随机维基百科文章-大作业.zip”为例，这是一份包含Python源码的压缩包，可能包含了一系列用Python编写的脚本和程序，用于从维基百科上随机挑选文章，并对这些文章进行处理。这些脚本可能涉及到...

糗事百科采集规则

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在IT行业中，数据采集是...总之，"糗事百科采集规则"是一个用于创建类似糗事百科的笑话网站的数据抓取方案，通过火车头工具，我们可以高效地获取和管理网站所需的内容。然而，正确使用和合理操作是确保项目成功的关键。

host头攻击

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原因一般而言，几个网站以共享的方式宿驻在同一台web服务器之上，或者几个web应用程序共享同一个IP地址，这都是业界一些非常通用的做法。当然，这也就是host头(host header或称主机头)的存在原因。host头指定了应该由哪个网站或是web应用程序来处理一个传入的HTTP请求。web服务器使用该头部的值来将请求分派到指定的网站或web应用程序之上。宿驻在同一IP地址上的每个web应用程序通常被称为虚拟主机。使用HTTP代理工具，如postman篡改HTTP报文头部中HOST字段时，该值可被注入

Python爬虫实战：获取新浪微博最新热门资讯排行榜数据并做舆情分析

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09-24

1131

总之，基于网络爬虫的社交媒体舆情分析技术具有广阔的应用前景，未来的研究将致力于提高系统的稳定性、分析的深度和应用的广度，为学术研究和社会决策提供更有力的支持。：通过对连续 7 天数据的分析，可以识别出一些持续发酵的话题，观察到舆情的演变过程，这对于理解公众意见的形成和变化具有重要意义。Python 作为一种简洁高效的编程语言，拥有丰富的网络爬虫库，使其成为数据爬取的首选工具。

Nmap 完整教学与 Linux 指令详解

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总结：Nmap 是网络安全领域的"瑞士军刀"，掌握 `-sS`、`-sV`、`-O`、`-A`、`-p`、`-T`、 `--script` 这 7 大核心参数，即可应对 90% 的扫描场景。1.权限：SYN 扫描 (`-sS`)、OS 检测 (`-O`)、UDP 扫描 (`-sU`) 需要 root 权限。3. 防火墙：现代 IDS/IPS 能检测 Nmap 扫描特征，需配合 `-T2`、`-f`、`-D` 等规避。初学者：从 `-sT`、`-sV`、`-p` 开始，逐步学习高级选项。

石油化工行业网络风险解决方案

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所以，一体化已成为当今油气生产的发展方向。专家表示，石油石化企业的数字化转型、智能化发展是实现高质量发展、加快建设世界一流石油石化企业的必由之路，是实现高水平科技自立自强、建设国家战略科技力量和能源领域创新高地的重要举措，需要高度重视价值体系优化和创新重构、集成创新、数据资产化建设、数字化转型场景落地、网络安全这五个方面。石油石化行业是数字转型的主战场，行业全价值链条长，数字技术将会全方位渗透它的全过程、全环节，实现能源流、信息流、价值流的“三流合一”，促进数字化和绿色化的产业融合，为行业升级奠定基础。

紧急补救：TCP心跳检测失效问题复盘与彻底解决

qq_24518001的博客

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311

从“单向发送”升级为“双向交互”：通过“发送心跳帧+等待响应”验证连接可用性；增加“双重超时兜底”：心跳响应超时（2秒）+ 收包超时（10秒），覆盖所有异常场景；移除兼容性问题代码：删除H5+/Android不支持的反射API，提升多设备适配性；完善资源清理：确保所有定时器被关闭，避免内存泄漏。

TDengine JAVA 语言连接器入门指南

TDengine(老段）专注时序数据库领域

01-04

1566

JAVA 语言连接器

植物百科数据管理头歌

06-11

在植物百科数据管理领域，存在多种工具和方案可以帮助用户高效地管理和查询植物相关信息。以下是几个主要的工具或方案： 1. **PlantList** PlantList 是一个全球性植物名录数据库，提供标准化的植物名称信息。通过其 API 接口，开发者可以将植物名称、分类学信息集成到自己的管理系统中。此外，它支持多语言查询，适合需要国际化数据的应用场景。 2. **The Plant List (TPL)** 虽然 The Plant List 已经停止更新，但其数据被整合到其他平台如 Kew Gardens 的 Plants of the World Online 中。这些资源对于构建植物百科数据管理系统非常有用，尤其是需要历史数据参考时。 3. **GBIF (Global Biodiversity Information Facility)** GBIF 提供了丰富的生物多样性数据集，其中包括大量植物相关记录。通过 GBIF 的数据门户或者其提供的 API，用户可以获取到分布、标本采集点等详细信息，非常适合用于科研级别的植物数据管理项目。 4. **开源数据库与内容管理系统结合** 使用开源数据库（如 MySQL 或 PostgreSQL）结合内容管理系统（如 Drupal 或 WordPress），可以自定义开发一个植物百科网站。例如，利用 WordPress 插件 Advanced Custom Fields 创建复杂字段来存储植物特性，并用 Taxonomy 功能组织不同类别下的植物条目。 5. **Python 脚本爬取与清洗数据** 对于有编程基础的用户来说，可以通过 Python 编写脚本来从公开网站抓取植物信息并进行预处理。以下是一个简单的示例代码片段，展示如何使用 requests 和 BeautifulSoup 库从网页上提取文本信息： ```python import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://example.com/plant" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser') # 假设每个植物条目的名称都在 <h2> 标签内 plant_names = [name.text for name in soup.find_all('h2')] print(plant_names) ``` 6. **云服务解决方案** 采用主流云服务商（如 AWS、Google Cloud 或 Microsoft Azure）提供的数据库服务和机器学习工具，能够快速搭建起具备搜索、分析功能的植物百科系统。例如，利用 Elasticsearch 实现全文检索功能，使用户更容易找到特定植物的信息。