AD7771 采用的是 Σ-Δ（Σ-Delta）调制技术，用于将模拟输入信号转换为数字信号。 Σ-Δ 调制器以较高频率采样输入波形（即高过采样率），并在每个时钟...

2025年5月12日，OpenAI官方Python SDK发布了v1.78.1版本，这次更新主要聚焦于bug修复与功能增强，特别是解决了关键的linting（代...

2025年5月13日，伴随着AI应用的不断深入和知识图谱的火热发展，领先的开源向量数据库Weaviate迎来了重要版本v1.29.7的发布。本次升级不仅修复了多...

2025年5月12日，国内领先的高性能微服务框架CloudWeGo旗下智能工具编排库eino发布最新版本v0.3.31！本次更新带来了触发图回调机制完善、工具节...

2025-05-14：统计能获胜的出招序列数。用go语言，Alice 和 Bob 玩一个回合制幻想战斗游戏，游戏共进行 n 轮。每轮双方同时召唤一种魔法生物，三...

硬件延迟包括中断信号传输时间、流水线刷新周期和寄存器压栈时间，通常占整个响应时间的30%-40%。

人们对3D打印或“增材制造”(AM)的热情与日俱增，丝毫没有衰减的迹象。通过增加材料来创造物体（而不是从更大的物块中分离）的过程通常被认为拥有彻底改变制造行业的...

Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能应用场景 - 构建高效、灵活、健壮的模型技术体系。

从昨日清晨7：00开始直至晚上17点前，我实操了自己论文查重率从47.45%骤降至12.67%的全过程，这种成就感实在难以言表。

案例：某电商App在促销期间出现订单处理延迟，线程池配置为核心线程数=CPU核数（8）、最大线程数=16、队列容量=1000。

总的来说，内存相关的优化，与手机状态强相关，所有的参数均需实验后方可得出，即使同一个hw，但不同的OS系统，不同的feature，都无法使用同一套优化参数，以上...

作为管理大型.NET应用的开发者，日常工作中最严峻的挑战是如何在极致压榨内存的同时保持性能稳定。面对大数据处理或高吞吐系统，不当的内存使用会导致高延迟、频繁GC...

当前，主流的图像定制化方法主要沿着三个技术路线发展：基于反演优化（inversion-based）的方法、基于多模态编码器（multimodal encoder...

在云原生和微服务时代，协同通信协议的稳定与高效性成为开发者关注的重点。mcp-go 作为一款高性能的管理通信协议（MCP）Go语言实现库，经过社区的共同努力，迎...

condition参数可以传入任何内容，如何传入了1=1，可能会导致查询所有的数据，走全表扫描，让查询效率变得非常低。

机器学习原子间势（MLIPs）已成为现代原子模拟的重要工具。近期，基于大规模数据集预训练的通用MLIPs展现出优异的精度与泛化能力。然而，其计算成本仍限制了在化...

在非常规的化学键几何优化方面，研究人员从剑桥结构数据库中选取113个含稀有化学键的分子（如六配位氯离子、硒掺杂硼簇），AIMNet2优化后的几何结构与实验晶体结...

量化噪音太重要了，是一种没有办法去掉的数字误差，很多时候突兀的出现，但是对采集信号有什么影响很多文章零零碎碎的，我最近的文章正好在补全这些概念，所以看官请享用。

在现代Web开发中，文件上传和下载是常见的功能需求。然而，随着文件大小的增加或网络环境的变化，传统的文件上传和下载方式可能会遇到性能瓶颈或用户体验问题。本文将深...

JSON序列化常被视为已解决的工程问题，但默认方案仍存在巨大优化空间。通过源生成和定制化上下文，我们能用最小改动实现性能飞跃。下次优化.NET应用性能时，请务必...