IT发展的今天，掌握一些编程知识十分重要
课程特色 1️⃣ 全网首个.NET+AI体系化课程（没有之一！） 2️⃣ Semantic Kernel + Kernel Memory 核心知识全覆盖 3️⃣ 每课时基于Polyglot Notebook 同步讲解，无需复制代码，5分钟完成『代码下载→运行→调试』全流程。 课程缘由 从去年开始，随
我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。 本文作者：奇铭 什么是大模型（LLM） 大模型（LLM）即大型语言模型（Large Language Model），它是一种具有大规模参数和复杂计算结构的人工智能语言模
向量数据库作为一种专为现代AI应用设计的新型存储技术，能够高效地管理和检索高维数据，成为智能应用开发中的关键基础设施。本文将深入探讨 Qdrant 这个开源、高性能的向量数据库，重点介绍其如何与 .NET 生态系统结合，为开发者提供强大的工具支持。我们将从安装配置到代码实现，再到实际应用场景，全面展
前言 在我们的日常工作中，需要经常处理各种格式，各种类似的的日期或者时间。 比如：2025-04-21、2025/04/21、2025年04月21日等等。 有些字段是String类型，有些是Date类型，有些是Long类型。 如果不同的数据类型，经常需要相互转换，如果处理不好，可能会出现很多意想不到
在 C++ 工程中经常需要使用数据类，并对数据类进行存储、打印、调试等操作。由于数据类中有大量数据字段，每次都编写存储或输出数据内容，工作重复量太大。C++ 不支持用户自定义的注解，所以没办法使用类似 java 中类似 Lombok 的插件。但是 QT 的属性系统和 moc 编译系统，为简化数据类的
在SVM中，软间隔是一个重要的概念，它允许模型在一定程度上容忍误分类，从而提高模型的泛化能力。 本文将详细介绍软间隔的定义、与硬间隔的区别、损失函数的作用，最后使用 scikit-learn 进行实际演示。 1. 软间隔 vs 硬间隔 在支持向量机中，软间隔是指允许某些数据点违反分类边界（即误分类）
虽然现在市面上的 AI 编程助手已经“琳琅满目”，但顶流就是顶流！OpenAI 新开源的轻量级编程助手 Codex，发布不到 24 小时 Star 数就轻松破万！姗姗来迟的 OpenAI，不禁让人感叹：藏着掖着的，早干嘛去了～ 说回上周的热门开源项目，首先是基于 AI 的浏览器自动化框架 Stage
CSS 的定位属性 position 可以把元素从文档流中拧出来，让其显示在其他位置。 但凡元素定位属性加身，元素位置便不再受文档流控制，这时候什么 flex、grid 都不好使了，定位的元素已然跳出三界外，不在五行中，这时候元素的位置由自身的偏移属性决定（top、right、bottom、left
目录前言简介详细解读Mosaic and MixupMixupMosaicDecoupled Headanchor freeSimOTAin_boxes 和 in_center计算cost矩阵dynamic_k_matching算法网络架构参考资料 前言 提出时间：2021年 作者单位：旷视科技 旷
JDK的SPI机制的缺点 ⽂件中的所有类都会被加载且被实例化。这样也就导致获取某个实现类的方式不够灵活，只能通过 Iterator 形式获取，不能根据某个参数来获取对应的实现类。如果不想用某些实现类，或者某些类实例化很耗时，它也被载入并实例化了，没有办法指定某⼀个类来加载和实例化，这就造成了浪费。
目录学会查看报错信息调试的方法打印调试断点调试 在软件开发中，调试是程序从“能运行”到“能正确运行”的关键步骤。调试是指通过对程序、硬件或系统的错误进行定位、分析和修复的过程，可以帮助开发人员发现并解决程序中的逻辑错误、语法错误、运行时错误等问题，保证软件的正确性和可靠性。让我们从一段简单的 Pyt
前言 C#/.NET/.NET Core技术前沿周刊，你的每周技术指南针！记录、追踪C#/.NET/.NET Core领域、生态的每周最新、最实用、最有价值的技术文章、社区动态、优质项目和学习资源等。让你时刻站在技术前沿，助力技术成长与视野拓宽。 欢迎投稿、推荐或自荐优质文章、项目、学习资源等。 �
现在，用 Java 开发 MCP 的情况是： 框架 JDK要求 mcp-sdk 需要 jdk17+ spring-ai-mcp-server 需要 jdk17 + spring-ai-mcp-client 需要 jdk17 + langchain4j-mcp-client 需要 jdk17+ sol
前言 使用依赖注入可以让我们的程序变得更加好维护与测试。 今天分享的是在Avalonia/C#中使用依赖注入。 我准备了一个简单的不使用依赖注入与使用依赖注入的demo。 该demo已上传至GitHub，地址：https://github.com/Ming-jiayou/Avalonia_With_
