一、设计模式： 设计模式的系统化理论，源自1994年《设计模式：可复用面向对象软件的基础》一书，书中首次归纳了23种经典设计模式，奠定了设计模式的理论框架。 设计模式是软件开发中针对通用、高频业务或技术问题的可复用、标准化解决方案，是资深开发者沉淀的编码经验总结，它并非固定可复制的代码片段，而是一套 ...

删除 右键菜单-新建 里的“BMP 图像”： 思路来源：https://www.youtube.com/watch?v=w-GW0kv3lEM 但如果仅仅只是按这个视频操作会失败。 1.打开注册表 2.Ctrl+F搜索“ShellNewDisplayName_Bmp”或者搜索“BMP 图像” 3.... ...

一直以来都想写个流量分析的做题总结，总结一些思路和方法，但找不到好的例题，刚好国赛这道流量分析就挺适合的。 ...

本文介绍了一个可能在Win11的自动更新之后出现的严重问题：由于显卡驱动被更新了，原本安装在WSL2和Docker中的GPU环境因为版本不适配的问题，会无法识别GPU（虽然在Nvidia-Smi中可以看到，也可以用nvcc编译，但正常使用会报错）。通过手动降驱动版本，可以解决该问题。 ...

Boolean节点概述 Boolean节点是Unity Shader Graph中用于处理布尔逻辑的基础节点之一。在Shader Graph中，布尔值虽然表面上表示真/假逻辑，但在底层实现上实际上被处 ...

‍ 写在开头 点赞 + 收藏 学会 最近公司又接了个数据可视化大屏的需求，设计稿是标准的 1920 x 1080。 拿到设计稿的那一刻，我的内心是拒绝的... 大家都知道，做大屏适配最烦的就是还原设计稿坐标。 以前我尝试过各种方案： rem / vw: 每一个 px 都要转 ...

题⽬描述 如何得到⼀个数据流中的中位数？如果从数据流中读出奇数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后位于中间的数值。如果从数据流中读出偶数个数值，那么中位数就是所有数值排序之后中间两个数的平均值。我们使⽤ Insert() ⽅法读取数据流，使⽤ GetMedian() ⽅法获取当前读取数据的中位数。 ...

2026，不做草台班子 刘润在2026年又发布一次2026，不做草台班子，总结了草台班子的五大特点，这不仅是一份诊断书，更是一面照妖镜。 结合真实的“草台”生存经验，我们不难发现：大多数企业的死穴，不在于没钱，而在于用战术上的癫狂，掩盖战略上的脑死亡。 一、 认清现实：草台班子的5张素描，结合我自己 ...

1. 社会向大规模自动化转变的案例 1.1. 自动化得到了正确运用，被用于协助人类工作者并增强他们的能力，让他们能够提高生产力和工作效率，从而为他们所在的组织和整个经济体创造更多价值 1.2. 决策者 1.2.1. 识别威胁和机会 1.2.2. 量化它们 1.2.3. 模拟假设场景 1.2.4. 减 ...

2026最新研发Electron39.2+Vue3.5+DeepSeek-R1桌面客户端AI流式会话小帮手。 electron-vue3-deepseek：跨平台ai实战electron39+vite7.2+vue3+arco调用deepseek-v3.2接口搭建流式输出ai模板。支持暗黑+浅色界面 ...

摘要：本文介绍了一个基于YOLO算法的考试作弊智能检测系统。该系统通过深度学习技术实现考场作弊行为的自动识别，支持图片、视频、文件夹批量处理及实时监控，具备用户管理、结果导出和语音播报功能。系统采用PyQt5界面，SQLite数据库，并对比分析了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型的性能（YO... ...

实时应用(Real-Time Apply)概述 早期的数据库版本,DG的备库默认只应用归档日志做MRP，备库的数据同步只能在主库发生日志切换时。从Oracle 10g开始,提供了实时应用(Real-Time Apply)特性，有些文章/资料翻译为[实时日志应用]/[实时应用日志].只要主库产生的重作 ...

最近后台总被问爆：“想在北京做陪诊师，到底在哪考证才靠谱？”“怕踩坑报了野机构，考的证不被认可怎么办？” 其实想入行陪诊师，选对渠道比啥都重要。今天就给北京的小伙伴们扒一扒本地靠谱的考证路径——北京守嘉陪诊的陪诊师考证业务，不仅直接对接国家开放大学的陪诊顾问报名通道，作为北京陪诊圈的头部机构，还能给 ...

When I returned and locked my bike, my Sunday joyride was over, but a new breath filled my lungs.当我回来并锁好自行车时，我周日的骑行之旅结束了，但一股新的气息充满了我的肺部。 Back on the o ...

本人是.net开发，之前工作就一直是web 和Windows service的IIS进行部署，没有什么问题 自己平时也了解 linux多香，docker多牛逼，但因为入门门槛大，配置麻烦，没有图形界面，没有学进去。 后来基于AI，我编写了一个门户项目，于是准备借助AI尝试用linux部署，感觉doc ...

Transformer 之所以重要，是因为它把“理解一句话”这件事变成了可规模化学习的问题：模型不再按顺序一点点读，而是能在同一时间看见整句（甚至整段）文本，判断词与词之间的关联，然后更新每个词的语义表示。 一、先抓住直觉：词的含义来自上下文 同一个词在不同语境里意思可能完全不同。人类理解靠上下文， ...

本文介绍了NewBie-image-Exp0.1动漫图像生成模型的部署教程。该模型基于Next-DiT架构，具有3.5B参数，支持XML结构化提示词。文章详细说明了硬件要求（16GB显存、Linux/Windows系统、Python 3.10+等环境）和依赖安装方法，特别针对网络受限环境提供了本地安... ...

在国际货运代理行业，客户开发始终是一项长期且系统性的工作。无论是海运、空运还是多式联运，目标客户往往分布在不同国家、不同时区，沟通周期长，信息触达效率直接影响业务转化。这些年，货代行业尝试过多种获客方式：电话、WhatsApp、LinkedIn、展会、平台招商……各有价值，但真正能够长期稳定使用、成 ...

「记了么」并非 “算计人情”，而是以轻量工具守护人情往来的温度，如同 “死了么” 守护独居安心，它帮你妥帖记录每一份善意，避免忘礼尴尬、理清往来情谊。无论你是需要整理传统礼簿的长辈，还是追求高效记账的年轻人，都能通过「记了么」（网页端：https://jlm.kimiliu.cn；小程序：记了么 -... ...

如果把 AI 的发展看成一条不断升级的“生产力曲线”，大语言模型的出现不是偶然的灵光一闪，而是长期积累在某个节点集中爆发的结果：数据规模更大、算力更强、训练范式更成熟，再加上架构上的关键突破，最终把 AI 从“能做某个任务”推向“能处理一类任务”。 一、“石器时代”：规则与浅层模型，能用但天花板明显 ...