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  • openEuler多架构开发与编译性能全面评测
    一、引言 随着云计算、边缘计算以及物联网等场景的快速发展,多架构(x86_64、ARM64 等)环境日益普及,软件开发与部署面临着跨平台兼容性和性能优化的双重挑战。这篇文章以 openEuler 为测
    • 云小逸276
    • 13小时前
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    架构
  • super()调用和父类名调用的区别
    子类调用父类的两种方法: 为什么不用方法2完全替代方法1? 父类名.父类方法名()不适用于多继承的情况。 可以看到A被调用了两次,可能会引发数据重复初始化,资源浪费甚至是错误。
    • 起来_敲代码
    • 13小时前
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    Python
  • 别再被营销号的 Demo 骗了!2025 年“智能的 AI 动漫视频工具”残酷横评:测了 8 款,只有它能复活我的儿时的梦
    如果你想做宅舞、打斗、二次元角色复活,不用学 MMD,不用渲染,只要一张立绘+一段动作视频,即梦就能帮你完成“打破次元壁”的全流程。
    • 老萧闲唠
    • 13小时前
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    人工智能
    别再被营销号的 Demo 骗了!2025 年“智能的 AI 动漫视频工具”残酷横评:测了 8 款,只有它能复活我的儿时的梦
  • 前端技术的"死亡"与"重生"史
    听说前端又死了? 每隔一段时间,就会有人跳出来宣布"前端已死"。从jQuery的衰落,到React的兴起,再到各种新框架的涌现,前端技术似乎总是在"死亡"与"重生"之间循环。但事实真的如此吗?
    • 零日失眠者
    • 13小时前
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    前端 JavaScript
    前端技术的"死亡"与"重生"史
  • 509. 斐波那契数
    509. 斐波那契数 相关企业 斐波那契数 (通常用 F(n) 表示)形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 0 和 1 开始,后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是: 给定 n ,请计算 F
    • LL_Z
    • 13小时前
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  • LCR 126. 斐波那契数
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    • LL_Z
    • 13小时前
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    算法
  • 面试官:Java线程池的核心参数了解吗?谢飞机:会用new Thread就不错了!
    通过搞笑程序员谢飞机与面试官的对话,深入浅出讲解Java线程池、ConcurrentHashMap、Spring Bean等核心技术点,附详细答案解析,适合Java求职者学习。
    • 用户85622656756
    • 13小时前
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    后端
  • 【农作物谷物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法
    一、介绍 农作物谷物识别系统,基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法,通过对11种常见的谷物图片数据集('大米', '小米', '燕麦', '玉米渣', '红豆', '绿豆', '花生仁', '
    • ziwu
    • 13小时前
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    图像识别
  • JavaScript类型侦探:四大神器让你一眼看穿变量真身
    在JavaScript的江湖中,每个变量都有自己的"身份证",但有些家伙喜欢玩"变脸"。今天,我带大家认识四位顶尖的"类型侦探",帮你识破一切伪装!
    • 汉堡大王9527
    • 13小时前
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  • 怎么设计一个加密货币 谁有权利发行数字货币 怎么防止double spending attack 怎么验证交易合法性 铸币交易..
    下面给你结合概念 + 原理解释 + 示例类比 + 在设计加密货币时的作用的深度讲解版,帮助你真正理解每个概念如何共同构成“一个加密货币系统”。 内容结构如下: 每个概念都有:定义 → 为什么需要 →
    • 前端涂涂
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  • openEuler 多算力虚拟化性能实测
    引言 在我日常的虚拟化测试和系统优化实践中,我越来越意识到,高效利用计算资源、快速调度多核 CPU 和大内存,是提升虚拟化平台性能的关键。作为一名系统工程师,我选择 openEuler 进行全面测试,
    • 云小逸276
    • 13小时前
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  • 火爆社区的 Claude Skill 到底是什么?从创建到优化的终极指南
    在这篇文章中,我们将带你深入探索 Claude Skill 的创建与优化,从基础知识到实战技巧,帮助你将 Claude Code 打造为真正适应你工作流的“虚拟专家”。
    • 智谱开放平台
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    Solidity智能合约开发实用教程,从开发环境搭建到基础合约编写,帮助新手快速入门快速上手。
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    • 技术探索家
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    • CyberShen
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  • AI交易,怎么让LLM自己挑选数据源?
    最近Noah在研究AI交易。碰到一个挺简单的需求:用户问什么,系统需要去对应的地方查数据,然后回答。 比如用户问当前持仓情况,需要调用交易所API查数据,然后通过LLM进行整理后输出成容易理解的回答。
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    • 乌日尼乐
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