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最新推荐文章于 2025-07-23 11:03:52 发布
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每日一个技术官网推荐 Vol.12：Elasticsearch 官网
工一木子
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美国技术论坛汇总
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当百度已经无法满足你的需求后，可以试试在这些网站找答案
技术领域，有许多优秀的博客和网站
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
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国内的技术博客和社区平台为技术人员提供了丰富的学习资源和交流机会。无论是编程、数据科学、网络安全还是云计算，都能在这些平台上找到相关的内容和讨论。以上博客和网站涵盖了技术领域的多个方面，无论是编程、数据科学、网络安全还是云计算，都能找到丰富的学习资源和行业动态。在技术领域，有许多优秀的博客和网站为开发者、工程师和技术爱好者提供了丰富的学习资源和行业动态。国内有许多优秀的技术博客和平台，技术人员可以在这些平台上分享知识、交流经验、学习新技术。
前端技术官网总结
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【Unity3D】Unity3D技术栈
热门推荐
little_fat_sheep
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本文梳理了笔者在学习 Unity3D 的过程中，对 Unity3D 的理解和学习路线，以帮助读者循序渐进地学习 Unity3D，后续笔者仍会持续更新 Unity3D 相关技术栈，并同步到本文中。
国内优秀的技术交流网站有哪些？
开发者导航
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👨💻 一、综合技术交流社区1. 优快云（Chinese Software Developer Network）2. 博客园（cnblogs）3. 掘金（稀土掘金）1. Gitee（码云）1. SegmentFault（思否）1. 华为云开发者联盟2. 阿里云开发者社区1. Unity中国开发者社区
十大程序员最实用的技术社区网站
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今天给大家整理一份国内程序员最实用的开源社区网站清单，希望可以给大家带来一点帮助。 第一名：优快云 中国专业IT社区优快云 (Chinese Software Developer Network) 创立于1999年，致力于为中国软件开发者提供知识传播、在线学习、职业发展等全生命周期服务。是当之无愧的行业老大哥！ 网址：https://www.youkuaiyun.com/ ...
技术交流社区网站
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技术人员经常会在各种技术交流社区游逛，大家互相学习、交流、分享、帮助。互联网拉近了地球人的距离，让全世界的技术人员可以聚集在一起分享交流。当然因为多方面原因，通常最新最权威的技术知识传到国内存在一定“时差”。本文将给大家分享技术人员经常访问的国外技术交流社区网站。
一文读懂京东技术发展简史
曲折旅程，艰难人生
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京东的技术发展历程，学习一个公司的成长史
技术网站官网链接
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各类技术软件网站整理
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H3CSE-Routing&Switching华三路由交换技术-官方教材
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H3C大规模网络路由技术 构建H3C高性能园区网络 构建安全优化的广域网
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国民技术单片机MCU，国产替换st GD，N32L40型号开发手册，例程，环境配置等齐全资料，官方资料。
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国民技术单片机MCU，国产替换st GD，N32L40型号开发手册，例程，环境配置等齐全资料，官方资料。 这个资料包包括 1.产品简介 2.数据手册 3.用户手册 4.勘误手册 5.硬件评估板 6.原理图_PCB库文件 7.软件开发套件 8....
上期技术ctpapi开发示例
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上期技术CTPAPI开发应用示例。http://www.sfit.com.cn/5_2_DocumentDown_2.htm
高中信息技术会考（学业水平考试）练习软件
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高中信息技术会考（学业水平考试）练习软件，有大量操作题和选择题练习，也可浏览考试重要内容。
每日一个技术官网推荐 Vol.04：Redis 官网（redis.io）
工一木子
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名称：Redis 官方网站网址技术领域：键值数据库（NoSQL） / 缓存中间件 / 消息系统一句话简介：Redis 是一个高性能的开源内存数据库，广泛用于缓存、排行榜、会话存储、队列等高并发场景。
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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