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我也要
也许以后会用到
APE is a full-featured OpenSource solution designed for Ajax Push . It includes a comet server and a Javascript Framework. APE allows to implement any kind of real-time data streaming to a web browser, without having to install anything on the client-side.
weibsite: http://www.ape-project.org/
深度学习模型轻量化方法之【量化】
量化虽然有着硬件友好和功效提升的特点，但它也引入了模型性能的折衷。因此，设计有效的量化策略需要在模型大小、性能以及运算速度之间做出平衡。随着深度学习算法和硬件加速技术的快速发展，量化方法在使深度网络轻量化和提高部署效率方面持续发挥着重要作用。
APE（Ajax Push Engine）
翻译：Linvo转帖请注明出处！官方网站：http://www.ape-project.org=============================== Getting Started with APE You will find on this page all the informations you need to get started with
详细教程：如何使用elasticsearch 8.x进行向量搜索
大模型的热度使得向量数据库和embedding也成了ai领域的热门话题，有别于从头开始训练一个大模型或基于基础模型进行微调的方式，embedding检索相关上下文是对大模型进行定制的各种方法中成本最低、技术实现最便捷的方式。从技术实现的角度，
Comet之简单方案—Ajax Push Engine(APE)
APE是一套用来实现server-push的方案，它包括一个comet服务器和一套javascript框架，客户端无需任何安装即可使用。它本身javascript框架是基于mootools的，后来也兼容其它框架了，也可以不使用框架。 它的基本原理如下： 在用户登录应用服务器的同时也登录APE服务器，可以使用类似隐藏式的iframe嵌入，如下： 其中ape.jsp中主要是响应push的回调函数。如下图中的onRaw() 首先是APE的安装： 先到官方网站 http://www.ape-
国内免魔法接入Grok API，打造智能QQ机器人实战指南
大型语言模型（LLM）通过API接口为开发者提供了强大的自然语言处理能力，其核心原理是基于海量数据训练的深度神经网络，能够理解和生成类人文本。这一技术价值在于显著降低了AI应用开发门槛，使开发者无需从零训练模型即可快速集成智能对话、内容生成等功能。在即时通讯、智能客服、自动化工具等应用场景中，LLM API能有效提升交互体验与效率。本文聚焦于如何通过稳定的第三方API服务，绕开网络访问限制，将xAI推出的Grok模型接入国内网络环境，并结合NoneBot2框架与go-cqhttp，实现一个功能完整的智能QQ
运行stable-diffusion出现的问题
解决：即用 https://github.com/CompVis/taming-transformers/blob/master/taming/modules/vqvae/quantize.py 新文件，替换错误提示文件中的全部内容即可。5.新建文件夹 CompVis/stable-diffusion-safety-checker/将下载的四个文件放入 解决！后面还会遇到'openai/clip-vit-large-patch14离线下载的问题，同样步骤解决。解决：下载后离线，步骤如下。
APE(Ajax Push Engine)示例
网站上介绍APE，支持多种方式Push，支持的并发高，还开源，所以试用看看。示例场景： [list] [*]FeedServer：每两秒产一次数据，并发给所有连接的客户端 [*]APEserver：作为客户端连到FeedServer，作为服务器把接到的数据发送到浏览器 [*]应用页面：发布在nginx上，建立浏览器到APEserver的长连接 [/list] 产生模拟数据的FeedSe...
如何创建属于自己的大语言模型：从零开始的指南
随着人工智能的快速发展，大语言模型（LLM）在各种场景中表现出了卓越的能力，例如文本生成、对话交互和内容总结等。本文将带你了解创建 LLM 的核心步骤，从理论到实践，让你拥有一个自己的智能助手。
Livezilla安装配置, APE（Ajax Push Engine）安装配置
上周的后半搞了下livezilla，貌似没什么特别的难度，跟着官网的教程，一步一步下来就ok了。 值得注意的是，livezilla的特别之处在于它先下主程序到windows上面，然后再用这个主程序配置服务端（通过ftp上传）。 livezilla的所有东东貌似都是php+mysql就可以搞定的，所以没有任何服务器上需要特别配置的东西。 安装帮助直接看官网：http://www.l
【Unity工具篇】| 使用YooAsset接入自己的游戏项目，实现完整热更新流程
前面文章介绍了YooAsset的原理和接入官方示例文档的文章介绍，本文使用YooAsset接入自己的游戏项目做示例。 【Unity工具篇】| 资源管理插件YooAsset，原理及相关配置 【Unity工具篇】| 游戏完整资源热更新流程，YooAsset官方示例项目 具体接入方法有很多种，本文会参照官方示例 Space Shooter 太空战机DEMO 用到的方式接入自己的游戏项目。
RK3588适配Ubuntu系统
RKsdk上支持buildroot以及Debian系统，但是Ubuntu需要自己移植，有很多公司都移植好了可以直接用，这里就总结记录一下我制作Ubuntu的过程。
看了几天的英文文档，有点感触。。。
以前就知道搞这行一定的英文基础是必须的，总有前辈教导说“先进技术的第一手资料都是英文的”。自己也明白其中的道理，但总是有一种感觉：现有的技术这么多，学都学不过来，啥时候才能轮到我去学那些前瞻性的东西，等轮到我学习的时候，肯定已经有中文资料了。后来才慢慢意识到，其实并不是那么回事。很多时候并不是说等你掌握了很多技术之后，才会接触那些东西。一个项目的实现，尤其越大的项目，遇到和要考虑的问题越多，同时用
老版QQ原生表情gif动态
这是老版的QQ表情，不过全是动态的的，Windows照片查看器是不会动的，可以右击用浏览器打开查看，再说一遍是老版的，只是分享给宁愿用老版也要动态的人。
大数据Spark（八十五）：Stage及Spark计算模式
本文详解Spark中Stage的划分机制与Pipeline计算模式。Stage依据RDD宽依赖（Shuffle）划分为ShuffleMapStage和ResultStage，同一Stage内通过迭代器串联多个RDD，实现数据内存流转，减少落盘开销，提升效率。并行度由最后一步RDD的分区数决定，可通过Shuffle算子调优。结合SparkUI可直观分析性能瓶颈，是优化作业的关键基础。
廖雪峰Python教程[完整版]
廖雪峰的python教程整理的，已经排好版了，而且还是完整的，适合小白
IDEA的使用指南
IDEA基于java的使用手册,可以最快速的上手,在使用中不断的丰富自己的使用技巧.
Web 版翻译者资料库
本项目是桌面版《翻译者资料库》的 Web 移植版，基于 Spring Boot 3.3、Thymeleaf、Bootstrap 5.3 与 MySQL 8.0 构建。它面向翻译写作提供资料、词汇、句库、文本工具、对照制作、查找、备份恢复及旧库迁移等功能，完整继承桌面版核心业务规则，支持一键启动与离线访问。
Statistics and Machine Learning Toolbox
Statistics and Machine Learning Toolbox（带书签），MATLAB统计学习工具
副队长BootStrap5探究(2)--按钮与按钮组
本文系统讲解Bootstrap 5按钮组件的使用与底层原理。通过CDN引入框架，掌握btn基础类及primary、success等主题色应用，学习轮廓按钮（btn-outline-*）、尺寸控制（btn-lg/sm）、块级布局（d-block）和禁用状态（disabled）等实用功能。结合源码解析，深入理解其基于CSS的圆角、过渡动画、伪类交互实现机制，实现“快速上手+原理掌握”的双重目标，助力前端技能进阶。
V8 机制、手写核心函数与 TypeScript 类型体操
或固定初始化（如数组先定长、对象先给全字段）保持类型与形状稳定；这些都比"换框架"更基础。只能处理纯数据（丢函数、Date、RegExp、循环引用报错）。生产级深拷贝要处理：原始值短路、循环引用、V8（Chrome / Node 的 JS 引擎）不是"解释一行跑一行"那么简单，它用。图：V8 执行流程——解释执行 + 热点优化，优化失败会 Deopt 回退。JS 内存自动管理，但"自动"不等于"不会漏"。是"固定间隔最多执行一次"。手写 Promise 是"懂异步"的试金石。是"停下后才执行最后一次"，
React 性能：memo / useMemo / useCallback
讲清 memo/useMemo/useCallback 的配合与边界，先测量再优化，避开常见过早优化。
DSH (DeepSeek Harness) Windows 升级安装指南20261107
注意：如果在普通窗口执行 nvm 提示找不到命令，或执行 nvm use 提示 Access is denied，请务必关闭当前窗口，重新打开一个管理员CMD 执行上述完整路径命令。找到 .credentials.yaml，将其重命名为 .credentials.yaml.bak（备份并使其失效）。Node.js Storage Location：可改到非系统盘（如 D:\dev\nvm，避免路径含空格或中文）。打开文件资源管理器，进入 C:\Users<你的用户名>.dsh\。
SpringBoot「衣依」服装销售平台：144个Java文件180个接口，从挑衣服到收货评价整条链路都在
# SpringBoot「衣依」服装销售平台：144个Java文件180个接口，从挑衣服到收货评价整条链路都在 > 这是一套基于 Spring Boot 的服装销售平台源码，配套 `db.sql` 建表脚本，业务覆盖商品展示、购物车、订单流转、收货地址、订单评价、商品评论、在线客服、轮播图和资讯。形态是**前后台双端**：前台是顾客逛的商城，后台是管理员管的控制台。本文带你看清里面有什么、怎么跑
汽车租赁系统（协同过滤算法、支付宝沙盒支付、 腾讯地图接入、WebSocket在线沟通、ECharts运营分析、三角色协同、还车费用处理）
本系统基于B/S架构，采用前后端分离设计，集成SpringBoot3、Vue2、MySQL等技术，实现用户、商家、管理员三角色协同管理。亮点包括：车型加权推荐与话题协同过滤算法提升个性化体验；支付宝沙盒支付、腾讯地图定位、WebSocket在线沟通保障流程闭环；还车费用智能计算与ECharts多维数据可视化助力运营分析，全面支持租车全生命周期管理。
微信小程序-wxs
在微信开发者工具中右键创建.wxs后缀的文件。每个.wxs文件也是一个独立模块，同样使用导出内容。示例（文件return d;FOO: foo,bar: bar（外联定义参考官方文档）
设计模式（unity游戏研发版）
当你使用图形用户界面类时通常会遇到一个问题。比如，你创建了自定义按钮类并允许客户端在按钮中注入自定义代码，这样当用户按下按钮时就会触发这些代码。观察者模式允许任何实现了订阅者接口的对象订阅发布者对象的事件通知。你可在按钮中添加订阅机制，允许客户端通过自定义订阅类注入自定义代码。在Unity中，这就像UnityEvent在Inspector中绑定多个回调。
使用echarts模拟甘特图
项目中需按时间段展示不同颜色的数据，通过解析时长并统计各类型总时长，结合预设颜色映射表（含自定义与默认色），动态生成ECharts图表。利用sumByTypeName聚合数据，为每类分配对应颜色，实现图例与柱状图的精准匹配，确保多时段、多类型数据可视化清晰准确。
【技术专题】JavaScript 网页技术 - JavaScript 流程控制
小锋老师推出《一天学会JavaScript（无废话版）》视频教程，涵盖基础语法、流程控制、函数、数组对象、DOM操作及ES6新特性。内容精炼，配套课件与源码打包下载，助力快速入门。重点讲解if/else、switch、for/while循环、for...of/in遍历及break/continue使用场景，并通过成绩判断实例演示实际应用。适合零基础学习者高效掌握核心技能。
基于 FastAPI+LangChain+LangGraph+Agent+Vue3+MySQL 的房产数据采集与房价预测分析平台
本文介绍一个完整的「房产数据采集+AI房价预测」全栈项目，涵盖FastAPI异步后端、LangGraph Agent智能问答、爬虫采集、机器学习预测与Vue3前端，实现从数据采集到AI交互的闭环。项目融合多技术栈，具备真实业务场景与生产级设计（如降级策略、流式输出、多模型对比），兼具简历亮点与答辩演示优势，可系统性提升工程能力，并附高频面试题解析，是理想的技术综合实践项目。
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