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深度学习框架:开启智能大门的钥匙在数字化浪潮中,深度学习如明星照亮众多领域。从智能安防的人脸识别,到医疗图像分析、电商商品推荐、智能语音助手等,其身影无处不在,改变着生活与工作方式。在深度学习领域,Keras、TensorFlow和PyTorch是主流框架,能助开发者构建强大智能模型。但这些框架要充分发挥作用,离不开合适的服务器配置,就像魔法师需要魔法棒和魔力,下面我们就来看看这些具体的框架吧:框
- 【Golang/gRPC/Nacos】在golang中将gRPC和Nacos结合使用
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Nacos与gRPC前言关于这部分,前段时间我在看文档以及视频教程的时候,怎么都想不明白,到底为什么要用gRPC是什么,他在项目中应该充当什么样的角色?Nacos又是如何和他结合的?于是我就决定去看看一些小项目是如何实现的这个功能,现在将我最近学到的分享给大家。正文在正文开始之前,我们要先知道Nacos和gRPC在本篇内容中,会涉及到的作用:gRPCgRPC允许服务之间无缝通信,像调用本地函数一样
- python+ollama本地大模型批量识别PDF,总结摘要以及关键词并输出EXCEL。
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现在市场上有很多PDF文件的识别,转化,等等。有些业务可能需要总结摘要和关键词等等一系列的操作。然而随着AI的兴起,本地大模型的部署,这些成为一种很方便的方法,接下来我将为各位介绍我所使用的方法。本篇文章旨在自动化处理PDF文档,提取并清理文本数据,然后使用一种大型模型生成摘要和关键词。最后,处理结果会被整理并输出到Excel文件中,便于后续分析和查看。人工智能(AI)是一种模拟人类智能的科技,它
- 高斯混合模型(GMM):用“高斯家族”描绘数据的“模样”
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高斯混合模型(GMM):用“高斯家族”描绘数据的“模样”1.引言高斯混合模型(GaussianMixtureModel,GMM)是一种基于概率密度的生成式模型。它的核心思想是用多个“高斯分布”(即正态分布)的加权组合来描述数据的分布。GMM就像是一个“画家”,用不同的“高斯画笔”描绘出数据的“模样”,特别适合处理复杂的分类任务。2.算法原理2.1模型结构GMM的核心组成包括:混合权重:每个高斯分量
- 机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型
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标题:机器人学习的范式转变:从专用走向通用基础模型文章信息摘要:机器人学习正经历从特定任务向通用基础模型的范式转变,这一演进路径与大语言模型相似。通过多机器人协作和跨任务泛化能力的成功,基础模型方向展现出实现通用人工智能的潜力。然而,这一转变面临两大关键挑战:机器人硬件的高昂成本限制了大规模部署和数据采集,以及获取足够规模和多样性的训练数据存在实际困难。突破这些瓶颈需要在制造工艺创新、数据共享生态
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程序员转行做什么好先给结论再说理由:数据分析师、AI大模型工程师、产品经理和云计算工程师。这些领域不仅因应了当前技术发展的趋势,也为程序员提供了转型的广阔舞台和职业发展的新机遇。一起来看看吧!数据分析师:数据驱动决策的关键程序员转行时,应考虑当前市场上的热门行业和岗位需求。例如,AI大模型工程师、数据分析师、前端开发工程师、全栈开发工程师等都是当前市场上需求量较大的职位。就拿数据分析师来说,因其在
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新手小白应该怎么入门CTF?要如何学习CTF?分几阶段学习?想打CTF,但是没有思路怎么办?这是我花了两天,整理的CTF学习的思路与方法,方便大家学习时可以参考。如果觉得有帮助的小伙伴,记得点赞收藏关注!一、CTF简介01」简介中文一般译作夺旗赛(对大部分新手也可以叫签到赛),在网络安全领域中指的是网络安全技术人员之间进行技术竞技的一种比赛形式。CTF起源于1996年DEFCON全球黑客大会,以代
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51蓝牙+红外遥控小车模块:51最小系统l289n驱动模块杜邦线车模18650锂电池蓝牙模块HC-06红外接收器(用开发板上面的就!可!)红外遥控器(用开发板上的就!可!)手机一部(安装好蓝牙串口APP)工具:剪刀,万用表,螺丝刀,胶布,什么杂七杂八的。l298nENA:控制IN1IN2ENB:控制IN3IN4IN1IN2IN3IN4:分别控制OUT1OUT2OUT3OUT412V输入口:接3节3
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“爆竹声中一岁除,春风送暖入屠苏”。春节凝结了华夏民族数千年来的家国情感和历史底蕴,近期,“春节——中国人庆祝传统新年的社会实践”也被联合国教科文组织列入人类非物质文化遗产代表作名录。面对首个世界“非遗版”春节,合合信息旗下扫描全能王发起了“扫描全能王春节还能这样用”新春扫描活动,用户可“花式”扫描与新春相关的“记忆符号”,助力“非遗”元素传承。春节是中华民间艺术的集中体现,围绕着辞旧迎新、团圆和
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2025美赛数学建模A题+B题+C题+D题+E题思路+模型+代码(1.24第一时间更新,更新见文末名片)论文数学建模感想纪念逝去的大学数学建模:两次校赛,两次国赛,两次美赛,一次电工杯。从大一下学期组队到现在,大三下学期,时间飞逝,我的大学建模生涯也告一段落。感谢建模路上帮助过我的学长和学姐们,滴水之恩当涌泉相报,写下这篇感想,希望可以给学弟学妹们一丝启发,也就完成我的想法了。拙劣的文笔,也不知道
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大家好,我是herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名,CCF比赛第二名,科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了下载马斯克Grok-1模型的实战代码,希望能对学习大模型的同学们有所帮助
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将开源模型(如Llama3、Qwen、Falcon3…等)转变为个人专属的大语言模型,通常涉及知识库的构建、微调(fine-tuning)和模型定制等步骤。下面提供一个详细的技术解决方案,涵盖了如何利用现有的资料(如文档、PDF、Excel、PPT、图片、语音、视频等)将开源模型转换为个人专属的语言模型的步骤、思路和技术设计。解决方案概述知识库构建:从不同格式的资料中提取有效信息,构建结构化或非结
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最近我在研究Python网络爬虫,发现这玩意儿真是有趣,干脆和大家聊聊我的心得吧!咱们都知道,网络上的信息多得就像大海里的水,而网络爬虫就像一个勤劳的小矿工,能帮我们从这片浩瀚的信息海洋中挖掘出需要的内容。接下来,我就带你们一步步看看该怎么用Python搞定网络爬虫。为啥选择Python写爬虫?说到Python,简直是写爬虫的最佳选择!它有许多现成的库,就像拥有了各种好用的工具,使得我们的工作变得
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我们都知道https用了tls/ssl加密通信,那现在mtls慢慢普及或是场景应用,今天就来讲讲从单向认证到双向认证TLS(单向认证)-客户端验证服务器-类似:你验证银行身份mTLS(双向认证)-客户端和服务器互相验证-类似:银行也要验证你的身份安全模型的演进传统安全模型:-基于边界防护-内网默认信任-外网严格控制零信任模型:-不信任任何请求-始终验证身份-最小权限原则适用场景对比TLS适用:-公
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QtMVC(Model-View-Controller)是一种设计模式,用于将用户界面与底层数据分离开来。在Qt中,这种模式被称为Model/View架构。以下是对QtMVC的详细解释,并附带示例:1.模型(Model):-负责数据的存储和管理-定义数据的结构和操作方法-不依赖于视图或控制器2.视图(View):-负责数据的可视化展示-从模型获取数据并显示-可以有多个视图展示同一个模型的数据3.委
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一、什么是LangChain1、介绍LangChain是一个用于开发由大型语言模型提供支持的Python框架。它提供了一系列工具和组件,帮助我们将语言模型集成到自己的应用程序中。有了它之后,我们可以更轻松地实现对话系统、文本生成、文本分类、问答系统等功能。2、LangChain官网文档官网:https://python.langchain.com/docs/introduction/3、LangC
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1.通道的基本概念通道(Channel)是深度学习中的一个重要概念,它在不同场景下有不同的具体含义。理解通道概念对于理解深度学习模型的结构和工作原理至关重要。2.大语言模型中的通道2.1全连接层的通道概念2.1.1基本结构输入:[batch_size,input_features]权重:[input_features,output_features]输出:[batch_size,output_fe
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文档介绍:评语:课中检查完成的题号及题数:课后完成的题号与题数:成绩:自评成绩:XX实验报告实验名称:CPU与简单模型机设计实验日期:2016.XX.XX班级:1001XXXX学号:2014XXXX:XX同组同学信息班级:1001XXXX学号:2014XXXXX:XXXX一、实验目的:1.掌握一个简单CPU的组成原理。2.在掌握部件单元电路的基础上,进一步将其构造一台基本模型计算机3.为其定义五条
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AI大模型企业级应用开发实战架构师必知必会系列编程实践大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
软件架构设计与模式之:模块化设计与组件化架构作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录软件架构设计与模式之:模块化设计与组件化架构1.背景介绍模块化设计的特点组件化设计的特点2.核心概念与联系定义关系3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解模块化设计模式模块化设计模式详解(一)功能分工模式1.功能设计2.职责分工3.功能分工结果(二)数据分工模式1.数据设计2.数据角色分工3.数据主题分工
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技术背景介绍在现代AI应用中,快速有效地从大量数据中获取相关信息是至关重要的。Chaindesk是一款开源的文档检索平台,旨在将您的个人数据与大型语言模型(LLM)连接起来,实现高效的信息检索和应用集成。核心原理解析Chaindesk通过创建"数据存储"(datastore)来管理和索引数据,利用检索器(Retriever)进行高效查询。这使得用户能够在私有数据的基础上构建智能应用,而无需担心数据
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
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GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
justjavac
bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。