百度文心一言开源大模型ERNIE-4.5-0.3B-PT深度测评 百度文心一言ERNIE 4.5大模型开源！博主实测0.3B轻量级版本，本地部署体验流畅。本文详细介绍了文心大模型及其ERNIE-4.5-0.3B-PT版本特性，并提供了从GitCode下载到本地测试的完整流程。通过Transformers库加载模型，测试了文本生成、文本概括等功能，模型响应迅速。本文还包含环境配置、依赖安装等关键步骤，适合开发者快速上手体验这一国产大模型，在部署时遇到问题可随时联系博主交流。

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使用仓颉编程语言是一种怎样的体验？ 摘要：华为在2024开发者大会上正式发布自研仓颉编程语言及HarmonyOS NEXT预览版，这款历时5年研发的新语言融合现代特性与编译优化，提供高效开发体验。开发者评价其兼具函数式与OOP优势，在元编程、静态编译等方面表现突出，但生态工具仍需完善。与C#等成熟语言对比，仓颉在语法简洁性上具有优势，实际性能有待验证。早期使用者分享从质疑到认可的心路历程，认为伴随新语言成长具有独特价值。目前仓颉尚未开源，其跨平台能力与社区生态建设将是未来发展关键。（149字）

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DMA技术与音频数据的存储和播放 是一种硬件技术，允许外部设备，如音视频硬件， 磁盘控制器等，绕过CPU，直接与计算机运行时内存(RAM)进行数据读写。因为音频的数据存在这种规则，所以在硬件播放这些数据的时候，只需要根据固定的地址间隔来取内存，就很轻松的将左右声道分来来取了。音频开发中，主要掌握的就是上方环节中，对音频数据的采集，处理， 编码，传输等环节。那么则代表， 这段数据每一秒，将产生48K帧， 每一帧，包含两个声道的数据，每一个声道的数据，用16bit表示。比如，我们有个PCM数据，是 48KHZ， 立体声， 16bit。

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C# Console 全面详解：从基础到高级的控制台应用开发 控制台应用程序是 C# 开发中最基础也最常用的应用类型之一，它不需要图形界面，通过命令行与用户交互，广泛用于工具类程序、后台服务、自动化脚本等场景。本文将全面介绍 C# Console 的各种功能和使用方法，从基础的输入输出到高级的控制台控制，帮助开发者掌握控制台应用开发的精髓。

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【源力觉醒 创作者计划】开源、易用、强中文：文心一言4.5或是 普通人/非AI程序员 的第一款中文AI？ 国外的AI技术确实很强，但它毕竟是国外的。记得ChatGPT刚推出时，有中国IP登录痕迹的账号直接被封禁😨。即使现在有了DeepSeek的突破，但像自持高贵的Gemini依然不为国内用户提供服务😓😡。在国内的大模型技术已经能够与国外的媲美时，我当然更倾向于使用国内的。毕竟，若大家都不使用，相关研究的资金和支持也会变得更少。

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【王树森推荐系统】召回11：地理位置召回、作者召回、缓存召回 召回11：地理位置召回、作者召回、缓存召回

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MySQL常用操作 查看表描述以及表结构、连接数及缓存和性能指标 查看数据库中表的列表获取表的详细结构信息查看表有哪些索引。

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【一起来学AI大模型】支持向量机（SVM）：核心算法深度解析 SVM是一种监督学习算法，通过寻找最优超平面进行分类或回归。核心思想是最大化数据间隔，支持核技巧处理非线性问题。数学上优化间隔边界，Python实现包括梯度下降优化。Scikit-learn提供SVC/SVR，需数据标准化和参数调优（C、gamma、核函数）。RBF核常用，大规模数据可用LinearSVC或核近似。SVM适用于高维数据但训练较慢，需权衡优缺点。典型应用包括图像识别、文本分类等，在小样本高维问题中表现优异。

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docker部署nginx 下载镜像docker pull nginx启动镜像docker run --restart=unless-stopped -p 80:80 -p 9999:9999 -p 11111:11111 -p 3500:3500 --name nginx \-v /home/nginx/html:/usr/share/nginx/html \-v /home/renren-devtools:/home/renren-devtools \-v /home/data/static:/home/data/s

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python缓存装饰器实现方案 本文介绍了一个Python函数缓存装饰器的实现，通过文件系统持久化存储函数计算结果。主要功能包括： 核心功能 使用装饰器模式实现函数结果缓存 基于参数签名生成唯一缓存文件名 自动处理缓存文件的读写操作 技术要点 检查调用栈获取调用源文件信息 MD5哈希处理文件路径 pickle序列化存储结果 支持参数化缓存管理 改进方向 文件名合法性处理 缓存过期机制 线程安全实现 日志记录和统计功能 该实现适合需要跨会话持久化缓存结果的场景，通过简单的装饰器语法即可使用，同时提供了缓存清理等管理功能。

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云归子批量混剪软件批量剪辑软件批量分割视频更新记录 《视频编辑软件V1.1.6版本更新汇总》 该版本历时一年开发，主要包含以下改进： 新增功能： 独家去重算法和代理DIY贴牌功能 视频五大分割方式（时间/数量/场景/大小/静音） 30+专业滤镜和特效蒙层 智能分屏布局和AI洗稿扩写系统 性能优化： 配音库处理速度提升60% 显卡硬件加速配置优化 音频变速范围扩大至0.0625x-16.0x 多线程并发配音逻辑 问题修复： 解决AI改写失败内容丢失问题 修复字幕时间轴同步问题 完善win7/10/11系统兼容性 优化无文案模式下的音频处理 该版本还新增智能镜头

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【音视频】HLS简介与服务器搭建 HLS（HTTP实时流）是一种广泛使用的视频流协议，适用于点播和实时流传输。它将视频分割为小片段并通过HTTP分发，支持自适应比特率调整以适应不同网络条件。文章介绍了HLS的工作原理，包括服务器端的编码、分段和客户端播放流程，并提供了SRS流媒体服务器的安装配置指南。通过FFmpeg进行RTMP推流和HLS拉流测试，对比显示HLS延迟较高但兼容性更好。SRS服务器配置涉及HLS参数设置，如片段时长和缓存窗口，可优化流媒体性能。

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Vue-19-前端框架Vue之应用基础组件通信(二) v-model:父子相传。attrs:祖传孙打扰中间人。$refs:父传子。$parent:子传父。

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机器学习算法：支持向量机SVM 摘要：支持向量机（SVM）是一种监督学习算法，通过最大化分类间隔寻找最优决策边界，其核心由少数"支持向量"决定。SVM使用超平面分割数据，间隔越大泛化能力越强。核技巧处理非线性问题，软间隔平衡分类误差。适用于图像分类、文本分类等高维场景，但训练耗时且参数选择依赖经验。优势在于高维表现和泛化能力，缺点包括可解释性较弱和大数据效率低。SVM如同"挑剔的砌墙师傅"，依赖边界关键点并用核函数解决复杂问题。

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java中ehcache因为可以缓存到本地，假如生产环境使用ehcache是不是需要在生产环境服务器创建缓存文件夹目录以存储ehcache缓存的数据 java中ehcache因为可以缓存到本地，假如生产环境使用ehcache是不是需要在生产环境服务器创建缓存文件夹目录以存储ehcache缓存的数据

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Paimon lookup核心过程：分级查找、二分和缓存创建（LookupFile） Paimon中的LookupLevels是一个高效的键值查找引擎，核心功能是通过多层缓存机制在LSM-Tree中快速定位数据。它采用惰性缓存策略，首次查询远程数据文件时会下载并构建本地索引文件（LookupFile），使用Caffeine缓存管理生命周期。系统包含多层查找逻辑：从指定层级开始向上搜索，针对Level0采用全量遍历，更高层级使用二分查找优化。LookupFile封装了本地索引文件，提供基于Key的快速查询，并关联原始远程文件元数据。通过ValueProcessor策略接口支持多样化查询需求

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AWS Global Community Hero，EdgeGallery 开源社区架构组副主席及秘书处成员，跑步与自行车运动爱好者。 - 2016 年度十大博客之星得主 - 2021 年度十大博客之星得主 - 2022 年度博客新星评委 - 2023 年度博客之星评委 - 2024 年度博客之星评委
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《iOS移动开发从入门到精通》、《神奇的Photoshop脚本自动化与插件开发》、《幻灯之美-PPT设计艺术》图书作者，苹果商店热门应用《互动教程》作者，互动教程网创始人。拥有20多年的IT行业工作和教学经验，曾就职于知名外企，主要负责iOS高级开发、Java开发，服务过中国电信，宾利，古琦，香格里拉，杜蕾斯等行业标杆品牌。拥有丰富的实战和教学经验，授课形式不拘一格。熟悉iOS、Swift、Java、UI设计、Javascript开发等技术。
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