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在加密货币的风云世界里,比特币的一举一动始终牵动着投资者们的神经。近期比特币的涨幅动作,再次引发了市场对于牛市是否仍在延续的激烈讨论。在深入探索比特币市场的过程中,获取全面且及时的资讯至关重要。您可以通过访问TechubNews,下载TechubNews,在这里,您不仅能够获取到关于比特币的深度分析文章,还能追踪到最新的Web3资讯,为您在加密货币投资领域的决策提供有力支持。回顾比特币的历史价格走
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表达式树详解什么是表达式树?C#表达式树(ExpressionTrees)是一种将代码表示为数据结构的技术,允许在运行时分析、转换和执行代码逻辑。表达式树是一种树形数据结构,它将代码(例如Lambda表达式)表示为对象。每个节点代表一个操作(例如加法、减法、调用方法等),而子节点代表操作的操作数。基本概念数据结构表示:表达式树以树形结构表示代码(如lambda表达式),每个节点代表一个操作(如方法
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引言人工智能(AI)正快速渗透到前端开发领域,越来越多的开发者希望将ChatGPT集成到自己的应用中,为用户提供智能对话、自动回复、辅助决策等功能。本文将介绍如何使用Vue3+OpenAIAPI搭建一个AI智能助手,让你的应用拥有强大的AI交互能力。1.项目准备1.1技术栈选择本项目将使用以下技术:Vue3-现代化的前端框架,响应式强,适合构建交互式应用。Vite-高效的Vue3项目构建工具,提升
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一、Redis过期删除机制(Expiration)Redis支持为每个key设置TTL(TimeToLive,生存时间),时间一到,key会被删除。但是,过期不等于马上删除,删除的时机和方式由Redis控制,主要分为以下三种机制:1️⃣惰性删除(LazyDeletion)触发时机:只有当客户端访问该key(如GET/SET)时,Redis才会检查这个key是否过期。如果已过期,则删除并返回nil。
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目录引言多模态数据处理的挑战与需求数据异质性与融合难题多样化应用场景的需求RAG在图像与文本生成中的应用架构图像检索与文本生成协同跨模态特征融合与生成关键技术与实现细节图像特征提取与表示文本检索与语义理解跨模态生成模型训练应用案例分析智能设计辅助医疗影像报告生成结论引言随着信息技术的飞速发展,数据呈现出多模态的特性,即包含文本、图像、音频、视频等多种形式。在自然语言处理(NLP)和计算机视觉(CV
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- Oracle GoldenGate技术
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1、概述GoldenGate现在是业内成熟的数据容灾与复制产品,被广泛地应用到金融行业及要求数据复制高效、健壮的各个行业。目前隶属于Oracle公司融合中间件(FusionMiddleware)产品线。2、产品组合OracleGoldenGate最为常见的家族成员包括GoldenGate、GoldenGateDirector(现名GoldenGateManagementPack)、GoldenGa
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以下是关于痉挛性斜颈的健康饮食建议:增加蛋白质摄入蛋白质是身体修复和维持正常生理功能所必需的营养素。痉挛性斜颈患者可适当多吃瘦肉、鱼类、蛋类、豆类及豆制品等富含优质蛋白质的食物。例如,每天吃一个鸡蛋,喝一杯牛奶,午餐或晚餐搭配适量的瘦肉或豆类,有助于增强身体抵抗力,为身体恢复提供营养支持。多吃蔬菜水果蔬菜水果中富含维生素、矿物质和膳食纤维。维生素C、维生素E和β-胡萝卜素等具有抗氧化作用,能保护神
- 思维链在可控核聚变等离子体控制中的应用:AI驱动的能源革命
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概述《思维链在可控核聚变等离子体控制中的应用:AI驱动的能源革命》旨在探讨AI技术在可控核聚变等离子体控制中的实际应用,以及如何通过思维链实现能源革命。本文将从以下几个方面展开讨论:核聚变等离子体控制背景、思维链技术介绍、AI在等离子体控制中的应用、算法原理与实现、系统设计与实现、项目实战以及最佳实践与展望。一、核聚变等离子体控制背景核聚变是一种通过将轻原子核在高温高压下聚合成更重的原子核,释放出
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目录一、技术人才的核心价值二、商业人才的关键作用三、实现完美搭配的策略在AI创业的赛道上,一个优秀的团队是决定企业成败的关键因素。而在这个团队中,技术人才与商业人才的完美搭配,如同鸟之双翼、车之两轮,缺一不可。他们各自发挥独特优势,相互协作,共同推动AI创业企业驶向成功的彼岸。一、技术人才的核心价值奠定技术根基:技术人才是AI创业企业的技术基石。他们精通各类AI算法、编程语言和开发框架,能够搭建起
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人工智能(AI)旨在打造模仿智能行为的系统。它覆盖了众多方法,涵盖了基于逻辑、搜索和概率推理的技术。机器学习是AI的一个分支,它通过对观测数据进行数学模型拟合来学习决策制定。这个领域近年来迅猛发展,现在几乎(虽不完全准确)与AI同义。深度神经网络是一类机器学习模型,将其应用到数据上的过程称为深度学习。目前,深度网络是最强大和最实用的机器学习模型之一,常见于日常生活中。我们常常用自然语言处理(Nat
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并查集理论基础背景并查集是一种数据结构,主要用于解决元素的连通性问题。简单来说,当我们需要判断多个元素是否属于同一个集合时,并查集可以高效地完成这一任务。它支持两种基本操作:将两个元素合并到同一个集合中,以及判断两个元素是否属于同一个集合。原理讲解并查集的核心思想是通过一个数组来记录每个元素的父节点,从而形成一种树形结构。每个集合用一棵树来表示,树的根节点即为该集合的代表元素。具体来说:初始化:每
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【关键字】系统设置/跳转/页面【问题描述】鸿蒙应用内如何打开NFC系统设置页面,安卓类似代码如下:Intentintent=newIntent(Settings.ACTION_NFC_SETTINGS);intent.setFlags(Intent.FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK);startActivity(intent);【解决方案】鸿蒙应用内跳转至系统设置页面,参考以下示例代码
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Windows操作系统容量逐渐增大的原因是多方面的,反映了技术进步、用户需求变化以及微软在功能、兼容性、安全性等方面的权衡。以下是关键因素的分析:1.功能扩展与复杂度提升新功能集成:每代Windows都会引入新功能(如Cortana、虚拟桌面、WSL、DirectStorage等),这些功能需要额外的代码库、图形界面和支持文件。多场景支持:Windows需兼顾个人电脑、工作站、游戏设备、企业服务器
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一、DeepSeek技术新突破:程序员效率革命(开篇结合最新技术动态)2025年2月25日,DeepSeek接连放出两大技术王牌:全球首个面向MoE模型的全栈通信库DeepEP开源,以及深度思考R1模型的全面升级。这两项技术突破对程序员群体意义重大:通信效率飞跃:DeepEP通过NVLink优化实现GPU间158GB/s传输速度,后端开发者训练大模型时可节省60%集群资源推理性能突破:R1模型在H
- MM-RAIT:多模态检索增强生成(RAG)的认知革命
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多模态检索增强生成(RAG)领域迎来了一项里程碑式的突破——MM-RAIT框架通过“评估-训练”双轮驱动,显著提升了主流视觉语言模型的RAG性能,增幅达27%至34%。这项技术不仅解决了多模态AI的认知断层问题,还首次赋予机器类似人类的知识处理能力,即“查资料-思逻辑-答精准”的能力。技术双引擎:从能力测绘到认知进化M2RAG:多模态能力的CT扫描仪M2RAG引入了首创的四维评估体系,覆盖图像描述
- 基于生成对抗网络(GAN)的图像超分辨率实战:从SRGAN到ESRGAN
Evaporator Core
#深度学习强化学习生成模型生成对抗网络人工智能神经网络
图像超分辨率(ImageSuper-Resolution)是一种通过算法将低分辨率图像转换为高分辨率图像的技术,广泛应用于医学影像、卫星图像和视频增强等领域。生成对抗网络(GAN)是图像超分辨率的经典方法,而增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)则通过引入残差网络和感知损失进一步提升了图像质量。本文将通过一个完整的实战案例,展示如何使用SRGAN和ESRGAN进行图像超分辨率,并提供详细的代码
- 【Django】【vue】设计一个评论模块
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后端系统功能面试考题专栏(前后端)django知识djangovue.js数据库
Django评论模块(前后端分离+点赞+收藏+评论计数)一、功能概述基于Django+DRF设计的评论模块,包含以下功能:基本评论功能(用户可以对文章进行评论,并支持多级回复)评论点赞(支持点赞/取消点赞)评论收藏(支持收藏/取消收藏)评论计数(统计文章的评论数量)嵌套评论(支持多级评论显示)二、后端设计(一)数据库模型(Models)fromdjango.dbimportmodelsfromdj
- RAG问答系统:检索增强生成框架
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2021论文教学大模型语言模型
目录RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)框架一、RAG框架的定义二、RAG框架的工作原理三、RAG框架的举例说明四、RAG框架的优势RAG问答系统二、工作流程三、优势四、应用场景RAG(Retrieval-AugmentedGeneration)框架即检索增强生成框架,是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术。以下是对RAG框架的详细解释及举例说明:一、
- 详细讲一下webpack中五个优化能力十分强大的插件(1-5)
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1.TerserPlugin功能:用于压缩和优化JavaScript代码,支持ES6+语法。安装:npminstallterser-webpack-plugin--save-dev配置constTerserPlugin=require('terser-webpack-plugin');module.exports={mode:'production',//设置为生产模式,启用优化optimizat
- Java序列化进阶篇
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java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =