光子计算落地里程碑：实验级OSS芯片实现MNIST高效分类，登顶《Nature》子刊 随着物联网（IoT）的快速发展，数据量的激增对处理速度和能耗提出了更高要求。传统冯·诺依曼计算机因数据瓶颈和能耗限制，难以满足需求。光子集成电路凭借其并行处理、低功耗和低延迟等优势，成为实现神经网络的有力硬件平台。然而，光子平台的可扩展性限制了单次传递中可执行的矩阵-向量乘法（MVM）数量，增加了系统的总执行时间和能耗。

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关于WPS修改默认打开设置 解决wps修改默认应用相关问题

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wps编辑技巧 可以直接右键保存下来看看是否是原始图，如果歪着的图，可能保存下来是正的，直接保存试下。

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线性回归原理推导与应用（八）：逻辑回归二分类乳腺癌数据分类 逻辑回归二分类实战

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GitLab部署 学git。

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uniapp图片下载（微信H5可用、小程序应该也通用） 各种百度，结果用图片展示出来就行了？官方给的各种API，要么有兼容问题，要么案例不全。

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探索AI新领域：生成式人工智能认证（GAI认证）助力职场发展 无论你是职场新人还是在职人士，无论你是学生还是技术爱好者，都可以通过报考GAI认证来提升自己的AI应用能力，为未来的职业发展打下坚实的基础。在数字化时代的大潮中，人工智能（AI）技术以其强大的影响力和广泛的应用前景，正逐步重塑我们的生活与工作方式。面对众多的AI证书，如何选择适合自己的考试路径呢？通过参加AI证书考试，学员可以系统地学习生成式AI的核心技能，紧跟技术前沿，为未来的职业发展打下坚实的基础。‌拓宽职业发展道路‌：GAI认证涵盖了生成式AI的多个关键领域，为学员提供了广阔的职业发展空间。

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云计算与大数据进阶 | 27、存储系统如何突破容量天花板？可扩展架构的核心技术与实践—— 分布式、弹性扩展、高可用的底层逻辑（上） 数据中心里，存储系统是至关重要的组成部分。由于相关硬件组件与存储操作系统的多样性和复杂性，如何在保证存储稳定、安全、可靠的同时，实现灵活扩展和自服务，一直是困扰数据中心全面云化的难题。简单来说，现在的难题就在于：硬件和软件的复杂性导致存储系统像一堆零散的积木，拼起来费劲，改起来更麻烦，而云化又需要它像变形金刚一样，既能随时调整结构，又能稳稳当当不出错。那么，如何把这些零散的积木变成一个灵活又可靠的整体，就成了数据中心全面云化必须要跨过的一道坎。

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如何将带有LFS对象的git仓库推送到gitlab 如何将带有LFS对象的git仓库推送到gitlab

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在 ABP VNext 中集成 OpenCvSharp：构建高可用图像灰度、压缩与格式转换服务 本文介绍了如何在 ABP VNext 框架中集成 OpenCvSharp，构建一个高可用的图像处理服务，支持灰度化、压缩和格式转换功能。文章详细阐述了技术背景、功能概览、依赖安装、配置选项、服务接口定义及实现。通过 ABP VNext 的模块化和依赖注入特性，结合 OpenCvSharp 的强大图像处理能力，开发者可以快速构建一个结构清晰、可扩展且高可用的图像处理微服务。文章还提供了配置化、异常处理、日志记录、健康检查等技术要点，确保服务的稳定性和可维护性。

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WPS深度适配鸿蒙电脑折叠形态，国产替代下的未来何在？ 首先，从产业升级与国产替代的角度来看，这是中国信息技术产业由“可用”向“好用”跃迁的重要信号。而随着鸿蒙系统的成熟以及WPS对其深度适配，尤其是针对折叠屏等新型硬件形态的优化，意味着国产软硬件已经具备了与国际主流系统比肩的能力。第三，从生态构建与网络效应的角度来看，WPS与鸿蒙的合作是构建自主数字生态的关键一环。WPS通过与HarmonyOS 5深度融合，实现了“AI小艺生成PPT大纲”“双屏演讲者模式”等功能，这不仅仅是界面或交互方式的改变，而是基于AI与系统级能力重构了办公流程。

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从零基础到最佳实践：Vue.js 系列（9/10）：《单元测试与端到端测试》 本文全面介绍了Vue.js前端开发中的测试实践，重点讲解了单元测试和端到端测试的基础知识、工具配置及实际应用。文章首先强调了测试在提高代码质量、保障重构安全和提升团队协作中的重要性，并区分了单元测试和端到端测试的特点。接着，推荐了常用的测试工具，如Vitest、Jest、Cypress等，并以Vitest和Cypress为主线，详细展示了如何在Vue 3项目中进行单元测试的环境搭建、基础组件测试、复杂逻辑测试以及模拟外部依赖的测试。通过丰富的代码示例和实际场景，本文为开发者提供了从基础到进阶的全面指导，帮助

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CAP分布式理论 CAP分布式理论

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MCP 服务与 Agent 协同架构的理论基石：从分布式智能到生态化协作 MCP（Multi-Component Platform）服务体系的技术根脉可追溯至 21 世纪初的分布式系统架构，但其核心内涵在智能计算时代发生了范式转变。传统分布式系统聚焦于物理资源的池化管理，而现代 MCP 服务则演变为支持异构智能体协同的生态化平台。根据 IEEE 最新技术报告（2024），MCP 服务可定义为：通过标准化接口协议，实现多模态智能组件（智能体、微服务、算法模块）的动态注册、发现、协同与进化的分布式支撑系统，其技术特征表现为组件智能化、交互语义化、架构柔性化。

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windows 下用yolov5 训练模型 给到opencv 使用 本文介绍了在Windows系统上使用YOLOv5训练模型，并通过OpenCV加载模型进行推理的完整流程。首先，通过Anaconda搭建环境并安装YOLOv5，接着使用LabelImg进行数据标注。训练过程中，配置了data.yaml文件，确保图像与标签对应，并通过train.py脚本进行模型训练，生成best.pt模型文件。随后，将模型转换为ONNX格式以便OpenCV加载。在推理阶段，使用OpenCV的DNN模块加载ONNX模型，对输入图像进行预处理、前向推理和后处理，最终输出检测结果。然而，作者在推理过

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Ubuntu部署私有Gitlab Linux部署私有gitlab并配置域名，迁移数据文件到挂载磁盘，解决启动中的各种问题如postgerSQL和Redis异常等，设置中文界面

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⚡ Linux Debian 安装与配置 Docker ⚡ Linux Debian 安装与配置 Docker

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作者黄工『strongerHuang』，高级嵌入式软件工程师，专注分享嵌入式软硬件、AIoT（物联网+人工智能）、单片机、通信技术、开发工具、半导体等相关内容。
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资深架构师，PMP、OCP、CSM、HPE University讲师，EXIN DevOps Professional与DevOps Master认证讲师，曾担任HPE GD China DevOps & Agile Leader，帮助企业级客户提供DevOps咨询培训以及实施指导。熟悉通信和金融领域，有超过十年金融外汇行业的架构设计、开发、维护经验，在十几年的IT从业生涯中拥有了软件开发设计领域接近全生命周期的经验和知识积累，著有企业级DevOps技术与工具实战。
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