机器人 多个 机器 平台
Windows下x86和x64平台的Inline Hook介绍
Windows下Inline Hook技术可以用来拦截一个指定的函数，并使其跳转到指定的地址执行相应的程序，从而实现某种想要的效果，本文介绍了x86和x64平台下Inline Hook的原理和基本使用方法，着重于x64下可行的方案，以及适用于多线程的方法。 ......
慧销平台ThreadPoolExecutor内存泄漏分析
京东生旅平台慧销系统，作为平台系统对接了多条业务线。但近期根据告警发现内存持续升高，因此猜测该系统可能存在内存泄漏的情况。本文通过此案例，介绍慧销平台ThreadPoolExecutor内存泄漏问题的详细分析过程。 ......
花了半个小时基于 ChatGPT 搭建了一个微信机器人
相信大家最近被 ChatGPT 刷屏了，其实在差不多一个月前就火过一次，不会那会好像只在程序员的圈子里面火起来了，并没有被大众认知到，不知道最近是因为什么又火起来了，而且这次搞的人尽皆知。 想着这么火的 AI 完全可以好好玩一玩呀，于是就尝试着将 ChatGPT 接入到了个人微信中，实现在微信中调戏 ......
多个仓库源配置及repositories和mirrors的配置
在实际项目中会存在多个仓库，包括我们自建的Nexus私有仓库和阿里仓，这里就需要设置多仓的顺序，防止jar包不在其中一个仓库时会自动从另外一个仓库中拉取。 Maven的Setting配置中有mirror和repository，它们的作用都是配置远程maven仓库的地址。repository就是直接配 ......
【极客升维记】人与机器的较量
最近一个月，ChatGPT在持续走热，整个技术圈似乎在“瑟瑟发抖”。因为大家在不断的构思着“科幻”的那一幕：整个世界被机器所控制，人沦为“机器”的“工具”。 ......
Azure Artifacts--全平台的程序包管理仓库(支持nuget)
写在前面 大部分一定规模的团队都有搭建私有nuget的需求；例如： MyGet BaGet 而我们使用的Azure DevOps 平台本身就提供了Artifacts， Artifacts不单只支持nuget包，还支持Npm、Maven、pip等； 这里简单说说nuget的Azure Devops A ......
基于Apache Hudi 构建Serverless实时分析平台
NerdWallet 的使命是为生活中的所有财务决策提供清晰的信息。 这涵盖了一系列不同的主题：从选择合适的信用卡到管理您的支出，到找到最好的个人贷款，再到为您的抵押贷款再融资。 因此，NerdWallet 提供了跨越众多领域的强大功能，例如信用监控和警报、用于跟踪净值和现金流的仪表板、机器学习 ( ......
一文带你入门图机器学习
本文主要涉及图机器学习的基础知识。 我们首先学习什么是图，为什么使用图，以及如何最佳地表示图。然后，我们简要介绍大家如何在图数据上学习，从神经网络以前的方法 (同时我们会探索图特征) 到现在广为人知的图神经网络 (Graph Neural Network，GNN)。最后，我们将一窥图数据上的 Tra ......
从零开始，打造属于你的 ChatGPT 机器人！
大家好！我是韩老师。 不得不说，最近 OpenAI/ChatGPT 真的是太火了。 前几天，微软宣布推出全新的 Bing 和 Edge，集成了 OpenAI/ChatGPT 相关的技术，带动股价大涨： 微软市值一夜飙涨 5450 亿 国内外各家大厂也是纷纷跟进，发布或者将要发布与 OpenAI/Ch ......
Linux音频采集和在国产化平台中遇到的坑（一）
最近在做一个国产化平台的软件项目的开发，是基于国产芯片的银河麒麟系统。其中有一个重要模块，是采集和播放音频数据，播放不用多说了，采集的话，包括采集麦克风和采集桌面系统声音。很多人都觉得银河麒麟不就是linux么，那不直接用ALSA就好了，我原本也是这么想的，但是实际开发下来才发现，还是有各种坑需要自... ......
Linux音频采集和在国产化平台中遇到的坑（二）
ALSA采集这条路走不通，只能尝试其他途径，这里通过PulseAudio的接口成功实现了国产化平台上采集麦克风和系统声音的功能。 ......
可能是最简单的本地GPT3 对话机器人，支持OpenAI 和 Azure OpenAI
毫无疑问，GPT是目前最火的人工智能方向，已经商用的有OpenAI公司原生的GPT3 和 ChatGPT ，以及微软公司的Azure OpenAI Service （暂时还没有包含ChatGPT）。关于他们的各种资料以及讨论（甚至争论），网上已经有很多了。我这里不准备重复。本文分享的一个是我自己为了 ......
机器学习-Kmeans
前言 K-means是一种经典的无监督学习算法，用于对数据进行聚类。K-means算法将数据集视为具有n个特征的n维空间，并尝试通过最小化簇内平方误差的总和来将数据点划分为簇。本文将介绍K-means算法的原理、实现和应用。 定义 K-means是一种无监督学习算法， 用于对数据进行聚类。该算法将数 ......
机器学习入门总结
交叉验证是机器学习当中的概念，一般深度学习不会使用交叉验证方法，原因是深度学习的数据集一般都很大。但是也有例外，Kaggle 的一些医疗类比赛，训练集一般只有几千张，由于训练数据很少，用来作为验证集的数据会非常少，因此训练的模型在验证集上精度可能会有很大波动，这直接取决于我们所选择的验证集和训练集划... ......
一看就会的 Anaconda 搭建 OpenCV for Python 环境（全平台通用）
OpenCV是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库，几乎可以在所有市面上的主流系统上运行，也有很多的语言接口。但是安装过程漫长、花式报错已成为常态。 ......
vivo 故障定位平台的探索与实践
作者：vivo 互联网服务器团队- Liu Xin、Yu Dan 本文基于故障定位项目的实践，围绕根因定位算法的原理进行展开介绍。鉴于算法有一定的复杂度，本文通过图文的方式进行说明，希望即使是不懂技术的同学也能理解。 一、背景介绍 1.1 程序员的困扰 作为一名IT从业人员，比如开发和运维，多少有过 ......
上古神兵,先天至宝,Win11平台安装和配置NeoVim0.8.2编辑器搭建Python3开发环境(2023最新攻略)
毫无疑问，我们生活在编辑器的最好年代，Vim是仅在Vi之下的神级编辑器，而脱胎于Vim的NeoVim则是这个时代最好的编辑器，没有之一。异步支持、更好的内存管理、更快的渲染速度、更多的编辑命令，是大神Thiago de Arruda对开发者们最好的技术馈赠。 之前一篇：Win10系统下安装编辑器之神 ......
Windows 平台计算 CPU 总利用率
利用 GetSystemTimes 可以获得 Windows 系统的 Idle Time、 Kernel Time 和 User Time。Idle Time 是系统空闲的时间，也就是系统没有利用的时间。Kernel Time 是系统在内核模式下的执行时间。User Time 是系统在用户模式下的执 ......
Isaac Sim 机器人仿真器介绍、安装与 Docker [1]
前言与参考 此文书写于： January 6, 2023， 更新于 January 6, 2023 ；可能会随着时间的变化 此教程会有过时概念哦 Isaac Sim 相关参考链接： 官方文档地址 官方docker image 镜像地址 官方讨论 论坛链接，建议没啥事就可以逛逛，看问题和回答也是件很有 ......
ING国际银行基于Volcano的大数据分析平台应用实践
摘要：ING集团发表了《Efficient Scheduling Of High Performance Batch Computing For Analytics Workloads With Volcano - Krzysztof Adamski & Tinco Boekestijn, ING》 ......
SpringBoot 项目中配置多个 Jackson 的 ObjectMapper ，以及配置遇到的坑
问题说明 我们都知道，SpringBoot 项目中，如果引入了 Jackson 的包，哪怕不配置，SpringBoot 也会帮我们配置（JacksonAutoConfiguration）。 由于我的项目中需要使用多个不同的配置参数的 ObjectMapper，我同事直接配置了两个@Bean，并且其中 ......
Crossplane - 比 Terraform 更先进的云基础架构管理平台？
👉️URL: https://crossplane.io/ 📝Description: 将云基础架构和服务组成自定义平台 API 简介 在 11 月的 KCD 上海现场，听了一场阿里云的工程师关于他们自己的多云基础架构管理工具的介绍，前边的引言部分有介绍到 Terraform，还有另一款竞品就是 ......
机器学习基本原理
深度学习是机器学习的一个特定分支。我们要想充分理解深度学习，必须对机器学习的基本原理有深刻的理解。
大部分机器学习算法都有超参数（必须在学习算法外手动设定）。机器学习本质上属于应用统计学，其更加强调使用计算机对复杂函数进行统计估计，而较少强调围绕这些函数证明置信区间；因此我们会探讨两种统计学的主要... ......
机器学习经典算法总结
K 近邻算法（KNN）是一种基本分类和回归方法。KNN 算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的 k 个最相邻的样本中的大多数属于一个类别，那该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别。 ......
vivo 实时计算平台建设实践
vivo 实时计算平台是 vivo 实时团队基于 Apache Flink 计算引擎自研的覆盖实时流数据接入、开发、部署、运维和运营全流程的一站式数据建设与治理平台。 ......
vivo 低代码平台【后羿】的探索与实践
本文主要从前后端分离的低代码方案、自研高性能渲染引擎、高效的可视化配置方案、千亿级内容投放、低代码如何与传统开发共存等五个维度vivo在低代码平台方面的实践经验，其中也会涉及到动态交互如何运用低代码来编排和我们在提高配置效率方面的全面探索。 ......
vivo 游戏中心低代码平台的提效秘诀
本文首先介绍背景与痛点，然后阐述了vivo互联网游戏中心是如何搭建低代码平台，最后展示了低代码平台带来的收益和未来建设方向。 ......
如何指定多个项目的 InternalsVisibleTo
InternalsVisibleTo 属性允许你指定一个或多个程序集，这些程序集可以访问当前程序集中的内部类型。经常在进行单元测试时使用，例如，你可以在一个项目中定义一个内部类型，然后在另一个项目中进行单元测试。本文将介绍如何指定多个项目的 InternalsVisibleTo，从而不需要在每个项目 ......
如何在多个应用程序中共享日志配置
有的时候你有多个应用程序，它们需要使用相同的日志配置。在这种情况下，你可以将日志配置放在一个共享的位置，然后通过项目文件快速引用。方便快捷，不用重复配置。 Directory.Build.props 通过在项目文件夹中创建一个名为 Directory.Build.props 的文件，可以将配置应用于 ......