Dify实验室阿亚团队探索了利用大模型进行数据分析的优化路径。初期尝试直接使用大模型处理数据时发现计算结果存在偏差，揭示了语言模型在精确计算上的局限性。第二阶段转向专用分析模型，但面临灵活性不足的问题。最终突破在于让大模型担任"代码生成器"，将自然语言转化为Pandas代码，在本地执行环境中完成精确计算。这种协同架构既保留了自然语言交互的便捷性，又确保了计算准确性，同时保障了数据安全。团队总结出应充分发挥大模型的语言理解优势，与专业工具深度耦合。未来计划进一步优化代码生成能力，并探索可视

本文介绍了如何在Ubuntu 22.04系统上将Docker降级至25.0.5版本的操作指南。首先推荐使用免费的4090云主机（提供兑换码）来简化环境搭建。降级步骤包括：检查当前版本、停止Docker服务、卸载当前版本、添加Docker存储库、安装指定版本25.0.5，并进行验证测试。文章特别强调了备份数据和解决依赖冲突的重要性，同时提供了故障排除方法和注意事项。本指南适用于需要将Docker降级到特定版本的用户，尤其适合新手在预配置环境中进行实践。

本文是关于EN 18031详解，2025年8月1号欧洲国家强制要求的网络安全要求，有兴趣的可以收藏看看。### 1、什么是EN 18031EN 是 "European Norm"的缩写，指欧洲标准 ；所以EN 18031 就是指的是欧盟网络安全标准草案18031，是一个针对网络安全或者系统安全的草案。### 2、为啥要学习 欧盟网络安全草案EN 18031？ **2025年8月1日正式实施，不符合[RED指令](https://zhida.zhihu.com/search?conten

方法有：均值滤波（做简单的平均卷积操作，进行归一化），方框滤波（基本和均值一样，可以选择归一化（所有在卷积核中的数值相加求平均值），也可以不归一化），高斯滤波（高斯模糊的卷积核里的数值的满足高斯分布(正态分布)的，相当于更重视中间的数值），中值滤波（对卷积核中的像素数值从小到大排序，用中间值代替）等。BORDER_REFLECT 101:反射法，也就是以最边缘像素为轴，对称，gfedcb | abcdefgh | gfedcba。CV2.THRESH_TRUNC 大于阈值部分设为阈值，否则不变。

HAL端也就是从这里进入内核，调用驱动来处理的，这里的逻辑是通过do/while循环来处理的，有一个重试机制，重试次数n_try不断的减小，当它等于0时，相机设备还未正常打开，就退出do/while循环了，它的初值为MM_CAMERA_DEV_OPEN_TRIES，该宏定义的值为20， (my_obj->ctrl_fd >= 0)的意思是就camera打开成功，返回的FD有效；(n_try <= 0 )意思是重试次数已用完，打开成功后，还要进行一些其他初始化的操作。

Qwen 系列基于Transformer 架构，主要采用解码器-only（Decoder-only）的因果语言模型（Causal Language Model, CLM）设计，专注于自回归任务（如下一词预测）。密集（Dense）模型和专家混合（Mixture-of-Experts, MoE）模型，以下分别介绍。

本文系统介绍了Linux文件系统的核心机制与实用维护技巧。主要内容包括：1）文件系统底层原理，重点解析inode索引节点与block数据块的关系；2）误删文件恢复方案，针对EXT3/EXT4和XFS文件系统分别提供extundelete和xfs_undelete等工具的使用方法；3）日志分析技术，涵盖系统日志分类、优先级划分及常用查询命令。通过深入理解存储机制、掌握数据恢复手段和日志分析方法，可有效提升Linux系统管理能力。

开始学李宏毅的机器学习写在前面当时学完了吴恩达的机器学习，但是回过头来在看机器学习，发现当时真的只是泛泛而谈，没有很清晰的整体性认识，我觉得机器学习对后来的研究，看论文是非常基础的知识，打好机器学习的基础是非常重要的机器学习就是找一个函数函数就是类神经网络各种各样的输入：向量， 矩阵，序列各种各样的输出 ：一个数，一个类别，写一段话。

本文主要整合了一些单片机最基础的知识

本文介绍了图像处理中的色彩空间转换与基本操作技术。主要内容包括：1) RGB、HSV等色彩空间原理及转换方法；2) 图像灰度化的三种算法（最大值法、平均值法、加权均值法）；3) 六种二值化处理技术（阈值法、反阈值法、OTSU算法等）及其适用场景；4) 图像变换操作（翻转、仿射变换、旋转、平移、缩放）的实现原理与OpenCV应用。文章通过数学公式和代码示例详细说明了各项技术的实现过程，强调理解矩阵运算对掌握图像变换的重要性。这些基础操作是计算机视觉和图像处理的关键技术，对后续高级算法应用具有重要支撑作用。