DiT、 U-Net 与自回归模型的优势 DiT 将 Transformer 的全局自注意力与扩散模型紧密结合，突破了 U-Net 局部卷积的固有限制，使得模型在捕捉远程依赖、条件信息融合、可扩展性和预训练转移上具备显著优势，也为更高分辨率下的高质量图像生成提供了更优的架构选择。

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DeepSeek 提示词大全 本手册为DeepSeek用户提供全面的提示词设计指南，涵盖基础理论、设计原则、场景化模板、优化技巧及行业专属提示词等内容。通过明确指令、结构化表达、情境化需求和渐进式引导等原则，帮助用户高效设计提示词。手册还提供写作创作、角色扮演、信息提取等场景化模板，以及迭代优化、示例引导等优化技巧。此外，针对教育、医疗、法律等行业提供专属提示词，并强调安全与合规的重要性。通过实战案例和常见问题解答，帮助用户提升与AI交互的效率和质量。

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OpenGAN：基于开放数据生成的开放集识别 这次学习的OpenGAN主要学习一个思路，跳出传统GAN对于判断真假的识别到判断是已知种类还是未知种类。重点内容不在于代码而是思路，会简要给出一个设计的代码。

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STM32 I2C 通信协议 一主多从，单片机作为总线主机SDA：数据线SCL：时钟线主机对SCL线完全控制，从机只能读取；在空闲状态下，主机可以主动发起对SDA的控制，只有在从机发送数据和从机应答的时候，主机才会暂时转交SDA的控制权给从机I2C禁止所有设备输出强上拉的高电平，采用加的电路结构。为了防止出现两个引脚同时处于输出状态，如一个高电平，一个低电平，会发生电源短路。，输出低电平，下管导通，强下拉；输出高电平，下管断开，引脚。为了避免高电平造成的引脚浮空需要在总线外面给SCL和SDA各外置一个上拉电阻(弱上拉)。

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蓝桥杯178 全球变暖 由于全球变暖导致了海面上升，科学家预测未来几十年，岛屿边缘一个像素的范围会被海水淹没。具体来说如果一块陆地像素与海洋相邻(上下左右四个相邻像素中有海洋)，它就会被淹没。其中"上下左右"四个方向上连在一起的一片陆地组成一座岛屿。照片保证第 1 行、第 1 列、第 N 行、第 N 列的像素都是海洋。请你计算：依照科学家的预测，照片中有多少岛屿会被完全淹没。陆地淹没规则：如果一块陆地 四周至少有一个海洋（统计该岛屿中 不会被淹没的陆地数量。（岛屿中没有不会被淹没的陆地），则。（该岛屿会被完全淹没）。

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Pydantic 学习与使用 Pydantic 学习与使用

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Linux 进阶命令篇 当单一命令无法满足复杂需求时，通过管道命令组合多个命令，发挥更大作用。：将 Windows 格式的文件转换为 Linux 格式，主要处理回车符差异（Windows 为。：在 Linux 中用于优先执行括号内的命令，将命令的输出结果作为外层命令的参数。：将前一个命令的输出结果传递给后一个命令作为输入，实现命令间的接力操作。：查看系统中所有进程的详细信息，包括进程 ID、用户、启动时间等。：查找命令的路径以及相关文件（如帮助文件、配置文件等）的位置。：比较两个文件内容的不同，若文件相同则没有输出。

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RabbitMQ 应用 - SpringBoot 以下介绍的是基于 SpringBoot 的 RabbitMQ 开发介绍SpringRabbitMQ工程搭建步骤:1.引入依赖2.编写 yml 配置,配置基本信息3.编写生产者代码4.编写消费者代码 定义监听类,使用 @RabbitListener 注解完成队列监听5.运行观察结果。

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某验4无感探针-js逆向 本文通过逆向分析极验无感探针验证流程，实现了自动化破解方案。文章首先解析了验证请求的三个关键接口，然后详细剖析了加密参数w的生成逻辑，包括challenge、callback等动态参数的获取方法。通过提取JavaScript核心加密函数并模拟请求流程，最终构建出完整的验证绕过方案。该方案成功实现了极验无感验证的自动破解，验证结果截图显示破解效果良好。文中还提供了完整的Python实现代码，为相关研究提供了可复现的技术方案。

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十大排序算法 常见的排序算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、希尔排序、堆排序、计数排序、桶排序、基数排序的思想冒泡排序：比较相邻两个元素的大小，将大的元素交换到后面，重复执行直至整个序列有序。选择排序：从未排序的元素中找到最小的元素，放到已排好序列的末尾，重复执行直至整个序列有序。插入排序：将未排序的元素一个个插入到有序的序列中，重复执行直至整个序列有序。归并排序：将序列分成两半，对每个子序列递归排序，然后合并两个子序列，重复执行直至整个序列有序。

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彻底理解一个知识点的具体步骤 如何彻底掌握一个知识点？本文提出系统性学习方法：首先明确概念定义，理解基本原理；其次掌握使用方法，通过实践巩固技能；然后进行知识迁移和拓展应用；最后总结归纳并查漏补缺。完整学习路径包括：是什么（概念）-为什么（原理）-怎么用（方法）-实践应用-类比迁移-总结提升-反馈修正。强调理解原理、实际应用和举一反三的结合，建议通过笔记整理、思维导图或教学输出等方式深化理解。这套方法论适用于各类知识学习，尤其适合技术类内容掌握。

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NSSCTF [NISACTF 2022]ezheap pwn新手小白，写完题后整理的一点点思路，有借鉴其他wp，有任何问题各位师傅可以提出，接收批评指正

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PyTorch 中mm和bmm函数的使用详解 执行的是两个2D Tensor（矩阵）的标准矩阵乘法。input: 第一个二维张量，形状为(n × m)mat2: 第二个二维张量，形状为(m × p)返回：形状为(n × p)的张量mm特性torch.bmm操作对象三维张量（batch of matrices）核心规则是否支持广播❌ 不支持，需要手动.expand()与matmul区别matmul支持更多广播，bmm更高效用于纯批量矩阵乘法应用场景批量线性变换、点云配准、神经网络前向传播等。

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github公开项目爬取 github项目爬取

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人工智能与机器学习从理论、技术与实践的多维对比 人工智能与机器学习在核心目标、知识获取方式、数学基础和应用场景等方面存在显著差异：维度人工智能（传统）机器学习核心目标模拟人类认知全流程，实现通用智能提升特定任务性能，聚焦模式识别知识获取人工定义规则和逻辑，依赖领域专家数据驱动自动学习，依赖大规模数据集数学基础离散数学、逻辑学、符号系统统计学、线性代数、优化理论系统透明度可解释（规则链追溯）黑箱（需后验解释技术）数据依赖小规模先验知识大规模标注数据（尤其是深度学习）典型应用逻辑推理、专家系统、符号规划。

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3D虚拟工厂 3d虚拟工厂 three.js + blender

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AI情感陪伴在医疗领域的核心应用潜力 多模态情感识别系统 通过整合语音语调分析（降调与语速异常检测抑郁倾向）、微表情捕捉（面部肌肉运动追踪焦虑状态）、生理指标监测（心率变异幅度反映应激水平）等技术，构建动态情绪评估模型。在老年痴呆症护理中，该系统能实时预警患者的躁动倾向，自动触发个性化音乐疗法。心理危机早期预警 基于文本语义分析模型，可识别社交媒体或医疗咨询中隐藏的自杀意念关键词组合（如"解脱""永远消失"等），预警准确率达92%。美国佛罗里达州试点项目显示，该系统使青少年心理危机响应时间缩短58%。

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岁月推动着年华，伴随着流水的脚步走过春夏秋冬。回想一路走来磕磕绊绊，感谢前辈们的无私奉献，本文重在共享,欢迎大家转载,评论,收藏,点赞,谢谢,如果您对文章存在疑问，或者和您的文章类似，请私信，----------------期待是心痛的根源，心不动，则不痛。
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淼叔
资深架构师，PMP、OCP、CSM、HPE University讲师，EXIN DevOps Professional与DevOps Master认证讲师，曾担任HPE GD China DevOps & Agile Leader，帮助企业级客户提供DevOps咨询培训以及实施指导。熟悉通信和金融领域，有超过十年金融外汇行业的架构设计、开发、维护经验，在十几年的IT从业生涯中拥有了软件开发设计领域接近全生命周期的经验和知识积累，著有企业级DevOps技术与工具实战。
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