梯度下降法的迭代步骤 摘要：梯度下降是一种通过迭代优化模型参数的训练方法。其核心流程包括：1）用当前参数计算预测值和损失；2）计算损失对参数的梯度（下降方向）；3）沿负梯度方向小步更新参数；4）重复直到收敛。以线性回归为例，每次迭代需计算预测值y^=wx+b，均方误差损失，以及w和b的梯度∂L/∂w和∂L/∂b。参数更新公式为w←w-η(∂L/∂w)，b←b-η(∂L/∂b)。学习率η控制步长，初期损失快速下降，后期逐渐平缓逼近最优解。整个过程通过持续调整参数使损失最小化。

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基于大数据的自助餐厅菜品供应优化与分析系统（源码+论文+部署+安装） 基于MySQL构建数据库，核心数据表包括用户表（存储用户账号、姓名、手机号等信息）、管理员表（存储管理员用户名、密码、角色等信息）、token表（存储用户身份验证相关信息）、配置文件表（存储系统配置参数）、预测数据表（存储消费时间、菜品名称、销售数量预测等信息）、分析数据表（存储顾客ID、消费频率、菜品成分、顾客满意度等详细分析数据），通过合理的字段设计与主键关联，保障数据的一致性、完整性与安全性。数据层：采用开源的MySQL数据库存储结构化数据（用户信息、管理员信息、配置文件、预测数据、分析数据等）；

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linux下查看各个进程占用的端口和对应的应用名称 bin/bash# 保存为 show_ports.shecho "端口占用情况（应用名称 | PID | 协议 | 端口 | 状态）"# 使用ss命令收集信息dothen# 提取信息# 提取端口# 提取进程名和PIDthenfifidone。

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lecen：一个更好的开源可视化系统搭建项目--文本、图片、图形、原生元素--全低代码|所见即所得|利用可视化设计器构建你的应用系统-做一个懂你的人 本文介绍了可视化设计器中几种基础组件的使用方法：1. 文本组件(text)支持静态内容、函数返回值和数据绑定三种形式，可应用于各类文字展示场景；2. 图片组件(lc-image)支持加载本地和远程图片资源；3. 图形组件可自定义SVG矢量图标；4. 原生元素组件(native)支持通过标签名动态创建任意HTML元素。这些基础组件为快速构建应用系统界面提供了灵活的可视化解决方案。

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FPGA开发中仿真激励文件如何编写，testbench编写，精华篇，很重要！！！ Testbench是FPGA/ASIC仿真中验证DUT功能的虚拟测试平台，仅用于仿真不参与综合。规范Testbench应包含8个核心模块：时间尺度定义、模块声明、信号声明、DUT实例化、时钟/复位激励生成、功能激励生成、输出验证和仿真超时保护。编写时需遵循工业级标准：命名规范（如tb_模块名）、信号类型区分（reg/wire）、时钟复位符合硬件时序、功能激励覆盖全场景（正常/边界/异常）、采用断言和日志验证输出，并添加超时保护。复杂激励可封装为task或读取外部文件。规范的Testbench能显著提升仿真效

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SpringBoot + RabbitMQ + Redis + MySQL：社交平台私信发送、已读状态同步与历史消息缓存实战 通过本文的分析，相信你已经了解了如何用SpringBoot + RabbitMQ + Redis + MySQL构建一个完整的私信系统。虽然具体的代码实现需要根据实际业务需求进行调整，但整体的设计思路和技术选型是通用的。异步处理：通过RabbitMQ实现消息的异步处理缓存优化：利用Redis提升系统性能数据持久化：MySQL保证数据的持久性和一致性可靠性保障：多重机制确保消息不丢失扩展性设计：支持未来业务的扩展需求记住，私信系统的建设是一个持续迭代的过程，需要根据业务发展不断优化和完善。

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RabbitMQ和AMQP是什么关系？ RabbitMQ和AMQP是什么关系？

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【喜报】CCF中国开源大会入选中国科协重要学术会议目录（2025） 此次，中国科协面向所属全国学会、协会、研究会（以下简称“全国学会”）开展了2025年度重要学术会议征集工作，聚焦学术质量与组织实施两大维度。从议题设置、组织机制、学术成果、学风会风等方面对学术会议进行综合考察，经全国学会组织推荐、专家评审、中国科协终审复核，共有708个学术会议入选《重要学术会议目录（2025）》。来源：中国科协官网《重要学术会议目录（2025）》

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MQ简单介绍以及RabbitMQ基础使用，快速上手 摘要：MQ(消息队列)是一种FIFO队列，用于分布式系统间通信，支持同步/异步方式。RabbitMQ是其实现之一，主要作用包括异步解耦、流量削峰、消息分发和延迟通知。使用时需配置RabbitMQ服务器地址、端口、账号密码，并设置消息确认机制和重试策略。核心配置包括声明队列、交换机、绑定路由键，并配置JSON消息转换器。通过自动/手动确认机制确保消息可靠消费，失败时支持重试机制。

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linuxshell测试题 A.B.C.D.答案：BA.B.C.D. 以上都是答案：D__

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提示链（Prompt Chaining）、路由、并行化和反思 本文总结了智能体设计模式的四大核心方法，帮助AI系统高效处理复杂任务： 提示链（Prompt Chaining） 将复杂任务拆解为多个步骤依次处理，类似前端组件化开发。核心是分步执行+结构化输出，适用于代码编写、报告生成等任务。 路由（Routing） 根据输入动态选择处理路径，类似前端路由系统。通过条件判断将不同类型请求（如查询、技术支持）导向对应流程，提升系统灵活性。 并行化（Parallelization） 同时处理独立子任务，类似Promise.all并发请求。可显著降低整体延迟，适用于多摘要生成等

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RabbitMQ监控 RabbitMQ是一个开源的，它实现了，用于在分布式系统中传递消息。阿里云AMQP实例就是基于RabbitMQ技术构建的云服务。

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【开源免费】使用 Python + Whisper + PyDub 自动切割长音频文件 本文介绍了如何利用FFmpeg和Python的Whisper库实现MP3音频按句子分割的方法。首先需要安装FFmpeg并配置环境变量，然后安装Python的openai-whisper和pydub库。通过编写Python脚本，调用Whisper模型识别音频中的句子时间戳，再使用pydub按时间戳切割音频并保存为独立文件。运行脚本时会自动下载模型，最终分割后的音频片段将保存在指定目录中。该方法适用于中文音频处理，base模型在速度和精度间取得了良好平衡。

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聊聊RabbitMQ 引入RabbitMQ之后，把注册的信息写入数据库之后，可以直接把“发送邮件”和“发送短信”这两个任务扔给RabbitMQ，这样就能够立刻给用户返回“注册成功”。所以，中间加个RabbitMQ，这样订单系统只需要把“我要下单”的消息发送给RabbitMQ，而积分系统什么时候恢复那就什么时候再去取消息，从而累加积分。但是，如果有了RabbitMQ，系统A可以把数据传给RabbitMQ，而RabbitMQ则负责把数据暂存起来，再按照系统B的处理能力，稳稳地传送给B。通过这样引入RabbitMQ，可以实现。

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Linux的PS1 配置示例 这个 PS1 配置包含多个部分，让我详细分解：1. 第一部分：终端标题设置如果设置了 chroot各颜色代码详解转义序列解释 和 ：包裹非打印字符，确保 Bash 正确计算提示符长度 或 ：ASCII 转义字符（ESC，十六进制 0x1B） ：响铃字符（ASCII 7），在标题序列中用作结束符完整等效写法这个配置的特点 功能全面：设置终端标题、显示环境信息、彩色提示符 用户友好：颜色区分不同类型信息 信息丰富：显示用户、主机、完整路

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GitHub开源项目日报 · 2026年1月3日 · 开源全栈工具热榜精选 本榜单聚焦知识管理自托管、实时新闻与数据管线、金融分析、Android 模拟器、文本记账、地图库与桌面音乐播放器等方向。Memos 提供隐私优先自托管知识库，newsnow 实时热闻并自适应抓取，Pathway 在 Python 与 Rust 引擎间实现高性能流处理，OpenBB 将多源数据整合供分析与 AI 助手使用，docker-android 提供极简镜像用于 CI 测试，Beancount 以文本记账生成报表，MapLibre GL JS 支持浏览器端矢量地图渲染，Nuclear 计划用

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Encoder-Decoder Model编码器-解码器模型 摘要：编码器-解码器是一种深度学习模型，由编码器和解码器组成，用于处理序列到序列的任务。编码器将输入序列转换为固定长度的上下文向量，解码器将其转换为输出序列。该模型通过RNN、LSTM或GRU等循环结构实现，并引入注意力机制提高性能。工作流程包括输入编码、上下文向量生成和输出解码。广泛应用于机器翻译、图像处理等领域，能有效处理可变长度序列。

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RabbitMQ 进阶 学习笔记2 生产者、MQ、消费者的可靠性保证，延迟消息、业务幂等性。

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说说RabbitMQ的基本架构 一个消息可以被拷贝到多个Queue，但是一个队列里的消息只能被消费一次。如果把RabbitMQ的6个关键组件比作。

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上海打出“开源”国际牌！2025重磅新政 更有 “算力券”“模型券” 等创新支持，为全球开发者提供低成本算力，真正实现“上海平台，世界共建”。预计三年内，上海在全球开源社区的核心贡献者占比有望升至15%，塑造 “北硅谷、南上海” 的开源双极格局。1、到2027年，建成技术支撑齐全、服务体系完善的开源体系，培育1—2个具有国际影响力的开源社区，孵化超过200个优质开源项目，汇聚全球开发者超300万人。2、到2030年，让开源深度融入产业创新血脉，形成“主动建设、积极使用、热情贡献”的开源文化。，推动企业将开源从“成本项”视为“战略资产”。

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Redis 在定时增量爬虫中的去重机制与过期策略 当内存达到阈值时，Redis 会按策略（如 volatile-lru：淘汰过期 Key 中最近最少使用的）淘汰 Key，需确保爬虫相关 Key 设置过期时间，避免非过期 Key 被误淘汰。Redis 凭借高性能的原子操作和灵活的数据结构，是定时增量爬虫去重的最优选择，中小规模场景优先使用 String 结构，大规模场景推荐布隆过滤器；：将爬取记录分为 “近期记录”（Redis，设过期）和 “历史记录”（MySQL/ClickHouse，持久化），兼顾增量判断与长期存储；

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深圳明源软件CTO,房地产行业信息化领导者,专注房地产行业信息化13年.
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