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欢马劈雪

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    没有独显也能部署本地大模型，英特尔酷睿 Ultra200H CPU 部署 DeepSeek

    近年来，随着 AI 领域的火爆和对算力需求的持续飙升，市面主流独立显卡的算力也都在逐步提升。不过其实对于大多数普通用户对日常办公、生活而言，主力机其实仍旧是需要兼顾价格、便携性、性能等多方面考量的，一张“核弹级”的显卡，听起来很爽，但实际部署起来，无论是价格还是功耗，都难以称得上“日常”。

    CPU， 部署， DeepSeek
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    深入解析Spring AOP（面向切面编程）：从基础到实践

    AOP（面向切面编程）是Spring框架的关键技术，它能够在不修改原代码的情况下，为程序动态添加新的功能，从而增强其性能。通过学习本文，你将深入了解Spring AOP的核心概念，包括其作用、实现方式以及关键组成部分如切面、通知和切入点等。此外，我们还将通过一个简单的注解示例来展示如何使用AOP为Spring项目添加新的功能，实现业务代码的解耦。学完本文后，你将能够灵活运用AOP思想，轻松应对各种功能需求，让你的Spring应用更加强大。让我们一同开启AOP的奇妙之旅吧！

    AOP， 面向切面编程， Spring
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    Comfyui基础节点教程详解

    在Comfyui里面，我们可以看到有着密密麻麻的各种各样的节点，但这些都是插件类的节点，很多都是极少用到的，但这里面有5类基础节点，几乎在每个工作流里面都是一定会用上的，下面我们来一一了解一下。

    Comfyui， 基础， 节点， 教程
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    详解 DeepSeek R1 本地训练

    在进行 DeepSeek R1 本地训练之前，我们需要确保硬件和软件环境都满足相应的要求，为后续的训练工作打下坚实的基础。

    DeepSeek， R1， 本地训练
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    DeepSeek R1本地训练全流程实操指南，手把手打通其“任督二脉”

    许多关于 DeepSeek R1 的复现文章，主要聚焦在“rewards的设计、训练指标的变化、benchmark测评”这些内容，但是对于“本地训练”这个开启深度探索的关键前置步骤，却很少有人深挖。

    DeepSeek， R1， 本地训练
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    GeoLite2-City.mmdb IP位置信息数据库下载，2025年最新版，全球国家城市IP定位离线库

    2025年最新版 GeoLite2-City.mmdb 解析位置信息的数据库，全球国家城市IP定位离线库，通过输入一个IP地址，解析并获取信息，比如国家、国家代码、省份、省份代码、城市、邮政编码、经纬度等等信息

    GeoLite2-City.mmdb， 位置信息， 数据库， 球国家城市， IP定位， 离线库
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    Dify知识库——元数据

    元数据是用于描述其他数据的信息。简单来说，它就是“关于数据的数据”。就像一本书的目录或标签，可以为你介绍数据的内容、来源和用途。通过提供数据的上下文，元数据能帮助你在知识库内快速查找和管理数据。

    Dify， 知识库， 元数据
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    全模态模型Qwen2.5-Omni开源，7B尺寸实现全球最强性能

    作为通义系列模型中首个端到端全模态大模型，可同时处理文本、图像、音频和视频等多种输入，并实时生成文本与自然语音合成输出。

    全模态模型， Qwen2.5-Omni， 开源
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    全模态模型Qwen2.5-Omni开源，7B尺寸实现全球最强性能

    作为通义系列模型中首个端到端全模态大模型，可同时处理文本、图像、音频和视频等多种输入，并实时生成文本与自然语音合成输出。

    全模态模型， Qwen2.5-Omni， 开源
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    详解JavaScript各种算法在并行、并发、增量上的优化方案

    分代假说（The Generational Hypothesis）认为大多数对象的生命周期非常短暂，即从垃圾回收的视角来看，大多数对象在被分配后几乎立即变成不可访问状态。这一规律不仅适用于 V8 或 JavaScript，对大多数动态语言都成立。

    JavaScript， 算法， 并行， 并发， 增量， 优化方案
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    spring boot 优雅的参数校验，告别冗余if-else

    在实际工作中，得到数据得到的第一步就是校验数据的正确性，如果存在录入上的问题，一般会通过注解校验，发现错误后返回给用户，但是对于一些逻辑上的错误，比如购买金额=购买数量*单价，这样的规则就很难使用注解方式验证了，此时可以使用Spring提供的验证器(Validator)规则去验证。

    spring， boot， 参数校验， if-else
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    DeepSeek昨夜上新！新旧版V3对比实测，代码能力飙升，震惊海外用户

    3月25日报道，昨日晚间，DeepSeek在开源平台悄然上线了升级后的DeepSeek-V3模型。新模型的版本号为DeepSeek-V3-0324，模型参数为6850亿，较早期版本的6710亿有小幅增长。不过，DeepSeek尚未放出新版模型的系统卡，我们暂时无法获取关于这款模型的更多信息。

    DeepSeek
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    SpringBoot 动态加载 Jar 包：实现灵活的动态配置方案

    在当今快速发展的软件开发环境中，灵活性和可扩展性已成为了开发者们日常工作的关键词。特别是在微服务架构、云计算和DevOps等现代技术背景下，软件的配置和功能经常需要进行动态更新和修改。这就带来了对动态加载Jar包的需求，以便在运行时动态地引入新的功能模块或配置。

    SpringBoot， 动态， 加载， Jar包， 方案
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    详解 MySQL Query Cache 使用与实现

    查询缓存（Query cache，简称QC）是一种数据库优化技术，用于存储查询结果，以便在相同查询再次执行时能够快速返回结果，而无需重新执行查询。MySQL也有QC对应实现，但因其实现存在并发性能差、缓存命中率低等问题，该特性在MySQL 5.7.20标记为不推荐使用，在MySQL 8.0.3里被删除。

    MySQL， Query， Cache， 使用， 实现
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    基于DeepSeek+Cherry Studio构建模拟面试助手

    CherryStudio 是一款集多模型对话、知识库管理、AI 绘画、翻译等功能于一体的全能 AI 助手平台。CherryStudio的高度自定义的设计、强大的扩展能力和友好的用户体验，使其成为专业用户和 AI 爱好者的理想选择。无论是零基础用户还是开发者，都能在 CherryStudio 中找到适合自己的AI功能，提升工作效率和创造力。

    DeepSeek， Cherry， Studio， 构建， 模拟， 面试， 助手
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    GPU学习笔记，详细整理了其工作原理、编程模型和架构设计

    为什么要使用GPU？很多同学的第一反应就是“快”，这当然没错。而一个更严谨的说法是，GPU兼顾了“通用性”与“高效性”，才使得其一步步成为高性能计算的首选。

    GPU， 学习， 笔记， 工作原理， 编程， 模型， 架构， 设计
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    微信小程序音视频通话

    微信小程序音视频通话

    微信， 小程序， 音视频， 通话
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    MySQL面试核心知识点深度解析

    连接层：线程池、连接认证机制 服务层：查询缓存（8.0+已移除）、解析器、优化器、执行引擎 存储引擎层：插件式架构设计

    MySQL， 面试， 知识点
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    MySQL面试必知：10道高频题通关秘籍

    在 MySQL 的索引体系中，聚集索引和非聚集索引是非常重要的概念。聚集索引基于主键创建，它不仅仅是一种索引类型，更代表着一种数据的存储方式。在 InnoDB 存储引擎里，一张表的数据对应的物理文件是按照 B + 树来组织的索引结构，而聚集索引就是按照每张表的主键构建的 B + 树，叶子节点存储了表的每一行数据记录 。这就意味着每个表必须有一个主键，如果没有，InnoDB 会默认选择或添加一个隐藏列作为主键索引来存储数据行。通常建议使用自增 id 作为主键，因为自增 id 具有连续性，能使对应的数据按顺序存储在磁盘上，从而提升写入和检索性能。而像 uuid 这种随机 id，在频繁插入数据时，会导致随机磁盘 IO，性能较低。

    MySQL， 面试， 通关， 秘籍
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    谷歌宣布开源多模态大模型 Gemma3：媲美DeepSeek，算力暴降，附亮点分析与安装指南

    谷歌首席执行官Sundar Pichai宣布，开源最新多模态大模型Gemma-3，主打低成本高性能。Gemma-3共有10亿、40亿、120亿和270亿四种参数。但即便最大的270亿参数，只需要一张H100就能高效推理，同类模型要达到这个效果最少要提升10倍算力，也是目前最强小参数模型。根据盲测LMSYS ChatbotArena数据显示，Gemma-3仅次于DeepSeek的R1-671B，高于OpenAI的o3-mini，Llama3-405B等知名模型。

    谷歌， 开源， 多模态， 大模型， Gemma3， DeepSeek， 安装指南
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    数据库必会面试题

    请解释数据库中的MVCC（多版本并发控制）机制，并说明其在MySQL InnoDB中的具体实现方式

    数据库， 面试题
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    Ollama最新官方镜像下载，Windows 安装版本 OllamaSetup.exe 免费下载，附安装教程

    Windows 安装 免费 Ollama 最新版本官方镜像下载，‌Ollama‌是一个开源的、简明易用的本地大模型运行框架，旨在简化大型语言模型（LLM）的部署和运行过程。

    Windows， 安装， 免费， Ollama， 下载， 最新， 版本， 官方镜像

个人简介

  1. 欢马劈雪

  2. 纵马驰骋迎雪而行

  3. 获得 147947 积分

  4. https://nowjava.com/creator/10001

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