可恶，我的本科课程资料 repo 已发布半年，但是发现的人实在是太少了。 如此高质量的课程资料，埋没在互联网中实在可惜，于是写一篇博客引流→ tag： 东南大学 | 计算机科学与技术 | 09 系 | 2019 级 | 专业课 | 往年真题 | 课程笔记 | 期末大作业 数据结构 | 计算机组成原理
前言 公司一直使用的是ssh+vim的远程开发方式，习惯了vim之后已经非常方便了。但是还是想尝试一下VSCode的开发方式。就我而言，原因如下 漂亮的语法高亮，并且有补全 基于语法解析的引用查找(尽管在我们项目的场景下还是一坨翔) Ctrl+Shift+F的快速搜索 可视化调试，可以直接在代码中下
最近一段时间 Docker 镜像一直是 Pull 不下来的状态，感觉除了挂，想直连 Docker Hub 是几乎不可能的。更糟糕的是，很多原本可靠的国内镜像站，例如一些大厂和高校运营的，也陆续关停了，这对我们这些个人开发者和中小企业来说是挺难受的。之前，通过这些镜像站，我们可以快速、方便地获取所
通过本篇文章的学习和实践，我们深入了解了如何利用Docker技术快速部署KingbaseES数据库。从下载镜像到编写Docker Compose模板，再到容器的启动和管理，每一步都体现了现代化部署方式的便捷和高效。此外，我们还掌握了KSQL命令行工具的使用，这将极大地提升开发人员与数据库交互的效率。
Transformer注意力架构原理 输入层 embedding词嵌入向量 将文本中词汇的数字表示转变为向量表示，在这样的高维空间捕捉词汇间的关系 语义相近的词语对应的向量位置也更相近 每个词先通过词典转换成tokenId，在把tokenId转化为一个512纬的向量 位置编码 将每个词的位置向量（通
把所有资源抽象成一个整体，一切皆应用，这才是云应该有的样子。 2018 年 8 月 15 日 Sealos 提交了第一行代码。 随后开源社区以每年翻倍的速度高速增长。 2022 年我们正式创业，经历一年的研发，在 2023 年 6 月正式上线 Sealos 公有云版本。 到目前为止，我们已经上线近一
在当今竞争激烈的市场环境下，产品质量是决定企业生存与发展的关键因素之一。为了确保从设计到交付的每一步都符合最高标准，一套高效、全面的质量管理系统(Quality Management System, QMS)成为了企业的必备工具。本文将深入介绍QMS系统的概念、核心功能及其亮点，展示如何通过这一综合
随着移动互联网的快速发展，小程序等轻量级应用平台日益成为用户获取信息和服务的重要渠道。而小组件也在其中扮演了至关重要的角色，不仅能够提升用户的交互体验，还能帮助开发者高效地构建功能丰富、界面美观的小程序。
本文深入探讨了Thanos技术在云原生监控领域的应用，详细介绍了Thanos的基本概念、核心组件、安装配置步骤以及一个实战案例，帮助读者理解如何利用Thanos解决大规模监控数据的存储、查询和高可用性问题。 关注作者，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研
前言 AD硬件设计软件之一，前面说了allego，但是allego对项目的管理、原理图生成PCB，PCB反向原理图等方面比较复杂，对于一般的硬件（非多个高速电路），选择AD能够加大的节省开发工作量。 本篇介绍AD21、AD21较20新增的高效功能和其安装过程。 Altium Designer 21
上周刚刚面了百度，问的问题不算很难，但却很细，我把这些面试题和答案都整理出来了，一起来看吧。 重点介绍一个你觉得有意义的项目？ 回答技巧和思路： 介绍的项目业务难度和技术难点要高一些，最好是微服务项目。 简明扼要的讲清楚项目核心板块的业务场景即可，切忌不要讲的太细和太久，这只是面试官要考察你技术问题
本文连接：https://wanger-sjtu.github.io/CARGA/ CAGRA 是 N社在RAFT项目中 最新的 ANN 向量索引。这是一种高性能的、 GPU 加速的、基于图的方法，尤其是针对小批量情况进行了优化，其中每次查找只包含一个或几个查询向量。 与其他像HNSW、SONG等这
这篇文章介绍了微前端架构概念，聚焦于如何在Vue.js项目中应用Qiankun框架实现模块化和组件化，以达到高效开发和维护的目的。讨论了Qiankun的原理、如何设置主应用与子应用的通信，以及如何解决跨域问题和优化集成过程，从而实现前端应用的灵活扩展与组织。
这篇文章介绍了如何在Vue框架中实现自定义渲染器以增强组件功能，探讨了虚拟DOM的工作原理，以及如何通过SSR和服务端预取数据优化首屏加载速度。同时，讲解了同构应用的开发方式与状态管理技巧，助力构建高性能前端应用。
通过本文我们深入了解了RabbitMQ的集群模式及其优缺点。无论是普通集群还是镜像集群，都有其适用的场景和局限性。普通集群利用Erlang语言的集群能力，但消息可靠性和高可用性方面存在一定挑战；而镜像集群通过主动消息同步提高了消息的可靠性和高可用性，但可能会占用大量网络带宽。因此，在选择集群方案时，...
大侠幸会，在下全网同名「算法金」 0 基础转 AI 上岸，多个算法赛 Top 「日更万日，让更多人享受智能乐趣」 高斯过程算法是一种强大的非参数机器学习方法，广泛应用于回归、分类和优化等任务中。其核心思想是利用高斯分布来描述数据的分布，通过核函数来度量数据之间的相似性。与传统的机器学习方法相比，高斯
贝壳机器学习平台的计算资源，尤其是 GPU，主要依赖公有云服务，并分布在不同的地理区域。为了让存储可以灵活地跟随计算资源，存储系统需具备高度的灵活性，支持跨区域的数据访问和迁移，同时确保计算任务的连续性和高效性；此外，随着数据量的增长，元数据管理的压力也在逐渐加大。 贝壳机器学习平台团队从去年开始对
一、摘要 在家中睡眠期间对人体生命体征进行实时监测对于实现及时检测和救援至关重要。然而，现有的用于监测人类生命体征的智能设备存在高复杂性、高成本、侵入性或低准确性的缺点。因此，迫切需要开发一种简化、无干扰、舒适、低成本的睡眠实时监测系统。在本研究中，基于低成本的压电陶瓷传感器开发了一种新型智能枕头。
虚拟线程（Virtual Thread）也称协程或纤程，是一种轻量级的线程实现，与传统的线程以及操作系统级别的线程（也称为平台线程）相比，它的创建开销更小、资源利用率更高，是 Java 并发编程领域的一项重要创新。 PS：虚拟线程正式发布于 Java 长期支持版（Long Term Suort，LT
1、Base64加密 最简单的加密方式，甚至可以说不是加密，只是一种用64个字符表示任意二进制数据的方法。Base64编码原理是将输入字符串按字节切分，取得每个字节对应的二进制值（若不足8比特则高位补0），然后将这些二进制数值串联起来，再按照6比特一组进行切分（因为2^6=64），最后一组若不足6比
