技术专栏 第55页

脑肿瘤作为一种常见的神经系统疾病，其早期精准识别对临床诊疗方案的制定及预后评估具有重要意义。近年来，计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）等医学影像技术为脑肿瘤的诊断提供了重要依据，但传统影像分析高度依赖医师经验，存在诊断周期长、主观差异大等问题。随着人工智能与医学影像分析的深度融合，基于深度学习的目标检测技术为脑肿瘤的自动化检测提供了新的技术路径。

先来回答问题， Flink 是通过状态快照来做容错的，在 Flink 中状态快照分为 Checkpoint 和 Savepoint 两种。

https://github.com/AathifMahir/MauiIcons

检测代码就是用了一个函数，看到这个代码大家应该想到了怎么过检测的办法。

有两种方法避开检测，第一种它会根据你提供的标题名进行对比，那此时你将录像软件的标题改掉让它找不到即可避开。修改软件标题也需要一定的技术，网上也有工具直接修改。第二种就是在它对比时让它一直找。找到了也继续找。反汇编代码中

.NET 10 于 2025 年 11 月 12 日发布。这是一个长期支持版本，提供三年技术支持。新版本在运行时性能、AI/ML 集成和跨平台兼容性上取得重要进展。其性能提升显著，JIT 编译速度提高 37.5%，GC 暂停时间减少 52%。C# 14 简化编程，通过自动生成私有字段和扩展属性提升开发效率。ASP.NET Core 在 Blazor 上有重大改进，如声明式状态持久化和优化的表单验证。

前缀数，一种哈希树的变种，利用公共前缀来节省存储空间和提高查询效率；

本文将对.NET 10 中的网络层更新进行详尽的技术剖析。分析显示，.NET 10 通过将 HTTP/3 和 QUIC 提升为一等公民，根本性地解决了长期困扰 Web 应用的队头阻塞（Head-of-Line Blocking）问题，并为移动网络环境下的连接迁移提供了原生支持 1。在安全性方面，.NET 10 引入了美国国家标准与技术研究院（NIST）标准化的后量子加密（PQC）算法，成为首批能够抵御“现在收集，以后解密”量子威胁的主流开发平台之一 1。

事实上，上手学习大模型、人工智能相关的开发并没有什么太过高深的门槛，真的很简单，真的就是【有手就行】。

  在以往，一个硬件设备要去读写内存，往往需要CPU参与搬运数据，以读内存为例，CPU会先将数据从内存中读取过来之后，再通过总线或寄存器送给设备。这种方式显而易见，不仅占用了大量CPU资源的同时，还会大大降低设备的吞吐量，后来为了缓解这个问题，DMA机制出现了。

  DMA的核心思想是：在数据的传输阶段，设备可以在DMA控制器的协助下直接访问内存，而不再需要CPU去帮忙读数据或者写数据了，CPU要做的就是在传输开始前进行一些配置即可。通过这种方式，大大降低了CPU占用率的同时，还提升了自身设备的吞吐量。

  从表面上来看，cache的引入本身是为了提升CPU读写的性能，DMA的引入也是为了提升设备性能，但是当两者一起使用的时候，可能会事与愿违。想象一下一个场景，现在CPU更新了一组数据，由于cache的存在，CPU会暂时把数据更新在cache中，此时DMA设备屁颠屁颠的去内存中读取数据，发现读到的数据怎么是老的数据，这就出现了缓存不一致的问题。

  那么怎么解决这个问题呢，目前最常见的两种方式，缓存刷新与缓存失效。当CPU刚刚修改完数据并即将由DMA设备读取时，通过缓存刷新能将cache中的脏数据写回内存中，DMA设备就能读到最新的数据。而当DMA设备向内存写了的数据，CPU随后需要去读，则需要通过缓存失效使CPU cache中的旧数据失效，从而让CPU从内存中读取设备刚刚写入的新内容。

  了解了缓存一致性问题和DMA机制后，在实际的 Linux 驱动开发中，开发者该如何正确使用cache和DMA设备并避免这类陷阱？Linux 内核早已意识到这一问题，并提供了一套完整的
DMA 映射（DMA mapping）API，专门用于在启用缓存的系统上安全地进行 DMA 操作。

在大模型（LLM）狂飙突进的今天，我们经常听到“AI Agent（智能体）”这个词。如果说 ChatGPT 是一个超级大脑，那么 Agent 就是给这个大脑装上了手脚（工具）和耳朵（感知）。