3分钟搭建LarkXR实时云渲染PaaS平台，实现各类3D/XR应用的一键推流 LarkXR适用于3D/XR开发者、设计师、终端用户等创新用户，可以在零硬件负担下，轻松实现超高清低时延的3D交互体验，覆盖行业包括虚拟仿真、数字孪生、展览展示、元宇宙、设计协作等，只需要一台普通设备即可触达云端算力的巅峰，畅游3D虚拟世界。3分钟搭建单机版LarkXR平台，将从3D/XR开发者首次部署的角度，详细拆解如何在本地部署一套实时云渲染PaaS平台产品：LarkXR单机版程序，实现各类3D/XR应用的一键推流。

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RISC-V物联网关，支持鸿蒙，T-Thread实时系统 GF3物联网关是一款多功能工业级网关设备，集数据采集、协议转换和网络通信于一体。该产品采用GF3核心板，配备双网口（100M/1000M）、4个RS232/485接口、2个CAN总线等丰富外设，支持Wi-Fi、4G/5G通信及Zigbee/LoRa扩展。具有工业级设计（-40℃~85℃工作温度）、隔离型I/O、语音接口、宽电压输入（DC12-30V）等特点，适用于工业控制、智慧停车、环境监测等多种场景。支持FreeRTOS、OpenHarmony等多系统，典型应用包括串口服务器、工业网关等。尺寸为256×1

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RPGMZ游戏引擎之如何设计每小时开启一次的副本 本文介绍了在RPGMZ游戏引擎中处理时间的方法：1)用toISOString()获取标准格式时间并存入变量；2)提供日期判断函数，对比当前时间和保存时间，判断是否超过1小时。文中强调要遵循引擎的时间格式规范，并附代码示例说明如何实现日期比较功能，最后备注该逻辑可用于副本开启控制。

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多模态大语言模型arxiv论文略读（129） 此外，LEOPARD引入了一个自适应高分辨率多图像编码模块，该模块根据输入图像的原始宽高比和分辨率，动态优化视觉序列长度的分配，并通过像素洗牌技术无损压缩长视觉特征序列，以适应模型的最大序列长度限制。研究还讨论了模型的可解释性、公平性和伦理问题，以及未来研究的方向，如数据集开发、模态对齐方法的改进和伦理指南的建立。研究团队通过构建一个详细的分类树和收集训练集，旨在全面评估这些模型在ASCII艺术识别任务上的表现，揭示模型在处理模态无关视觉信息时的局限性，并探索通过监督微调等方法提升模型性能的可能性。

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国产服务器【银河麒麟v10】【CPU鲲鹏920】部署es 7.15.2 摘要：本文详细介绍了Elasticsearch 7.15.2集群在Linux aarch64环境下的安装部署流程。内容包括环境准备（JDK8+）、安装包下载、创建专用用户、解压授权、配置文件修改（重点说明cluster.name、node.name等关键参数）、两种启动方式（systemd服务和直接启动）、常见问题处理（如内存参数调整），以及集群状态检查方法。文章还提供了安全加固建议和JVM参数优化提示，适用于需要搭建Elasticsearch集群的运维人员参考。（149字）

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机器学习监督学习实战七：文本卷积神经网络TextCNN对中文短文本分类（15类） 本文介绍了一个基于TextCNN模型的文本分类项目，使用今日头条新闻数据集进行训练和评估。项目包括数据获取、预处理、模型训练、评估测试等环节。数据预处理涉及清洗文本、中文分词、去除停用词、构建词汇表和向量化等步骤。TextCNN模型通过卷积层和池化层提取文本特征，并在训练过程中记录准确率和损失。最终，模型在测试集上达到了较高的准确率（84.06%），并生成了混淆矩阵可视化。项目还详细介绍了TextCNN模型的结构和创新点，以及数据预处理和模型训练的具体实现代码。

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EfficientVLA：面向视觉-语言-动作模型无训练的加速与压缩 25年6月来自上海交大、哈工大、西安交大和电子科大（成都）的论文“EfficientVLA: Training-Free Acceleration and Compression for Vision-Language-Action Models”。视觉-语言-动作 (VLA) 模型，特别是基于扩散的架构，展现出具身智能的变革潜力，但却受到大量固有冗余和推理时间冗余导致的高计算和内存需求的严重阻碍。虽然现有的加速工作通常针对孤立的低效率问题，但这种零碎的解决方案通常无法整体解决整个 VLA 流程中的各种

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linux线程同步 而在线程里也有这么一把锁：互斥锁（mutex），也叫互斥量，互斥锁是一种简单的加锁的方法来控制对共享资源的访问，互斥锁只有两种状态,即加锁( lock )和解锁( unlock )。互斥锁的操作流程如下：1）在访问共享资源后临界区域前，对互斥锁进行加锁。2）在访问完成后释放互斥锁导上的锁。3）对互斥锁进行加锁后，任何其他试图再次对互斥锁加锁的线程将会被阻塞，直到锁被释放。互斥锁的数据类型是： pthread_mutex_t。

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基于 Apache POI 实现的 Word 操作工具类 主要功能包括： 文本处理：支持添加文本、设置字体样式（颜色、大小、加粗等）、段落格式（对齐方式、行高、缩进）、关键词特殊样式、添加水平线等功能。 表格操作：提供创建表格、设置表头和单元格样式、合并单元格等能力。 页面设置：可自定义纸张大小（A3/A4）、页面方向（横向/纵向）、页边距等。 其他功能：支持替换数字字母字体、设置页眉页脚等。 该工具类封装了POI的复杂操作，简化了Word文档生成的编程工作，通过链式调用可快速构建专业文档。适用于需要程序化生成Word文档的各种业务场景。

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Python PyOpenXR 虚拟现实开发简介 是一个 Python 库，提供了对的绑定，允许开发者使用 Python 创建跨平台的虚拟现实（VR）、增强现实（AR）和混合现实（MR）应用程序。OpenXR 是由 Khronos Group 维护的开放标准，旨在统一 XR 硬件与软件的交互。

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DeepSeek辅助写一个Vue3页面 使用AI，为我们开发代码提供了很大的方便，特别是我这种没啥美感的直男，有AI的帮助，可以写出一些不错的前端页面，当然在使用的过程中也是有各种纰缪，需要在实践的过程中注意避坑，感谢这个美好的时代，让很多东西变得更加便利。

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【内存】Linux 内核优化实战 - vm.max_map_count vm.max_map_count是 Linux 内核参数，用于控制单个进程可创建的内存映射区域（Memory Map）的最大数量。原理核心：内存映射通过将文件 / 设备数据直接映射到进程地址空间，避免传统read/write的内核 - 用户空间数据拷贝，提升 IO 效率。

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Rust 机器学习 Rust机器学习生态现状及应用实践摘要：Rust在机器学习领域展现出独特优势，其高性能、内存安全和并发特性正吸引越来越多的开发者。当前Rust机器学习生态仍处发展初期，但已涌现出linfa、tch-rs等核心工具库。本文系统梳理了Rust在机器学习各领域的应用实践，包括：基础算法实现（K-means聚类、SVM、推荐系统等）深度学习框架（CNN/RNN实现方案）与传统工具对比（如linfa与TensorFlow的差异）性能优化策略（并行计算、内存管理等）同时详细解析了机器学习核心概念和数学基础

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wpf主界面游戏引擎实现 // GameEntityView.xaml 的交互逻辑。

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浅谈 Unity XR：从混战到统一，OpenXR 的演进与现实困境 浅谈 Unity XR：从混战到统一，OpenXR 的演进与现实困境

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物联网传输网关、RTU、DTU及SCADA系统技术解析 物联网传输网关、RTU（远程终端单元）、DTU（数据传输单元）和SCADA（监控与数据采集系统）是物联网和工业自动化领域的核心组件。本文系统解析了物联网传输网关的类型、分类、原理及差异，介绍了RTU和DTU的定义、功能及应用场景，并阐述了SCADA系统的作用及其与网关、RTU、DTU的协同关系。通过对比分析，帮助读者理解这些技术的特点、适用场景及相互关系，为物联网系统设计和工业自动化应用提供参考。

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