fl studio v20.8中文破解版(附Crack文件+图文安装教程)
文章浏览阅读4.6k次，点赞59次，收藏39次。fl studio20.8破解版是一款功能强大的编曲软件，也就是众所熟知的水果软件。它可以编曲、剪辑、录音、混音，让您的计算机成为全功能录音室。除此之外，这款软件功能非常强大，为用户提供了许多音频处理工具，包含了编排，录制，编辑，混音和掌握专业品质音乐所需的一切，支持多音轨录音时间拉伸和音高移动原始音频编辑。本身也可以作为VSTi或DXi的插件，Cubase、Logic、Orion等宿主程序，包括了原来的Fruity Loops的所有功能，更包括了80多种乐器和效果插件，致力于带给你极致强大的编辑体验。_flstudiocrack文件
解决 Android WebView 无法加载 H5 页面常见问题的实用指南
文章浏览阅读1.8k次，点赞83次，收藏72次。在移动应用开发中，Android WebView 是嵌入网页内容的强大工具，但加载 H5 页面时常常面临挑战。本文探讨了常见问题及解决方案，包括网络权限设置、JavaScript 和 DOM Storage 的启用、以及 HTTPS 连接处理。确保在 AndroidManifest.xml 中声明网络权限、启用 JavaScript 和 DOM Storage，可以有效提升页面加载成功率。
【分布式微服务云原生】探索Dubbo：接口定义语言的多样性与选择
文章浏览阅读824次，点赞28次，收藏7次。Dubbo作为微服务架构中的关键通信框架，其接口定义语言（IDL）的灵活性是其受欢迎的原因之一。本文将详细介绍Dubbo支持的几种IDL方式，包括Java接口、XML配置、注解以及Protobuf IDL。你将了解到每种方式的特点和适用场景，以及它们如何帮助提高开发效率和系统互操作性。文章还将通过流程图和表格，为你提供清晰的比较和理解。Dubbo支持多种IDL方式，每种方式都有其独特的优势和使用场景。fill:#333;color:#333;color:#333;fill:none;Java接口。
Python自动化办公：从Excel到PDF生成的全流程
文章浏览阅读963次，点赞10次，收藏12次。本文详细介绍了如何使用Python实现从Excel数据处理到生成PDF报表的自动化办公流程。通过openpyxl读取Excel文件，结合pandas进行数据分析与处理，最后使用reportlab生成PDF报表，展示了自动化处理考勤数据的完整步骤。本文不仅包含详细的代码示例，还演示了如何通过图表和表格呈现数据。此流程能够大幅提升办公效率，减少手动操作，适用于各种数据报表的自动化生成。
【大模型】Transformers库单机多卡推理之device_map
文章浏览阅读2.3k次。Hugging Face的库支持自动模型（AutoModel）的模型实例化方法，来自动载入并使用GPT、ChatGLM等模型。在方法中的device_map参数，可实现单机多卡推理。_transformer 多卡推理
Django——admin创建和使用
文章浏览阅读1.1k次，点赞15次，收藏5次。Django Admin是Django框架自带的一个管理后台工具，它允许开发者通过一个直观的Web界面轻松地管理应用中的数据模型。Admin提供了模型的CRUD（Create,Read, Update, Delete）操作，以及数据的批量处理和搜索功能，极大地简化了日常的数据库管理。它不仅适用于开发阶段，也非常适合在生产环境中进行数据维护。
信息流广告预估技术在美团外卖的实践
本文整理自美团技术沙龙第81期《美团在广告算法领域的探索及实践》(B站视频)。文章首先介绍了美团信息流广告业务以及预估技术的现状，然后重点分享了信息流广告预估在美团的具体实践，围绕决策路径、超长超宽建模和全还原建模等多个维度进行了分享，最后是一些总结和展望，希望能对大家有所帮助或启发。 1 信息流广告业务及预估技术现状 1.1 信息流广告业务特点 目前，美团外卖的广告主要包括信息流广告、搜索广告、营销广告、展示广告等等。外卖业务都有着典型的业务特点： 用户行为连贯性强：用户用餐意图明确，一般在
基于AI的D2C前端代码生成技术深入总结
在AI技术日益渗透至各领域的背景下，本文深入探讨了B端（D2C）前端代码生成技术的核心挑战与实战解决方案，诚实地揭示了在实现自动化代码生成过程中遭遇的重重难关。 产品介绍 ▐ 背景 ● 做为淘天内的AI创新团队，在团队内做了很多AI大模型的探索，了解到AI可以解决大量简单重复的事情，B端场景标准化程度比较高，不管是低代码还是源码开发，理论上都可提效； ● 在基础平台也有非常多的B端页面研发，有天然的研发提效诉求，经过调研，预计每年可在团队内部节省非常客观的数据。 ▐ 产品能力 ▐ 落地业务 5
6个免费的无损音乐下载网站，建议收藏！
文章浏览阅读3.6w次，点赞11次，收藏36次。一个国外的音乐下载网站，里面的歌曲基本都是独立音乐人自己制作上传的，歌曲类型十分丰富，包含了摇滚、电子、民谣、爵士、古典等非常多不同风格和流派的音乐，在这里有很大几率能找到适合自己的小众音乐类型。一个页面干净简洁的免费音乐下载网站，首页就是各种新歌、热歌榜单歌曲推荐，曲库资源丰富，收录了非常丰富的流行和网络歌曲，支持歌曲搜索，还展示了网站内最新搜索标签方便参考。这是一个俄罗斯的音乐网站，界面简单，支持输入歌名搜索，中英文或者俄语都可以输入搜索，也可以找到很多中英文的歌曲资源，网站内可以直接播放和下载音乐。_无损音乐下载
第八章 中间件：SpringBoot 集成 Redis
文章浏览阅读925次，点赞25次，收藏20次。Redis 是一个开源的、基于内存的、键值对存储系统，它可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis 支持多种类型的数据结构，如字符串（strings）、哈希（hashes）、列表（lists）、集合（sets）、有序集合（sorted sets）等。由于它存储在内存中，Redis 的性能非常高，但同时也意味着它的数据是易失的，不过 Redis 提供了持久化机制（如 RDB 快照和 AOF 日志）来防止数据丢失。_spring-boot-starter-data-redis
汇编DEBUG程序调用
文章浏览阅读100次，点赞2次，收藏3次。系统：Windows 11应用：DOSBox 0.74-3下载安装教程：本人写的《DOSBox下载安装（Windows系统 DOSBox 0.74-3）》相关文件：masm32v11r。
【数据库差异研究】update与delete使用表别名的研究
文章浏览阅读1.6k次，点赞59次，收藏48次。在《【数据库差异研究】update与delete使用表别名的研究》一文中，作者探讨了在 SQL 中使用表别名执行 UPDATE 和 DELETE 操作的差异。文章详细分析了不同数据库（如 MySQL、PostgreSQL、Oracle）对表别名的支持情况，指出某些数据库允许在 UPDATE 和 DELETE 语句中使用别名简化代码，而另一些数据库则对别名的使用有限制。
微信小程序项目开发【从0到1~入门篇】
文章浏览阅读8.2k次，点赞25次，收藏94次。打开刚下载好的微信开发者工具，扫码登录、创建小程序项目。登录微信公众号平台，在开发->开发设置->开发者ID中找到你小程序的AppID并填入到项目设置里。_微信小程序开发
AI驱动TDSQL-C Serverless 数据库技术实战营-电商可视分析
文章浏览阅读3.2k次，点赞79次，收藏58次。详细指导开发者如何利用腾讯云的高性能应用服务 HAI 和TDSQL-C MySQL Serverless 版构建 AI电商数据分析系统。
C语言——文件读写操作
文章浏览阅读1.5k次，点赞28次，收藏9次。C 语言把文件看作是一个字符（字节）的序列，即由一个一个字符（字节）的数据顺序组成。根据数据的组织形式，可分为 ASCⅡ 文件和二进制文件。文件的操作包括：文件的打开、文件的关闭、文件的读写操作、文件状态检查以及文件的定位等。
【中间件学习】Nginx快速入门（为了配置一个项目）
文章浏览阅读1.1k次，点赞21次，收藏21次。Nginx是一个高性能的HTTP和反向代理的web服务器，同时也提供了IMAP/POP3SMTP服务Nginx的特点是占有内存少，并发能力强，事实上，Nginx的并发能力在同类型的网页服务器中表现较好。Nginx 是一个安装非常的简单、配置文件非常简洁（还能够支持perl语法）、Bug非常少的服务。Nginx 启动特别容易，并且几乎可以做到7*24不间断运行，即使运行数个月也不需要重新启动。你还能够不间断服务的情况下进行软件版本的升级。Nginx可以支持高达50000个并发连接的响应。_nginx应用中间件
【机器学习】---神经架构搜索（NAS）
文章浏览阅读1.9k次，点赞162次，收藏120次。神经架构搜索（NAS）是指通过搜索算法自动设计神经网络架构，从而优化特定任务的性能。NAS的目标是在一个定义好的搜索空间中，找到最佳的网络结构，该结构通常由性能指标（例如准确率、速度、参数量等）来衡量。搜索空间（Search Space）：定义了所有可能的网络架构。搜索策略（Search Strategy）：指导如何在搜索空间中高效地探索。性能估计（Performance Estimation）：评估候选架构的性能。_神经架构搜索
利用多Lora节省大模型部署成本｜得物技术
一、背景 近期，我们在大模型集群的部署过程中遇到了一些挑战。公司有多个业务场景，每个场景都基于自身的数据进行微调，训练出相应的大模型并上线。然而，这些场景的调用量并不高，同时大模型的部署成本较为昂贵，这造成了资源的浪费。 本文将介绍我们如何利用多Lora技术，将多个场景合并部署，从而有效解决这一问题。同时，我们也将探讨大模型训练与推理过程中Lora技术的应用。 二、Lora是什么 Lora的概念 如果你去网上搜索"Lora"这个关键字，你一定会搜到下面这篇论文。 这就是Lora这个词出处。这一
今日推荐
周排行