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- 提升视频播放效果,Compton的独门秘诀
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- 联发科携手供应链,共建未来AI世界
- 联发科今日举办了以“StrongerTogether-Buildtomorrow’sAIecosystemwithMediaTek”为主题的年度供应商大会,吸引了来自各领域的60多家领导厂商,近200位伙伴参与。此次会议不仅颁发了各类最佳供应商奖项,以感谢供应链伙伴一年来的支持,联发科技还通过论坛形式,与供应链伙伴们分享了在AI时代的发展机会与战略,期望与各领导厂商强强联手,共同打造未来AI世界的坚强供应链。联发科共同营运长顾大为指出,AI无处不在的大趋势为半导体供应链带来无限机会,无论是边
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- 豆包AI避坑指南!新手必备高赞选题秘籍
- 利用豆包AI生成高质量选题需注意三点:1.明确目标受众和内容方向;2.使用具体关键词和描述;3.检查并调整AI生成的选题。精确输入和人工审核是关键,确保选题符合标准和目标。
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- nohup在Linux系统维护中的实用技巧
- 在Linux系统中,nohup命令是一个非常有用的工具,允许你在退出系统后继续执行特定的程序或脚本。这对于需要长时间运行的系统维护任务尤其重要,因为这些任务不会因为你退出登录而中断。以下是使用nohup命令进行系统维护的一些基本步骤:基本使用方法执行一个简单的命令:nohupyour_command&例如,如果你想启动一个长时间运行的备份脚本backup.sh,可以这样操作:nohup./backup.sh&输出重定向:nohup默认会将输出导向当前目录下的nohup.out文件。
- 文章 · linux | 2个月前 | 500浏览 收藏
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- python中-=运算符用法与减法赋值详解
- <p>在Python中,-=运算符的作用是将变量的值减去右侧的值,并将结果赋值给该变量,相当于a=a-b。1)它适用于整数、浮点数、列表和字符串等数据类型。2)使用时需注意类型一致性、性能和代码可读性。3)字符串不可变,需通过切片操作实现类似效果。该运算符简化代码,提升可读性和效率。</p>
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 500浏览 收藏
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- Linux下Docker容器管理及常用命令全集
- Docker容器管理可通过常用命令实现。1.查看运行中容器用dockerps,查看所有容器加参数-a;2.启动容器用dockerstart,停止用dockerstop,重启用dockerrestart;3.进入容器调试用dockerexec-it/bin/bash或sh;4.删除容器用dockerrm,删除镜像用dockerrmi,注意删除前需确认无依赖容器存在。掌握这些命令可满足日常操作需求。
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- Pythonset()函数用法与集合创建教程
- set()函数在Python中用于创建集合,具有自动去重和高效操作的功能。1)创建空集合或从可迭代对象(如列表、字符串、元组)创建集合;2)自动去除重复元素;3)支持集合运算如并集、交集、差集;4)元素必须可哈希,集合操作高效。
- 文章 · python教程 | 1个月前 | 500浏览 收藏
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- 硬件零基础!DeepSeek满血功能配置攻略
- 要在硬件上零门槛地享受DeepSeek的全部功能,你需要:1.确保设备配置达到最低要求:4核CPU、8GB内存和支持CUDA的GPU(如NVIDIAGeForceGTX1060或更高);2.从官方网站下载并安装DeepSeek,启用GPU加速和CUDA驱动;3.解决常见问题,如启动失败和运行缓慢;4.优化性能,通过更新操作系统、调整设置和清理系统;5.启用高级功能,如图像生成和语音识别;6.若硬件不足,可使用云服务(如AWS和GoogleCloud)运行DeepSeek。
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- 搭建Redis主从复制集群的步骤包括:1.配置主服务器和从服务器,2.实现读写分离,3.配置级联复制,4.优化和维护。通过这些步骤,可以实现数据的高可用性和读写分离,提升系统性能。
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- 解决MySQL中文及中英文混合乱码问题的方法是:1.设置MySQL服务器默认字符集为utf8mb4;2.创建或修改数据库和表时指定utf8mb4字符集;3.确保客户端连接时使用utf8mb4字符集;4.检查中间件和客户端支持utf8mb4并避免不必要的编码转换;5.优化性能,注意索引大小和查询优化。
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- Hadoop文件系统特点深度解析
- Hadoop的文件系统,也就是Hadoop分布式文件系统(HDFS),具备如下突出特点:核心特性高可靠性:数据会自动保存为多个副本。当数据节点发生故障时,能够实现自动恢复。高并发处理能力:优化了大文件的读写流程。适合处理大规模数据集的批量任务。可扩展性:能够水平扩展至数千个节点。添加新存储节点不会干扰现有的服务运行。成本效益高:使用普通商用硬件搭建集群。减少了对高端设备的依赖。一致性模式:提供最终一致性而非强一致性。满足大多数大数据应用的需求。数据本地化:尽可能让计算任务在数据所在节点上执行。减少了网络传
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