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  • 如何消除软件的发布者警告
    一、为什么会出现“发布者警告”? 未签名的软件就像一个“匿名包裹”。操作系统无法确认它来自谁、是否被中途篡改,只能弹出风险提示来保护用户。 当你使用代码签名证书对软件进行签名后,相当于给软件加上了一张
    • 用户995013578618
    • 56分钟前
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    前端
    如何消除软件的发布者警告
  • Winbox漏洞(CVE-2018-14847)深度剖析:MikroTik RouterOS的目录遍历与攻击实践
    本文详细分析了CVE-2018-14847漏洞,该漏洞影响MikroTik RouterOS 6.42及以下版本。文章解释了Winbox接口中的目录遍历缺陷如何允许未经认证的攻击者读取任意文件,并提供
    • qife122
    • 56分钟前
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    人工智能 AIGC
  • 百灵大模型 Ring-2.5-1T 实战体验:从入门到精通 Ling Studio
    前言 2026年2月16日,蚂蚁集团(Ant Group)正式发布了两款重磅开源模型:Ling-2.5-1T 和 Ring-2.5-1T。其中,Ring-2.5-1T 是全球首个混合线性架构的思考模型
    • 熊哈哈O_o
    • 56分钟前
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    LLM
  • MySQL 慢查询排查:从现象到索引命中的一条完整路径
    先通过慢日志与请求链路定位问题 SQL,再用 EXPLAIN 分析执行计划,结合索引设计与反模式修正(函数、隐式转换、深分页)完成优化,最后用压测与指标对比验证效果,形成可沉淀的排
    • JavaTalks
    • 1小时前
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    后端 面试 数据库
  • 豆包大模型 2.0 正式发布,API 同步上线
    今天,火山引擎正式发布豆包大模型 2.0 系列。 自推出豆包大模型以来,火山引擎大模型日均 Tokens** 使用量已增长超 500倍。围绕这些大规模生产环境下的使用需求,豆包大模型 2.0(Doub
    • 火山引擎开发者社区
    • 1小时前
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    后端
  • 语音调度系统与线路管理架构设计
    在云通信领域做久了,你会发现一个规律:语音能力本身并不复杂,复杂的是“调度”和“线路管理” 。 很多团队把精力放在SIP对接、IVR流程、录音存储上,却忽略了真正决定成本、质量与稳定性的——语音调度中
    • 晏宁科技云通讯技术团队
    • 1小时前
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    架构 后端
    语音调度系统与线路管理架构设计
  • 火山引擎存储这一年:智算驱动,存启未来(附 Seedance 2.0 彩蛋及定制红包封面)
    过去这一年里,火山引擎存储在产品能力、成本优化与行业实践上都交出了一份亮眼的答卷:从支撑海量视频与大模型训练的数据底座,到帮助更多企业完成从传统存储向云原生、智能化的平滑演进,我们在性能、稳定性与易用
    • 火山引擎开发者社区
    • 1小时前
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    后端
  • Nano Banana 2 来了,更便宜更快的大香蕉
    跟 Nano Banana Pro 相比,大约是便宜 30-50%,但速度快了接近 4 倍。对高并发、对延迟敏感的应用场景,这个性价比基本没有对手。
    • 知识药丸
    • 1小时前
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    AIGC Gemini
  • 鸳鸯生存法则
    这是一个很有趣的问题,它触及了文学意象与自然科学的差异。 首先需要澄清:鸳鸯并不“频繁”换伴侣。这个说法源于对它们生活史的观察。准确地说,它们在一个繁殖季内通常是“一夫一妻制”,但几乎不会相伴终生,
    • 璇涵
    • 1小时前
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    电子书
  • 编程的断层:从 Karpathy 的一条推文说起
    我们习惯了技术"渐进演化"的叙事——jQuery 到 React,REST 到 GraphQL,每一步都是"进化",都给你足够的时间慢慢适应。
    • 知识药丸
    • 1小时前
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    前端 面试 Vue.js
  • 规模化AI的秘诀:不在于模型多好,而在于基础多简
    企业AI项目失败主因是数据架构而非模型。AI部署因数据层碎片化而复杂且成本高昂。文章强调需统一数据架构(如PostgreSQL兼容分布式数据库),以简化AI堆栈,加速开发,提高数据质量和治理。AI成功
    • 云云众生s
    • 1小时前
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    数据库 安全 人工智能
  • 聚焦故障识别性能!深度残差收缩网络的TensorFlow实现方案
    为了提升模型在低信噪比环境下的特征学习能力,深度残差收缩网络被提出。其核心思想是在深度架构中集成“软阈值”算子作为非线性变换层。
    • 用户24313351081
    • 1小时前
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    算法
  • 🧠_内存管理深度解析:如何避免GC导致的性能陷阱[20260227044858]
    作为一名经历过无数性能调优案例的工程师,我深知内存管理对Web应用性能的影响有多大。在最近的一个项目中,我们遇到了一个棘手的性能问题:系统在高并发下会出现周期性的延迟飙升,经过深入分析,发现问题根源竟
    • Github开源项目
    • 1小时前
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    🧠_内存管理深度解析:如何避免GC导致的性能陷阱[20260227044858]
  • 可观测性平台迁移指南:Prometheus、OpenTelemetry和Fluent Bit
    本文详细介绍了使用Prometheus、OpenTelemetry和Fluent Bit等开放标准,分步迁移可观测性平台的指南。强调增量迁移、双轨运行验证和逐步切换,以降低风险并确保持续可见性。 可观
    • 云云众生s
    • 1小时前
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    监控 Fluentd
  • 你是怎么解决大模型不按要求输出标准JSON格式的?—AI技术面试实录
    你是怎么解决大模型不按要求输出标准JSON格式的?——一场技术面试实录 1. 开场:聊聊踩过的坑 王工:我看你简历上写了两年LLM应用开发经验。我问一些实战经验问题:你在项目里让大模型返回JSON,遇
    • 八月的冰可乐
    • 1小时前
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    你是怎么解决大模型不按要求输出标准JSON格式的?—AI技术面试实录
  • 一文读懂MOE:大模型背后的"专家分工"智慧
    一文读懂MOE:大模型背后的"专家分工"智慧 重点内容 MoE(混合专家模型) 是当前大模型扩展的核心技术之一,DeepSeek、Mixtral、GPT-4 等明星模型都在用 核心思想:不是所有参数都
    • Muziji
    • 1小时前
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    深度学习
    一文读懂MOE:大模型背后的"专家分工"智慧
  • 国内开发者如何接入 Claude API?中转站方案实战指南(Python/Node.js 完整示例)
    国内直连 Claude API 面临网络不稳定、支付困难等问题。本文介绍通过 xingjiabiapi.org 中转站接入 Claude API 的完整方案,附 Python/Node.js 可运行代码。
    • 用户6064876718896
    • 1小时前
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    人工智能 Python API
  • 浏览器Fetch API演进史
    特性 Chrome Firefox Safari Edge fetchResponseRequestHeaders 42 39 10.1 14 headers[Symbol.iterator]head
    • Linsk
    • 1小时前
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    前端
  • 混合专家模型 (MoE) 详解
    混合专家模型 (MoE) 详解 随着 Mixtral 8x7B (announcement, model card) 的推出,一种称为混合专家模型 (Mixed Expert Models,简称 Mo
    • Muziji
    • 1小时前
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    深度学习 机器学习
    混合专家模型 (MoE) 详解
  • 正始之道 王化之基
    人伦是人生大事 如果没有固定伴侣关系生活 造成社会层面非常混乱 全部意义就是创造造福社会 最核心就是人伦 但是需要文化和社会风气以及领导层品德修养去影响 以身作则 真正有智慧的人不需要担心 人本质就
    • 璇涵
    • 1小时前
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