都贵玛：草原母亲，大爱无疆

面向对象(进阶)(‘封装‘,‘多态‘,‘对象属性‘,‘类属性‘,‘类方法‘,‘对象方法‘及其应用场景) 烈焰猩猩 python
‘封装’,'多态’及其应用场景一,封装及其应用场景封装的定义属于面向对象的三大特征之一,就是隐藏对象的属性和现实细节,仅对外提供公共的访问方式.(我们学的函数,类,都是封装的体现).封装的格式__属性名__属性名()封装的好处和弊端好处提高代码的安全性.由私有化来保证提高代码的的复用性.由函数来保证弊端代码量增加了.因为私有的内容外界想访问,必须提供公共的访问方式,代码量就增加了.封装的案例案例需
普通人学习AI应该如何入手？2025年最新AI大模型学习路线+全套学习资料，适合新手小白！小城哇哇人工智能学习大数据语言模型 AI大模型 agi ai
引言随着人工智能（AI）技术的飞速发展，越来越多的人开始意识到掌握这项技能的重要性。然而，对于许多没有编程背景或数学基础的人来说，进入AI领域似乎是一个遥不可及的梦想。但实际上，通过合理的规划和适当的学习资源，任何人都可以逐步掌握AI的核心知识，并应用到实际工作中去。本文将为普通读者提供一份详细的2025年最新AI大模型学习路线图，并附带一套完整的自学资料，帮助您从零基础起步，顺利开启AI学习之旅
不会用AI大模型的程序员，5年后必将被淘汰？真相远比你想的更残酷！小城哇哇人工智能语言模型 AI大模型 DeepSeek OpenAI agi 程序员
前言在技术飞速发展的今天，AI大模型已经成为程序员技能库中的“标配”。如果你还认为AI只是“锦上添花”的工具，那么5年后，你可能真的会被时代无情淘汰。这不是危言耸听，而是技术变革的必然趋势。AI大模型：程序员的“效率革命”AI大模型如DeepSeek等工具，正在彻底改变程序员的开发模式。它们不仅能自动生成代码、优化算法，还能快速解决复杂的技术问题。过去需要几天甚至几周才能完成的任务，现在可能只需要
蓝桥每日打卡--区间移位 xxjiaz 算法蓝桥杯数据结构 java
#蓝桥#JAVA#区间移位题目描述数轴上有n个闭区间：D1,⋯Dn。其中区间Di用一对整数[ai,bi]来描述，满足ai≤bi。已知这些区间的长度之和至少有。所以，通过适当的移动这些区间，你总可以使得他们的"并"覆盖[0,],也就是说[0,]这个区间内的每一个点都落于至少一个区间内。你希望找一个移动方法，使得位移差最大的那个区间的位移量最小。具体来说，假设你将Di移动到[ai+ci,bi+ci]这
不论什么操作都显示，CondaValueError: Malformed version string ‘~‘: invalid character(s). 银㱠 conda
不论什么操作，基本上都是这个报错：感觉是镜像地址的问题，无法用命令修改，打开environment.yml，将清华镜像的https全部替换为http，结果可以了。并且，重新下载之前备份的环境文件也快了很多（非常快了）。使用condaupdateconda更新conda会出错的话，就试试condaupgrade-nbase-cdefaults--override-channelsconda。思路：清
知识蒸馏：让大模型“瘦身“而不失智慧的魔术一休哥助手人工智能人工智能
引言：当AI模型需要"减肥"在人工智能领域，一个有趣的悖论正在上演：大模型的参数规模每年以10倍速度增长，而移动设备的算力却始终受限。GPT-4的1750亿参数需要价值500万美元的GPU集群运行，但现实中的智能设备可能只有指甲盖大小。这种矛盾催生了一项神奇的技术——知识蒸馏（KnowledgeDistillation），它就像给AI模型进行"脑外科手术"，将庞然大物的智慧浓缩到轻量模型中。第一章
【愚公系列】《高效使用DeepSeek》023-兴趣技能培训愚公搬代码愚公系列-书籍专栏人工智能 AI Agent deepseek 学习
【技术大咖愚公搬代码：全栈专家的成长之路，你关注的宝藏博主在这里！】开发者圈持续输出高质量干货的"愚公精神"践行者——全网百万开发者都在追更的顶级技术博主！江湖人称"愚公搬代码"，用七年如一日的精神深耕技术领域，以"挖山不止"的毅力为开发者们搬开知识道路上的重重阻碍！【行业认证·权威头衔】✔华为云天团核心成员：特约编辑/云享专家/开发者专家/产品云测专家✔开发者社区全满贯：CSDN博客&商业化双料
Zynq PL端IP核之AXI DMA Mazy.v fpga开发嵌入式硬件 arm开发单片机
1.AXIDMA简介Zynq提供了两种DMA，一种是PS中的DMA控制器，通过GP口与PL端连接，另一种是PL中的AXIDMAIP核（软核），通过HP口与PS端连接。Zynq有4个HP接口，每一个HP接口都包含控制和数据FIFO，这些FIFO为大数据量突发传输提供缓冲，让HP接口成为理想的高速数据传输接口。AXIDMAIP内核在AXI4内存映射和AXI4StreamIP接口之间提供高带宽直接储存访
C++文件操作 nqqcat~ c++c++开发语言
文本文件二进制文件操作文件的三大类ofstream写ifstream读fstream写+读写文件包含头文件#include创建流对象ofstreamofs;打开文件ofs.open("文件路径",打开方式);写数据ofs#includeusingnamespacestd;//stream数据流，小溪//文本文件写文件voidtest01(){ofstreamofs;ofs.open("test.t
Pyhton 基础 368. python python 开发语言
初识PythonPython是一种解释型语言Python使用缩进对齐组织代码执行，所以没有缩进的代码，都会在载入时自动执行数据类型：整形int无限大浮点型float小数复数complex由实数和虚数组成Python中有6个标准的数据类型：Number(数字)String(字符串)List(列表)Tuple(元组)Sets(集合)Dictionart(字典)其中不可变得数据：Number(数字)St
《线程池：线程池资源回收策略修改》郭源潮1 基于可变参模板的线程池项目线程池 C++11 C++17 c++
当线程池出ThreadPool出作用域析构时，此时任务队列里如果还有任务，是等任务执行完再结束，还是不执行剩下的任务了？这其实是两种设计，线程池都析构了，任务也就不需要了。但是，如果要设计一个通用的线程池，线程池析构是要等任务执行完成的，用户提交的任务可能比较耗时，任务还没执行完，线程池就出了作用域析构了。之前的代码：//定义线程函数线程池的所有线程从任务队列里面消费任务voidThreadPoo
解析稳定率达99.99%！合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻觉” 算法大数据人工智能图表表格
随着大模型在社会应用中逐渐普及，人们在享受便利的同时，也面临着“AI幻觉”产生的风险。训练数据是影响大模型“认知能力”的关键要素，近期，上海合合信息科技股份有限公司（简称“合合信息”）TextIn“大模型加速器2.0”版本正式上线，基于领先的智能文档处理技术，对复杂文档的版式、布局和元素进行精准解析及结构化处理，从数据源头降低大模型“幻觉”风险，让大模型在与人类的沟通中“更靠谱”。“大模型加速器2
单例模式实现后端
一、是什么单例模式（SingletonPattern）：创建型模式，提供了一种创建对象的最佳方式，这种模式涉及到一个单一的类，该类负责创建自己的对象，同时确保只有单个对象被创建在应用程序运行期间，单例模式只会在全局作用域下创建一次实例对象，让所有需要调用的地方都共享这一单例对象，如下图所示：二、实现在javascript中，实现一个单例模式可以用一个变量来标志当前的类已经创建过对象，如果下次获取当
收入突破 5 万，从大专生到大模型开发-第二篇（下）智码工坊 AI编程程序人生
第二篇下：实战案例拆解——我用AI干掉80%重复工作大家好，我是明聪，98年逆袭的大模型研发工程师，前Java转型幸存者，湖北荆州人，毕业武汉某职校。学习心得：突出“普通人破局”的真实挣扎深夜破防：我也想过放弃1：学RAG时，连续3天卡在向量数据库检索效果，甚至想“回去干Java算了”。直到发现LangChain-Chatchat开源项目，直接套用现成框架，才重拾信心。2：第一次面试被质疑“半路出
如何在 React 项目中优化列表渲染性能，避免不必要的重绘？前端大白话大白话前端八股 react.js 前端前端框架
大白话如何在React项目中优化列表渲染性能，避免不必要的重绘？在React项目里，要是列表数据量很大，每次数据变化都重新渲染列表，会严重影响性能。1.使用key属性key属性能帮助React识别哪些元素发生了变化，这样在更新列表时，React就只更新那些真正改变的元素，而不是重新渲染整个列表。importReactfrom'react';//假设这是我们的数据列表constdata=[{id:1
C/C++学习路线概述 DustWind丶 C/C++c++
根据如下视频和文章总结：想做C语言/C++开发?这些才是你该学的东西！C语言/C++直通企业级开发的详细学习路线节选：肝了半个月，我整理出了这篇嵌入式开发学习学习路线+知识点梳理目录1C/C++学习概述1.1C语言的基础知识1.2C++的基础知识2C/C++编程学习四大件2.1数据结构和算法2.2操作系统2.3计算机网络2.3.1计算机网络分层2.3.2典型协议（以TCP/IP四层模型举例）2.4
GitHub霸榜神器！NextChat领衔DeepSeek全栈开发范式大禹智库《向量数据库指南》《实战AI智能体》机器学习 RAG AI智能体人工智能 Manus deepseek NextChat
一、项目概况与生态定位NextChat（原ChatGPT-Next-Web）是GitHub上斩获81.2K星标的现象级开源项目，定位为"轻量级AI助手终端"，支持DeepSeek、Claude、GPT-4、Gemini等20+主流大模型。其核心价值在于以5MB超小客户端实现跨平台（Windows/Mac/Linux/iOS/Android）无缝衔接，同时提供云端一键部署方案，成为个人用户与企业私有
nextjs 实现rag知识库检索增强的ai问答app *goliter * web开发学习人工智能
AI-Chat-一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统项目源码：https://github.com/goliter/ai-chat项目简介AI-Chat是一个基于Next.js和React开发的现代化大语言模型的知识库问答系统。该平台提供了简易的对话界面，支持上传文件进行知识库的构建，让用户在与大语言模型进行问答时给与大模型知识库内的相关内容。主要功能上传文件构建属于自己的知识库支持doc,t
golang-方法 lmryBC49 golang 开发语言后端
方法概述方法是给类型增加的，通过类型实例.方法名()调用。例如我们用自定义类型保存了整数，我们想给该类型的变量都增加一个方法可以直接判断该数是不是奇数。packagemethod_knowledgeimport"fmt"//案例1:给Myint自定义类型添加奇数判断方法typeMyintintfunc(aMyint)IsOdd(){if(a%2==0){fmt.Println("a不是奇数")}e
Leetcode 剑指 Offer II 032. 有效的变位词我不是程序员~~~~ C&C++leetcode 算法职场和发展
给定两个字符串s和t，编写一个函数来判断它们是不是一组变位词（字母异位词）。注意：若s和t中每个字符出现的次数都相同且字符顺序不完全相同，则称s和t互为变位词（字母异位词）。示例1:输入:s="anagram",t="nagaram"输出:true示例2:输入:
使用大语言模型API在AI应用中的实现 qq_37836323 人工智能语言模型自然语言处理 python
随着人工智能技术的迅速发展，大语言模型（LLM）在自然语言处理（NLP）领域的应用越来越广泛。本文将介绍如何使用大语言模型API来实现一些基础的AI应用，并提供一个简单的demo代码，帮助大家更好地理解和使用这些技术。大语言模型API简介大语言模型（如GPT-4）能够理解和生成类似人类的文本。这些模型可以应用于各种任务，包括文本生成、语言翻译、情感分析、对话系统等。为了方便国内用户访问这些强大的模
国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐幂简集成 API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
[NOIP2011 提高组] 铺地毯 Nerous_ 刷题之路算法 c++数据结构
题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼，组织者在会场的一片矩形区域（可看做是平面直角坐标系的第一象限）铺上一些矩形地毯。一共有nnn张地毯，编号从111到nnn。现在将这些地毯按照编号从小到大的顺序平行于坐标轴先后铺设，后铺的地毯覆盖在前面已经铺好的地毯之上。地毯铺设完成后，组织者想知道覆盖地面某个点的最上面的那张地毯的编号。注意：在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2n+
AI开发日记- Prompt Library篇 BillyXie23 AI探索 prompt 人工智能 github python AI编程
突发奇想想在git上host一个静态页面的promptlibrary，于是花了一天时间配合cursor硬是撸了出来Github地址：https://github.com/MrXie23/PromptLibrary页面地址PromptLibrary-探索AI提示的艺术目前代码结构有些混乱，有些失败的folder还没清理，不过基础功能都已经可以work了，接下来的开发roadmap是把一些没做的页面都
【NLP】 API在大语言模型中的应用 Nerous_ 深度学习自然语言处理语言模型人工智能
大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）通过API（应用程序接口）为开发者提供了便捷的调用方式，使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节：一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例：智能客服：解析用户问题并生成回复（如ChatGPTAPI）。内容创作：自动生成文章、广告文案或代码（如OpenAI的GPT-4）。技术实现：
【赵渝强老师】达梦数据库的归档模式赵渝强老师达梦（DM）数据库数据库 oracle
达梦数据库的备份与恢复都需要使用到重做日志文件。在默认的情况下，达梦数据库采用的非归档模式。通过执行下面的语句可以查看当前数据库实例的日志模式。SQL>selectarch_modefromv$database;#输出的信息如下：行号ARCH_MODE-------------------1N#提示：这里输出的N表示的是非归档模式。由于在非归档模式下，重做日志文件会发生覆盖的情况，从而造成数据的丢
[附源码]Python计算机毕业设计SSM基于B-S的心理健康管理系统（程序+LW) Python、JAVA毕设程序源码 java 开发语言
环境配置：Jdk1.8+Tomcat7.0+Mysql+HBuilderX（Webstorm也行）+Eclispe（IntelliJIDEA,Eclispe,MyEclispe,Sts都支持）。项目技术：SSM+mybatis+Maven+Vue等等组成，B/S模式+Maven管理等等。环境需要1.运行环境：最好是javajdk1.8，我们在这个平台上运行的。其他版本理论上也可以。2.IDE环境：
数据结构、图论---数组模拟单链表邻接表 wow_awsl_qwq 数据结构数据结构图论链表
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FPGA时序约束的概念和意义学习永无止境@ FPGA设计 fpga fpga开发开发语言
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时间序列分析的军火库：AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts 和 FancyTS解析赛卡大数据人工智能深度学习 python 概率论数学建模
引言：时间序列分析的现代挑战时间序列分析在多个领域中扮演着关键角色，包括工程、金融、气象、工业预测等。随着开源工具的快速发展，开发者可以通过多种库快速实现时间序列预测与分析。本文将对AutoTS、Darts、Kats、PaddleTS、tfts和FancyTS六大主流库进行详细解析，并提供代码示例，帮助你根据实际需求选择最佳工具。核心库技术解析与场景化实践1.AutoTS：自动化时间序列预测技术亮
关于旗正规则引擎下载页面需要弹窗保存到本地目录的问题何必如此 jsp 超链接文件下载窗口
生成下载页面是需要选择“录入提交页面”，生成之后默认的下载页面<a>标签超链接为：<a href="<%=root_stimage%>stimage/image.jsp?filename=<%=strfile234%>&attachname=<%=java.net.URLEncoder.encode(file234filesourc
【Spark九十八】Standalone Cluster Mode下的资源调度源代码分析 bit1129 cluster
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自定义的RPC的Java实现 bijian1013 java rpc
网上看到纯java实现的RPC，很不错。 RPC的全名Remote Process Call，即远程过程调用。使用RPC，可以像使用本地的程序一样使用远程服务器上的程序。下面是一个简单的RPC 调用实例，从中可以看到RPC如何
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java-61-在数组中，数字减去它右边(注意是右边)的数字得到一个数对之差. 求所有数对之差的最大值。例如在数组{2, 4, 1, 16, 7, 5, bylijinnan java
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