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系统运维localRoamingLocalLow
自Vista及Win7开始，微软更改了原有的应用程序存储目录结构，（XP是ApplicationData）C\用户\用户名\Appdata,并分为Roaming,Local,及LocalLow三个文件夹.更改原因如下:优化登录速度根据使用安全级别分别访问不同文件夹Windows使用Local及LocalLow文件夹存放非漫游的应用程序数据（类似注册表Local_machine）及一些空间占用大无法
- 燃爆！程序员如何借助 AI 大模型冲破编程效率枷锁？（以DeepSeek，ChatGPT为例）
羑悻的小杀马特.
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AI大模型已成为程序员提升效率的有力助手。本文聚焦DeepSeek和ChatGPT，探讨程序员如何借其冲破编程效率枷锁。在代码编写阶段，它们能快速生成基础框架、实现特定功能及复杂算法代码；调试时，精准分析错误并给出优化建议；文档生成方面，为函数、类及项目文档助力。程序员需掌握高效交互技巧，结合自身经验，合理利用AI大模型，全面提升编程效率，开启高效编程新境界。目录一·本篇背景：二、AI大模型简介2
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目录什么是伦理/道德？我们为什么要关心？为什么道德很难？学习成果大纲反对NLP道德检查的论据我们应该审查科学吗？H5N1透明度不是更好吗？AIvs.Cybersecurity核心NLP伦理概念偏见词嵌入中的偏差双重用途OpenAIGPT-2隐私GDPRAOL搜索数据泄露小组讨论提示自动刑期预测自动简历处理语言社区分类打包带走~什么是伦理/道德？我们应该如何生活——苏格拉底•正确的做法是什么？•为什
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;在上一教程里，我们学习了在连接成功网站后，应该发送什么数据给网站;在前面的几个教程里，简单地运行了套接字机制连接网站的方式，这是字节级的网络连接，扩展几乎是无限的。;想了想，这个开个头就行了，暂时放下来，再讲下去越搞越复杂，还是把一些基础运用的方式讲一讲。以后回头再来研究它。;从这个教程开始，讲一下部分微软专用网络API的运用。;微软网络API有2个值得一提，1个是WinInet,还1个是Win
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GPT最开始推荐的方案是：pm2startxx.ts--interpreterts-node-esm但是使用你用的是--interpreterts-node-esm但仍然报TypeError[ERR_UNKNOWN_FILE_EXTENSION]:Unknownfileextension".ts"最终的解决方案：pm2startxx.ts--namexx--interpreternode--nod
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计算机网络课程是一门系统讲解网络体系结构、通信协议、网络技术和应用的专业课程，旨在帮助学生理解计算机网络的工作原理、设计思想和实际应用。以下是计算机网络课程内容的详细介绍，涵盖知识结构、主要内容及应用方向。一、课程目标掌握计算机网络的基本概念、结构及运行原理。理解计算机网络分层模型（如OSI七层模型和TCP/IP四层模型）。掌握常见的通信协议及其功能（如HTTP、FTP、DNS等）。学会网络设备（
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在容器内进程是隔离的，比如容器有自己的网络和文件系统，容器内进程的PID为1，这些都是依赖于Linuxnamespace所提供的隔离机制。本篇我们来了解下Linux有哪些namespace，以及它们是如何实现隔离的。文中案例代码均由ChatGPT生成，在Linux内核5.15.0-124-generic，ubuntu22.04LTS系统上测试通过。namespace类型每个进程都有自己所属的nam
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导读INTRODUCTION今天继续哈尔滨工业大学车万翔教授带来了一场主题为“DeepSeek技术前沿与应用”的报告。本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。强调了语言模型不仅辅助其他NLP任务，本身也蕴含大量知识，如地理信息、语义理解和推理能力。随着技术的发展，尤其是trans
- Macrorit Partition Expert：守护硬盘数据的「分区手术专家」
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你是否经历过这些崩溃瞬间？想给C盘扩容却怕误删文件，硬盘买回来发现系统不认大容量分区，或是想彻底清除隐私数据却担心被恢复软件找回……传统分区工具要么功能受限，要么操作风险高，稍有不慎就会导致数据灾难。MacroritPartitionExpert的出现，为普通用户和专业运维人员提供了一站式解决方案。作为兼容性极强的分区管理工具，它同时支持MBR和GPT分区表，轻松突破传统系统对2TB以上大硬盘的识
- 国产模型能否挑战 GPT-4？一文拆解 DeepSeek-V3 架构与实战应用
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✳️一、引言✅1.1DeepSeek-V3发布背景与定位随着大模型技术的快速演进，从GPT-3到GPT-4，全球在通用人工智能方向取得了长足进展。但与此同时，开源社区始终缺乏一个真正兼顾性能、效率、中文能力和实用性的高质量大模型。DeepSeek-V3的推出正是在这个背景下的一次关键突破。DeepSeek-V3是由中国团队DeepSeek开发的第三代大语言模型，它具备以下几个核心特性：开源可商用：
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1.引言随着人工智能技术的快速发展，大模型（如GPT-3、BERT等）在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了显著的成果。训练一个大模型需要大量的计算资源、数据和专业知识。本教程将带你了解如何从零开始训练一个AI大模型。2.准备工作2.1硬件要求GPU：推荐使用NVIDIA的高性能GPU，如A100、V100等。内存：至少64GBRAM。存储：SSD存储，至少1TB。#2.2软件环境操作系统：Lin
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每日AI项目与应用实例开源人工智能
❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！AI在线答疑->智能检索历史文章和开源项目->丰富的AI工具库->每日更新->尽在微信公众号->搜一搜：蚝油菜花️“声优连夜转行送外卖！OpenAI新模型每分钟语音成本仅9分钱”大家好，我是蚝油菜花。当同行还在用机械音合成器折磨听众时，这个AI怪物已
- DeepSeek、Grok 与 ChatGPT 三巨头：技术架构与应用场景的全方位解析
云策量化
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前言在当今人工智能领域，DeepSeek、Grok和ChatGPT作为语言模型的三巨头，各自凭借独特的技术架构和广泛的应用场景，在自然语言处理领域占据着重要地位。本文将对这三款模型的技术架构和应用场景进行全方位解析，以期为读者提供深入的了解和有价值的参考。一、技术架构（一）DeepSeekDeepSeek是由DeepSeek团队开发的一款大型语言模型，其技术架构基于深度学习中的Transforme
- 探索AI模型的巅峰之战：ChatGPT、DeepSeek与Grok 3，谁才是最强？
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近年来，人工智能领域正处于一场高速迭代的革命中。大型语言模型（LLMs）如ChatGPT、DeepSeek和Grok3纷纷亮相，各展所长，为人们带来了前所未有的体验。在这场"谁是最强"的竞争中，每一方都展现出了令人惊叹的能力和独特的优势。然而，这些模型之间的差异和特点，究竟是什么？它们各自的优势在哪里？又有哪些隐藏的短板？本文将带您深入了解这三位AI巨头的亮点与争议，共同探讨它们在AI领域的位置，
- 使用AI识别语音和B站视频并通过GPT生成思维导图
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AI脑图除了对文本、网页链接和文件生成思维导图外，现在也支持了对语音和B站视频的内容识别，并自动生成思维导图。语音生成思维导图直接发送语音：对AI脑图公众号直接发送语音（如使用语音说厦门三天两夜的旅行攻略），AI脑图会自动识别语音内容然后根据内容要求生成思维导图上传语音文件：支持多种音频格式，上传完成后AI脑图会识别音频内容，然后提炼内容关键信息、结构化梳理，并生成思维导图，同时也可以下载识别好的
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笔者最近在处理一个SAP电商云和SAPS/4HANA集成后商品库存显示不同步的棘手问题。DeepSeek和ChatGPT没能帮上忙，最后还是查公司内网wiki搞定了。DeepSeek和ChatGPT确实不是万能的。ChatGPT3.5刚发布不久，我记得很多朋友聊起过大语言模型的「讨好型人格」，即倾向于迎合用户的观点、顺从用户的意愿。甚至在极端情况下，当用户对其回复提出质疑时，它会马上认怂，承认自己
- Spring Boot 集成 Azure Key Vault
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之前做了集成AzureKeyVault的工作，发现微软的文档还是挺分散的，所以在这里总结下。这是官方的集成文档，可以自己改url换成中英文，英文阅读误解可能会更小点。这个教程的主要问题是需要用到AzureCLI来进行所有的配置。因为在一个组织中严格的软件限制可能会让你没法安装AzureCLI，本文主要阐述如何在portal.azure.com来进行配置。逐个说一下上述官方文档的几个重要步骤和概念。
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GPT和BERT的Mask机制对比：核心区别与优化策略在NLP领域，GPT和BERT是最具代表性的预训练语言模型之一。它们都在训练过程中使用了Mask机制来引导模型学习语言表示，但具体实现方式和目标却有所不同。本文将深入探讨GPT和BERT的Mask方法的核心区别，并分析其优化策略。1.BERT的Mask机制：基于MLM（MaskedLanguageModel）BERT（Bidirectional
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文章目录前言：如何利用ChatGPT来写代码：一个深度指南1.ChatGPT的基本功能概述2.利用ChatGPT辅助代码编写的好处3.ChatGPT支持的编程语言4.如何向ChatGPT提问以获取最佳结果5.实际应用案例6.ChatGPT的局限性及其解决方法7.关于隐私和安全性的注意事项8.未来展望结论前言：如何利用ChatGPT来写代码：一个深度指南近年来，人工智能技术取得了飞跃性的进展，尤其是
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一、FunctionCalling：大模型的「手脚延伸器」1.1核心定义FunctionCalling是OpenAI在2023年6月13日推出的革命性功能（对应模型版本gpt-3.5-turbo-0613和gpt-4-0613），允许开发者通过自然语言指令触发预定义函数，实现大模型与现实世界系统的交互。如同给语言模型安装「手脚」，使其不仅能思考，还能执行具体操作。openai官方说明：https:
- 纯「牛马」的逻辑玩儿不转了！
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又在微信群里被「声讨」了，距离上次这等待遇也过去一段时间了，让人有点「怀念」呢～（别瞎想，我不是字母！）我想此刻趁这心情还未消散殆尽，把近期一直想说但没说的话先说一遍，也暂时不管它是否严谨了，看完想吐槽就尽管来吧！麻木的纯「牛马」们在2022年11月末，ChatGPT的横空出世拉开了AI时代的帷幕，迄今为止两年多过去了，相关基础设施和上层应用已经涌现并迭代了很多版本。在这期间，很多人都至少听说过几
- 基于ChatGPT、GIS与Python机器学习的地质灾害风险评估、易发性分析、信息化建库及灾后重建高级实践
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- AI 赋能应急管理：ChatGPT、DeepSeek、Grok 的应用探索
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个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着人工智能（AI）技术的快速发展，大语言模型（LLM）在应急管理领域的应用逐步扩大。ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型凭借强大的文本处理、数据分析和推理能力，可为灾害预警、应急响应、风险评估等提供高效支持。本文将对比三大AI模型在应急管理中的优势，并探讨其在未来智能化应急管理体系中的应用前景。2.应急管理中的核心挑战应
- GitHub项目推荐--基于LLM的开源爬虫项目
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穷玩Aigithub爬虫
以下是一些基于大语言模型（LLM，LargeLanguageModel）的开源爬虫项目，它们结合了自然语言处理（NLP）技术与爬虫的功能，能在一定程度上提升爬取的智能化和精度。这些项目可以用于自动化抓取、内容提取、数据分析等任务。1.GPT-3WebScraper简介：这是一个基于OpenAIGPT-3模型的网页抓取工具，利用GPT-3的自然语言理解能力来生成有用的爬虫策略、处理网页内容并提取有价
- 大规异构集群 混合并行分布式训练系统，解决算力不均衡问题 HETHUB
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MiniMind：3小时完全从0训练一个仅有26M的小参数GPT，最低仅需2G显卡即可推理训练！概述MiniMind是一个开源的微型语言模型，它的设计目标是让个人GPU用户也能够快速推理甚至训练语言模型。它的体积仅为26M，大约是GPT3的1/7000，非常适合快速部署和实验。https://github.com/user-attachments/assets/88b98128-636e-43bc
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CLR中的类型转换字符串类型转换容器类型转换自定义类型相互转换项目设置CLR（CommonLanguageRuntime，公共语言运行时）是微软.NET框架的核心组件，是微软对CLI标准的具体实现，负责管理和执行托管代码，提供跨语言互操作性、内存管理、安全性等关键服务CLR的类型转换机制是.NET框架中实现类型安全与多语言互操作的核心功能之一若调试不能命中，可参考C#通过CLR调用C++代码无法命
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
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在.net mvc5中，在执行某一操作的时候，出现了如下错误：
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如何计算一个对象的大小呢？
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" {
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- 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)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
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.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例：
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
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？
首先：没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因：（1）不同的统计分析系统的算法机制不同；（2）统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
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：
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
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
- angular.injector
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- 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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* 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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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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- select in order by , mysql排序
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的，更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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Mac 在国外很受欢迎，尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解，毕竟 Mac 设计美观，简单好用，没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢？从个人使用经验来看我想有下面几个原因：
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一． 位操作基础，用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
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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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- tomcat7性能调优（01）
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Tomcat优化： 1、最大连接数最大线程等设置
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping（对象关系映射）的缩写。通俗点讲，就是将对象与关系数据库绑定，用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里，有两个基本的也是重要的东东需要了解，即VO，PO。
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