相关文章
2026/2/19 1:33:40 基于SpringBoot+Vue的Web教师个人成果管理系统管理系统设计与实现【Java+MySQL+MyBatis完整源码】
摘要 随着信息技术的快速发展，高校教师的教学科研成果管理逐渐向数字化、智能化方向发展。传统的手工记录和Excel表格管理方式效率低下，难以满足教师对成果数据的快速查询、统计和分析需求。教师个人成果管理系统通过信息化手段整合教学、科研、获奖等多…
2026/2/19 1:33:45 SpringBoot+Vue 无人超市管理系统管理平台源码【适合毕设/课设/学习】Java+MySQL
摘要 随着信息技术的快速发展，无人超市作为一种新型零售模式，逐渐成为现代商业的重要组成部分。传统超市运营依赖人工管理，存在效率低、成本高、易出错等问题，而无人超市通过智能化技术实现商品自动识别、自助结算和远程监控&…
2026/2/19 1:31:42 AI Agent的因果推理能力构建
AI Agent的因果推理能力构建 关键词：AI Agent、因果推理、因果模型、机器学习、人工智能、算法原理、实际应用 摘要：本文围绕AI Agent的因果推理能力构建展开深入探讨。首先介绍了相关背景，包括目的范围、预期读者等内容。接着阐述了核心概念与联系，明确因果推理在AI Agent…
2026/2/19 1:32:11 RabbitMQ消息持久化：保障大数据处理不丢数据的秘诀
RabbitMQ消息持久化：保障大数据处理不丢数据的秘诀关键词：RabbitMQ、消息持久化、大数据处理、数据安全、消息队列摘要：在大数据处理场景中，确保消息不丢失是至关重要的。RabbitMQ作为一款广泛使用的消息队列中间件，提…
2026/2/19 1:26:31 必知要点！提示工程架构师的AI提示设计数据驱动方法
必知要点！提示工程架构师的AI提示设计数据驱动方法：从经验到科学的跨越 摘要/引言：你还在“拍脑袋”设计提示吗？ 凌晨三点，小张盯着屏幕上的LLM响应记录陷入沉思——这已经是他今天第12次调整客服提示了。 初始提示是“…
2026/2/19 1:26:56 自然语言生成在AI原生应用中的未来发展趋势
自然语言生成在AI原生应用中的未来发展趋势 关键词：自然语言生成（NLG）、AI原生应用、多模态融合、个性化生成、伦理可控性 摘要：本文将带您探索自然语言生成（NLG）技术如何从"文字工具"进化为AI原…
2026/2/18 18:16:04 分布式锁与重试机制标准化方案
方案概述 本方案基于 Redisson 实现分布式锁，结合重试机制和双重检查模式，确保在高并发场景下的数据一致性和系统稳定性。 核心特性 ✅ 分布式锁：防止多实例/多线程并发执行✅ 重试机制：提高系统容错能力✅ 双重检查࿱…
2026/2/18 17:24:40 PyTorch缓存机制优化：基于Miniconda-Python3.9环境测试
PyTorch缓存机制优化：基于Miniconda-Python3.9环境的深度实践 在现代AI开发中，一个常见的尴尬场景是：本地训练顺畅的模型一上服务器就报显存溢出；或者每次重启Jupyter内核后，torch.compile都要重新“预热”几十秒。这些…
)
2026/2/18 11:20:45 字符编码知多少(一)
前言 曾经在一场面试中，问到过UTF-8与UTF-16的区别，我一脸懵逼，惨遭羞辱。 最近在使用rider这个IDE的过程中，发现在visual studio中好好的代码，在rider中是乱码。 故此深入了解一下字符编码的前世今生。 前世ÿ…
2026/2/18 5:03:21 PyTorch自定义算子开发环境搭建：Miniconda-Python3.9指南
PyTorch自定义算子开发环境搭建：Miniconda-Python3.9指南 在深度学习模型日益复杂、推理性能要求不断提升的今天，标准框架提供的算子往往难以满足特定场景下的极致优化需求。尤其是在边缘计算设备部署、专用硬件加速或大规模训练集群中，开发…
2026/2/17 17:43:00 剖析AI原生应用上下文理解的应用难点与解决方案
剖析AI原生应用上下文理解的应用难点与解决方案关键词：AI原生应用、上下文理解、多模态融合、动态上下文、长程依赖摘要：本文从AI原生应用的核心需求出发，深入解析“上下文理解”这一关键技术的应用难点，并结合实际场景给出解决方…
2026/2/18 1:42:24 精彩呈现！AI应用架构师讲述法律案例AI检索系统构建历程
从0到1构建法律案例AI检索系统：一位AI应用架构师的实战历程 摘要/引言 作为一名AI应用架构师，我曾参与过多个垂直领域的AI系统构建，但法律案例检索是我遇到过最具挑战性的场景之一——既要解决"精准度"（法律文本的语义歧…
2026/2/19 0:01:52 QwQ-32B与C++高性能计算集成方案
QwQ-32B与C高性能计算集成方案 1. 引言：当AI推理遇上高性能计算 在现代计算领域，我们经常面临这样的挑战：如何将强大的AI推理能力无缝集成到现有的高性能计算系统中？传统方案往往需要在Python生态和C高性能计算环境之间来回切换…
2026/2/19 0:01:56 音乐爱好者必备：ccmusic-database/music_genre使用指南
音乐爱好者必备：ccmusic-database/music_genre使用指南 你是否曾面对海量的音乐文件，却为如何将它们按流派整理而头疼？或者，作为一名内容创作者，需要快速为视频素材匹配合适的背景音乐，却苦于无法精准识别…
2026/2/18 17:35:54 Clawdbot运维监控：Node.js实现服务健康检查
Clawdbot运维监控：Node.js实现服务健康检查 1. 引言：企业级运维监控的痛点与解决方案 想象一下这样的场景：凌晨3点，你的生产数据库突然崩溃，而整个团队却无人察觉。直到早上客户投诉如潮水般涌来，你才发现…
2026/2/16 14:23:42 SGLang内存管理技巧，避免OOM全靠这招
SGLang内存管理技巧，避免OOM全靠这招 SGLang-v0.5.6镜像专为高吞吐、低延迟的大模型推理而生。但再强的框架，一旦遭遇OOM（Out of Memory），服务就会瞬间中断——不是模型跑不动，而是内存没管好。本文不讲抽…