业界 - 第340页程序园

判别式 AI 与生成式 AI

本文摘选来自： AI 智能体开发指南一、背景为了解决不同的应用场景，在AI的发展过程中，机器学习模型逐步分化为判别式（Discriminative）和生成式（Generative）两各技术路线，从而形成了AI的两大派别。它们分别在分类、回归、模式 ...

氛疵 2025-12-11 05:31

306 0 5

继电器是如何成为CPU的（1）

继电器是如何成为CPU的（1） ——《穿越计算机的迷雾》整理和总结究竟是如何设计的电路，具有计算和控制的智力？这一点也不高深。本系列文章从初中学的最简单的电路图说起，看看能不能从最初的有一个继电器的电路，画到一个简单的CPU ...

仲水悦 2025-12-11 05:31

121 0 6

借老赵和包子的春风，我也来谈谈IL与汇编（上）

园子里两个大牛正争的如火如荼，小生不才，借一下两个名人的名气也来谈一下Microsoftintermediate language （MSIL，就是大家口里的IL）和ASM（这里指针对X86汇编，排除其他一切“高级汇编”）。为了达成共识，我们先对一些概念回忆一下 ...

姜删懔 2025-12-11 05:31

604 0 6

Ubuntu安装notary

客户端源码安装： [*]安装 go 和 git： [*]克隆 Notary 仓库并编译：此时会在 bin/ 目录下生成相关可执行文件，接下来将生成的 notary 主程序移动到系统的 PATH（如 /usr/local/bin），以方便全局调用：服务端启动服务端， ...

卢莹洁 2025-12-11 05:31

970 0 4

浅谈C++ const

引入分别考虑以下代码：请问两次代码分别会输出什么？运行后不难发现，前者会输出42，后者则输出1。事实上，两者逻辑几乎一致： [*]定义一个常量a并初始化 [*]强制修改a的值 [*]输出a 那为什么行为上存在差异呢？汇编分析我们通 ...

黎娅茜 2025-12-11 05:31

433 0 4

QARM：多模态语义对齐与量化在推荐系统中的实践路径

QARM：多模态语义对齐与量化在推荐系统中的实践路径在短视频、电商、广告等多模态内容密集的业务中，如何让推荐系统真正理解"内容语义"成为关键挑战。传统的推荐系统依赖 ID-based 特征（如用户 ID、物品 ID、场景 ID），而多模态信息 ...

荦绅诵 2025-12-11 05:31

816 0 4

Web前端入门第 57 问：JavaScript 数据类型与类型转换

在程序语言中，数据类型是基础，一切程序都是建立在基础数据之上。如果说程序如同万丈高楼平地起，那么数据类型就像沙、石、钢筋、水泥等等最基础的原料。一样的高楼，不同的人，用相同的原料，造的方法也会有千般变化。在 JS 中，数据 ...

剽达崖 2025-12-11 05:31

772 0 3

LFM线性调频和脉冲压缩的理论总结与仿真

一、背景使用雷达探测物体时，雷达发射电磁波，电磁波撞到物体后反射回来，雷达接收回波信号来判断物体的位置。想象一下，如果雷达发出的信号非常弱，信号还没有到达物体处或者回波还没回来就衰减差不多了，雷达就探测不到物体的位置。 ...

慕疼 2025-12-11 05:31

457 0 3

3. RabbitMQ 的(Hello World) 和 RabbitMQ 的(Work Queues)工作队列

3. RabbitMQ 的(Hello World) 和 RabbitMQ 的(Work Queues)工作队列 @ 目录 [*]3. RabbitMQ 的(Hello World) 和 RabbitMQ 的(Work Queues)工作队列 [*]1. RabbitMQ 的经典国际代码(Hello World) [*]2. RabbitMQ 的 Work Queues(工作队 ...

喜及眩 2025-12-11 05:31

75 0 4

Spring篇知识点（1）

一、Spring框架的特性 [*] IOC和DI支持：Spring 的核⼼就是⼀个⼤的⼯⼚容器，可以维护所有对象的创建和依赖关系，Spring ⼯⼚⽤于⽣成Bean，并且管理 Bean 的⽣命周期，实现⾼内聚低耦合的设计理念。 [*]AOP编程支持：方便实现对 ...

鞭氅 2025-12-11 05:31

257 0 2

初学者必读：如何使用 Nuxt 中间件简化网站开发

title: 初学者必读：如何使用 Nuxt 中间件简化网站开发 date: 2024/6/24 updated: 2024/6/24 author: cmdragon excerpt: 本文概述了Nuxt 3框架的升级特点，对比Nuxt 2，详细解析中间件应用、配置策略与实战示例，涵盖功能、错误管理、 ...

袁可佳 2025-12-11 05:30

894 0 7

在C#中选择正确的集合进行编码

要选择正确的集合，我们首先要了解一些数据结构的知识。所谓数据结构，就是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。结合下图，我们看一下对集合的分类。集合分类在上图中，可以看到，集合总体上分为线性集合和非线性集合 ...

表弊捞 2025-12-11 05:30

911 0 4

Django模型关系：从一对多到多对多全解析

一、一对多关系： ForeignKey 一对多是最常见的模型关系，例如 "作者 - 书籍" 场景：假设一个作者可以写多本书，但每本书只能属于一个作者。定义关系核心参数说明： [*]on_delete=models.CASCADE：当作者被删除时，关联的书籍也会被 ...

吕颐然 2025-12-11 05:30

1122 0 4

Nuxt.js 应用中的 close 事件钩子

title: Nuxt.js 应用中的 close 事件钩子 date: 2024/12/2 updated: 2024/12/2 author: cmdragon excerpt: close 钩子在 Nuxt.js 的 Nitro 模块生命周期中起着重要的作用。当 Nitro 关闭时，这个钩子会被调用。通常用于进行清理操作或 ...

康器 2025-12-11 05:30

907 0 2

自适应集群协作提升大语言模型医疗决策支持能力

摘要大语言模型（LLMs）的协作能力在自然语言处理系统中已被证明有效，对医疗健康领域发展具有重要潜力。然而，现有方法缺乏明确的组件选择规则，需依赖人工干预或临床特定验证。此外，当前架构严重依赖预定义的LLM集群，其中部分模型 ...

狙兕 2025-12-11 05:30

704 0 3

为什么RAG技术可以缓解大模型知识固化和幻觉问题

1、大模型知识固化和幻觉问题要理解大模型的时效性问题，需首先明确其技术原理：大模型通过输入文本与已固化在神经网络中的知识进行匹配，预测并输出概率最大的文本内容作为答案。其固化知识的神经网络形成于前期训练阶段，训练输入源自 ...

户烫擞 2025-12-11 05:30

369 0 3

2025 ZJ 中考数学压轴题的一种解析几何做法

提示：文章含有较多 \(\LaTeX\)，可能加载时间较长，125% 缩放页面，更好的公式体验。同步发表于洛谷【题目描述】（知乎的，侵删，红色的是我加的线，帮助 STD 的讲解）这里我们只考虑第三问即 (2).②，求 PA-PB 最小值【一种 ST ...

眸胝 2025-12-11 05:30

190 0 5

深感一无所长，准备试着从零开始写个富文本编辑器

富文本编辑器是允许用户在输入和编辑文本内容时，可以应用不同的格式、样式等功能，例如图文混排等，具有所见即所得的能力。与简单的纯文本编辑组件等不同，富文本编辑器提供了更多的功能和灵活性，让用户可以创建更丰富和结构化的内容。 ...

崆蛾寺 2025-12-11 05:30

577 0 2

[汽车/国家标准] GB/T 40429-2021《汽车驾驶自动化分级》

0 序 0.0 研读背景 [*]GB/T 40429《汽车驾驶自动化分级/Taxonomy of driving automation for vehicles》，作为智能网联汽车行业-自动驾驶领域的核心标准之一，有必要进行深入阅读和熟悉，以便笔者、读者(汽车行业的研发工程师)理解和 ...

荡俊屯 2025-12-11 05:30

339 0 7

AI大模型应用开发入门-LangChain开发聊天机器人ChatBot

在大模型应用开发中，状态管理和对话追踪是不可忽视的重要能力，尤其在需要保存上下文、重放对话或进行异步处理时尤为关键。今天我们来演示如何用 LangChain + OpenAI 的 GPT 模型 + PostgreSQL 搭建一个具备消息存储能力的聊天机 ...

宿遘稠 2025-12-11 05:30

358 0 7

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