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负载均衡
什么是负载均衡?负载均衡是由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合,每台服务器都具有等价的地位,都可以单独对外供应效力而无须其他服务器的辅助。经过某种负载分管技术,将外部发送来的央求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上,而接收到央求的服务器独登时回应客户的央求。均衡负载可以平均分配客户央求到服务器列阵,籍此供应快速获取重要数据,解决很多并发访问效力问题。这种群集技术可以用最少的出资取得接近于大型
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- AI大模型产品经理学习路线,2025最新,从AI产品经理零基础入门到精通,非常详细收藏我这一篇够了!
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- 《Astro 3.0 岛屿架构实战:用「零JS」打造百万PV内容网站》
前端极客探险家
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大数据新视界Java大视界java大数据机器学习多模态融合智能安防智能客服数据处理
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN 2025)
分享学术科研与论文的禁小默
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重要信息官网:www.icmlnn.org时间:2025年4月22-24日地点:中国-重庆简介2025年第二届机器学习与神经网络国际学术会议(MLNN2025)围绕学习系统与神经网络的核心理论、关键技术和应用展开讨论,涵盖深度学习、计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个子领域,通过特邀报告、主题演讲、海报展示等形式,展示相关领域的最新研究成果和技术创新。征稿主题神经网络机器学习深度学习算法及应用
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大家好,我是JackBytes,一个专注于将人工智能应用于日常生活的半吊子程序猿,平时主要分享AI、NAS、Docker、搞机技巧、开源项目等。在使用诸如DeepSeek、ChatGPT、豆包、文心一言等大模型之余,你是否知道这些大模型背后的技术原理是什么?假如让你从头开始学习大模型,你知道应该遵循什么样的路线嘛?今天给大家介绍一下Ai大模型的学习路线,顺序千万不要搞反了!,大家可以按照这个路线进
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- 卫星网络仿真平台:IPLOOK赋能空天地一体化通信新生态
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- 在亚马逊云科技部署5G专网的测试已完成!
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近日,爱浦路IPLOOK宣布完成在亚马逊云科技(AmazonWebServices)云平台上部署专用5G核心网的测试,测试结果表明,IPLOOK5GC可以独立部署在亚马逊云科技云平台上,成功打造了以公有云+轻量化5G核心网为基础的行业专网部署实践,为5G专网公有云商用部署迈出坚实一步。亚马逊云科技是全球云计算的开创者和引领者,一直以不断创新、技术领先、服务丰富、应用广泛而享誉业界。全球数百万客户,
- 国内外的网络安全成难题,IPLOOK 2022年用产品筑起“护城墙”
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《爱尔兰时报》和爱尔兰国家广播电台(RTE)于12月31日对2021年爱尔兰科技行业的赢家和弱点进行了年终盘点。双方纷纷表示,2021年爱尔兰科技行业最大的弱点是爱尔兰的网络安全,这一年是一场前所未有的灾难。随着人工智能、大数据、5G等新兴技术的发展,企业面临的威胁日益增加,信息安全的重要性变得越来越突显。现在我们把视线从爱尔兰的网络安全问题拉回到国内的网络安全现状。我国对网络安全问题保持时刻警惕
- 揭秘:矩阵短视频源码系统功能设计!!!
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- 【大模型学习路线】从月薪6K到年薪35W,普通二本生转行大模型的逆袭之路:我的500小时崩溃实录与实战秘籍(附保姆级学习路线)
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摘要:26岁机械专业零基础转大模型,被面试官羞辱“非科班别做梦”,5个月死磕源码,现拿下3个大厂offer。踩过所有新人会踩的坑,总结出普通人高效突围的4个阶段+7个杀手级项目。(文末送自研《大模型避坑指南》+120G学习资料包)一、血泪教训:这些弯路我替你走了(小白必看)2023年3月12日,我在工地上画完第108张CAD图纸后,突然收到大学班群消息:“XX同学入职字节AILab,年薪50W+”
- FreeRTOS进阶使用之流缓冲区:高效处理字节流的秘密武器
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在嵌入式开发中,流缓冲区(StreamBuffer)是FreeRTOS中用于高效处理字节流数据传输的核心机制,尤其适合任务间或中断与任务间的连续数据传输场景(如串口通信、网络数据流等)。本文将深入解析其原理、特点、使用方法及注意事项,助你进阶掌握这一关键技术。一、流缓冲区是什么?为什么需要它?流缓冲区是FreeRTOS中基于环形缓冲区实现的字节流传输机制,其核心作用是动态管理数据的读写,支持任意长
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- 10初识Spring MVC框架
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近年来,跨域学习和跨模态学习在多个应用领域中取得了显著的进展。尽管不同领域和模态之间的数据分布差异和标注数据稀缺常常带来挑战,但越来越多的研究集中在如何通过自监督学习和无监督领域适应技术来解决这些问题。自监督学习作为一种无需大量标注数据的方法,能够有效地从未标注数据中提取有用特征,并在跨域或跨模态设置中增强模型的迁移能力和泛化能力。此外,如何处理源域和目标域之间的差异,使得模型能够在多领域或跨模态
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無為子
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
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- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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