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最近飞牛更新了1.1.19版本,新版本更新之后,想必很多小伙伴都没那么慌了,毕竟安全措施已经到位。有小伙伴惊奇发现,首次更新了1.1.19版本的飞牛之后,系统要求需要更改账号密码……这个其实是个必要步骤,因为在之前的系统版本里,账号密码可能泄漏了。有些小伙伴在开始使用飞牛到今天可能一年多,也没更改过密码。最后就是有小伙伴发现想要SSH连接飞牛,却发现怎样都登录不上了??? 阅读 48 2赞 收藏 2 我是一只小青蛙888 2025新版AndroidStudio安装配置指南 和跨平台调试优化工具,建议开启实验性功能提升开发效率。:2025版可能引入AI编码助手(如。 阅读 1.1k 13赞 收藏 12 abandon的大学生 SpringBoot自学笔记1(只有路由,视图,请求,会话) 在这里创建一个Controller的java文件可以用来定义路由,JAVA中的路由是使用注解来定义的注解作用表示这是一个 RESTful 控制器,返回数据(JSON / 字符串)映射 GET 请求到/hello路径分别处理 POST、PUT、DELETE 请求这个方法在org.springframework.web.bind.annotation下面也可以多种注解同时使用themleaf也是可以渲染自定义类的但是有注意点。 阅读 2.1k 48赞 收藏 56 chilavert318 技术演进中的开发沉思-354:java内存模型(下) Java共享内存模型通过"刷新-读取"机制实现线程间隐式通信:线程A将本地变量刷新到主内存(步骤1),线程B从主内存读取最新值(步骤2)。JMM默认会延迟执行这两步,导致可见性问题。同步机制(volatile/synchronized/原子类)的作用是强制这两步立即执行:volatile确保每次读写都同步主内存,synchronized通过锁机制在获取/释放时批量同步变量。无同步时通信会失败(如标志位无法传递),添加同步后能确保可靠通信。相比消息传递模型的显式通信,共享内存模型的通信是隐 阅读 1.6k 25赞 收藏 13 deepdata_cn 因果识别的后门准则和前门准则 后门准则与前门准则是因果识别的两大核心工具,二者均基于结构因果图(DAG)开展分析,核心目标是剥离混杂、还原真实因果效应。后门准则是“阻断法”,通过控制可观测混杂变量实现校正,是观测性研究中最基础、最常用的方法;前门准则是“中介法”,通过中介变量拆分因果路径,解决不可观测混杂的识别难题,是后门准则的重要补充。 阅读 1.3k 16赞 收藏 17 我材不敲代码 深度学习的准备工作:CUDA安装配置、pytorch库、torchvision库、torchaudio库安装 深度学习的准备工作:CUDA安装配置、pytorch库、torchvision库、torchaudio库安装,日记,2月3日,星期二,又是无聊的一天 阅读 1.4k 16赞 收藏 18 MaaaadScientist 深度学习笔记(概念向) 本质是找一个极其复杂的F(X)=Y的函数映射,主要过程是定义一个函数以及损失函数,根据损失函数对模型进行优化1.衡量差距:用一个损失函数LOSS衡量当前f的预测值与真实值的差距2.计算梯度:用微积分中的链式法则计算每个参数对误差的影响大小也就是梯度3.更新映射:首先将loss计算的误差从最后一层向前传递到每一个神经元(backward)再更新参数(优化器 例如SGD adam) 阅读 1.1k 18赞 收藏 7 Bol5261 **策略模式(Strategy Pattern)**与**模板方法模式(Template Method Pattern)**,涵盖了核心思想、结构角色、适用场景、关键区别 💡 进阶提示:在领域驱动设计(DDD)中,可将 `PaymentContext` 升级为**领域事件载荷或策略专用 DTO**,进一步明确语义边界;在 Spring 中还可结合 `@Qualifier` + 工厂 + `ApplicationContext` 实现策略自动装配,同时保持解耦。 阅读 1.1k 24赞 收藏 18 四月遇见落叶 C语言之数据类型 本质是告诉编译器:需要为数据分配多大的内存空间、数据能表示什么范围的值、可以进行哪些运算。 阅读 1.2k 28赞 收藏 36 qyresearch_ 热转印(TTO)设备市场:现状、趋势与挑战应对策略 从市场格局来看,全球前五大厂商(Videojet、Domino、Markem-Imaje、EDM、Diagraph)占据约77.0%的市场份额,头部企业集中度较高。热转印(TTO)设备作为工业在线标识领域的核心设备,凭借其非接触式打印、高清晰度、耐磨损等特性,广泛应用于食品、饮料、医药、物流等行业的产品包装环节。企业需以技术创新为驱动,以用户需求为导向,同时构建完善的生态体系(如供应链、售后服务),方能在激烈的市场竞争中脱颖而出,实现可持续发展。:聚焦高端市场,开发高精度、高速度的差异化产品; 阅读 1.3k 42赞 收藏 24 小同志00 多线程带来的的⻛险-线程安全 摘要:本文分析了多线程环境下的线程安全问题。通过一个count自增的示例,展示了线程不安全的原因:1)线程调度随机性;2)共享数据修改;3)操作缺乏原子性。解释了Java内存模型(JMM)中的主内存和工作内存概念,以及可见性问题。同时介绍了指令重排序对多线程的影响。最后给出了使用synchronized同步锁解决线程安全问题的方案,确保count变量在多线程环境下能正确累加到预期值10万。文章涵盖了线程安全的核心概念和典型解决方案。 阅读 1.3k 33赞 收藏 25 systeminof 与Cursor/GitHub Copilot正面竞争?OpenAI推出macOS版Codex,整合智能体化新逻辑 OpenAI发布macOS原生应用Codex,标志着AI编程进入智能体协作新时代。该应用基于GPT-5.2-Codex模型,支持多智能体并行作业和自动化任务队列,旨在将开发效率提升至"创意即实现"的水平。尽管基准测试显示顶尖AI编码模型性能接近,但竞争焦点已转向工作流整合与用户体验。随着OpenAI、Anthropic等企业布局智能体化开发工具,软件开发正从辅助工具阶段迈向智能体协作阶段,开启人机协同的新范式。 阅读 1.3k 31赞 收藏 11 东莞洲创实业 反射式光电开关工作原理 智能化背后,是红外线与物体的每一次精准对话,在自动化生产线、智能停车场、办公设备甚至我们日常使用的智能家居中,有这样一种器件——反射式光电开关悄无声息地工作,却能精准检测物体的存在与否。反射式光电开关作为现代自动化技术的核心组件之一,以其可靠性和适应性,在工业4.0和智能制造的大背景下,将继续发挥着不可替代的作用。反射式光电开关的检测对象不限于金属,对所有能反射光线的物体均可检测,这意味着无论是塑料、玻璃还是液体,只要能够反射光线,都能被有效检测到。该器件采用同步回路选通技术,具有良好的回差特性。 阅读 1.2k 25赞 收藏 17 广告 社区推荐 更多 高通开发者中文社区 HarmonyOS开发者社区 鲲鹏昇腾开发者社区 英特尔开发人员专区 NVIDIA AI技术专区 葡萄城开发者空间 DAMO开发者矩阵 LAVAL社区 直播 更多 第三期 | ICASSP 2026 论文预讲会(武汉大学智能声学与语音处理实验室) 热度 597 千问大模型Qwen-Image-2.0全新发布 热度 31654 具身原生 · 原力灵机技术开放日 热度 53864 第二期 | ICASSP 2026 论文预讲会(武汉大学智能声学与语音处理实验室) 热度 525 活动日历 更多 17 4月 SITS 2026 奇点智能技术大会 上海 精品课程 更多 VIP Java之路 张中强 共 4.0 节 · 268.0万 人学习 VIP 韦东山嵌入式Linux第一期视频 韦东山 共 54.0 节 · 25.1万 人学习 VIP 编程可以这样学 张杨(老张头) 共 40.0 节 · 23.0万 人学习 VIP Java入门教程初级 任亮 共 169.0 节 · 18.9万 人学习 VIP Spring4 视频教程 佟刚 共 36.0 节 · 17.5万 人学习 VIP 8小时学会HTML网页开发 刘道成(燕十八) 共 57.0 节 · 17.1万 人学习
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