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练习AI两年半
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- mysql与mariadb版本对应_MySQL与MariaDB及各种版本杂谈
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MySQL1.MySQLCommunityServer社区版本,开源免费,但不提供官方技术支持。(我们通常使用的MySQL版本)2.MySQLEnterpriseEdition企业版本,需付费,可以试用30天。3.MySQLCluster集群版,开源免费。可将几个MySQLServer封装成一个Server。4.MySQLClusterCGE高级集群版,需付费。5.MySQLWorkbench(G
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一、前言Chroma是一个开源的AI原生向量数据库,旨在帮助开发者更加便捷地构建大模型应用,将知识、事实和技能等文档整合进大型语言模型(LLM)中。它提供了简单易用的API,支持存储嵌入及其元数据、嵌入文档和查询、搜索嵌入等功能。主要有以下特点:轻量级:Chroma是一个基于向量检索库实现的轻量级向量数据库,不需要复杂的配置和大规模基础设施支持,非常适合小型或中型项目。易用性:提供简单的API,易
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1、InstallMinIOServerhttps://min.io/docs/minio/linux/index.htmlCreateAKandSKandrecordinformation.AK:ZYYMPcLi6dSPsDfr5QeWSK:Am3m2qtpkUk2wAgT5dPbpE4hGD2tX7a6RpjsbeEdAndcreateabucketnamedaswtest.2、Install
- MySQL HA的全新篇章:Semisynchronous Replication迁移至InnoDB Cluster的实用指南
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职场和发展经验分享性能优化软件推荐效率提升
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
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以下是Chroma、Milvus和FAISS的核心区别,从功能定位、架构设计、性能及应用场景等维度进行对比:一、功能定位Chroma轻量级向量数据库:专注于快速构建中小型语义搜索原型,提供简单易用的API,适合快速集成到现有应用中。特点:支持近似最近邻搜索(ANN)、实时性能优化,但对大规模数据处理能力有限。Milvus分布式向量数据库:专为超大规模向量数据设计,支持云原生架构和高可用性,适合企业
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前后端分离的仓库管理系统前端
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- el-table selection 回显选中 和 禁用
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一、回显选中1、type="selection"就是现实选框.2、:row-key="row=>row.id"(必须是唯一的字段,例如:id)和:reserve-selection="true"是必要的,可以记录选中的数据,翻页也支持。row.id":reserve-selection="true"ref="multipleTable"fitstripehighlight-current-rows
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目录1.FlinkKafka连接器的分布式流采集架构1.1架构组成1.2分布式流模型2.数据分区分配策略3.为什么重写序列化和偏移量管理3.1与Flink分布式架构集成3.2与Flink检查点机制集成同时承接多级并行架构3.3OffsetsInitializer与细粒度偏移量控制3.4与Flink的Source接口统一4.版本兼容性管理5.有界流处理支持5.1实现原理5.2API使用示例5.3多种
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安卓和iOS的差异远不止于界面和生态,它们的文件系统设计更是体现了两种截然不同的技术哲学。安卓的开放目录允许用户“为所欲为”,而iOS的沙盒机制则像一座密不透风的堡垒。本文将通过技术细节对比、真实场景案例、用户操作指南,深度剖析两大系统的核心设计,回答一个关键问题:谁的设计更能平衡自由与安全?一、文件系统架构:从根目录到沙盒1.安卓:Linux的开放基因目录结构全景根目录(/):包含所有系统层级(
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面试题汇总与解析springsqljava大数据课程设计
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相逢太短,莫等茶凉
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资料kibana和elasticserch兼容性表https://www.elastic.co/cn/support/matrix#matrix_compatibilityMac系统安装需要版本支持linux/arm64,需要两个都要支持有arm64,有些es支持,kibana不支持。ps:dockerpullelasticsearch出现elasticsearch:latestnotfound,
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内容概要当前AI模型技术正经历从基础架构到行业落地的系统性革新。主流深度学习框架如TensorFlow和PyTorch持续优化动态计算图与分布式训练能力,而MXNet凭借高效的异构计算支持在边缘场景崭露头角。与此同时,模型压缩技术通过量化和知识蒸馏将参数量降低60%-80%,联邦学习则通过加密梯度交换实现多机构数据协同训练。在应用层面,医疗诊断模型通过迁移学习在CT影像分类任务中达到98.2%的准
- DeepSeek多语言AI高效应用实践
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内容概要在人工智能技术快速迭代的背景下,DeepSeek系列模型凭借混合专家架构(MoE)与670亿参数规模,在多语言处理、视觉语言理解及复杂任务生成领域实现了突破性进展。本文系统性拆解其技术架构设计逻辑,聚焦论文写作、代码生成、SEO关键词拓展三大核心场景,分析模型在高生成质量、低使用成本维度的差异化优势。技术维度DeepSeekProver传统单模态模型多语言支持97种语言动态切换单一语种优化
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嗯,用户的问题涉及到SSE在处理富媒体文件、早期聊天应用选择SSE的原因,以及如何控制流式渲染频率。我需要根据提供的搜索结果来解答这些问题。首先,关于SSE传输富媒体文件的问题。根据搜索结果,SSE是基于文本的,比如网页2提到数据格式是文本或JSON。但用户问的是如何处理图片、视频等二进制数据。可能需要用Base64编码,这在网页5和6中提到了二进制数据的处理,但SSE本身不支持,所以需要转换。另
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在Go语言开发中,框架和工具的选择能够显著提升开发效率和项目可维护性。以下是Go生态中常用的框架分类及详细介绍:一、Web框架Gin特点:轻量级、高性能,基于httprouter实现快速路由。优势:适合API开发,中间件支持丰富(如日志、CORS、JWT等),社区活跃。适用场景:高并发API服务、微服务、中小型Web应用。示例:r:=gin.Default()r.GET("/ping",func(
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在这个实验中,你将构建一个单机版的键值服务器,该服务器能够确保每个操作在网络故障的情况下依然能被精确地执行一次,并且这些操作是线性化的。在后续实验中,你将实现类似的服务器以支持服务器崩溃的情况下进行复制。客户端可以向键值服务器发送三种不同的RPC调用:Put(key,value)、Append(key,arg)和Get(key)。服务器维护一个内存中的键值映射,键和值均为字符串:Put(key,v
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全栈在线点餐系统架构解析|SpringBoot+ElementUI后台管理实战(附高并发订单处理方案)一、系统全景透视基于五张效果图分析,该系统是餐饮行业全流程数字化解决方案,采用SpringBoot+MyBatisPlus+Vue2+ElementUI技术栈,实现用户端订餐与商家端管理的双向闭环。通过RBAC权限控制+订单状态机+实时库存预警三大核心机制,支持日均万级订单处理,覆盖从用户选餐、支
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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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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
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package com.bijian.study;
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- GA与量子恒道统计
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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?
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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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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
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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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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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