此分类用于记录吴恩达深度学习课程的学习笔记。 课程相关信息链接如下： 原课程视频链接：[双语字幕]吴恩达深度学习deeplearning.ai github课程资料，含课件与笔记:吴恩达深度学习教学资料 课程配套练习（中英）与答案：吴恩达深度学习课后习题与答案 本篇为第四课第二周的课后习题和代码实践 ...

在使用 SSR（Server Side Rendering） 框架（如 Nuxt / Next）时，开发者几乎都会遇到一个问题： Hydration mismatch 轻则控制台 warning，重则页面重新渲染、闪屏、性能下降，甚至功能异常。那么 Hydration 是什么、为什么会 mismat ...

最近在折腾“验收自动化”时一个反复踩的坑： UI 改一点点，locator 就碎，维护成本越来越高 用例脚本对 PM/QA 不友好，最后还是开发在写 失败排查要截图/trace/log 到处拼，效率很低 所以做了个小工具：AutoQA-Agent（开源 CLI）。核心思路是 Docs-as-Test ...

目录效果展示一、项目概览与实验目标1.1 ️ 项目背景：软件定义无线电 (SDR) 测向基础1.2 实验目的1.3 硬件与软件环境二、启动 Docker 并准备环境三、实验一：B210 双收相位差实时校准3.1 物理基础3.2 数学基础3.3 实验效果 效果展示 系列项目主页：https: ...

本文探讨了在Java业务系统中用Liquor框架替代Groovy脚本引擎的技术优势。Liquor兼容JSR223标准，支持纯Java代码执行，通过字节码编译实现性能飞跃（执行速度接近原生Java）。相比Groovy，Liquor具有三大核心优势：1）通过编译即服务(CaaS)和LRU缓存机制确保高性... ...

递归算法 递归算法（Recursion Algorithm）是一种重要的编程方法，核心思想是函数通过调用自身来解决问题。在递归中，一个复杂的问题被分解为相同类型但规模更小的子问题，直到达到一个简单到可以直接解决的基本情况（基准情况）。递归算法特别适合解决具有自相似结构的问题，时间复杂度跟递归深度和每 ...

结合 C++17 与 Boost.Coroutine2，详解协程在 Qt GUI 中缓解卡顿的原理与实现，并探讨其与多线程在 I/O 密集场景下的协同。 ...

引言 在现代Web应用中，数据库访问往往是性能瓶颈之一。MyBatis作为流行的持久层框架，其缓存机制是提升应用性能的关键特性。理解MyBatis的一二级缓存不仅有助于优化应用性能，还能避免因缓存不当导致的数据一致性问题。本文将从基础概念到高级原理，全方位解析MyBatis缓存机制。 一、缓存的基本 ...

揭开 AgentScope 的神秘面纱：从入口到架构的全景解析 请关注公众号【碳硅化合物AI】 摘要 作为多智能体框架的典型代表，AgentScope 以其"透明、模块化、高度可定制"的设计理念吸引了众多开发者。本文将带你从框架入口开始，深入理解 AgentScope 的整体架构、模块划分和核心设计 ...

一、AI大模型基础 1、基本定义 大语言模型是基于海量文本数据训练的深度学习模型，能够理解、生成和处理人类语言。本质是一个"超级文本预测机"——给定前面的文字，它能预测接下来最可能出现的文字。 AI 大模型是指具有超大规模参数(通常为数十亿到数万亿)的深度学习模型，通过对大规模数据的训练，能够理解、 ...

再推荐 10 个低调但非常实用的 PHP 包 PHP 生态不缺库，缺的是信噪比。 每年热门文章、会议分享、GitHub Star 往往都围绕同一批工具打转；与此同时，还有不少维护稳定、质量很高的包在解决真实工程问题，却很少被反复提起。 这些包不是实验性玩具项目。它们多数可直接用于生产，定位清晰、边界 ...

两个月前，我写了一篇《央企程序员AI创业一个月感受》，没想到得到了那么多朋友的关注和鼓励。这段时间静下心来，梳理了一下产品，做了一些优化和迭代。从"能用"到"好用"，星甘StarGantt迎来2.0大版本更新！全新工具栏、精细化权限控制、一键分配负责人...这不只是一次版本升级，更是一个独立开... ...

通过对比手写 Levenberg-Marquardt 算法与使用 Ceres Solver 实现同一非线性最小二乘问题，深入解析了 Ceres 的核心机制、自动微分原理、优化配置及工程优势。 ...

[[N_FFmpeg]] 一些重要的结构体 FFMPEG中结构体很多; 最关键的结构体可以分成以下几类: 解协议(http,rtsp,rtmp,mms) AVIOContext, URLProtocol, URLContext 主要存储视音频使用的协议的类型以及状态; URLProtocol存储输入 ...

【Agent】MemOS 源码笔记 (6) MemScheduler -- 总体 目录【Agent】MemOS 源码笔记 (6) MemScheduler -- 总体0x00 摘要0x01 能力介绍1.1 需求1.2 如何调度1.3 MemScheduler 功能1.4 执行示例1.4.1 代码功能 ...

索引是Oracle数据库性能优化的核心组件，如同书籍的目录，能快速定位数据位置，减少磁盘I/O开销。合理设计和维护索引可显著提升查询效率，而误用则可能导致性能下降。 一、核心理论：索引的本质与分类 1. 索引的核心作用 加速查询：通过索引结构快速定位数据，避免全表扫描。 强制执行约束：主键、唯一键约 ...

写在前面，本人目前处于求职中，如有合适内推岗位，请加微信：lpshiyue 感谢 在异步任务调度与时间触发机制中，延迟队列是平衡精度、可靠性与复杂度的艺术 在分布式锁与幂等性解决数据安全写入的挑战后，我们面临另一个关键问题：如何可靠地调度未来事件。延迟队列作为异步任务调度的核心组件，在订单超时、定时 ...

category_encoders是一个Python库，专门用于将分类变量（如文字、标签）转换为机器学习模型可以处理的数值形式。它是 scikit-learn-contrib 项目的一部分，完全兼容Scikit-learn的API，可以无缝集成到机器学习流程中。本文将围绕该库的核心用法展开详细讲解。 ...

上一篇咱们跟着“小A”机器人走完了单例Bean的“出生记”：从图纸（BeanDefinition）到搭骨架（实例化），发预订券（三级缓存），装零件（属性填充），测试调试（初始化），最后住进成品仓库（一级缓存）。 你可能会问：这三级缓存（工厂仓库、毛坯暂存处、成品仓库）看着挺复杂，为啥不直接简化成两级 ...

你抽屉里是不是也躺着一台屏幕碎裂或者电池老化的旧安卓手机？ 先别急着拿去换不锈钢脸盆。对于开发者来说，这台旧手机其实是一台自带 UPS 电源、自带屏幕控制台、算力吊打树莓派 4B 的 ARM 架构 Linux 服务器！ 今天，我们就来玩点硬核的：在安卓手机上构建完整的 CPython 环境，并跑通百 ...