最近更新

Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育学习成果评估体系完善与教育质量提升中的深度应用（434）

Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育学习成果评估体系完善与教育质量提升中的深度应用（434）

Java 大视界 -- Java 大数据在智能教育学习成果评估体系完善与教育质量提升中的深度应用（434） 引言： 正文： 一、Java 大数据赋能智能教育评估的核心逻辑 1.1 教育评估数据特性与 Java 技术栈的精准适配 1.1.1 核心价值：从 “经验驱动” 到 “数据驱动” 的范
大数据 2026年01月11日
实现Jenkins集成企业微信-消息通知的功能

实现Jenkins集成企业微信-消息通知的功能

Jenkins集成微信，工作中档git有新代码提交会触发钩子自动完成上线，运维和开发人员不须时刻盯着Jenkins，通过企业微信的方式显示给运维和开发人员 注册企业微信的公众号 申请地址： 搜索微信公众平台->注册->选择企业微信 image.png 选择完成后把下面信息进行完善->使用自己微信扫描二维码进行管
后端 2026年01月11日
15、RabbitMQ

15、RabbitMQ

1、微服务之间是怎么交互的？ 1） 同步 使用OpenFeign 2、异步 使用MQ 需要获取返回值时只能用OpenFeign 2、为什么要用MQ 1）异步，可以提高页面响应速度 2）流量削峰填谷 3、解耦3、详细说一下MQ是怎么用的？ 消息发送时使用 RabbitTemple的一个发送方法， 消息消
大数据 2026年01月11日
Qwen-Image-2512 V2版 - 细节拉满，更真实的AI绘画体验 ComfyUI+WebUI 一键整合包下载

Qwen-Image-2512 V2版 - 细节拉满，更真实的AI绘画体验 ComfyUI+WebUI 一键整合包下载

Qwen-Image-2512 是 Qwen-Image 文生图基础模型的 12 月更新版本，这是一个最新的文本生成图像模型，特点是 画面更真实、细节更精致，提升了人物与自然细节的真实感，适合在创意设计、教育展示、内容生产等领域使用。 今天分享的 Qwen-Image-2512 V2版 一键包基于阿里最新开源的 Qwen-Image-251
前沿技术 2026年01月11日
Nano BananaPro生图使用指南：让AI绘画触手可及

Nano BananaPro生图使用指南：让AI绘画触手可及

最近在折腾AI生图的时候，偶然发现了一个让我眼前一亮的工具——Nano BananaPro。说实话，刚开始我也没抱太大期望，毕竟市面上的AI生图工具已经够多了。但用了几天之后，我发现这玩意儿确实有点东西，特别是配合Gemini使用的时候，那种"所想即所得"的感觉真的很爽。今天就来聊聊这个工具到底怎么
前沿技术 2026年01月11日
数据是燃料：理解数据类型、质量评估与基本预处理

数据是燃料：理解数据类型、质量评估与基本预处理

数据是燃料：理解数据类型、质量评估与基本预处理 “垃圾进，垃圾出。”（Garbage in, garbage out.） ——在机器学习中，再精妙的算法也无法从劣质数据中炼出黄金。 一、为什么数据比算法更重要？2009年，Google 的研究员 Alon Halevy、Peter Norvig 和
前沿技术 2026年01月11日
AI镜像开发实战：Stable Diffusion 3.5 FP8文生图技术深度解析与应用探索

AI镜像开发实战：Stable Diffusion 3.5 FP8文生图技术深度解析与应用探索

文章目录 每日一句正能量 引言 一、技术实践与优化 1.1 Stable Diffusion 3.5 FP8模型架构解析 1.2 模型优化技巧 1.3 文生图生成效果提升方法 1.4 模型部署与加速策略 1.5 特定场景下的模型微调与定制化开发 二、应用场景探索 2.1 游戏设计中的应用 2.2 广告创意与设计 2.3 艺术创作与灵感激发 2.4 图像编辑、修复与增强
前沿技术 2026年01月11日
【花雕学编程】Arduino BLDC 之迷宫救援机器人

【花雕学编程】Arduino BLDC 之迷宫救援机器人

Arduino BLDC之迷宫救援机器人是一种结合了嵌入式控制（基于Arduino平台）、无刷直流电机（BLDC）驱动、以及自主导航算法的智能移动机器人，专为在复杂或未知环境中执行搜索与救援任务而设计。以下从专业角度详细解析其主要特点、典型应用场景及需注意的关键事项。 一、主要特点 基于Arduino的控制系统 低成本与开源生态
前沿技术 2026年01月11日
PyTorch实战——基于文本引导的图像生成技术与Stable Diffusion实践

PyTorch实战——基于文本引导的图像生成技术与Stable Diffusion实践

PyTorch实战——基于文本引导的图像生成技术与Stable Diffusion实践 0. 前言 1. 基于扩散模型的文本生成图像 2. 将文本输入编码为嵌入向量 3. 条件 UNet 模型中的文本数据融合机制 4. 使用 Stable Diffusion 模型生成图像 相关链接 0. 前言在本节中，我们将为扩散模型添加文本控制能力。学习如何通过文字描述来引导图像
前沿技术 2026年01月11日
加载更多