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原创 Java 中 VO、POJO、DTO 的区别详解
POJO 是一种简单的 Java 对象，它不依赖于任何特定的框架或技术，仅仅遵循 Java 的基本语法和面向对象编程原则。POJO 的主要特点是没有继承特定的类，也不实现特定的接口（除了 Java 标准库中的接口，如Serializable接口，用于对象的序列化和反序列化场景）。它纯粹用于封装数据，并且通常包含私有属性以及对应的getter和setter方法，以便对属性进行访问和修改。return id;VO 同样是用于封装数据的对象，但它更强调数据的值本身。
2025-03-04 09:03:53
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原创 深入剖析 Element UI：前端开发的强大助力
Element UI 是一套基于 Vue.js 的桌面端组件库，由饿了么前端团队精心打造，面向开发者、设计师以及产品经理。其设计理念简洁直观，旨在帮助开发者快速搭建风格一致的界面，即使是新手开发者也能轻松上手。Element UI 的诞生，极大地提高了前端开发效率，使开发者能够将更多精力投入到业务逻辑的实现上。Element UI 作为一款优秀的前端 UI 框架，为开发者提供了便捷、高效的开发体验。其丰富的组件库、简洁的设计风格、强大的响应式设计以及优秀的文档和社区支持，使其在前端开发领域占据重要地位。
2025-03-04 08:57:37
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原创 深入解析：如何编写 Mapper 文件
编写 Mapper 文件需要掌握基本配置、参数映射、动态 SQL 等知识。通过合理使用这些技术，可以提高数据库操作的效率和代码的可维护性。在实际项目中，要根据具体需求灵活运用，不断优化 Mapper 文件的编写，以实现高效的数据访问。
2025-02-27 09:39:05
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原创 Spring Boot 动态配置数据源全解析
Spring Boot 的动态数据源配置为开发者提供了强大的灵活性，能够满足复杂业务场景的需求。通过引入依赖、配置数据源信息、创建数据源注解和解析器，我们可以轻松实现数据源的动态切换。在实际应用中，需要注意事务管理、数据源的动态操作以及性能优化等问题。希望本文能帮助你深入理解和掌握 Spring Boot 动态配置数据源的技术，在开发中灵活运用，提升系统的性能和扩展性。
2025-02-27 09:30:08
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原创 Spring Boot 中 @Transactional 注解全面解析
Transactional注解是 Spring Boot 中实现事务管理的强大工具，它简化了事务处理的代码，提高了开发效率。通过合理使用@Transactional注解和事务传播机制，可以确保数据的一致性和完整性。在使用过程中，需要注意异常处理、事务方法的访问修饰符以及事务方法内部调用等问题，以避免出现意想不到的结果。希望本文能帮助开发者深入理解和正确使用@Transactional注解，提升 Spring Boot 应用开发的质量和效率。
2025-02-26 15:24:34
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原创 JAVA若依框架
若依框架是基于 Spring Boot、Spring Security、MyBatis-Plus 等主流技术搭建的轻量级快速开发平台。它提供了丰富的功能模块，包括用户管理、角色管理、菜单管理、数据权限、日志管理等，能够帮助开发者快速搭建企业级应用系统，减少基础功能的重复开发，专注于业务逻辑的实现。通过本文对若依框架的深入剖析，我们了解了它的架构设计、核心功能模块以及技术原理。若依框架凭借其简洁易用、功能强大的特点，为企业级应用开发提供了一个高效的解决方案。
2025-02-26 15:17:15
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原创 字段提取：从数据海洋中精准捕获信息
字段提取是从数据源中识别并提取出特定字段的过程。这些字段通常具有特定的格式或模式，例如电子邮件地址、URL、IP地址等。字段提取的目标是将这些有用的信息从原始数据中分离出来，以便进一步处理和分析。
2025-02-21 09:02:25
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原创 曾经的 “明日之星”——AI Pin 的前世今生
2023 年 11 月，AI Pin 正式亮相，2024 年 4 月正式发售。然而，这款被寄予厚望的产品却遭遇了市场的冷遇6。2025 年 2 月 19 日，惠普宣布将以 1.16 亿美元收购 Humane Inc. 的部分资产，AI Pin 业务将逐步关停。AI Pin 是由 Humane 公司推出的一款曾备受瞩目的可穿戴设备。AI Pin 虽然最终以失败告终，但它为可穿戴设备的发展提供了宝贵的经验教训，也为未来的技术创新和产品研发指明了方向。
2025-02-21 08:57:13
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原创 Linux发展史：从个人项目到开源帝国的技术演进
开放性：从386兼容到ARM/RISC-V多架构支持的技术包容演化性：通过Git（2005）实现全球分布式协作的版本控制革命生态性：LAMP堆栈、CNCF基金会等形成的多层次技术网络未来，Linux将在AI原生系统、端侧智能体等方向持续突破，而其“自由共享”的精神内核，仍将引领开源文明的下一个纪元。
2025-02-20 11:42:59
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原创 马斯克的Grok-3：技术突破与行业冲击的深度解析
xAI计划在未来数月开源Grok-2，但Grok-3暂不开放源码。例如，在演示中，Grok-3能自主计算火星往返地球的时间窗口，并生成航天器轨迹动画。Grok-3基于xAI自研的Colossus超级计算机训练完成，搭载20万块英伟达H100 GPU，累计消耗2亿GPU小时，算力投入是前代Grok-2的10倍。马斯克强调Grok-3追求“极致真相”，可能突破政治正确边界。虽然Grok-3已支持代码生成和图像处理，但OpenAI即将发布的GPT-5将整合更大上下文窗口和自主任务分配能力，可能重新定义行业标准。
2025-02-20 11:36:25
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原创 Deepseek无痛访问渠道
访问地址：https://console.volcengine.com/ark/region:ark+cn-beijing/experience。访问地址：https://cloud.siliconflow.cn/models。访问地址：https://bot.n.cn/3、字节跳动火山引擎。
2025-02-19 11:15:49
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原创 析言GBI：用自然语言交互重构企业数据分析范式
—一款基于大语言模型的生成式商业智能工具，通过自然语言交互实现零代码数据分析，将复杂的数据洞察转化为对话式体验。基于此，阿里云百炼推出。
2025-02-18 10:02:53
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原创 探秘阿里大模型技术宇宙：通义千问及多元生态
在人工智能大模型的蓬勃发展浪潮中，阿里巴巴凭借通义千问系列大模型及多元的技术生态，在行业内占据了重要的一席之地。这些模型不仅代表了阿里在 AI 技术上的深厚积累，更展现出其在推动各领域数字化变革中的强大动力。本文将深入剖析阿里各类大模型的技术架构、核心技术、模型演进及实际应用，全方位展现其技术魅力。
2025-02-18 09:31:39
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原创 模型推理框架介绍
模型推理框架是一套软件工具和库，为模型推理提供运行环境与相关功能。它能加载训练好的模型，对输入数据进行计算并输出预测结果，就像一个智能工厂，原材料（输入数据）进入后，经过机器（模型）加工，最终产出产品（推理结果）。其重要性在于，极大简化模型部署，让开发者专注于业务逻辑，而无需过多关注底层硬件细节和复杂的计算优化。概述：NVIDIA 推出的高性能推理引擎，专为 NVIDIA GPU 优化，支持多种深度学习框架。技术特点：量化技术，支持 FP32、FP16 和 INT8 量化，减少计算量和内存占用；
2025-02-17 09:13:17
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原创 深入剖析模型推理：原理、技术与挑战
模型推理是指使用训练好的机器学习或深度学习模型对新的数据进行预测或分类的过程。简单来说，训练阶段是让模型学习数据中的模式和规律，而推理阶段则是运用这些学到的知识来处理未知数据。例如，在一个图像分类模型中，训练时模型学习了各种不同类型图像的特征，推理时当输入一张新的图片，模型就能判断出这张图片属于哪个类别。
2025-02-17 08:36:17
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原创 大模型评测体系全景解析：核心数据集与评测榜单的技术演进
自GPT-3开启大模型时代以来，全球AI社区已涌现出数百个参数量超百亿的预训练模型。在这场"百模大战"中，如何科学评估模型能力成为行业痛点。：以GLUE、SuperGLUE为代表的NLP任务基准测试，主要评估模型在特定任务（如文本分类、阅读理解）上的表现。但这些基准存在任务单一、领域覆盖不足的问题。：综合性评测框架崛起，典型代表包括斯坦福HELM、谷歌Big-Bench和中文领域的C-Eval。评测维度扩展到知识掌握、逻辑推理、代码生成等复合能力，如MMLU（大规模多任务语言理解）覆盖57个学科领域。
2025-02-14 08:39:18
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原创 走进 Tcl 语言：历史、特性与应用
在编程语言的浩瀚宇宙中，Tcl（Tool Command Language）或许不是最耀眼的那颗星，但它以其独特的魅力和广泛的用途，在众多领域留下了深刻的印记。例如，在网络设备的测试中，Tcl 脚本可以模拟用户的操作，自动执行一系列的命令，并验证设备的响应是否符合预期。同时，Tcl 社区也在不断努力改进和完善该语言，例如推出了 Tcl 8.6 版本，增加了一些新的特性和性能优化。在一些特定领域，如科研、自动化测试和嵌入式系统开发，Tcl 已经建立了坚实的基础，并且其简单易用的特点仍然具有吸引力。
2025-02-13 16:40:25
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原创 探索 Text-to-SQL 技术：从自然语言到数据库查询的桥梁
Text-to-SQL 技术作为连接自然语言和数据库查询的桥梁，具有重要的研究价值和应用前景。未来的研究将更加关注模型的可解释性，开发出具有端到端可解释性的 Text-to-SQL 模型，让用户能够理解模型生成 SQL 语句的依据。例如，“查询学生的成绩”，这里的 “学生” 可能指所有学生，也可能指特定条件下的学生，这给语义理解和 SQL 生成带来了困难。知识图谱可以提供丰富的语义信息和实体关系，将 Text-to-SQL 技术与知识图谱相结合，可以更好地解决语义歧义问题，提高查询的准确性和智能化水平。
2025-02-13 16:31:27
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原创 大模型 scaling law 全面介绍
scaling law，中文常译为 “缩放定律” 或 “规模定律” ，它描述的是在机器学习，特别是大语言模型范畴内，模型性能与模型规模、数据集大小和计算资源之间的定量关系。这种关系通常呈现为幂律形式，即随着模型参数数量增多、数据集变大、计算资源增强，模型性能会按照一定的幂律规则提升。例如，简单来说，当模型参数数量翻倍时，在理想情况下，模型性能会依据特定的幂律关系得到相应提升。模型大小是 scaling law 中的关键要素之一。
2025-02-12 10:00:54
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原创 DeepSeek R1 模型的底层原理与最新技术
DeepSeek R1 是幻方量化旗下大模型公司 DeepSeek 研发的系列推理模型。2025 年 1 月 20 日，DeepSeek 正式发布 DeepSeek R1 模型，并同步开源模型权重，这一举措在 AI 领域引起了轩然大波。1 月 24 日，在 Arena 上，DeepSeek R1 基准测试已经升至全类别大模型第三，其中在风格控制类模型 (StyleCtrl) 分类中与 OpenAI o1 并列第一。短短时间内，DeepSeek R1 就凭借其强大的实力在竞争激烈的大模型市场中占据了一席之地。
2025-02-12 09:57:34
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原创 DeepSeek：AI 技术领域的璀璨新星
DeepSeek 在深度学习算法方面进行了深入的研究和优化，采用了一系列先进的技术，如自适应学习率调整、正则化技术、模型融合等，以提高模型的训练效率和泛化能力。在图像识别任务中，DeepSeek 的模型也能够取得更高的准确率和召回率。从日常使用的语音助手，到改变出行方式的自动驾驶，从安防监控中的图像识别，到内容创作中的自然语言处理，AI 技术无处不在，深刻地改变着我们的生活和工作模式。同时，其开源的技术和模型，将为 AI 开发者提供丰富的资源和借鉴，加速新技术的研发和应用，推动整个 AI 产业的技术升级。
2025-02-08 08:38:36
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原创 DeepSeek 创始人：从量化交易到 AI 领域的开拓者
他带领团队探索机器学习技术在全自动量化交易中的应用，在数学和算法方面的扎实功底，让他在量化交易领域迅速崭露头角。在梁文锋的带领下，幻方量化取得了辉煌的成绩，年化收益率一度高达 30% 以上，在 2019 年更是成为中国首个募资超过 1000 亿元的量化对冲基金。他的成长轨迹与知识紧密相连，在书香氛围浓厚的家庭中，他从小就显露出非凡的聪慧。他的故事激励着更多人在科技领域勇敢前行，也让我们对 DeepSeek 的未来充满期待，相信在他的带领下，DeepSeek 将继续在 AI 领域创造更多的辉煌。
2025-02-08 08:29:41
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原创 探索PyQt5：构建现代Python GUI应用程序
PyQt5是Qt v5系列的一个Python绑定，它允许开发者使用Python语言来编写具有原生外观和感觉的应用程序。Qt是一个广泛使用的C++库，用于开发多平台的应用程序，支持Windows、macOS和Linux等操作系统。通过PyQt5，你可以利用Python的强大功能结合Qt的设计理念，快速开发出高质量的桌面应用。
2025-02-07 09:42:43
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原创 深入浅出Tkinter布局管理器——打造优雅的GUI界面
Tkinter是Python的标准GUI库，它提供了丰富的组件和简单易用的接口，使得开发者能够快速搭建跨平台的图形界面程序。本文介绍了Tkinter的三种布局管理器：Pack、Grid和Place，并通过实例演示了它们的使用方法。本文将带领大家了解Python中Tkinter库的布局管理器，通过实例讲解如何使用Pack、Grid和Place三种布局方式，帮助读者轻松构建美观、实用的GUI应用程序。Pack布局管理器是一种简单的布局方式，它按照组件的创建顺序，从上到下、从左到右进行排列。
2025-02-07 09:37:45
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原创 字节跳动的发展历史：技术驱动的创新征程
在当今数字化时代，字节跳动已然成为全球互联网行业中熠熠生辉的巨头。它以独特的技术创新和敏锐的市场洞察力，打造出一系列广受欢迎的产品，深刻改变了人们获取信息、娱乐和社交的方式。让我们一同回顾字节跳动的发展历程，探寻其背后的技术密码。
2025-01-16 09:22:09
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原创 获取PPT中的MSO格式图片报错
在这个代码中，我们首先尝试使用 PIL 打开图片。如果图片成功打开，我们检查其格式是否在支持的格式列表中。如果不在，我们将图片转换为 RGB 格式，并将其保存为 JPEG。如果图片格式是支持的，我们直接使用原始格式保存图片。错误信息表明，您正在使用一个期望得到特定图像格式列表的方法或函数，但是传递给它的格式是 ‘MPO’，这不在预期的格式列表中。
2025-01-16 08:52:47
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原创 探索文本相似性算法：解锁文本比对的奥秘
不同的文本相似性判断算法各有优劣，在实际应用中，需要根据具体场景和需求选择合适的算法。字符串匹配算法适用于简单的精确匹配场景；余弦相似度算法在语义理解和大规模文本相似性判断方面表现出色；Levenshtein 距离算法则在衡量文本细微差异上更具优势。随着自然语言处理技术的不断发展，新的算法和模型不断涌现，未来的文本相似性判断将更加智能、高效，能够更好地应对各种复杂的文本处理需求。无论是在学术研究、内容创作还是信息管理领域，这些算法都将持续发挥重要作用，助力我们在信息的海洋中快速、准确地找到所需内容。
2025-01-15 16:14:27
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原创 深入探究.js、.mjs 和.cjs 文件扩展名的区别
js文件可以根据中的"type"字段被解析为 CommonJS 或 ES 模块，具有一定的灵活性，但也可能带来混淆。.mjs文件明确表示为 ES 模块，使用import和export关键字，适用于现代 JavaScript 开发，尤其是在需要使用 ES 模块特性的场景。.cjs文件则明确为 CommonJS 模块，在以 ES 模块为主的项目中，用于兼容旧的库或模块。在实际开发中，我们需要根据项目的需求、模块的类型以及与其他库的兼容性，合理选择使用.js.mjs和.cjs文件扩展名。
2025-01-15 11:54:15
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原创 深入探究 GPU 技术奥秘
在当今的科技前沿领域，尤其是计算机图形学、深度学习、科学计算等诸多方向，GPU（图形处理器）正发挥着举足轻重的作用。它以强大的并行计算能力，为各类复杂计算任务提供了高效解决方案，已然成为推动技术进步的关键力量。GPU 与传统 CPU 有着截然不同的架构设计理念。CPU 侧重于复杂指令的串行处理，追求单线程性能，以应对各种不同类型的通用计算任务。而 GPU 则构建了大规模的并行计算单元，旨在同时处理海量数据。
2025-01-13 09:18:02
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原创 探索 Docker 技术奥秘
在当今的云计算与软件开发领域，Docker 已然成为了一项炙手可热的技术。它如同一股革新的浪潮，席卷了整个 IT 行业，为应用的开发、部署与运维带来了全新的模式与极高的效率提升。
2025-01-13 09:01:38
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原创 Linux常见命令总结
在 Linux 系统的广阔天地里，命令行操作犹如一把万能钥匙，能解锁无数强大的功能。熟练掌握常见的 Linux 命令，不仅可以让你在服务器管理、开发运维等工作中如鱼得水，还能深入理解系统底层运作机制。今天，就为大家精心梳理一份 Linux 常见命令总结。
2025-01-10 08:55:52
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原创 了解沙盒测试
沙盒测试，简单来说，就像是为软件打造了一个独立的 “隔离空间”，这个空间模拟了真实的运行环境，但又与外部系统隔离开来。在沙盒中，软件可以尽情地 “施展拳脚”，开发人员能够观察它的一举一动，而不用担心对外部真实环境造成破坏。例如，一款新开发的移动应用，在沙盒环境下，它可以尝试各种操作，如读取文件、连接网络、与其他应用交互等，而不会影响到用户手机上的其他数据和应用。
2025-01-10 08:45:16
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原创 Python 连接多种数据库全攻略：代码整合版
库的安装：连接前务必确保相关库已正确安装，如 mysql-connector-python、psycopg2、pymongo、redis 等，可通过 pip 命令安装。连接参数：不同数据库连接参数各异。MySQL、PostgreSQL 需主机、用户、密码、数据库名；SQLite 指定数据库文件路径；MongoDB 用特定连接串格式；Redis 要注意端口与解码设置。操作语法：执行 SQL 语句或数据库特定操作时，语法有别。关系型数据库遵循 SQL 规范，MySQL 占位符为 %s，SQLite 为?；
2025-01-09 11:01:12
630
原创 探索 Docker Desktop：简化开发与部署的利器
在当今的软件开发领域，效率和一致性是至关重要的因素。Docker Desktop 作为一款强大的工具，正逐渐成为开发者们的得力助手，它以独特的容器化技术改变了我们构建、测试和部署应用程序的方式。
2025-01-09 09:57:10
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原创 解锁 RAG 技术：从原理、论文研读走向实战应用RAG
全面回顾了将 RAG 技术集成到 AI 生成内容场景中的现有工作，对各种检索器和生成器的增强方法进行了提炼和分类，并总结了 RAG 的其他增强方法，还介绍了 RAG 的基准、讨论了当前 RAG 系统的局限性并提出了未来研究的潜在方向，论文地址。：提出了一种新颖的动态检索增强生成方法，基于实体增强生成，将检索到的实体的压缩嵌入注入到生成模型中，该方法在代码生成任务中取得了较好的效果，论文地址。
2025-01-08 14:17:35
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原创 知识图谱技术剖析
以百度为例，当用户搜索 “李白的诗词”，搜索引擎借助知识图谱瞬间识别 “李白” 为诗人实体，关联出其创作的众多诗词作品，如《将进酒》《静夜思》等，并在搜索结果页面以结构化形式呈现，用户无需在繁杂网页中大海捞针，直接获取核心知识。以音乐推荐为例，基于音乐知识图谱，涵盖歌手、歌曲风格、专辑、年代等知识，若用户常听周杰伦的中国风歌曲，系统通过图谱分析周杰伦与其他歌手的合作关系、同风格歌手等，推荐林俊杰、方文山参与创作的相关歌曲，挖掘用户潜在音乐喜好。关系如同连接实体的丝线，编织起知识的锦缎。
2025-01-08 12:02:42
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原创 深入探索 SAP 中 READ TABLE 的用法
在 SAP 的 ABAP 编程世界里，内表（Internal Table）作为一种至关重要的数据存储结构，频繁地穿梭于各类业务逻辑之中。而与之紧密配合，帮助我们精准操控内表数据的 READ TABLE 语句，更是每一位 ABAP 开发者都必须熟练驾驭的工具。今天，就让我们一同深入探索它的神奇用法。
2025-01-07 09:11:31
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空空如也
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