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【AAAI 2026】即插即用 Spikingformer 重构残差连接，打造高效脉冲 Transformer脉冲神经网络 (SNNs) 因其事件驱动和低功耗特性而备受关注。然而，现有的视觉脉冲Transformer（如Spikformer）在残差连接结构中存在非脉冲计算（整数-浮点乘法），限制了其在类脑芯片上的部署效率。本文提出 Spikingformer，通过将膜电位残差 (MS Residual) 连接与自注意力机制结合，消除了非脉冲计算，实现了完全的尖峰驱动 (Spike-driven) 建模。该模型在ImageNet及NLP等13个数据集上刷新了SNN的性能纪录，成为SNN领域的通用基础骨干网络。

xxl-job服务搭建，以及 springboot 集成xxl-job 项目完整步骤示例XXL-JOB 是一个轻量级的分布式任务调度平台，支持可视化的任务管理、执行和监控。以下是从零开始搭建 XXL-JOB 服务并在 SpringBoot 项目中集成的详细步骤（基于最新稳定版 XXL-JOB 2.3.0）。

Azure语音服务（国际版）系列升级，解锁语音交互新体验随着对话式AI技术的飞速发展，语音正成为人机交互中最直观、高效的方式，越来越多企业借助语音技术优化客户体验、降低运营成本并实现业务扩展。

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UE5 MRQ渲染：解决采样不够造成的角色残影问题【注意】由于时间采样为8倍，也就是每帧的时长也增加为8倍，会导致Tick事件会加速，因此这里的旋转动画放到了序列帧制作。也可选用Spatial Sample Count空间采样

高佣金的返利平台性能压测：从单接口到全链路的性能瓶颈分析大家好，我是省赚客APP研发者阿宝！“省赚客”作为聚娃科技主打高佣金返利的导购平台，在大促期间面临瞬时高并发请求压力。为保障系统稳定性，我们构建了从单接口到全链路的性能压测体系，结合JMeter、Arthas、Prometheus与SkyWalking，精准定位并优化各层瓶颈。

第二篇重新定义技术栈：大模型时代的基础设施演进在上一篇文章中，我们聊了思维模式要从“确定性”转向“概率性”。这听起来很玄，但一旦落地到实处，就是最朴素的问题：我们的服务器上该装什么？我们的代码该怎么分层？回想过去二十年，我们经历了几次技术栈的迭代。从最早的单体应用，到前几年大火的微服务、容器化、Kubernetes。每一次演进，本质上都是为了解决“复杂度管理”和“规模化”的问题。现在，大模型来了。很多管理者第一反应是：“我要去买几台A100/H100显卡。” 这当然没错，但这就好比在互联网初期，你以为只要买个服务器就能搞电商一样。硬件只是地基，真

vue2与vue3的区别vue2的this,是一个实例,当代码执行到main.js的new Vue().$mount('#app')的时候,便开始创建this实例挂在到#app上,这个实例里面有:

我是小狼君

【查找篇章之三：斐波那契查找】斐波那契查找：用黄金分割去“切”数组博主寄语：哈喽，我是那个喜欢在代码里找数学美的博主——小狼君。上一期我们聊了二分查找，每次都把数组对半劈开。很多同学问：“一定要对半劈吗？能不能劈在 1 / 3 1/3 1/3 处？或者劈在 0.618 0.618 0.618 处？”

材料电子理论核心四个基本模型的python编程学习这四个模型，对应了理解材料电子结构的四个关键维度：动能、边界、周期场、局域场。物理要点：抛物线关系是动能项的直接体现。费米面内填满电子，是导电的源泉。

Android Binder 详解(4) Binder 线程池Binder 是 Android 系统跨进程通信（IPC）的核心机制，而 Binder 线程池则是保障跨进程调用高效、稳定执行的关键组件 —— 它负责管理进程内所有处理 Binder 通信的线程，通过「常驻主线程 + 按需创建普通线程」的组合模式，平衡了通信实时性与系统资源消耗。

INT303 Big Data Analysis 大数据分析 Pt.11 模型选择和词向量（Word Embeddings）我们上次说到我们对模型有很多评估标准。但是光有评估标准是不够的，我们还要考虑一些其他方面。如果我们的模型只是为了训练而训练，那样我们就会出现过拟合（Overfitting）。模型过度拟合了训练数据中的无意义模式，这种现象叫“过拟合”。因此我们需要将模型放在新的数据上进行评估，这便是测试数据。如果模型在训练集上误差很小，但在测试集上误差很大，说明模型过拟合了，不能真正泛化到新数据。如图所示。训练数据的均方误差MSE是2.0，但是测试数据的MSE是12.3。

Java后端实战：构建基于天远手机号码归属地核验的金融级风控模块在构建企业级应用时，数据的准确性与服务的稳定性是架构师考量的首要因素。特别是在信贷审核、保险定损以及大型电商物流调度等场景下，对用户身份的校验容错率极低。天远API 提供的天远手机号码归属地核验服务，凭借其覆盖全网的通信数据能力，成为连接业务系统与物理世界的关键纽带。

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数据收集，数据清洗，数据分析，然后可视化，都涉及哪些知识你描述的是数据科学中的核心流程。这是一个综合性极强的领域，涉及多个学科的知识。下图清晰地展示了这四个阶段所涉及的核心知识领域与关键技术栈：

我命由我12345

开发中的英语积累 P26：Recursive、Parser、Pair、Matrix、Inset、Appropriate

【无标题】KEMCC介绍金仓企业级统一管控平台Kingbase Enterprise Manager Cloud Control（简称 KEMCC），是金仓全栈产品的企业级统一管理平台，通过集中控制台实现对金仓数据库、其他市场主流数据库产品及其运行环境的全面管理，同时KEMCC 还提供开发调试、数据迁移及数据评估服务帮助企业高效地完成应用迁移。KEMCC 支持本地部署、云环境部署形态。该平台提供从数据库安装配置到监控运维的全生命周期管理能力，涵盖性能监控、可用性保障、安全防护、告警诊断、自动巡检、补丁升级等关键功

困知勉行1985

springboot整合redis目录1. 项目依赖 (pom.xml)2. 应用配置文件 (application.yml)3. Redis 配置类

MySQL 9.0 最新版本从安装到使用MySQL 9.0 理解成：更稳、更快、更安全的新一代开源数据库。它还是咱们熟悉的那个关系型数据库（存表格数据的），但在性能、安全、易用性上做了大升级，不管是小项目还是大厂的高并发场景都能 hold 住。

基于MATLAB实现栅格地图全覆盖移动路径规划基于MATLAB实现栅格地图全覆盖移动路径规划，结合深度优先搜索（DFS）、A*算法优化和随机碰撞策略，支持死区逃离和路径性能评估：

深度解析官方 Spring Boot 稳定版本及 JDK 配套策略Spring Boot 自 2014 年问世以来，已成为 Java 企业级开发的核心框架之一。它的核心价值在于“约定优于配置”和自动化配置，使开发者可以在最短时间内构建可运行的生产级应用。随着 Java 生态和云原生环境的快速发展，Spring Boot 也在不断演进，从 2.x 系列到 3.x 系列，再到最新 4.x 系列，每一次版本迭代都伴随着 API 调整、模块化优化及对新 JDK 特性的支持。

Supertonic 部署与使用全流程保姆级指南（附已部署镜像）Supertonic 是一款实用的开源工具（注：可根据实际补充Supertonic的核心功能，如语音合成/处理等），本文将详细讲解其 Python 版本的完整部署流程、日常使用方法，并附上我已部署好的镜像链接，帮大家快速上手。

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