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5 分钟上手 Electron:从 electron-quick-start 到你的第一个跨平台桌面应用

是 Electron 世界最友好的敲门砖,没有之一。它用最少的代码,把跨平台桌面应用的核心流程全部展示清楚。只要会前端三件套,你已经拥有了开发桌面软件的能力。

#electron#javascript#前端
论大数据架构设计及应用

考虑到信创环境的要求,我们没有采用传统的Hadoop体系,而是选用了国产化的分布式计算框架,配合高性能的分布式数据库来存储全量历史数据。最后,我们将批处理层的“准”和加速层的“快”在服务层进行了有机融合。通过这种架构,我们成功支撑了日均超过20亿条安全数据的处理,并发查询响应时间保持在2秒以内,将高危威胁的发现到响应平均时间从小时级缩短到了分钟级。主要挑战是信创环境适配。第二层是加速层(流处理层)

#大数据
智能家居之智能监控小记

1.手机是如何连接摄像头第一次连接的时候摄像头需要通过网线和路由器连接,会给摄像头分配一个ip地址,手机使用uid、密码通过ip地址进行连接,类似javaweb中的登陆访问操作2.第一次怎么连接摄像头首次连接摄像头需要通过网线去连接摄像头,然后手机通过wifi连接路由器,必须得到同一个网段下,然后通过手机去添加摄像头,因为我们已经有uid和密码了,所以不用添加,这样就会

#智能家居
java数据脱敏无侵入 java数据脱敏的常用方法

本文介绍了使用注解方式实现数据脱敏的方法。通过引入Hutool工具库的脱敏工具类,自定义@Sensitize注解标识需要脱敏的字段,定义脱敏规则枚举类,并实现JSON序列化处理类,在数据返回前自动完成脱敏操作。该方法简单易用,通过注解配置即可实现多种敏感信息的自动脱敏,如手机号、邮箱、身份证等,提升数据安全性。但需注意,脱敏仅是基础安全措施,对更高安全要求的数据应考虑加密等更严格保护方式。

#java#开发语言#系统安全 +1
敏捷开发小记

所谓敏捷开发就是一种以人为核心、迭代、循序渐进的开发方法。在敏捷开发中,软件项目的构建被切分成多个子项目,各个子项目的成果都经过测试,具备集成和可运行的特征。换言之,就是把一个大项目分为多个相互联系,但也可独立运行的小项目,并分别完成,在此过程中软件一直处于可使用状态;敏捷开发遵循:1. 个体和交互胜过过程和工具2

nacos报错Client not connected,current status:STARTING,StatusRuntimeException

nacos报错Client not connected,current status:STARTING,StatusRuntimeException。降低nacos-client版本。

#java#开发语言#java-consul +1
人工智能的未来之路:华为全栈技术链与AI Agent应用实践

摘要: 华为构建了覆盖"端边云"的AI全栈技术链,以昇腾芯片为算力底座,通过CANN架构和MindSpore框架实现高效训练与推理,并推出行业解决方案(如金融风控、气象预测)。AIAgent作为核心技术,逐步实现从工具调用到通用智能的演进,应用在智能助手、自动化开发等领域。未来,华为将探索具身智能、多模态大模型,推动医疗、制造等行业变革,并通过HCIA-AI认证培养人才,加速A

#人工智能#华为
华为HCIA/微认证学习资料

华为HCIA-AI认证学习资料库提供完整的理论教材和实验手册,涵盖大模型基础理论、技术框架、实战进阶和高级应用四大模块。项目聚焦华为昇腾AI生态和MindFormers框架,包含14章教材内容及8个实验项目,从数据工程到模型部署全流程覆盖。采用理论与实践结合的学习路径,适合AI工程师、架构师及认证考生使用。建议配合华为云昇腾平台环境,按章节顺序循序渐进学习,重点掌握核心实验项目,最终完成认证考试。

#华为
智能体的范式革命:华为全栈技术链驱动下一代AI Agent

摘要:华为通过全栈技术架构推动AIAgent从工具向认知伙伴的跃迁。技术层面,昇腾芯片与MindSpore框架构建高性能底座,结合LangGraph实现多智能体协作;行业应用中,金融风控拦截率提升至92%,药物研发周期缩短60%;认知突破方面,通过记忆双引擎和具身智能解决AGI关键瓶颈。未来将通过光子芯片和联邦学习持续进化,最终实现人机价值对齐的三阶段发展。这一技术融合正在重塑各行业的认知协作范式

#华为#人工智能
从 CANN 看异构计算 2.0:当 AI 框架、编译器与芯片在“图”里握手

摘要:华为CANN架构通过异构计算实现AI框架、编译器与芯片的高效协同,突破"性能墙"限制。其"三明治"架构包含框架适配层、图引擎和底层算子库,核心是图引擎的优化技术,如算子融合、内存复用和多流并行,显著提升计算效率。Ascend C语言简化了算子开发,使NPU编程更高效。CANN实现了算法创新与硬件升级的解耦,为大模型时代提供了系统级解决方案。

#人工智能
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