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本文介绍了如何构建单目录多文件的C项目，重点讲解了Makefile的使用技巧。主要内容包括：1) 使用wildcard函数自动获取.c文件并转换为.o目标文件；2) 实现多文件编译为可执行程序；3) 将临时文件和可执行程序分离到不同目录。关键点包括：Makefile中的变量赋值方式（=与:=的区别）、addprefix函数的使用、目录结构管理等。通过示例展示了如何自动生成100个.c文件和对应的m
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在无线网络渗透测试中，破解WPA/WPA2加密是一个常见的任务。Kali Linux提供了强大的工具，如Aircrack-ng，用于执行这项任务。
单纯从外部来看，大模型就像是一个神秘的"黑盒"。你给它输入 → 它就给你输出（就这么简单粗暴！不过这个输入是有大小限制的，这就是上下文窗口（Context Window），就像你的大脑一样，一次只能记住有限的信息。这里的Context指的就是模型输入。翻译成中文就是上下文工程。从字面上来看，Context Engineering似乎就是针对Context所做的一些技术。Context = 给模型的
Linux 基础指令与相关知识摘要 本文介绍了Linux核心操作指令，包括： 文件查看：cat查看小文件，less/more分页浏览大文件，head/tail显示首尾内容 管道操作：|实现命令级联，匿名/命名管道的特性与应用 时间处理：date显示设置时间，时间戳概念与转换，cal查看日历 文件查找：find全局搜索，which定位命令，whereis查找程序文件 文本过滤：grep关键词搜索，支
软著申请全流程保姆级教程：从注册账号到拿证5个步骤详解。包含源代码格式要求、说明书内容结构、申请表填写技巧，附AI材料生成工具推荐。
DNS采用“树形分层结构”，从上到下依次为根域、顶级域、二级域、三级域（主机名），层级越靠下，域名越具体，且每个层级由不同机构管理，确保全球域名唯一。通用顶级域（gTLD）：无地域限制，如.com（商业）、.org（非盈利）、.net（网络服务）、.cn（中国国家顶级域）、.uk（英国国家顶级域）。国家/地区顶级域（ccTLD）：对应特定国家/地区，如.cn（中国）、.jp（日本）、.us（美国）
本文详细介绍了服务器RAID1扩容的一种方法：替换大容量硬盘。
本地部署ollama+cherry studio+本地模型
配备高主频、多核心CPU（比如Intel Xeon 8575C，3.0GHz，128核）、高显存GPU（比如A100 80G、H100 141G）、大带宽内存（≤1.5TB/节点）和并行文件系统（比如Lustre），能处理PB级数据和百亿参数模型；对于AI大模型训练（比如Transformer、GAN）、气候模型模拟（比如WRF）、多物理场耦合仿真（比如EDEM+Fluent）等“算力密集型任务”
.cuda()A5数据通过合理构建多显卡服务器集群，并结合分布式训练、混合精度、模型导出与推理加速技术，可以显著提升AI语音识别模型训练速度与推理效率。实践中，应综合考虑硬件选择、网络拓扑、软件栈配置与调度策略。以上实测数据与代码示例可作为实际落地的技术参考。欢迎在你的语音助手研发与优化实践中进一步迭代。
在自动化生产线场景中，通过合理的硬件配置、模型优化、并行推理架构设计以及高效调度策略，可以充分发挥GPU显卡服务器在多任务推理中的优势。结合TensorRT、CUDA Streams、进程/线程调度以及实时数据管道，能够实现低延迟、高吞吐和高资源利用，为工业AI系统提供可靠的实时检测与智能决策能力。
A5数据本文详细介绍了如何在显卡服务器上从硬件选型、软件部署、模型导出、推理服务构建到性能优化，完整实现一个可用于大规模图像风格迁移的高性能AI服务。通过合理利用显卡（A100/H100）与 TensorRT 等加速技术，可在商用环境中实现高吞吐、低延迟的图像处理效果，同时在质量与效率之间取得良好平衡。
指标含义平均延迟 (ms)单条推理从输入到输出的平均时间吞吐量 (qps)每秒处理的推理请求数量Top‑1 精度二分类预测准确率A5数据通过合理选型高性能GPU服务器www.a5idc.com、构建高效推理链路、应用混合精度与 TensorRT 加速、并在 Triton Server 上进行批处理部署，可以极大地提升 AI 驱动金融预测模型在实时交易系统的执行性能。本教程覆盖从硬件配置到端到端部署
本文介绍了SOME/IP协议中TTL(生存时间)在不同Entry中的应用与限制。TTL在ServiceEntry、EventGroupEntry和EventEntry中分别表示服务实例、事件组实例和事件的生存时间(0-3600秒)，通过定期更新实现动态管理。文章分析了TTL值设置对系统实时性和网络负载的影响，并举例说明了TTL机制在汽车电子系统(如充电管理、ADAS等)中的应用场景，强调了其在EC
利用混合精度和分布式训练提升训练效率；结合数据增强与调度策略提升模型泛化；采用 TensorRT 等推理加速手段极大降低推理延迟；构建可扩展部署架构满足自动驾驶系统实时性要求。本方案展示了从训练到部署的端到端优化路径，为工程落地提供了可执行、细粒度的参考。后续可结合更先进的模型架构（如 BEV 4D Transformer）以及车辆传感器融合（LiDAR + Camera）技术推进更高层次的感知能
在GPU服务器上启用FP16精度与混合精度训练，不仅能显著降低显存占用，还能充分发挥现代Tensor Core的计算潜力，从而提升整体训练效能。通过合理的软件栈配置、混合精度代码实践与显存优化策略，可以在保持模型性能的前提下显著提升训练效率。FP16与FP32混合精度是实现高效训练的关键；现代GPU（如A100/H100）可提供极高的FP16 Tensor Core性能；Loss Scaling与
本文展示了一个自动化生成C语言项目框架的bash脚本(mkcode.sh)，用于创建包含100个模块的多文件项目结构。脚本功能包括：自动生成头文件(.h)和源文件(.c)，创建模块化目录结构，生成main函数文件，以及为每个模块创建独立的Makefile。项目采用分层管理，包含10个模块目录(Module0-Module9)，每个模块包含10个源文件和对应的头文件。顶层Makefile支持批量编译
Fooocus是一款开源的AI图像生成软件，支持离线使用，用户只需输入文字提示即可生成高质量图像。本文介绍了在Windows系统上本地部署Fooocus的步骤，包括下载整合包、运行脚本、功能介绍等。同时，结合cpolar内网穿透工具，实现了公网远程访问本地Fooocus的功能，并展示了如何固定公网地址以便长期使用。这套方案降低了AI绘画的使用门槛，让用户无需复杂配置就能获得比云端服务更自由的创作体
2. 部署 DHCP 中继设备：在连接多个 VLAN 的三层设备（如三层交换机、路由器）上开启 DHCP 中继功能，由该设备转发不同 VLAN 客户端的 DHCP 广播请求至 DHCP 服务器，再将服务器的响应报文转发回客户端。DHCP Offer（提供）：网络中接收到广播的 DHCP 服务器，从自身地址池中挑选未分配的 IP 地址，单播或广播回复 DHCP Offer 报文，告知客户端可分配的
代码语言：javascriptAI代码解释。
摘要：Terraform作为主流基础设施即代码(IaC)工具，在复杂场景下面临配置编写、维护和优化等挑战。DeepSeek大型语言模型凭借代码理解与生成能力，可智能辅助Terraform全生命周期管理。本文探讨了五大核心应用场景：1）基于自然语言生成初始配置；2）代码解释与文档化；3）安全/成本优化建议；4）错误诊断修复；5）策略合规检查。通过CLI助手、CI/CD集成等模式，实现开发效率提升与错
本文系统讲解了 DHCP 协议的核心原理与实操配置，涵盖 DHCP 服务器搭建、客户端配置、DHCP 中继部署三大核心模块。DHCP 协议通过自动化地址分配与租约管理，解决了手动配置的诸多痛点，是现代网络不可或缺的基础服务；DHCP 中继技术则突破了 VLAN 广播隔离的限制，实现了单台 DHCP 服务器对多子网的统一管理，大幅降低了大型网络的运维成本。在实际网络运维中，需结合业务需求合理规划 I
默认情况下，passwd命令配置需要强密码，其包含小写字母，大写字母，数字和符号，并且不以字典中的单词为基础。它通过分析文件的内容（而不是依赖文件扩展名）来判断文件的类型，包括文本文件、二进制可执行文件、压缩包、设备文件等。head和tail命令分别显示文件的开头和结尾部分，默认为前十行，但它们都有一个-n选项，允许指定不同的行数。cat命令可创建单个或多个文件，查看文件内容，串联不同文件中的内容
最近帮朋友部署一个项目到阿里云 ECS，配置是 2C4G + 1Mbps 带宽。本来以为很简单，结果踩了不少坑：防火墙没配置好被攻击、MySQL 用 root 用户导致安全问题、日志文件把磁盘占满了、时区不对导致数据时间错乱等等。这些问题其实都是可以提前避免的，但很多人在上线前容易忽略这些细节。今天我们就来聊聊服务器上线前必须做的那些事，特别是对于 2C4G 这种配置的服务器，每一项都很关键。
本文探讨了多服务器架构设计与实现，重点介绍了生产级MCP应用的最佳实践。多服务器架构通过功能分离、团队协作和负载均衡等优势，解决了单一服务器的局限性。文章详细分析了三种架构模式（网关模式、总线模式和直接连接模式），并提供了MultiServerMCPClient的实现示例，包括基础配置、会话管理和完整代码实现。此外，还介绍了状态定义、图创建和消息过滤等关键技术点，为构建复杂的多服务器MCP系统提供
本篇结合官方文档进行解读OpenHands的服务器，这是OpenHands系统的立身基础。因为本系列借鉴的文章过多，可能在参考文献中有遗漏的文章，如果有，还请大家指出。
目标主机的IP层协议在收到ICMP请求后，会返回一个ICMP应答（echo reply）；2）创建PacketSocketClient和PacketSocketServer对象并分别设置目标地址（SetRemote（））和本地监听地址（SetLocal（））；Ping应用有以下两种：针对IPv4协议的V4Ping类和针对IPv6协议的Ping6，它们的助手类分别是V4PingHelper和Ping
本文详细介绍了Linux系统中的head命令，它用于查看文件开头部分内容。默认显示前10行，常用选项包括-n指定行数、-c指定字节数、-q静默模式和-v详细模式。文章通过日志检查、大文件预览、脚本调试等实际场景，展示了head命令的多种应用方式，并介绍了其与tail命令的协作技巧。还提供了处理标准输入、数据采样等高级用法，以及性能优化建议。最后解答了常见问题，如行数显示异常、字符查看方法和多文件处
RAG-Anything是解决多模态RAG系统数据清洗痛点的开源项目，支持全格式文档处理、高保真解析、专业内容分析、多模态知识图谱和混合检索。基于asyncio设计，安装简单，但需一定资源支持。对处理复杂文档的企业级知识库开发，是全面且值得考虑的技术选型。
本文介绍了一个实用的部署管理工具设计，采用Flutter框架实现。工具采用Tab布局分离环境管理和历史查看功能，核心包括：1) 状态管理设计，使用StatefulWidget处理动态部署状态；2) 环境数据模型，完整记录环境配置和状态；3) 可视化界面，通过卡片布局展示环境信息，采用颜色编码区分不同类型和状态；4) 交互功能，提供刷新按钮实时更新状态。该设计强调直观性，通过颜色、图标和布局优化用户
函数计算AgentRun的凭证管理系统解决了AI应用中入站(用户访问Agent)和出站(Agent访问外部服务)的凭证安全问题。通过动态更新机制和定时查询缓存，实现了凭证的安全存储、灵活配置和自动更新，无需重启服务。开发者只需在配置中引用凭证名称，系统自动处理敏感信息，大幅降低泄露风险，让开发者专注业务逻辑，提升AI应用的安全性和可用性。
以下是基于 Windows Server 2012 R2 + IIS 搭建个人技术博客论坛并预留 AI 智能问答 API 接口的完整步骤：购买云服务器。
摘要： 本研究基于Zigbee技术设计智慧酒店综合管理系统，通过低功耗、高兼容的无线组网方案解决传统酒店控制系统布线复杂、维护成本高等痛点。系统采用三层架构，实现客房智能联动（灯光/空调/窗帘场景化控制）、能耗监测（节能优化降低15%-25%能耗）及服务快速响应（工单自动分配）。应用表明，Zigbee技术显著降低酒店运营成本20%-30%，提升宾客体验与能源效率，未来可通过AI算法优化与多技术融合
本文介绍了视力保护提醒应用中的错误处理机制，主要包括异常捕获、分类处理、自定义异常、日志记录和恢复机制。通过try-catch捕获异常，按类型分类处理，使用自定义异常类提供清晰错误信息，Logger类记录详细日志，以及DataManager实现重试机制。这些方法共同提升了应用稳定性，改善了用户体验，帮助开发者快速定位问题，在网络不稳定时自动恢复。
华为云推出Flexus云服务器X2e实例，通过"柔性算力"技术实现CPU与内存配比自由定制，有效解决传统云服务器资源错配问题。该实例性能提升显著，跑出2.1万+TPS，是业界旗舰型的3.4倍，同时帮助客户综合降本30%。其支持全场景应用，具备秒级启动、分钟级交付等弹性能力，为企业数字化转型提供高性价比的算力解决方案。
即时通讯项目
推荐一个零声学院免费公开课程，个人觉得老师讲得不错，分享给大家：Linux，Nginx，ZeroMQ，MySQL，Redis，fastdfs，MongoDB，ZK，流媒体，CDN，P2P，K8S，Docker，TCP/IP，协程，DPDK等技术内容，立即学习1 IM即时通讯项目框架分析和部署1. 即时通讯框架分析和部署2. 登录服务器和消息服务器设计3. 路由服务器设计4. 数据库代理服务器设计5
重复开发测试版，推广测试，修复BUG在应用程序完成之前，基本维护组将在完成正式版本后进行日常服务器维护，程序员将继续优化程序代码。开发技术通信软件需要安卓技术java语言，苹果端oc语言，计算机端win系统桌面C/C 语言，最后是后台数据库语言的管理，因此，如果您需要开发一个即时通信软件，您可以购买第三方服务器接口，然后找到一家外包公司进行接口，以便进行群聊天、群管理等。因此，一个人无法开发即时通
这是我使用 aio-usb-drive 一段时间后的明显变化：🟢 一只 U 盘解决 90% 维护问题🟢 出现场不再慌🟢 装机和救援效率大幅提升🟢 工具不再散落🟢 运维准备更有底气系统维护是否有体系。
摘要：2025年Python迎来重大变革，Python 3.14正式支持无GIL版本，多线程性能提升显著（最高10倍）。JIT编译器持续优化，3.14相比3.10累积提速40-50%。生态系统方面，多解释器进入标准库，AI支持深化。2026年趋势包括：无GIL生态成熟、AI工程化主导地位巩固、性能深度优化及教育/企业应用扩展。Python正从"易用"向"高性能&quo
本文整理了RH124 Linux核心基础知识点，主要包括： 命令行基础：终端与Shell的定义及联系，常见Shell类型（bash/sh/zsh等），CLI与GUI的区别及CLI学习必要性； 文件管理：Linux"一切皆文件"的设计理念，文件系统组织方式，重要目录功能说明（/boot、/etc、/var等），绝对路径与相对路径识别； 文件操作命令：查看文件内容命令（cat/le
而mMainThread对象是ActivityThread类型，该类是我们的主线程类，里面有有一个mInstrumentation成员变量，该成员变量属于Instrumentation类型。应用中所有的Activity都继承自一个BaseActivity基类，基类中实现一个startActivity方法，在该方法之前加上一句打印，那么所有startActivity的地方都调用基类中的方法。通过反射
⼤型语⾔模型（LLM）本质上是⼀个基于已有 token 序列预测下⼀个 token 的概率系统。当接收到⼀段⽂本时，模型将其转换为 token 序列，通过神经⽹络计算后输出下⼀个 token 的概率分布，并将该 token 追加到序列末尾，循环往复，直⾄⽣成结束符。在⼀次请求中，“我们”输⼊给模型的完整内容即为上下⽂（Context）。简单来说，上下⽂就是模型“看到”的、⽤于理解当前语义或预测下⼀
鸿蒙公共事件App开发
github 上有许多 CTF 题库的开源仓库，但有些整理的未必好，为了遵守容易部署的原则，我选择了 CTFTraining：https://github.com/CTFTraining/CTFTraining 其题库较为详细，并且目录结构清晰，关键是都是通过 docker 编排，完全契合我的环境。此处需要修改两个地方：一个是 flag 的值，写一个自己喜欢的字符串即可，另一个地方是下面的地址和端
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