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用 Ray 跨节点调用 GPU 部署 DeepSeek 大模型，实现分布式高效推理在大模型时代，单节点 GPU 资源往往难以满足大模型（如 7B/13B 参数模型）的部署需求。借助 Ray 分布式框架，我们可以轻松实现跨节点 GPU 资源调度，让大模型在多节点间高效运行。本文将以 DeepSeek-llm-7B-Chat 模型为例，详细讲解如何通过 Ray 搭建跨节点集群，结合 vLLM 实现分布式推理，并解决部署过程中的常见问题。

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程序员岳彬

Spring AI 项目实战（十八）：Spring Boot + AI + Vue3 + OSS + DashScope 实现高效语音识别系统（附完整源码）本文介绍基于 Spring Boot AI 集成阿里云 OSS 与 DashScope 语音识别 API 的高效语音识别系统。该系统通过云端存储音频文件，解决传统本地存储的性能瓶颈与存储压力，支持同步 / 异步语音转文本，实现文件自动生命周期管理。文中详述技术选型、架构设计、核心代码实现（含前后端及配置）、部署流程，展现其高并发处理、可靠文件管理能力，适用于客服、教育等企业级场景，为语音识别应用提供实用解决方案。

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Jfinal+SQLite处理 sqlite数据库执行FIND_IN_SET报错方案二Jfinal所有需要执行的sql语句是否会经过Sqlite3Dialect,我们在类中重写语句，判断是sqlite数据库，且是否含FIND_IN_SET，继而进行修改替换FIND_IN_SET。// 正则：FIND_IN_SET(\w+,\?修改为 sql += " where s.M_POINTS_ID"+getInSql(ids);System.out.println("改动之前sql"+sql);

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ArcGISPro应用指南：使用ArcGIS Pro创建与优化H3六边形网格本文介绍了H3这一由Uber开发的开源地理空间分析框架，它通过将地球表面划分为等面积的六边形网格，支持高效、精准的地理空间数据分析。文章详细说明了H3的核心特性，包括其全球覆盖性、16级分辨率体系、层次结构以及六边形单元在空间填充和邻近距离一致性方面的优势。此外，还介绍了在ArcGIS Pro中生成H3网格的具体操作流程，并以厦门市为例演示了如何创建和裁剪H3网格。针对裁剪后可能出现的边缘网格不完整问题，文章提供了两种解决方案：内部保留完整网格和外部保留完整网格。

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研究生算法期末大作业第一题第二问该代码实现了一个带设备数量限制的分数背包问题，结合分支限界法和贪心策略，在预算和设备数约束下最大化总算力，并通过交火损耗模型模拟实际场景。算法在保证精确解的同时，通过剪枝和优先级搜索优化了效率。

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【Java EE初阶 --- 网络原理】网络编程在上篇博客提到网络的发展史，我们知道实现网络通信的原理，那么实现网络通信能给人类发展带来怎么样的驱动力呢？这篇博客将带了解网络通信的最大优势，网络编程带来的丰富的网络资源。

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【官方回复】七牛云开启referer防掉链后小程序访问七牛云图片显示403 七牛云开启Referer防盗链后，微信小程序访问图片出现403错误。原因是微信小程序自带Referer头，需将servicewechat.com和*.servicewechat.com加入七牛云Referer白名单。解决方法：登录七牛云控制台，进入域名管理，修改配置，在Referer白名单中添加上述两个域名即可。

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《镜语者》而陈欣亲自训练了她的情感模型，让她能“听见”人类的沉默，能“看见”眼泪背后的悲伤。她的任务，是打造一个能够完全理解人类情感的AI——不是为了战争，不是为了控制，而是为了让人类在即将到来的“意识迁移时代”中，找到一个真正能陪伴自己的“数字伴侣”。“镜语者”是一种新型的AI系统，它不仅模拟人类的外表和行为，还能通过深度学习和情感映射，理解人类内心最深处的渴望、恐惧与孤独。对此，陈欣提出了“情感防火墙”概念——一种新型的数据加密技术，确保用户的个人信息只能由特定的AI使用，并且无法被第三方访问。

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愿天堂没有C＋＋

某外企笔试总结——纯C语言笔试题，进门做一套笔试题！

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DicomObjects .NET 8.40.1214.0/8.48.231.0 DicomObjects.NET consists of an inter-related, but independent, set of .NET "Objects" that enable developers to quickly and easily add DICOM functionality to their products without needing to understand or program the intricacies of the DICOM standard. Thi

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Alex艾力的IT数字空间

分布式分片策略中，分片数量的评估与选择摘要：分布式分片策略中，分片数量的选择需综合数据量、查询模式与硬件资源进行评估。数据量基准建议单个分片10-50GB，并结合增长率预留缓冲；查询模式应避免跨分片查询过多；硬件需考虑内存与带宽限制。分片过多导致资源浪费与性能下降，过少则引发写入瓶颈与扩展性问题。动态调整与分片键优化（如高基数字段、时间范围）可提升效率。实践案例显示，合理分片可将查询延迟从8s降至180ms。关键监控指标包括分片健康度、数据倾斜与资源利用率。

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基于深度学习的目标检测：从基础到实践本文介绍了基于深度学习的目标检测技术，涵盖单阶段(YOLO)和两阶段(Faster R-CNN)检测方法，详细讲解了CNN、RPN和FPN等核心组件。文章提供了完整的PyTorch代码实现，包括数据加载、模型构建(YOLOv5简化版)、训练和评估流程，使用PASCAL VOC数据集进行实验。通过10个epoch的训练，模型在测试集上达到了可接受的性能。该教程适合希望入门目标检测的开发者，为进一步研究更复杂模型和更大规模数据集奠定了基础。

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乌萨奇也要立志学C++

【Linux】基本指令详解(三) 指令本质、三个查找指令、打包压缩、重要热键、linux体系结构、命令行解释器指令本质、三个查找指令、打包压缩、重要热键、linux体系结构、命令行解释器

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我用Cursor，1周上线了一个虚拟资料流量主小程序技术选型使用Cursor AI编程助手在一周内完成了学科资料分享小程序的开发。项目采用RuoYi-Vue-Plus后端框架和uni-app前端，实现会员系统、积分体系等核心功能。通过AI辅助设计了13张数据库表，生成RESTful API接口，并分离管理端与移动端代码。开发中利用Cursor快速生成项目结构、模拟数据，极大提升了效率。最终成果包含资料分类浏览、VIP特权、积分兑换等完整功能，展现了AI编程工具在快速开发中的实用价值。

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.NET 8.0 使用 WebSocket 本文介绍了WebSocket技术及其在.NET和C#中的实现方法。WebSocket支持全双工实时通信，适用于在线游戏、聊天应用等需要低延迟的场景。文章详细讲解了WebSocket协议机制、与传统HTTP的对比优势，以及在ASP.NET Core中设置WebSocket服务器和使用C#构建客户端的具体步骤。还探讨了多客户端管理、消息处理、安全性和性能优化等高级功能，并提供了调试测试建议。通过实际代码示例，展示了如何构建高效、可扩展的实时通信系统。

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Java多线程基础详解：从实现到线程安全通过本文的系统讲解，读者可以掌握Java多线程编程的核心概念和实战技巧。在实际开发中，建议结合JUC包中的高级并发工具（如Lock、Semaphore、CountDownLatch等）来构建更高效稳定的多线程应用

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人工智能与心理史学：从阿西莫夫的科幻预言到可计算社会模型＞ / 输出：稳定/波动/危机。2. **数学可建模**：社会动态遵循数学规律（$ \frac{dS}{dt} = f(S,E) $）System.out.println("1. 增加基础产业补贴（+15%）");System.out.println("3. 定向减税：中小企业和制造业");System.out.println("2. 启动职业再培训计划");// ΔU = ∑(m_i * v_i²) - k * log(熵)System.out.println("危机干预策略包：");

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STM32固件升级设计——SD卡升级固件本文介绍了基于STM32F407的SD卡固件升级方案。系统将Flash划分为64KB的BootLoader区和960KB的APP区，通过修改MSP和PC实现程序跳转。BootLoader初始化时会检测SD卡是否存在firmware.bin文件，存在则按512字节块擦除并写入APP区，否则直接跳转至APP程序。APP程序需设置0x08010000的向量表偏移。测试表明，该方案能成功实现SD卡固件更新，升级完成后自动运行新程序。

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LeetCode｜Day20｜9. 回文数｜Python刷题笔记文章摘要（150字内）： LeetCode第9题要求判断整数是否为回文数。本文介绍了Python的字符串反转解法：将整数转为字符串后，利用切片[::-1]反转并与原字符串比较。负数直接返回False，正数通过str(x) == str(x)[::-1]快速判断回文特性。该解法简洁高效，充分利用了Python的切片特性，时间复杂度O(n)。文中还回顾了基础语法：类型转换str()、字符串反转切片和相等比较。属于LeetCode简单题系列，适合算法初学者练习字符串操作。

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【Python】DRF核心组件详解：Mixin与Generic视图在 Django REST Framework (DRF) 中，`mixins.CreateModelMixin`、`mixins.ListModelMixin`、`GenericAPIView` 和 `GenericViewSet` 是构建 API 视图的核心组件。以下是对这些组件的主要方法及其职责的简要说明，内容清晰且结构化：

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【黑马SpringCloud微服务开发与实战】（三）微服务01 本文介绍了黑马商城项目的微服务化改造过程。首先指导完成环境配置，包括MySQL安装、前后端启动（后端8080端口、前端18080端口）。然后从单体架构过渡到微服务架构，基于SpringCloud进行服务拆分。重点演示了商品服务的拆分步骤：创建item-service子模块，配置pom.xml依赖和application.yml文件，复制相关代码层。最终成功启动并测试商品微服务（8081端口）。项目采用模块化结构，包含hm-common公共模块和多个业务服务模块，遵循单一职责等拆分原则。

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