Certimate + Let’s Encrypt：零干预的 HTTPS 永续方案 这篇文章介绍了HTTPS在互联网中的重要性以及手动续签SSL证书的痛点，如频繁操作、易出错和安全风险。随后讨论了自动化续签工具如Certbot、Certimate和acme.sh的功能对比，强调了自动化管理的优势，并重点介绍了Certimate如何解决这些问题。

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如何将 AGV 叉车成功集成到仓库自动化系统中？ AGV（Automated Guided Vehicle）是通过导航系统实现自主运行的搬运设备，主要执行托盘转运、上下货、线边送料等任务。不同于传统人工叉车，AGV可实现无人驾驶、高精度重复作业、远程调度与系统集成。AiTEN海豚之星作为专业的智能搬运机器人制造商，其代表产品AiTENAPx广泛适配制造型工厂、仓储中心等场景，是实现“智慧仓储”的理想解决方案之一。将 AGV 与现有系统集成可以显著提升运营效率和准确性，但这需要精心规划和执行。

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Rabbitmq+STS+discovery_k8s +localpv部署排坑详解 Rabbitmq+STS+discovery_k8s +localpv部署排坑详解

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面试题-----RabbitMQ 摘要：文章探讨了RabbitMQ保证消息不丢失的解决方案，包括生产者确认机制、消息持久化和消费者确认机制。针对消息重复消费问题，提出了通过业务唯一标识实现幂等处理的方法。同时介绍了死信交换机和TTL实现延迟队列的方案，以及处理消息堆积的三种方式：提升消费能力、增加消费者和使用惰性队列。最后提及RabbitMQ的高可用机制，涵盖了从生产到消费全流程的消息可靠性保障措施。（150字）

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RabbitMQ面试精讲 Day 22：消息模式与最佳实践 6种核心消息模式的工作原理和实现方式生产环境中消息模式的选择标准和设计原则延迟队列、优先级队列等高级特性的实现消息可靠性保障的全链路设计高并发场景下的性能优化方案。

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PyTorch生成式人工智能（28）——MuseGAN详解与实现 人工智能音乐生成领域已引起了广泛关注，MuseGAN 是其中一个重要的模型。本节我们将使用 JSB Chorales 数据集来训练 MuseGAN，该数据集包含巴赫创作的四音轨合唱曲。在生成图像时，生成器使用的是来自潜在空间的单一噪声向量来生成不同格式的内容；而在 MuseGAN 中，生成器将使用四个噪声向量来生成一段音乐，旨在增强音乐生成过程中的可控行和多样性。每个噪声向量代表音乐的不同方面，通过单独调整这些向量，模型可以生成更复杂、更细腻的音乐作品。

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RabbitMQ面试精讲 Day 20：RabbitMQ压测与性能评估 PerfTest的--multi-ack参数能提升30%消费性能单个队列的最佳实践是5k-10k消息/秒磁盘I/O是持久化消息的主要瓶颈Day21将深入Spring AMQP核心组件，解析消息转换器、监听容器等高级特性。

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开疆智能Ethernet转ModbusTCP网关连接发那科机器人与三菱PLC配置案例 摘要：本文介绍了三菱FX5U PLC通过Ethernet/IP转Modbus TCP网关控制发那科机器人的配置方法。重点包括PLC端以太网端口设置、IP地址配置（192.168.1.100/24）、通信协议支持功能设置；机器人端TCP参数配置及IO分配；网关配置中的IP设置、功能码选择（03/16）及寄存器地址映射。配置完成后需将参数分别下载至PLC和网关，并重启机器人使设置生效。整个过程需确保网络连接稳定，最终实现PLC与机器人之间的数据通信。

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【Sklearn】1.1-贝叶斯优化决策树_跑通一个回归任务 本文基于sklearn的加州房价数据集，使用决策树回归模型进行房价预测。首先对数据集进行探索性分析，包含8个特征和1个标签（房价中位数）。直接划分训练集和测试集后，建立基准决策树模型，得到R2=0.62和RMSE=0.70的初步结果。随后采用Optuna框架进行贝叶斯优化，通过100次试验寻找最优超参数组合。优化后的模型R2提升至0.68，RMSE降至0.65，预测性能明显改善。实验结果表明，贝叶斯优化能有效提升决策树回归模型的预测精度。

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tomcat session共享服务器。关闭tomcat-b。

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【跨越 6G 安全、防御与智能协作：从APT检测到多模态通信再到AI代理语言革命】 解决的问题6G网络面对APT攻击时，传统检测机制在碎片化日志语义合并、加密流量分析、边缘计算资源受限等方面存在瓶颈。缺乏系统性的LLM+APT+6G三者结合的分类和综述研究。创新点提出首个系统性综述与分类框架，整合LLM架构、APT生命周期建模、6G特有安全挑战。构建多维度分类法（输入模态、检测粒度、部署模式、生命周期阶段等）。提出“切片感知可解释AI管道”等未来研究方向。优势文献覆盖面广（142篇精选文献），方法论规范（SLR+SMS）。

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RabbitMQ-知识技能图谱（总结篇） 我们经过20多小节的介绍，我们的RabbitMQ（简称MQ）讲解就算讲解完毕，下面就是来做一个小节，可供参考。

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RabbitMQ高级特性——消息确认、持久性、发送方确认、重试 在使用RabbitMQ时候，可以通过消息持久化 来解决因为服务器的异常崩溃而导致的消息丢失，但是还有一个问题，当消息的生产者将消息发送出去之后，消息到底有没有正确地到达服务器呢？: 表⽰拒绝后, 这条消息如何处理. 如果requeue 参数设置为true, 则RabbitMQ会重新将这条 消息存⼊队列,以便可以发送给下⼀个订阅的消费者. 如果requeue参数设置为false, 则RabbitMQ会把 消息从队列中移除, ⽽不会把它发送给新的消费者。这是比事务更轻量级的解决方案。

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tomcat 定时重启 文章摘要： 本文介绍了Tomcat定时重启的配置方法，包含两个主要步骤：1) 编写重启脚本，脚本中设置Java环境变量、查找并杀死现有Tomcat进程、设置最多5次重试机制，并记录详细日志；2) 通过crontab设置定时任务，配置为每周一至周五早上7:35执行重启脚本。脚本具备完善的错误处理和日志记录功能，包括进程状态检查、启动失败时的日志输出等。该方案适用于需要定期重启Tomcat以维护系统稳定性的场景。

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机器人伴侣的下一站革命：Deepoc具身智能模型赋能情感化交互 这意味着合作伙伴的产品能够持续获得最新的AI能力升级，包括更精准的情感识别、更丰富的对话策略和更人性化的动作表达，而无需频繁进行硬件迭代。我们的技术不是对现有机器人伴侣的颠覆性改造，而是通过非侵入式的模块化升级，赋予机器人更接近人类的交互能力，让每一次互动都充满温度与理解。这种非接触式的情绪识别方式，既解决了传统摄像头带来的隐私顾虑，又能在各种光照条件下稳定工作，确保机器人伴侣能够"读懂"用户的真实情绪状态。通过我们的技术赋能，您的产品将脱颖而出，在蓬勃发展的机器人伴侣市场中占据领先地位。

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常见通信协议详解：TCP、UDP、HTTP/HTTPS、WebSocket 与 RPC 本文介绍了五种常见的网络通信协议：TCP（面向连接、可靠传输，适用于HTTP、RPC等场景）、UDP（无连接、低延迟，适合音视频传输和在线游戏）、HTTP/HTTPS（应用层协议，HTTPS提供加密安全）、WebSocket（全双工实时通信，用于聊天和推送系统）以及RPC框架（如gRPC/Dubbo，实现跨网络透明调用）。通过分析各协议的工作原理、特点和应用场景，帮助开发者根据不同业务需求（可靠性、实时性、安全性等）选择合适的技术方案，为构建高性能系统提供参考。

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QT+Yolov8 推理部署，ONNX模型 ，实例分割+目标检测 本文介绍了基于QT6.8和YOLOv8的实例分割与目标检测推理工具的实现。该工具使用MSVC2022编译器、OpenCV4.7和ONNXRuntime1.16.0(CPU版本)构建，主要功能包括：模型加载(支持ONNX格式)、图像选择与显示、目标检测执行等。程序采用模块化设计，通过Qt Creator开发，包含模型状态管理、日志记录和异常处理机制。核心类AIToolInterface实现了UI交互逻辑，包括模型加载验证、图像预处理和结果显示等功能，为YOLOv8实例分割模型提供了图形化推理界面。

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Java研学-RabbitMQ(七) RabbitMQ消息可靠性保障方案：通过数据持久化和惰性队列的组合策略确保消息不丢失。数据持久化包括交换机、队列和消息三者的持久化配置（durable=true和delivery_mode=2），将关键数据写入磁盘，但会降低性能约30-50%。惰性队列（Lazy Queue）通过x-queue-mode=lazy参数让消息直接写入磁盘而非内存，能处理百万级消息堆积，特别适合大消息量场景。测试显示持久化消息可避免Paged Out机制导致的内存阻塞问题。3.12+版本默认所有队列为惰性队列，建议根据业务对延迟

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pytorch学习笔记-Loss的使用、在神经网络中加入Loss、优化器(optimizer)的使用 博主最近真要累鼠了…anyway上号更新一点，预计下周就能把该系列更完了= =

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Java研学-RabbitMQ(八) RabbitMQ消费者可靠性保障体系包括确认机制、重试策略和幂等性设计。消费者通过ACK/NACK显式确认消息处理状态，失败时触发自动或手动重试，超限后进入死信队列。Spring AMQP提供本地重试机制，配置参数包括重试开关、初始间隔和倍数因子。业务层需实现幂等性处理，确保重复消费时数据一致性。该机制支持区分系统异常（自动重试）和业务异常（直接丢弃），通过acknowledge-mode配置（none/auto/manual）灵活控制消息删除时机，形成从投递到处理的全链路可靠性保障。

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ROS教育中自动驾驶机器人的技术融合与技术创新 深圳普蓝机器人推出的自动驾驶机器人，以 ROS 系统为基础架构，深度融合 AI 框架，凭借强大的技术性能与开放的二次开发能力，为高校师生和科研人员提供了高效的创新平台，在智能教育及多场景应用中展现出卓越的技术实力。为基础，这一被全球学术界广泛认可的开源系统，为机器人的模块化开发提供了标准化接口，使学生和科研人员能够快速调用导航、感知、控制等核心功能模块，降低了底层开发的技术门槛。其稳定的控制性能和扩展能力，能够模拟真实场景中的机器人工作状态，为相关领域的技术创新提供可靠的实验数据。

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david_lv
深圳明源软件CTO,房地产行业信息化领导者,专注房地产行业信息化13年.
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王博Kings，985AI博士在读，优快云博客专家，华为云专家，是《机器学习手推笔记》、《深度学习手推笔记》等作者；在人工智能、计算机视觉、无人驾驶等具有丰富的经验。
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一个处女座的程序猿
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