本文将深入探讨如何在 GSON 框架下，将百度天气的 JSON 数据转换为 JavaBean。
在全球化部署NGINX服务器的过程中，配置界面的本地化（Localization，L1发者理解如何构建可扩展的国际化前端应用。读完本文你将掌握：- 语言包的模块化...
假设你开了家奶茶店，叫「芋圆小确幸」。猜用户喜欢什么：比如用户张三上周买了3次芋圆奶茶，要给他推“芋圆加量券”；写让他心动的文案：不能写“新品上市”，得写“张三专属：你最爱的芋圆，今天加量不加价！预测文案效果：得知道这条文案发出去，张三有多大可能点击下单。A工具：用户画像模型（猜用户喜欢什么）；B工具：内容生成模型（写专属文案）；C工具：效果预测模型（算下单概率）。但用的时候发现3个工具像3个“失联的店员”A工具输出的用户画像，B工具读不懂（格式不统一）；
在信息技术飞速发展的当下，企业对于打印解决方案的需求日益增长，尤其是在Web应用领域。Lodop打
本文介绍了全参考图像质量评估方法SSIM（结构相似性指数）的设计背景与实现。传统评估方法如MSE和PSNR虽计算简单，但与人类感
最近因为工作需要频繁接触到云服务，种类繁多云里雾里，打算整理一个扫盲笔记。以dba视角快速入门核心产品，笔记会
这次事故最值得学习的一个点，那就是当用户态层面找不出卡死的祸根时，巧妙的使用获取线程的内核态栈，最终找到问题祸根，轻量又实用。
本文将详细介绍如何使用MudTools.OfficeInterop.Word库来设置页面参数、管理页眉页脚以及控制文档打印。我们将深入探讨从基础的纸张设置到高级的分节页面控制，从简单的页眉页脚到复杂的多区域布局，以及如何精确控制文档的打印输出。最后，我们将通过一个实战示例，创建一个具有专业格式的文档 ...
SamOutVXP不仅是一个语言模型，更是从根本上重新定义了轻量级AI的计算范式，其突破性的State推理模式解决了困扰行业多道路。
原文链接：当95后妈妈拿着计算器对比DHA纯度，当爸爸们为“防红屁屁纸尿裤”货比三家，母婴行业的风向早就变了。从“一
目录前言1、应用沉浸式2、主页框架搭建3、实现效果前言本系列案例完整代码已上传GitHub：HarmonyDemos 觉得还行的麻烦动动发财的小手点个小星星啦^_^今天咱们接着上一篇中的功能来继续实现案例Demo，做完闪屏页之后肯定是要到主页了，那今天咱们就来搭建一下APP的主页框架，实现底部的Ta ...
ObjectivesField nameplant_IDstring maxLength: 10stringError code9999450012400400400null400Error code500
本文介绍了五种Java代码相似度分析方法：1）基于AST/CFG的静态分析，适用于快速筛查抄袭；2）字节码或哈希比对，绕过代码风格差异；3）依赖库配脚本。
无迹卡尔曼滤波（Unscented Kalman Filter, UKF），是卡尔曼滤波家族中处理非线性问题的一个成员，通过一种无迹变换的采样方法取代了EKF粗糙的线性化（泰勒代了传统的 EKF。
SLAM（即时定位与地图构建）领域从传统滤波方法（EKF-SLAM）演进到现代粒子滤波方法(GMapping），它们的演进关系体现了SLAM领域如
gensim是一个专注于无监督主题建模和自然语言处理的Python库，由Radim于2009年创建，专为处理大规模文本数据集而设计，具有
Python的re模块（regular expression的缩写）是Python内置的正则表达式处理库，它主要用于字符串的匹配、搜索、替换和分割等操作，是处理文本数据的强有
当我们提交一个Callable任务后，我们会同时获得一个Future对象，然后，我们在主线程某个时刻调用Future对象的get()方法
本文介绍了四种Python调用大语言模型（LLM）API的方式：原生HTTP请求提供最高灵活性；封装式API调用便于维护和模型切换；OpenAI SDK方式稳定性好且功能丰富；传统OpenAI库简洁易用。每种方式各有特点：原生HTTP适合精确控制请求，封装式适合频繁切换模型，SDK适合官方API调用，传统库适合快速开发。开发者应根据项目需求（灵活性、维护性、功能丰富度等）选择合适方式，同时注意API安全和错误处理。
Prompt-Tuning是一种针对超大规模参数模型的微调方法，通过设计合适的模板或指令（Prompt）
想象一下，如果您在给一个同事指派工作任务时，只给了一句话来描述需求，他的任务完成效果可能很难达到您的预期。但如果您提供了明确的目的、建议的思考方向和执行策略等更多参考信息，他更有可能以高标准完成任务。使用 LLM 也一样，您的任务描述（Prompt）越清晰、具体、没有歧义，LLM 的表现越能符合您的期望。构建一个清晰具体的 Prompt 是充分发挥大模型能力的最重要一步。Prompt优化：针对输入
C#与Java深度对比：如何选择适合的技术栈？本文从语法特性、技术生态和开发体验三个维度系统对比了C#(.NET)和Java(JVM)两大技术体系。在语法层面，C#在属性、事件机制、异步编程和LINQ查询等方面更现代化，而Java的类型系统设计更严谨。最终选择取决于具体场景：企业级应用优先考虑Java生态，游戏/Windows开发倾向C#，云原生项目两者都是优秀选择。
模块优化策略Connector使用 NIO/APR，调整 maxThreads、acceptCount、connectionTimeout线程池使用共享 Executor，监控活跃线程，避免队列拥塞Session使用外部存储或 BackupManager，避免 DeltaManager 全量广播生产环境关闭 reloadable，清理资源避免内存泄漏关闭不必要 Valve，优化 Filter 链JVM/GC调整堆内存，选择适合应用的 GC 策略日志。