登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文介绍了计算机网络中常见的分层协议及其功能，重点分析了TCP协议的核心机制。在协议分层方面，详细说明了应用层（HTTP、FTP等）、传输层（TCP/UDP）、网络层（IP/ICMP）和数据链路层（Ethernet/PPP）各层协议的作用。针对TCP协议，深入解析了其报文头部结构、三次握手建立连接的过程、确认重传机制保证可靠性、滑动窗口实现流量控制，以及四次挥手断开连接的完整流程。通过形象比喻和图
SAP C_S4CPR_2508认证是面向S/4HANA Cloud公共版采购模块的专业资格认证，验证顾问在云环境下的采购流程实施能力。考试涵盖采购全流程、供应商管理及云ERP核心概念，采用80题180分钟的英文在线测试形式。建议通过官方学习资源和考證寶题库进行备考，重点理解云标准化理念。该认证是采购顾问的重要资质，未来将融入AI技术，帮助专业人士在自主采购等前沿领域保持竞争力。
HPE6-A89 Aruba认证考试是HPE推出的企业级网络工程师专业认证，重点考核Aruba有线和无线网络的设计、部署与管理能力。考试涵盖网络架构、安全控制、故障排查等实战内容，采用英文题型，适合具备实际经验的网络专业人员。认证有助于提升在Aruba解决方案领域的专业竞争力，未来将向AI驱动的网络运维方向演进。备考建议结合官方大纲、实操练习和专业题库，特别强调故障诊断思维能力的培养。该认证在亚太
HPE6-A86是Aruba网络交换助理级认证，考核现代交换和路由网络技术的基础知识。考试包含60题，时长90分钟，及格分73%，重点测试网络基础知识、Aruba交换机和OS-CX系统、交换网络配置及故障排除等技能。建议结合官方教材和题库备考，该认证适合初级网络工程师和IT管理人员，是进阶认证的重要基础。随着Aruba向Edge-to-Cloud策略发展，未来认证内容将融入更多AIOps和云管理平
摘要：Cisco 350-901 DEVCOR认证是思科DevNet Professional体系的核心考试，评估开发者使用思科平台和API进行应用开发与自动化的能力。考试涵盖软件开发设计、API使用、思科平台集成、应用部署安全及基础设施自动化（占比30%）五大领域，特别强调Python脚本和网络自动化技能。与传统CCNP不同，该认证更注重API和自动化编程能力。备考建议掌握Python基础、RE
KAG框架（Knowledge Augmented Generation）旨在提升检索增强生成（RAG）技术在多跳任务和跨段落任务中的性能，特别是在法律、医学和科学等需要分析推理的专业领域。RAG技术通过外部检索系统提升大语言模型的时效性并减少模型幻觉，但在生成文本的连贯性和逻辑性方面仍有不足。KAG框架通过整合知识图谱和RAG技术，提出KAG-Builder、KAG-Solver和KAG-Mod
本文介绍了Python基础入门的第一课内容，主要包括PyCharm的基本操作、Python注释与快捷键、变量定义及命名规则、以及输入输出方法。文章建议学习Python要注重理论与实践相结合。
还记得三月初的时候 Manus 刚刚发布轰动全球，产生了一码难求的局面，甚至在某鱼上一个激活码被炒到天价，接近六位数。短短两个月过去了，很多公司也都跟进了这方面，比如 Coze 平台推出的扣子空间，上来就让大家免费使用。Manus 应该也是反应过来了，再不开放用户就都要丢失了。不过目前国内版的 Manus 还是在开发中，国际版的 Manus 已经免费开放给所有用户使用。
从AI行业从事者的眼里看待AI大模型是否值得入行，以及如何从零基础开始学习。
知识图谱在智能问答系统中扮演着关键角色，它通过有序整合海量知识，帮助大模型快速理解并精准回答用户问题。传统知识图谱构建依赖人工标注，存在效率低、主观性强和修正成本高等问题。KAG（知识增强生成）技术的引入，通过大模型的语言理解能力和逻辑推理，实现了全自动化的文本知识图谱抽取，显著提升了构建效率和准确性。KAG技术不仅将知识图谱构建周期从数周缩短至数天，还消除了人工标注的主观偏差，使得智能问答系统能
Milvus 通过 collection 组织数据，vchannel 分流写入，flowgraph 处理流水线，node 执行任务，schema 定义结构，index_type + metric_type 控制索引和查询精度，最终实现海量向量数据的高性能相似性搜索。Milvus 是一个为 AI 设计的分布式向量数据库，通过“协调器 + 代理 + 工作节点 + 消息队列 + 对象存储”的架构，实现海
转载：https://wenku.csdn.net/answer/101b9a43227f47059f9133e4cb2996e9?utm_medium=distribute.pc_relevant_chatgpt_v2.none-task-chatgpt-2~default~OPENSEARCH~Rate-4-101b9a43227f47059f9133e4cb2996e9-chatgpt-5f
眼下似乎人人都在谈AI，企业相关岗位也在增加。但另一方面，我也看到不少朋友兴致勃勃开始，却卡在了半路，最后只留下一堆没看完的网盘课程。盲目开始和难以坚持，可能比什么都不做更消耗人。转型路上坑不少，提前看看别人摔过的地方，至少自己能走稳点。
如今各行各业都在和人工智能发生交集，超过百万的人才缺口摆在那里，但另一边，是很多想转型的人卡在“不知从何学起”的第一步。特别是30岁往上、有家庭有负担的职场人，经验和稳重是优势，但时间和学习精力也是现实问题，没有编程底子更像一道无形的墙，让人心里没底。
软件基于FFmpeg开发，压缩速度快并且压缩效果很好。压缩视频时可自由调节压缩质量。如我选择中等质量压缩一个视频，最终视频效果和原视频比较肉眼感觉不到区别。CompressO一个开源跨平台的视频压缩程序。软件界面很简洁、完全离线、无广告、不需要注册登录、无需了解复杂专业知识适用于小白的应用程序。地址 https://kdocs.cn/l/ctksENA3ayb9。
本文介绍了Python中的数据类型分类及应用场景。详细讲解数值、布尔、字符串等7种数据类型的定义方法；介绍三种格式化输出方式转义字符使用；强调实践练习的重要性。文章以生活化比喻帮助理解，适合Python初学者建立数据类型基础概念。
本文分享学习WebWorker过程中遇到的4个常见误区：1）概念模糊，分不清单线程局限与多线程优势；2）通信逻辑混乱，不理解postMessage的深拷贝机制；3）实操环境问题，如跨域错误和调试困难；4）拓展能力不足，无法迁移到实际项目。建议采用"结构化知识+沙盒实操"的学习方法：先理清核心概念与实现原理，再通过在线沙盒实践基础通信和耗时任务案例，最后归纳关键知识点。这种方法帮
当前，人工智能领域面临显著的人才结构性矛盾。据行业分析，AI人才供需比已降至约 0.5 : 1，这意味着平均每两个岗位仅对应一位符合条件的候选人。与此同时，市场上涌现出各类AI技能认证，其质量、权威性与适用性参差不齐，导致许多求职者与转型者在选择时陷入困惑。部分认证存在知识体系碎片化或与特定厂商技术绑定过深的问题，其在实际招聘场景中的认可度存疑。本文将基于对“CAIE注册人工智能工程师”认证202
如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！
阿里开源Qwen3系列大模型全线发布，在代码、数学等基准测试中表现优异。文章介绍了通过Ollama（需≥0.6.6版本）快速本地部署Qwen3模型的方法，包括模型选择、显存占用分析和推理速度测试。特别说明该系列支持关闭思考模式（添加/no_think）以提升效率。同时展示了Python调用技巧：使用ollama库实现文本生成/对话任务，以及基于pydantic-ai构建支持函数调用的智能体应用。文
那么提示词和提示词工程到底有什么区别呢？为什么提示词工程师的薪水会非常的高呢？今天一文帮你搞懂。一、提示词与提示词工程的起源与定义提示词（Prompt）的概念最早伴随大语言模型（LLM）的兴起而普及。2020年后，随着GPT-3等模型的突破性进展，提示词工程（Prompt Engineering）逐渐成为一门系统性学科。特别是吴恩达在YouTube上分享的提示词工程一系列教学视频后，更把让提示词工
《CodeBuddy IDE初体验：免费本地开发的利与弊》 摘要：本文介绍了免费IDE工具CodeBuddy的核心特点与实际使用体验。该工具主打"免费本地开发"概念，强调对代码、密码和云部署的完全控制权。通过搭建DeepSeek AI Chat前端项目的实践（30分钟完成原本需1周的工作），验证了其高效性。但使用中发现存在频率限制问题，当超出限额时会提示"usage
2014年，工作之余，我想着做一些嵌入式小而美的东西，给自己取名“嵌芯”，谐音意寓潜下心来好好做点自己的事情，同时深耕嵌入式芯片开发领域，开始设计和开发一些自己的产品，包括开发板，无线通信模块等，以及承接物联网相关智能改造和升级项目。很喜欢这句充满希望和永远不放弃的话，希望每一个朋友在工作和生活中，无论外界环境如何，工作的不如意，还是生活的苟且，都能够忠于自己内心的向往，即便在最艰辛的时候，依然可
进入C语言高级阶段后，结构体、共用体（公共体）、枚举、存储类型、函数指针 / 指针函数 / 函数指针数组是构建底层逻辑、模块化编程的核心，也是嵌入式、系统开发的高频考点。
所以，选学习路径的时候，可以看看它是不是有这些特点：第一，有没有给你一个清楚、分步骤的学习路线图，覆盖从基础到应用的主要知识点；“我花了三个月左右，完成了CAIE注册人工智能工程师的Level I认证要求的学习内容，”王女士回忆说，“它那个知识体系结构对我这种外行挺有帮助的，让我知道该按什么顺序学，重点学了特征工程、信用评分模型这些跟我老本行相关的东西。对于CAIE认证来说，它分等级考（从基础Le
随着传感器精度提升（如激光雷达、毫米波雷达）、算法优化（如端到端大模型VLA）以及算力芯片的飞跃（如英伟达Thor芯片算力达2000TOPS），自动驾驶技术已进入爆发期。：需掌握多传感器融合、嵌入式系统开发、实时操作系统（如ROS）等复合技能，且需深度理解汽车电子架构，对跨领域知识（如机械控制、AI算法）要求极高。：需在1-2年内完成技能重塑（如学习网络安全、AI框架），并深耕垂直领域（如汽车电子
功能：组织和管理软件，硬件资源以及计算机系统中的工作流程，控制程序的执行，向用户提供接口。分类：1.批处理操作系统单道批多道批（宏观上并行，微观上串行）时间片轮转方式为多个用户提供服务3.实时操作系统交互能力要求不高，可靠性要求高4.网络操作系统共享网络资源5.任意两台计算机可以可以通过通信交换信息，可靠性，高性能6.微机操作系统7.嵌入式操作系统微型化，可定制，实时性，可靠性，易移植性。
人工智能：模型与算法（慕课-浙大-吴飞）第一章人工智能概述
"诛仙剑阵的量子传音在紫霄宫回荡。：在2023年火星探测器控制系统中，该线程池成功处理每秒5.2×10⁶个量子遥测指令，CPU利用率峰值达137.3%（突破经典物理限制）：当1M线程并发时，实际物理线程进入量子叠加态（Schrödinger线程模型），在普朗克时间内完成10⁸次状态切换。：某银行在部署后检测到一笔涉及10⁸Qbit的异常交易，其轴向流与矢量流差异达3σ，系统在3×10⁻²³秒内完成
答案： 想到什么 写什么。
凭借对银行业务的熟悉和新学的AI技能，她成功内部转岗到了总行的金融科技部，参与智能风控项目，月薪从原来的八千多元涨到了两万出头。我另一位从银行跳槽出来的朋友叶力（化名）聊过他的体会：“我以前是学统计的，但最后帮我站稳脚跟的，是那段特别贴近实际业务的AI项目经历。金融行业的转型者，因为懂业务场景，在“AI+金融”的领域里确实有独特优势。对于我们金融背景的人来说，转型AI更像是一次 “能力重组” ——
本文系统性地介绍了大语言模型（LLM）的核心概念与技术要点。首先对比了BERT（双向编码）和GPT（自回归解码）两类主流模型的差异，包括架构特点（MLM vs CLM）、应用场景（理解任务 vs 生成任务）及预训练方式。重点解析了ChatGPT的四阶段训练流程：无监督预训练→监督微调→奖励模型训练→PPO强化学习优化。针对模型关键机制，详细阐述了Transformer的自注意力优势、token化处
2025 年 AI 岗位爆发式增长的背后，是技能体系与认证标准的重构。有数据显示，CAIE 认证以 “低门槛、高实用、广认可” 的特性，对部分开发、产品、运维从业者的职业发展有积极影响。数据显示，通过 CAIE 认证的从业者职业晋升速度较行业平均水平快 63%，二线城市持证者平均月薪达 1.4 万元，金融科技领域起薪通常会上浮 15%。把握 AI 认证的发展机遇，构建系统技能体系，或许能在供需撕裂
应用Qt写一个文档编辑器，可以对多文档进行编辑。
大模型微调技术中，监督微调（SFT）和Unsloth是两种常见方法。SFT通过在预训练模型基础上使用标注数据进行训练，使模型适应特定任务，提升性能和控制输出。其关键要素包括预训练模型、监督数据、损失函数、优化器和微调策略。Unsloth则是一个开源项目，专注于加速和优化大语言模型的微调和推理，通过FlashAttention、4bit量化、LoRA等技术实现高效微调，降低内存占用，并支持主流开源模
改行学it
——改行学it
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
开源鸿蒙跨平台开发者社区
2048 AI社区
火山引擎 ADG 社区
openvela
HarmonyOS开发者社区
西安城市开发者社区
智源数据社区
