登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
在学术写作的浩瀚星河中，课程论文是每个学子必须穿越的“新手村”。从选题迷雾到文献沼泽，从逻辑断层到格式炼狱，传统写作模式如同在黑暗中摸索前行。而今，一款名为，微信公众号搜一搜“书匠策AI”）正以“学术外挂”的姿态，为课程论文写作开启了一场颠覆性的进化革命。它不是简单的文字处理器，而是一个集选题导航、逻辑引擎、内容优化、格式管家于一体的智能生态系统，让论文创作从“生存挑战”升级为“创意冒险”。
摘要：Python在工业物联网(IIoT)系统测试中发挥核心作用，实现多层级验证：数据层(pandas验证数据完整性)、算法层(scikit-learn测试预测模型)、系统层(opcua验证接口)。通过自动化测试框架(pytest/locust)实现高并发性能测试，结合机器学习(XGBoost)实现故障预测(准确率>92%)，并集成CI/CD形成持续优化闭环。实践显示可提升40%数据处理效率
点击上方 "zhisheng"关注,星标或置顶一起成长Flink 从入门到精通系列文章1. 说明Loki 支持文件系统、对象存储、NoSQL，因为对象存储大多都要使用...
In the current competitive job market, some people may consider use fake diploma for job, From a sense of despair or a desire to meet realistic employment requirements, this method may seem attractive
本文从开发者视角探讨国际短信接口接入的关键要点。相比国内短信，国际短信面临格式严格、内容敏感、合规审查等挑战，需要选择文档明确、调试友好的服务商。文章推荐从注册测试账号开始，逐步完成API参数获取、本地联调、错误排查等步骤，并介绍了互亿无线等支持免费测试的服务商优势。重点分析了技术细节如全球发送支持、统一响应结构、动态密码安全机制等，强调一个快速验证的接口对提升开发效率的重要性，为中小项目和独立开
更厉害的是“AI痕迹消除”技术，通过模拟人类写作的词汇偏好与句式特征，规避检测工具对AI生成内容的敏感识别，让文本更符合学术表达习惯。毕业论文的写作，从来不是一场“孤独的修行”。书匠策AI的出现，让选题更精准、逻辑更清晰、内容更学术、格式更规范，同时坚守学术伦理的底线。它不是要取代你的思考与创作，而是用智能技术解决选题迷茫、逻辑混乱、表达低效等痛点，让你在保留学术自主性的同时，获得更高效的写作支持
根据Google提供的信息，根据我的实际情况，我判断是内存不够造成的。重新安装后，错误不再出现。
【摘要】针对安防行业品牌化转型痛点，推出AI视频能力中台解决方案，提供三大核心价值：1）支持全链路OEM贴牌，快速建立自有品牌；2）内置AI算法商城，实现即装即用的智能分析能力；3）基于纯自研技术底座，保障私有化部署安全。该方案可帮助厂商在7天内完成品牌定制，节省数百万研发成本，支持主流视频协议兼容既有设备，显著提升项目利润和竞争力。现开放免费演示系统，支持零成本体验完整功能流程。（149字）
本文系统阐述了微服务系统的架构设计与开发实践。首先介绍了微服务的基本概念、特征及与传统单体架构的区别，重点分析了微服务系统的自治性、松耦合、分布式部署等技术特点。其次详细探讨了六种典型的微服务架构模式，包括聚合器、代理、链式等模式的应用场景。在开发实践方面，深入讲解了容器化部署、服务注册发现、通信机制等关键技术，并比较了Docker、Kubernetes、gRPC等主流技术方案的优劣。最后从功能、
从选题到定稿，从逻辑搭建到格式规范，书匠策AI像一位24小时在线的“学术外挂”，让毕业论文写作从“艰难跋涉”变为“轻松航行”。它不是要取代你的思考与创作，而是用智能技术解决选题迷茫、逻辑混乱、表达低效等痛点，让你在保留学术自主性的同时，获得更高效的写作支持。访问书匠策AI官网，微信公众号搜一搜“书匠策AI”，开启你的智能科研之旅——让每一篇论文都成为思想与技术的完美共舞，让学术之路因智能而更高效、
摘要：Anaconda为AI模型训练提供一体化解决方案，通过集成环境管理（预装科学计算库/深度学习框架）、跨平台支持和自动依赖解决简化配置流程。其技术优势包括：创建独立虚拟环境、GPU加速工具链部署和MKL优化，支持并行计算、混合精度训练等加速方案。配备性能监控工具和分布式训练日志功能，实际测试显示在ResNet50等模型训练中显著提升效率。同时提供CUDA冲突解决、环境导出等实用方案，并推荐Sn
不是选题时的灵感枯竭，也不是文献综述的“信息海啸”，而是面对满屏数据时，公式看不懂、软件操作复杂、图表不够专业、结果解释没底气的“技术噩梦”。例如，分析“城乡教育差距对收入的影响”，普通柱状图无法体现“时间变化”，而动态桑基图不仅能显示逐年变化，还能用颜色深浅标注“政策干预强度”，审稿人直呼“直观且有深度”。比如，在“教育投入与GDP”的图表中，系统会用箭头标注“东部地区的教育政策更灵活，因此GD
为了能够与其他功能进⾏解耦，因此这⾥封装的时候由外部传⼊针对服务上线和下线所进⾏处理的接口进⾏回调处理，当前模块部分本⾝并不关注具体事件该如何处理。封装服务注册类，将客⼾端请求与租约保活部分封装起来，向外提供⼀个接⼝能够实现数据的新增即可，通过实例化的对象可以⽅便快捷的实现服务注册功能。封装服务发现类，将客⼾端请求与路径监视部分封装起来，通过实例化的对象可以⽅便快捷的实现服务发现功能，并针对发现的
我拿不同类型的长文测试过，从科技论文到市场分析，它都能保持稳定的输出质量。相比之下，传统的关键词提取工具往往只堆砌术语，而DeepSeek的摘要更连贯，更像人工精炼的结果。DeepSeek是一个专注于文本处理的实用工具，它通过内置的分析机制，自动识别文章的主干信息，并生成简洁的摘要。比如，一篇关于云计算的报告，原本有五千多字，DeepSeek提炼出的摘要不到三百字，却涵盖了架构优势、应用案例和未来
摘要：本研究提出基于Transformer架构的DeepSeek-Academic智能写作框架，通过融合知识图谱增强学术文本生成能力。实验表明，该系统在术语准确性（提升32.7%）、文献关联度（提升41.3%）和逻辑连贯性（提升28.5%）方面显著优于基线模型。研究同时揭示了当前技术在跨学科迁移（术语准确率下降19.3%）和复杂推理（逻辑连贯性54.7%）方面的局限性。该成果为学术写作辅助系统的发
总的来说：按知识域复习，然后结合 QAE 的答案解释 + CRM 查漏补缺。一起备考的可以私信相互交流。每次答错题要搞清楚错在哪里，是知识盲区就去看书，是理解错题意就分析题干和正确答案的逻辑。我首先按结构化的学习计划来复习，每次聚焦一个知识域，然后完成对应领域的题库。接下来，我会再进行一次复习，进一步聚焦弱项，最后做模拟考试。总共有大约 1000 道题目，涵盖了所有 5 个知识域。对我薄弱的知识点
🔄 对象替换：可以将图片中任何对象替换成你想要的元素！路边单车变机甲、宠物猫变狮子王，光影和透视完美匹配，毫无PS痕迹！✨ 魔法擦除：画笔圈选目标区域，自动消除行人、水印、划痕等！AI帮你补全背景，连草地的纹理也能完美还原！📸 图像扩展：AI智能扩展图像边界，自动推断场景，生成视觉逻辑流畅的延伸画面，一键竖版秒变宽幅！✏️ 智能换字：精准替换图像文字，AI自动识别上下文，推荐最合适的字体样式，
摘要：本文通过200组测试用例对比DeepSeek-R1与通义千问(Qwen)的代码生成能力。测试显示，DeepSeek在准确率(94.3% vs 83.7%)、响应速度(163ms vs 241ms)和复杂场景处理(21.5%差距)上优势显著。具体表现为：基础语法(98.7%通过率)、算法实现(100%正确使用优先队列)、工程实践(92%锁粒度控制)等方面表现优异。建议将DeepSeek用于高精
错误信息如上，其实是由于节点部署时 inital_cluster_state是new，导致集群节点识别已存在，拒绝再次初始化。k8s集群部署的etcd集群（3节点）由于集群扩容，宿主机重启，导致一个节点起不来。先改成existing。然后用etcd可用节点登陆集群，移除故障节点。过程的命令不再记录了，问豆包吧。节点成功加入集群，并启动成功。然后重新添加原节点。
人工智能与大数据正深刻改变金融行业。AI通过智能客服、智能投顾、信用评分和反欺诈等应用提升服务效率与安全性，大数据则助力市场分析、产品设计、风险预测和精准营销。两者结合使金融服务更智能、个性化。未来，AI和大数据将与区块链等技术深度融合，推动金融行业向数字化、全球化发展，带来更高效、低成本的金融服务。这一技术革新正在重塑金融生态。
本文介绍了如何在单机模式下使用 Docker 部署 Milvus v2.4.5，并通过 PyMilvus 进行完整流程测试。首先，通过 docker pull 命令拉取 Milvus 和 MinIO 的镜像，然后创建 docker-compose.yml 文件，配置 Milvus、etcd 和 MinIO 服务。启动服务后，使用 PyMilvus 进行连接、创建集合、插入数据、创建索引、搜索向量等
https://github.com/BerriAI/litellm/issues/1774
本文从RPC核心概念出发，阐释其“透明远程调用”的本质与工作原理，对比主流框架后聚焦百度开源的C++高性能RPC框架BRPC，详解其安装、Echo服务示例代码（含客户端/服务端实现），并延伸介绍基于ETCD的服务注册发现与信道管理封装，完整呈现分布式通信方案落地过程。
核心编程技能面临着两难的命运。它们可能因为AI接管了大部分代码编写工作而萎缩，也可能因为人类开发者需要专注于监督工作而变得比以往任何时候都重要。接下来的几年将决定我们是用理解力去换取速度，还是在速度之上构建更深的理解。84%的开发者现在定期使用AI辅助工具。对于许多人来说，面对Bug或新功能时的第一反应不再是从头开始编写代码，而是编写提示词并将AI生成的片段拼接起来。入门级的编码者正在跳过那段艰难
在 AI 时代，手动发帖已经无法应对算法的竞争。大规模自动化分发不仅仅是效率的提升，更是对流量入口的重新定义。通过稳定、安全的分布式 RPA 引擎，配合高质量的 AI 语料生产插件，企业可以构建起一套坚不可摧的数字资产保护矩阵。在这个万物皆可生成的年代，唯有掌握了大规模自动化布局能力的企业，才能在 AI 搜索的洪流中立于不败之地。想要了解如何利用底层驱动级隔离实现全网自动化布控？只需配置对应的平台
在 AI 时代，流量不在搜索框，而在对话框。GEO 优化的本质是一场关于“召回率”的技术博弈。利用底座化、插件化的自动化平台，你可以将专业的品牌知识大规模、高安全地植入 AI 的语料库。不要在旧时代的 SEO 废墟里徘徊，掌握了 RAG 逻辑下的自动化布控能力，你就掌握了未来十年流量分配的终极密钥。想要了解如何利用 RPA 插件实现全网语料布控？只需配置对应的技术底座，即可一键开启属于你的 GEO
元旦前一天，DeepSeek发了篇。刚刚，DeepSeek与北京大学联合再发梁文锋署名论文。这基本上展示了下一代模型DeepSeek-V4的架构基础。据权威媒体The Information报道，DeepSeek将于2月（春节）发布新一代旗舰模型DeepSeek V4，该模型具备强大的编程能力，预计将对当前的AI竞争格局产生重大影响。
本文探讨AI算力加速技术如何提升设计、办公和创作效率。通过GPU/TPU加速、分布式计算和模型轻量化等技术，实现实时渲染、智能文档处理和跨模态创作等场景的效率突破。文章分析了云服务与本地部署的权衡策略，并指出未来需关注边缘计算和能源优化等挑战。强调技术选型应匹配实际需求，重视软硬件协同的长期价值。
本文详细阐述了在飞腾处理器（FT-2000/4）和麒麟操作系统（Kylin V10 SP1）构成的国产化信创平台上，部署 DeepSeek 大语言模型推理服务的全流程。从硬件准备、麒麟系统安装优化，到深度学习基础环境（Python, PyTorch, CUDA）在 ARM64 架构下的适配挑战与解决方案，再到 DeepSeek 模型的具体部署、性能优化技巧，以及部署过程中可能遇到的典型国产化兼容性
ETCD常用命令摘要 本文介绍了ETCD集群管理的常用命令和基本配置方法。主要包括： 环境准备：配置3节点openEuler系统集群(IP:192.168.93.101-103)，关闭防火墙和SELinux，设置主机名等基础环境配置。 命令基础：ETCD提供了命令行客户端工具etcdctl，可通过etcdctl command --help获取命令帮助。 常用命令： 查看版本：etcdctl ve
本教程介绍如何结合DeepSeek AI与Excel高级功能构建智能数据分析系统。主要内容包括：1) 使用PowerQuery进行多源数据清洗与整合；2) 通过PowerPivot建立数据模型关系；3) 运用DAX编写关键业务指标；4) 创建多表联动的交互式仪表盘；5) 重点讲解三种异常检测方法（标准差法、EWMA控制图、业务规则）的实现，并整合VBA实现自动预警通知。教程以零售业销售库存分析为案
随着技术的不断发展和进步，我们可以期待人工智能技术在各个领域中发挥更大的作用，为人们的生活带来更多便利和改善。然而，我们也需要注意AI技术的潜在风险和挑战，如隐私泄露、自动化带来的就业问题、算法偏见等，并采取相应的措施来应对。例如，在零售和电商领域，AI可以提供个性化的商品推荐，提高用户的购物体验和满意度。比如，在医疗领域中，AI可以帮助医生提高诊断准确性，从而使医生能够集中精力处理更复杂的病例，
摘要：AIOps（人工智能运维）利用大数据分析和机器学习技术实现IT系统的智能监控与自动化运维，解决传统人工运维效率低下的问题。其核心包括数据驱动分析、自动化决策和全局协同管理，关键技术涵盖大数据处理、异常检测、根因分析等。主要应用于云计算运维、数据中心管理和DevOps流程优化，可显著提升系统稳定性。尽管面临数据整合、算法适配等挑战，AIOps仍将持续推动企业IT管理的数字化转型，为智能化运维提
AppStorage是应用全局级的状态存储，可以在应用的任何地方随时使用。先介绍一下AppStorage的存储方法，有set和setOrCreate两种方式，区别是set只能设置已经创建了的字段的值，相当于修改值，而setOrCreate方法的作用是如果没有字段时会自动创建，所以我推荐大家使用setOrCreate方法。
动作空间代表Agent可以采取的行动。对于ACC系统，自车的加速度就是我们的动作。代码分析：这里用函数定义了一个数值型的动作空间，大小为[1 1]也就是一维，下限为-2，上限为2，并给它起了个名字叫，这样在后续训练中，Agent输出的动作（加速度值）就会在这个范围内。
前面我们已经讲解了etcd的基本知识， 如果是新手可以先看这个文档，在来看本文档。
├── lan8742.c // 本文主角：PHY 状态机 + 算法├── lan8742.h // 寄存器掩码 + 状态枚举├── lan8742_conf_template.h // 用户裁剪：中断引脚、调试等级└── readme_lan8742_porting.md // 官方没给，本文补齐├── nicdrv.c // 调用 LAN8742_GetLinkState()├── ether
Etcd教程 — 第九章 Etcd之实现分布式锁
AI技术赋能高效会议管理：智能纪要系统解析 本文探讨AI技术如何解决传统会议纪要整理中的痛点。通过语音识别(ASR)和自然语言处理(NLP)技术，系统能自动完成录音转录、议题分割、观点聚类和决策要素提取，将1小时会议的整理时间从2-3小时缩短至分钟级。核心技术包括：环境自适应语音识别、基于BERT的议题分割、LDA主题模型和CRF行动项识别。实际应用显示，AI系统使行动项覆盖率提升24%，争议点标
本文结合实际项目经验，从系统架构设计、并发处理、消息队列优化、缓存策略、性能调优及工程化建设等方面，分享 Go 在高并发消息推送场景下的工程实践经验。通过以上策略，Go 构建的云原生高并发消息推送系统在百万级并发场景下依然能保持低延迟、高可用和良好扩展性，为企业级实时消息推送和通知系统提供稳定可靠的技术保障。将系统拆分为推送服务、消息队列服务、用户订阅管理服务、消息持久化服务等，每个服务可独立扩展
摘要：云计算与边缘计算协同推动企业数字化转型。云计算提供成本效益、可扩展性和高可用性，但在实时性上受限；边缘计算则通过本地处理数据降低延迟，优化带宽并增强安全性。二者结合能实现高效数字基础设施：边缘处理实时任务，云端负责深度分析与存储。在智能制造、自动驾驶和智慧城市等领域，这种协同模式已显现价值。未来，随着5G和物联网发展，二者的深度融合将为企业数字化提供更强支撑。
智能弹性互联网架构的应用，不仅提升了企业的系统高可用性和研发效率，还推动了产品创新与业务灵活性。通过引入智能化架构、弹性资源调度、数据驱动决策、研发闭环优化、前端体验智能化、AI辅助开发和业务自愈能力等技术，企业能够在快速变化的市场环境中持续创新和提升竞争力。未来，企业需要不断优化这些技术应用，以应对更加复杂的业务需求，进一步推动数字化转型。
人工智能在智慧教育互联网中的应用，为教育行业提供高效、智能和数据驱动的教学与管理解决方案。从智能学习分析、课堂管理、在线辅导到教育资源优化，AI不断提升教学效率、优化教育资源配置并增强学生学习体验。未来，随着算法优化、教育数据标准化和智能教育设备普及，智慧教育互联网应用将实现全流程智能化、精准化和高效化，为教育创新、学习体验升级和教育公平提供坚实技术支撑，推动教育行业迈向智能化新时代。
GitHub技术趋势与选型指南：基于DeepSeek联网分析 摘要：本文通过DeepSeek联网能力分析GitHub热门仓库，揭示202X年Q1技术趋势。AI/LLM领域(LangChain、vLLM)增长迅猛，Rust生态扩展明显，开发者体验工具(drizzle-orm、Devbox)受追捧。
etcd
——etcd
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
2048 AI社区
深开鸿 技术专区
CSDN-OPC开发者社区
葡萄城开发者空间
火山引擎 ADG 社区
松山湖开发者村综合服务平台
九章云极普惠算力
鲲鹏昇腾开发者社区
openvela
HarmonyOS开发者社区
DAMO开发者矩阵
