人工智能
XXL-JOB分布式定时任务
一、前言
1、什么是分布式任务调度
任务调度是指基于给定的时间点，给定的时间间隔或者给定执行次数自动的执行任务。任务调度是是操作系统的重要组成部分，而对于实时的操作系统，任务调度直接影响着操作系统的实时性能。任务调度涉及到多线程并发、运行时间规则定制及解析、线程池的维护等诸多方面的工作。
WEB服务器在接受请求时，会创建一个新的线程服务。但是资源有限，必须对资源进行控制，首先就是限制服务线程的最大
【AI】AI编程助手：Cursor、Codeium、GitHub Copilot、Roo Cline、Tabnine
文章目录
一、基本特性对比
二、收费标准
三、私有部署能力
1、Tabnine
2、Roo Code
三、代码补全与自然语言生成代码
四、安装
独立的IDE安装
插件安装
五、基本使用
（一）Cursor
（二）GitHub Copilot
1、获取代码建议
2.聊天
1）上下文
2&
从深夜改稿到安心创作：AI时代的另一种可能，AMA与你细说
文章目录
一、凌晨3点，我还在为一篇文案绞尽脑汁
二、AI创作：普通人的最后一次创作革命
2.1 为什么说这是普通人的机会？
2.2 AI创作到底能做到什么？
三、AI创作者AMA：为普通人量身打造的成长平台
3.1 这不是一场普通的分享会
四、互动积分系统：边学边赚，
2022-07-02概率（九
写概率这个主题又到了（九的时候，想想写了9天，其实也只是写到一些比较浅的表层东西。但总的来说，我把概率的数学本质和社会之间的关系，以及一些相互跨越的东西掏了出来。
说概率，就要说到卡尔达诺，就要讲赌博，然后又要讲蒙特卡罗方法，就要讲到圆周率兀，就要讲到无限不循环，就是在讲数学。
到目前为止，兀的小数点后面已经远远不止在阿基米德算出来的，也不止是刘徽算出的，也超越了祖冲之所算的7位了，已经算到了小数
一文搞懂池化层！Pooling详解(网络下采样篇)
池化(Pooling)是卷积神经网络中的一个重要的概念，它实际上是一种形式的降采样。有多种不同形式的非线性池化函数，池化层会不断地减小数据的空间大小，因此参数的数量和计算量也会下降，这在一定程度上也控制了过拟合。通常来说，CNN的卷积层之间都会周期性地插入池化层
一. 池化的目的及作用
池化层大大降低了网络模型参数和计算成本，也在一定程度上降低了网络过拟合的风险。概括来说，池化层主要有以下五点
新手入门 AI 不用愁！10 个核心基础知识点，轻松搭建知识框架
随着AI技术的爆发式发展，越来越多的新手想要踏入这个领域，但面对“深度学习”“神经网络”“大模型”等繁杂的概念，很容易陷入“无从下手”的困境。其实，AI入门的关键不在于盲目堆砌知识点，而在于搭建一套清晰的核心知识框架。今天，我就为大家梳理了AI入门必须掌握的10个核心基础知识点，从概念定义到实际应用&
【金猿人物展】涛思数据创始人、CEO陶建辉：实现AI时代时序数据库向“数据平台”的转型
陶建辉
“【提示】2025第八届年度金猿颁奖典礼将在上海举行，此次榜单/奖项的评选依然会进行初审、公审、终审三轮严格评定，并会在国内外渠道大规模发布传播欢迎申报。
大数据产业创新服务媒体
——聚焦数据 · 改变商业
在数字化转型与AI技术爆发的浪潮中，时序数据库作为处理海量实时数据的核心工具，已成为工业互联网、自动
【博客之星2025年度总评选】2025年度技术博客总结：从Python基础到AI前沿的进阶之旅
本文目录一、个人成长与突破盘点1.1 技术深度与广度的双重突破1.2 问题解决能力的显著提升1.3 技术视野的前瞻性拓展二、年度创作历程回顾2.1 从基础到高级的系统化梳理2.2 内容质量的持续提升三、个人生活与博客事业的融合与平衡四、结语 2025年对于我而言，是技术深耕与突破的关键一年。作为一位专注于Python技术栈的开发者，在这一年中不仅实现了个人
【AI视频】从单模型，到AI Agent工作流
不用手搓AI视频工作流了，试试CrePal的Agent模式
写在最前面
技术人的“AI创作”痛点：我们到底在烦什么？
Agent工作流实战：一次“小猫做饭”的自动化项目管理
从执行到交付：Agent的全程托管
亮点：Agent如何实现精细化控制与高效迭代？
模板，但不止于模板
