技术栈

23种设计模式一代理模式在Java开发中，代理模式是一个非常实用且常见的设计模式。它不仅能够帮我们控制对象的访问，还能在不修改原有代码的基础上增强功能。今天我们就来深入剖析Java中的代理模式，从静态代理到动态代理，再到实际应用场景，带你全面掌握这个重要的设计模式。

工控小龙人

玩具电子HMI：电子玩具的功能测试界面电子玩具生产线上，每件产品都必须经过严格的功能测试，以确保声、光、电、动等所有功能符合设计，且满足儿童产品安全标准（如GB 6675、EN71、ASTM F963）。HMI设计核心是实现 “测试项目全覆盖、测试效率最大化、安全合规自动化校验” ，应对海量产品的出厂检验。

一枕眠秋雨>o<

深度解读 CANN ops-nn：昇腾 AI 神经网络算子库的核心引擎在国产 AI 算力崛起的浪潮中，华为昇腾（Ascend）AI 处理器已成为打破 CUDA 垄断的关键力量。而作为昇腾生态的"神经中枢"，CANN（Compute Architecture for Neural Networks）异构计算架构的开源，标志着国产 AI 基础软件进入了全栈自主的新时代。今天，我们将聚焦于 CANN 开源矩阵中的核心组件——ops-nn 仓库，揭秘这个支撑神经网络计算的高阶算子库如何在昇腾芯片上释放极致性能。

autoware-1:安装环境cuda/cudnn/tensorRT库函数的判断命令：输出：命令：输出：命令：输出：两种方法方法1：方法2：windows 版本liunx 版本

潆润千川科技

中老年同城社交应用后端设计：如何平衡安全、性能与真实性？随着移动互联网的普及和人口老龄化的社会趋势，面向中老年用户的垂直社交应用成为一个值得关注的技术领域。这类应用（例如市面上的【花瓣中老年人同城聊天】、【知微同城聊天】、【絮语同城聊天】、【邻圈同城聊天】、【心印同城聊天】、【中老年知音同城聊天】等）在核心需求上与传统社交应用有显著差异，后端架构设计也因此面临独特的挑战。本文将探讨如何为这类应用构建一个既能保障严格安全、又能支撑流畅体验，并确保“同城”真实性的技术底座。

CANN模型量化：从FP32到INT4的极致压缩与精度守护实战CANN组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

alice--小文子

cursor-mcp工具使用1 mcp是什么？2 怎么配mcp,如下图3 最常用的mcp（1）playright(可以访问到浏览器的控制台等信息，更好的去排查报错，解决问题等)

大模型面试题：混合精度训练的缺点是什么我整理好的1000+面试题，请看大模型面试题总结-CSDN博客或者https://gitee.com/lilitom/ai_interview_questions/blob/master/README.md

进阶小白猿

Java技术八股学习Day33Redis 是基于 C 语言开发的开源内存 NoSQL 数据库，以 KV 键值对存储数据，支持持久化，读写速度极快。核心特性包括：支持多种数据类型、事务、Lua 脚本、发布订阅、集群方案（Sentinel/Cluster），无外部依赖，推荐 Linux 生产环境部署。

当AI Agent成为大学标配：2026年学习模式的深层变革引言：教育的“哥白尼式旋转” 在2023年，人工智能还只是大学生的“超级插件”，用于润色论文或撰写周报。然而，步入2026年，AI Agent（智能体）已进化为高等教育的基础设施。这种转变不亚于教育界的“哥白尼式旋转”：学习不再是围绕着“课本和课堂”旋转，而是围绕着“学生与智能体的协作模型”展开。学习的边界正以前所未有的速度崩塌，取而代之的是一个流动的、泛在的、高度个性化的无边界时代。

爱喝可乐的咖啡

引入AI辅助的3D游戏美术工作流不同于其他类型的AI应用，3D内容的AI生成应用所面向的行业更加垂直，会有一定的专业使用门槛，并且生成的产物与直接投入生产环境的内容往往还存在一定的距离。笔者这里针对小型独立游戏/Demo的场景下，为提高3D游戏美术工作效率和降低成本，分享下在引入了AI生成后的美术工作流程。

CANN Runtime调试支持模块算子中间结果保存与校验源码解析调试AI模型就像医生做手术，得知道每个"器官"的运行状态。今天咱们就深入CANN Runtime的调试支持模块，看看它如何通过中间结果保存、数据校验、智能日志三大技术，让算子调试从"盲人摸象"变成"透明手术"。结合ops-nn仓库真实代码，我将解析数据转储流水线、校验和机制、动态日志分级的设计精髓。实测显示，这套调试系统能在性能损耗低于5%的前提下，提供完整的计算流水线可见性。无论是定位数值溢出还是数据精度问题，都能快速精准定位。

CANN图编译与执行优化：从计算图到硬件指令的极致转化实战CANN组织链接：https://atomgit.com/cann ops-nn仓库链接：https://atomgit.com/cann/ops-nn

CANN多设备协同推理：从单机到集群的扩展之道随着 AI 模型规模的不断增大和推理请求量的持续增长，单台设备的计算能力往往无法满足实际应用的需求。多设备协同推理通过将推理任务分配到多个计算设备上并行处理，能够显著提升整体性能、降低推理延迟、提高系统吞吐量。CANN 提供的多设备协同能力，结合设备管理、负载均衡、数据并行等技术，为构建大规模推理集群提供了强有力的支撑。

ros-day3主题名标准消息类型用途/scanLaserScan2D激光雷达/camera/depthPointCloud2

CANN ops-nn 算子解读：AIGC 图像分割中的 MaxPool 与 AvgPool 实现本文基于 CANN ops-nn 仓库中的池化算子，解析其在 AIGC 图像分割场景中的应用。"一键抠图"曾经是 Photoshop 高手的专属技能，如今 AIGC 让每个人都能轻松实现。Meta 发布的 SAM（Segment Anything Model）更是将图像分割推向新高度——只需一个点击，就能精准分割任意物体。

程序员敲代码吗

如何通过命令行启动COMSOL的参数化、批处理和集群扫描COMSOL提供参数化扫描功能，用户能够在单实例中运行多参数扫描，通过命令行或GUI获取同步解和累积探针表。COMSOL提供了丰富的功能，使得用户能够在顺序和分布式模式下灵活地控制和运行参数扫描。其中，参数化扫描是COMSOL Multiphysics®的特色功能之一，它允许用户在单个实例中运行包含多个参数实例的参数化研究。在研究中，软件会逐个处理这些参数实例，并充分利用分配给该实例的所有计算资源。通过命令行或图形用户界面，用户可以轻松地运行参数化扫描研究，并获取同步的解和累积探针表。

晚霞的不甘

揭秘 CANN 内存管理：如何让大模型在小设备上“轻装上阵”？你是否曾遇到这样的困境？这些问题的根源，往往不在模型本身，而在于内存管理策略。在 CANN（Compute Architecture for Neural Networks）架构中，内存管理不是简单的“分配-释放”，而是一套基于计算图拓扑的智能调度系统。它能让百亿参数模型在有限显存中流畅运行，也能让轻量级视觉算法在 2GB 设备上稳定服役数年。

CANN ops-math 应用指南：从零搭建高效、可复用的自定义 AI 计算组件CANN（Compute Architecture for Neural Networks）作为面向AI异构计算场景的核心架构，其算子库体系是支撑AI模型高效运行的底层基石。ops-math作为CANN仓库中专注于数学类计算算子的核心项目，聚焦于线性代数、数值计算、概率统计等基础数学运算的高性能实现，为上层AI模型的矩阵运算、梯度求解、损失计算等核心环节提供标准化、高优化的计算接口。

Spring的bean工厂后处理器和Bean后处理器Spring 的后处理器是 Spring 对外开发的重要扩展点，允许我们介入到 Bean 的整个实例化流程中来，以达到动态注册

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