一、开发核心：合规筑基，场景化功能破局​组局搭子小程序开发需先解决 “安全信任” 与 “匹配效率” 两大核心痛点，再通过场景化功能构建壁垒。合规层面，必须集成实名认证 人脸识别 内容风控三重体系，用户注册需完成…

看不见的质量防线与看得见的心理负荷 在数字化浪潮席卷全球的2025年，软件测试工程师作为产品质量的最终守门人，正面临着前所未有的心理挑战。他们既要保持极致的逻辑严谨性，又要承受来自项目周期、技术迭代和业务期望的多重压力。这道“看不…

适用对象： WSL2 NVIDIA 多 GPU（如 4RTX 4090） PyTorch / CUDA 深度学习用户 科研训练、图像去噪、模型开发等场景 一、问题背景与典型现象 在 WSL2 中使用 PyTorch 时，可能出现如下情况： UserWarning: CUDA init…

磁链观测器(仿真＋闭环代码参考文档） 1.仿真采用simulink搭建，2018b版本 2.代码采用Keil软件编译，思路参考vesc中使用的方法，自己编写的代码能够实现0速闭环启动，并且标注有大量注释，方便学习。 …

Linux线程同步与互斥 一、核心理论基础：互斥与同步 1. 互斥（Mutex）：临界资源的排他性访问 核心概念 临界资源：多线程中需共同读写的资源（如全局变量、文件、硬件设备），同一时刻只…

https://zhuanlan.zhihu.com/p/1893418482093257908 RAG 的检索优化：MMR 平衡相关性与多样性

人工智能（AI）在过去的十年里已经从一种实验性技术变成了各行各业的核心动力之一。如今，随着AI技术的迅猛发展，2026年将是一个充满变革的时代。在这一年，AI不仅将在技术上取得突破，还将在多个领域催生新的商…

day40复习日浙大疏锦行 用现有的知识对信贷风险预测数据集建立模型进行了训练 import pandas as pd import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing…