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2025年8月21日

摘要：引言：WebRTC 的“光环”与现实落差在实时音视频领域，WebRTC常常被贴上“终极解决方案”的标签：浏览器原生协助、无需插件、点对点传输、毫秒级延迟，这些特性让它在媒体和开发者群体中拥有了近乎神话般的地位。许多人甚至认为，既然 WebRTC 能做到“超低延迟”，那就应该在所有实时场景里取代 RT 阅读全文

posted @ 2025-08-21 09:05 wzzkaifa 阅读(97) 评论(0) 推荐(0)

从依赖到自研：一个客服系统NLP能力的跃迁之路 - 实践

摘要：前言：七年磨一剑的技能突围2015年在某平台上线初期，智能客服系统即采用行业通用的第三方NLP解决方案。在随后的八年发展历程中，系统虽历经三次重大版本迭代，但始终未能突破核心语义识别能力的外部依赖。这种依赖带来了三重困境：定制化需求响应滞后导致业务适配性不足，数据安全边界模糊引发合规风险，持续增长的阅读全文

posted @ 2025-08-21 08:09 wzzkaifa 阅读(37) 评论(0) 推荐(0)

2025年8月20日

Spring Boot 利用单元测试(JUnit )教程

摘要：一、JUnit 简介JUnit 是一款优秀的开源 Java 单元测试框架，也是目前使用率最高最流行的测试框架。它主要用于白盒测试和回归测试：白盒测试：把测试对象看作一个打开的盒子，程序内部的逻辑结构和其他信息对测试人员是公开的回归测试：软件或环境修复或更正后的再测试单元测试：阅读全文

posted @ 2025-08-20 22:39 wzzkaifa 阅读(210) 评论(0) 推荐(0)

影刀 RAP 迁移华为云备忘录素材到得到笔记

摘要：因个人更换华为手机到其它品牌，华为手机中的备忘录无法直接迁移，故使用影刀 RAP 自动读取备忘录中的数据，并逐条插入到得到笔记中。1. 影刀 RAP：在得到笔记创建笔记前置步骤打开得到笔记，注册并登录账号。在影刀中新建「PC 自动化应用」。流程步骤序号动作说明1获取已打开的网页对象网页自动化 → 阅读全文

posted @ 2025-08-20 22:06 wzzkaifa 阅读(68) 评论(0) 推荐(0)

完整教程：使用PassNAT内网穿透wordpress

摘要：运行环境序号性质软件名1系统CentOS82服务器运维管理面板1Panel3内网穿透服务PassNAT4WordPress6.8.1注意以下基础准备不在本文展开：如何注册PassNAT请转至官网：https://www.passnat.com/如何下载wordpress请前往官网：https://c 阅读全文

posted @ 2025-08-20 21:43 wzzkaifa 阅读(171) 评论(0) 推荐(0)

在Ubuntu上安装并使用Vue2的基本教程 - 教程

摘要：我也准备要尝试一些前端开发了！发现网上有些教程写得挺好，但是还是有点老（并且有点错误），所以这里更新一下：主要参考了这篇教程：Vue2——1. 安装教程_vue2 cdn-CSDN博客并且使用NPM方式进行安装：上面教程中提到，访问node.js官网：https://nodejs.org/zh-cn 阅读全文

posted @ 2025-08-20 21:20 wzzkaifa 阅读(23) 评论(0) 推荐(0)

数学建模 13 SVM 支持向量机 - 教程

摘要：用途：在数学建模中常用于分类，其核心是找到超平面，二维中是直线，三维中是平面，更高维中是超平面，最优超平面：平面到两边的距离最大。属于机器学习中的监督学习，监督学习与非监督学习的区别 :是否依赖带标签的训练信息监督学习：（学生通过习题--答案学习）随机森林，逻辑回归，线性回归，SVM；非监督学习：（阅读全文

posted @ 2025-08-20 21:04 wzzkaifa 阅读(13) 评论(0) 推荐(0)

实用指南：基于prompt的生物信息学：多组学分析的新界面

摘要：以前总以为综述/评论是假大空，最近在朋友的影响下才发现，大佬的综述/评论内容的确很值得一读，也值得分享的。比如这篇讲我比较感兴趣的AI辅助生信分析的，相信大家都是已经实践中用上了，看看大佬的评论，拓宽下视野也是极好的。概述基于prompt的生物信息学重新定义了科学家与生物数据的交互方式，使得研究人员阅读全文

posted @ 2025-08-20 20:39 wzzkaifa 阅读(80) 评论(0) 推荐(0)

深入解析：我愿称之无敌！CNN+LSTM最新暴力涨点方案！

摘要： 2025深度学习发论文&模型涨点之——CNN+LST在许多实际应用中，数据往往既包含空间信息又包含时间信息。例如，在视频分析中，每一帧图像包含空间信息，而连续帧之间存在时间依赖性。单独使用CNN许可很好地提取每一帧中的空间特征，但无法捕捉帧与帧之间的时间动态。而LSTM则擅长处理时间序列内容，能够记阅读全文

posted @ 2025-08-20 20:10 wzzkaifa 阅读(46) 评论(0) 推荐(0)

【Task01】：简介与环境配置（第一章1、2节） - 教程

摘要：学习资料：https://github.com/datawhalechina/all-in-ragRAG简介RAG？就是一、什么1.1 核心定义定义：RAG（检索增强生成）是融合信息检索与文本生成的技术范式。核心逻辑：在大型语言模型（LLM）生成文本前，先从外部知识库检索相关信息，再将检索结果融入生阅读全文

posted @ 2025-08-20 19:35 wzzkaifa 阅读(20) 评论(0) 推荐(0)

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