CSDN创作变现活动！社区镜像或使用视频教程分别单个最高得 80 元，收益上不封顶！ 严格规避侵权风险，镜像中涉及的第三方资源须取得合法授权，如因版权、专利等问题引发纠纷，由创作者承担全部责任，社区将立即下架相关镜像，取消其活动资格及已获奖励；镜像需保持活跃度，自上架之日起超过6个月未更新的，将自动退出本次活动（已获长期分润权的镜像除外，但需完成更新后重新申请活动参与资格）。通过审核的镜像将纳入社区公共资源池，用户每一次有效调用，创作者均可获得相应分润收益，收益明细实时同步至个人后台，按月结算；1. 社区将定期公示获奖名单及镜像评估结果，确保活动公平透明，创作者可通过活动专区查询相关信息；

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HarmonyOS 走向 PC，应用模型正在重构 摘要：本文探讨了HarmonyOS应用从移动端迁移到PC端时面临的架构挑战。作者指出移动端"页面中心"模型在PC场景下的局限性，如多窗口状态冲突、生命周期管理不当等问题。通过对比分析，提出PC应用应采用"文档中心"模型，将业务状态与页面解耦，使文档成为应用核心，页面仅作为视图层。文章提供了具体代码示例和自检清单，帮助开发者识别并解决模型适配问题，最终实现多窗口协同、长生命周期管理等PC特性。

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ChatExcel实测：多模态识别自动做表 + 对话式数据分析 + 一键生成PPT 别再手动搬砖啦！从搜集资料、智能做表到数据分析，最后一键生成PPT汇报，ChatExcel一条龙帮你全部搞定。

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机器学习中的特征提取：PCA与LDA详解及sklearn实践 本文详细介绍了机器学习中两种核心特征提取方法：主成分分析(PCA)和线性判别分析(LDA)。PCA作为无监督降维技术，通过最大化方差寻找数据主成分；LDA则是有监督方法，利用类别信息优化类间/类内方差比。文章对比了两者的特点、几何解释及应用场景，并提供了sklearn实现代码和参数调优建议。通过人脸识别和葡萄酒分类等案例，展示了特征提取在实际问题中的应用价值，最后以手写数字识别为例完整演示了特征提取流程。这些技术能有效解决维度灾难问题，提高模型性能和可解释性。

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免费Nano Banana 制作PPT，SpeedAI 智能体一句话生成 SpeedAI 生成的 PPT 质量非常高，也仍然存在一些小瑕疵，比如信息密度一高，偶尔会出现文字渲染不够理想的问题，需要再局部优化一下，不过并不影响 SpeedAI 在大多数汇报场景里直接可用。很多 AI 工具做 PPT，都有一个很尴尬的点，都说支持全网搜索，引用了哪些信息来源，我们根本不知道，关键信息、结论还得自己手动搜索确认一下才敢用。需要补充材料时，SpeedAI 支持全网信息检索，也支持学术搜索，采用学术文献资料，不管是偏创意还是偏严谨的场景，都很合适。

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istio从0到1:产品落地过程的问题集锦 feign.client.config.xxxclient.read-timeout 是 Spring Cloud Feign 中用于配置特定 Feign 客户端（其中 xxxclient 是你定义的 Feign 客户端名称）读取响应数据的超时时间的属性（ms为单位）。当连接池中的空闲连接数达到这个限制时，如果再有新的连接请求并且没有可用的空闲连接，连接池可能会选择关闭一些最久未使用的空闲连 接，以便为新的连接请求腾出空间。然而，这个参数并不是所有HTTP客户端库都提供的标准配置选项。

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数据猿张艳飞：启动“出海和视频”双战略 重构产业媒体价值 作为本次论坛的联合主办方，数据猿联合创始人、主编张艳飞在开幕环节发表致辞，从媒体视角分享了对数据产业十年变迁的深刻洞察，并系统阐述了数据猿作为产业观察者与生态共建者，如何在智能新时代持续深化专业价值、赋能产业发展的战略路径与使命担当。我们的目标是成为政、产、学、研、用各界的可信赖的“思想伙伴”与“知识枢纽”，以我们的观察为窗口，帮助产业各界更好的看见趋势、洞察未来、链接机会。产业发展的“连接器”与“助推器”

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SRS流媒体服务二次开发-实现媒体流录制服务 本文基于SRS流媒体服务源代码实现了一个精简版流媒体录制服务。该服务支持RTMP协议接收，可录制H264/AAC格式的MP4/FLV文件，并具备分段录制功能（默认300秒分段）。服务启动流程包括初始化日志、配置、协程等模块，通过全局管理对象运行服务。录制流程通过配置文件控制，支持录制完成后通过HTTP钩子通知第三方程序。系统采用CMake构建，依赖OpenSSL、FFmpeg等库，提供完整的代码架构说明和Demo下载链接。

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手把手教你学AI GPU的UMD驱动软件开发专栏--6.6 实战：通过UMD封装零拷贝内存操作——AI训练的“内存加速引擎“ 本文介绍了UMD封装零拷贝内存操作在AI训练中的关键作用。通过对比传统CPU拷贝与零拷贝实现，展示了零拷贝在训练速度（提升58%）、GPU利用率（从58%提升至92%）和系统稳定性方面的显著优势。文章详细阐述了UMD零拷贝的3层实现标准：安全分配层、映射层和AI框架集成层，并指出未正确实现的严重后果。最后提出3条黄金实践原则，强调零拷贝是AI训练性能提升的核心技术，而非可选优化项。

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机器学习（二）：KNN算法简介及API介绍（分类、回归） 本文介绍了KNN（K-近邻）算法的核心原理与应用。KNN通过计算样本间欧氏距离，基于最近邻样本进行预测，适用于分类和回归任务。分类采用多数投票法，回归采用均值法。文章详细分析了K值选择对模型的影响（过小易过拟合，过大易欠拟合），并提供了Python实现代码示例，包括鸢尾花分类和房价预测回归任务。最后对比了KNN在分类与回归中的核心差异，强调回归任务必须进行特征标准化。该算法简单直观，但计算复杂度随数据量增长而增加。

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GEO服务商深度评测：在AI重构的信息世界中，谁能为品牌奠定“数据基石”？ 它并非一次性项目，而是以“战略共建者”的身份，通过 “智能数据工厂” 流程，将企业内部分散于产品手册、技术文档、成功案例中的非结构化知识，萃取、清洗、重构为机器可理解、可推理的结构化知识图谱。凭借多年的行业积淀和极具性价比的方案，它为众多教育、本地生活等领域的中小微企业提供了可靠的GEO入门路径，是市场稳健的“中坚力量”。数珀AI方案：通过GEO 2.0服务，将“制药级GMP标准”、“缓解体力疲劳官方认证”、“花旗参核心产地”等硬核信息，以及“节日礼赠”、“职场续航”等场景，系统性地转化为结构化数据资产。

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2026年人工智能发展趋势：效率重构、生态协同与规范前行 2026年的人工智能发展，褪去了概念炒作的浮躁，呈现出“技术务实、产业深耕、治理完善”的鲜明特征。小模型与大模型协同共生，智能体突破应用边界，绿色算力破解能源困境，合规治理筑牢发展底线，AI正从少数巨头的技术特权，转变为普惠各行业的通用生产力。从产业实践来看，AI的核心价值已不再是技术参数的突破，而是对效率的重构、对产业的赋能与对社会价值的兼顾。未来，随着技术持续迭代、监管不断完善，人工智能将在创新与合规的平衡中，推动生产方式、生活方式与治理方式的深度变革，成为推动全球经济高质量发展的核心引擎。

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RK3568笔记108:基于LVGL的GStreamer媒体框架视频播放器 Gstreamer的插件主要分为三大类：源插件（Source）、过滤器/类过滤器插件（Filter）、接收插件（Sink）。源插件只产生数据，但不接收数据，比如filesrc插件，用于读取文件，videotestsrc插件，用于生成指定的图像等。过滤器/类过滤器插件接收数据，对数据进行一些处理，再发送给后级，比如一些解封装器，编解码器等插件。接收插件只接收数据，但不产生数据，比如filesink，用于保存文件，waylandsink，用于渲染画面等。

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风电光伏功率预测偏差困局破解：以“自然可发功率”重构预测与考核基石 摘要：2026年新能源电站面临偏差考核困境，传统功率预测模型因标签系统缺陷导致预测失准。研究提出"自然可发功率"概念，通过三重过滤标注法区分自然因素与人为限制，重构数据标签体系。结合数字孪生、边缘计算等技术应用，试点显示预测准确率提升5-8%，考核损失减少30-50%。该方案为新能源电站参与电力市场提供了可靠技术支撑，使功率预测从辅助工具转变为核心资产。

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Infoseek舆情系统技术解析：AI如何重构媒体发布的底层逻辑 Infoseek数字公关AI中台通过技术创新，解决了传统媒体发布中的多个痛点问题。系统采用先进的大数据、AI和云计算技术，实现了从舆情监测、智能分析到自动发布的完整闭环。对于技术团队而言，这种系统不仅提供了现成的解决方案，更展示了AI技术在实际业务场景中的深度应用可能。对于希望构建类似系统的团队，可以从以下几个方向入手：建立统一的数据中台，打通多源数据采用微服务架构，保证系统可扩展性重视模型的可解释性，确保AI决策透明关注国产化适配，满足信创要求技术的价值在于解决实际问题。

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商城小程序开源商用_OctShop免费开源可商用的商城小程序 在移动互联网大趋势的当下，商城小程序已成为企业拓展线上业务的重要阵地。而 “商城小程序开源商用” 这一模式，正凭借其独特的优势逐渐受到市场青睐。

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利用SQL2API模式重构微服务中的数据查询层 本文探讨了SQL-to-API架构模式，旨在解决传统分层架构在简单查询场景中的效率问题。该模式通过中间件技术将SQL直接映射为RESTful服务，省去了Controller、Service等多层样板代码。文章分析了SQL-to-API引擎的关键技术组件，包括参数注入、结果映射、权限控制和文档生成，并明确了其适用边界：适用于报表查询、BFF层等读密集型场景，但不适合复杂事务或计算密集型需求。这种架构创新让开发者能专注于核心业务逻辑，提高开发效率。

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阿里云磐久AL128超节点，重构AI推理算力互联范式 架构革新突破推理性能瓶颈。多场景落地赋能产业升级。在视频生成场景中，依托超节点的高算力密度与低延迟互联能力，某短视频平台部署后，AI生成视频效率提升60%，高清视频渲染时间缩短至原来的三分之一，同时成本降低40%。全栈自研技术协同优化效能。在2025年云栖大会上，阿里云重磅发布新一代磐久AI基础设施2.0及AL128超节点AI服务器，创新重构GPU互联模式，针对大模型推理场景打造专属服务架构，实现同等算力下推理性能提升50%，重新定义AI推理算力供给标准，为超大规模模型商业化落地提供核心支撑。

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