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JxBrowser 9.2.0 已发布!
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Early-Z详解
在传统的渲染管线中,深度测试(Z-Test)发生在片段着色器(Fragment Shader)执行完毕之后。这意味着,即使一个像素被前面的物体完全遮挡,GPU 依然会耗费大量算力去执行它的片段着色器,
我跟 AI 说了名字它转头就忘,后来我手动给它加了个"记忆"
让 AI 记住你是谁:从 HTTP 无状态到对话历史 一、调用大模型接口的本质是什么? 先看一段代码: 看起来挺简单?但如果你紧接着再问一句: 猜猜大模型会怎么回答? 它忘了。刚说完就忘。 这不是 A
7.S7-1200 梯形图实战:状态机实现十字路口交通灯(完整 NETWORK 源码 + 故障互锁)
PLC采用循环扫描的工作方式,每个扫描周期分为三个阶段: 输入采样:读取所有输入端子状态,存入输入映像区 程序执行:CPU从上到下、从左到右逐条执行用户程序,结果存入输出映像区 输出刷新:将输出映像区
我做了一个插件,把跑开源项目的时间从 3 小时缩短到了 10 秒
受够了每次跑开源项目都要花几小时配环境,各种依赖冲突、版本不对,最后项目没跑起来。我做了个Chrome/Edge插件,打开任何GitHub/Gitee仓库,点一下,10秒就能生成可直接运行的Docke
4.从数字电路视角吃透 PLC:扫描周期原理 + Codesys ST 电机正反转完整工程
摘要 可编程逻辑控制器(PLC)是工业自动化系统的核心控制单元。本文从数字电路与计算机体系结构交叉视角出发,系统解析PLC的硬件架构、扫描周期机制与梯形图执行原理。通过一个完整的电机正反转互锁控制案例
uni-router v1.6.0重磅更新:安全传参新姿势
uni-router v1.6.0 更新摘要 1.新增 params 机制; 2.引入 参数持久化存储; 3.提供 查询参数增强方法; 4.扩展RouterLink组件支持params传递
3.S7-1200 ST 语言实战:电机正反转控制(延时换向 + 软硬件互锁 + 完整注释代码)
摘要 可编程逻辑控制器(PLC)是工业自动化的核心设备,广泛应用于制造业、能源、交通等领域。本文从PLC的基本概念出发,深入剖析其工作原理,并通过一个完整的电机正反转控制案例,逐步演示从硬件选型、I/
1.PLC 核心原理详解:扫描周期机制 + S7-1200 电机正反转控制系统全流程
摘要 可编程逻辑控制器(PLC)作为工业自动化领域的核心控制设备,广泛应用于制造业、能源、交通等关键行业。本文从底层硬件架构出发,深入剖析PLC的扫描周期与梯形图执行机制,提供一套从零基础到独立开发完
《The Goal》 我们都在拼命优化,却很少问瓶颈在哪
大家好,我是老马。 我们都在拼命优化,却很少问瓶颈在哪 最近读完《The Goal》,有一段话让我愣了很久。 它讲了一条工厂流水线,四道工序,速度分别是 100、80、20、120 件每小时。问这条线
做了个好玩的东西,让 GitHub Markdown 有了评论区和统计
CommentSVG 把 GitHub Discussions 变成可以嵌入 Markdown 的动态评论区(SVG),并顺手做了一个阅读统计系统 💡 我为什么做这个 我在 GitHub 上写一个连载
图解 MongoDB 07|索引类型:七种索引,七种访问形状
上一篇把索引讲成了 WiredTiger 里的独立 B-tree,回答了「索引是什么、为什么查得快写得慢」。但那只解决了索引的「共性」,没解决最实际的问题:我的查询到底该建哪种索引。 MongoDB
🐳 Docker基本入门教程
本文是一份面向新手的 Docker 极简入门指南。文章首先介绍了 Docker 的核心概念,明确了镜像(只读模板)、容器(运行实例)与仓库(镜像存储地)的定义及其相互关系
我花了两周时间做了一个AI想法验证器
两周前我开始做一个人产品,叫芥子。 起因很简单:每次有个新想法,我都忍不住花好几天查竞品、搜市场,最后大概率发现要么有人做了,要么没市场。这个过程太消耗了。 所以做了一个 AI 验证器。输入一句话,自
运维黑话-微调、量化和评测
引言 上一篇我们聊了 Embedding 和 Inference,今天继续讲三个进阶概念:Fine-tuning(微调)、Quantization(量化)和 Eval(评测)。这三个技术能帮你把模型变
运维黑话-Embedding 和推理过程
引言 大家好!之前我们聊了很多 LLM 的基础概念,今天开始进入第五部分——模型的核心技术细节。这部分有点专业,但别怕,我尽量用大白话给你讲明白。 一、Embedding(嵌入):把文字变成「地图坐标
DDPM扩散模型完整数学推导:马尔可夫链+变分下界+余弦调度实现(附源码)
摘要 扩散模型(Diffusion Models)是当前生成式AI领域最前沿的技术之一,在图像生成、音频合成、分子设计等任务中展现出超越GAN和VAE的生成质量。本文从零开始,以极度严谨的理工科逻辑,
LLM 无状态真相:为什么每次对话都要带上全部历史?
详解LLM无状态机制:为什么每次调用API都要带上完整对话历史。从HTTP无状态到chatHistory模拟记忆,分析Token大爆炸与LRU缓存策略,理解AI工程从Prompt到Loop的进化路径。
# Day 1:外贸客服为什么要自己造 IM 聚合客户端?
外贸客服的真实痛点:账号多到任务栏装不下。本篇讲清楚为什么要用 Electron 做 IM 聚合、三栏架构怎么定,以及浏览器多开为什么不够香
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