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Ning.L
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1.移动通讯技术的发展-1G时代:1980年摩托罗拉开发出了第一部手机,使用的就是1G的技术。只能进行语音通话。就是大哥大。-2G时代:1996年到1997年出现了第二代GSM、CDMA等数字制式手机,增加了接收数据的功能。2G不仅可以通话,还可以数据收发的功能,最开始的速度只有9K/S。如果我想收发一些图片或者音频技术是不可能的,因为速度太慢了。后来随着互联网多媒体的流行,多了图片,视频等,所以
- 嵌入式开发之STM32学习笔记day06
小程同学>o<
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基于STM32F103C8T6的开发实践——从入门到精通011.引言STM32系列微控制器是STMicroelectronics推出的一款高性能、低功耗的32位微控制器,广泛应用于嵌入式系统中。STM32F103C8T6是其中非常受欢迎的一款,凭借其强大的性能、丰富的外设接口和低廉的价格,成为了开发者的首选之一。本文将通过实例,详细介绍如何基于STM32F103C8T6进行开发,并带领读者完成从简
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centos7搭建nfs双机热备的高可用共享存储本文通过使用keepalived+nfs+rsync,解决了主从服务器双向同步和客户端挂载失效的问题,实现了nfs文件系统双机热备。名称IP地址客户端192.168.1.1服务端服务器1192.168.1.100服务端服务器2192.168.1.200实施步骤keepalived部署在192.168.1.100和192.168.1.200上执行安装依
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jjjjjjjjj¢
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在前端缓存接口数据时,可以结合浏览器缓存策略、前端存储(localStorage、sessionStorage、IndexedDB)、内存缓存(变量存储)、ServiceWorker等方式,选择适合的方案。使用浏览器HTTP缓存(推荐,依赖后端支持)如果接口数据不会频繁变化,可以使用HTTP缓存策略(强缓存+协商缓存),减少不必要的请求。后端设置Cache-Control在接口响应头中,服务器可以
- pytorch中的DataLoader
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- linux系统命令——权限
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一、有哪些权限读(r)——对应数字4写(w)——对应数字2执行(x)——对应数字1二、权限及数字的对应4对应r--2对应-w-1对应--x5对应r-x6对应rw-7对应rwx三、文件的基本属性如图:①中如果是"一"表示文件类型为文件;如果是"d"表示文件类型是文件夹;如果是"l"表示文件类型为链接②表示文件属主(即谁创建的文件)的权限③中表示文件属主所属组(即文件属主所在的组)中的用户的权限④表示
- 机器学习中输入输出Tokens的概念详解
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随着深度学习技术的快速发展,大语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)已经成为自然语言处理(NLP)领域的一个热点研究方向。这些模型不仅能够生成高质量的文本,还能在多种任务中展现出卓越的表现,比如机器翻译、问答系统、文本摘要等。在大语言模型的工作流程中,Tokens的概念扮演着至关重要的角色。本文将详细介绍大语言模型如何使用Tokens,以及如何计算Tokens的数量。什么是T
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前言很久没写点东西了,在家闲着考了个驾照,花了一个半月,中国的驾考真的是没眼看,刚拿到驾照当天就被疫情封闭在家,直接封了一个多月,人都麻了,再来一次估计直接过年了,最近刚开始干点活。Xpopup是我非常喜欢的一个Github开源库,一直在用,我在Xpopup2.x版本的时候看过一遍它的代码,现在已经更新到3.x版本了,这两天也没啥事,又重新看了一遍,Xpopup的代码还是很容易阅读的,有兴趣的话可
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查看当前目录下各文件、文件夹的大小,这个比较实用du-h-max-depth=1*查询当前目录总大小du-sh3.最大文件夹倒叙和正序du-s*|sort-rn从小到大按字节排序du-sh*sort-n从小到大按字节和M排序4.最大文件夹倒排前10和后10du-sh*|sort-rn|head前面10个du-sh*|sort-rn|tail后面10个
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【GPT入门】第24课langfuse介绍1.langfuse概念与作用2.代码3.页面效果4.设计模式1.装饰器模式2.上下文管理模式1.langfuse概念与作用Langfuse是一款专为大规模语言模型(LLM)应用开发设计的开源平台。其作用主要包括以下几个方面:提升开发效率:通过消除LLM应用构建与运维的复杂性,让开发者、运维团队及产品经理能更专注于核心开发与迭代优化,减少在监控与优化方面的
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【GPT入门】第20课langchain的functioncalling初步体验1.langchain的functioncalling非常简洁2.代码3.执行结果:1.langchain的functioncalling非常简洁在方法名说明方法用途和参数作用增加@tool标签langchain方法自动把@tool转为方法定义,后续方法调用都很简洁下面代码用支持单函数与多函数调用,自己体验一下quer
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一、情感分析的概述1、什么是情感分析情感分析,也称为情感分类,是一种自然语言处理的任务,用于分析文本、语音或其他形式的数据中所包含的情感倾向。其目标是判断数据表达的情感是积极的(Positive)、消极的(Negative)还是中立的(Neutral),或者进一步细化为更复杂的情感类别(如愤怒、喜悦、悲伤等)。2、情感分析的主要应用场景1)商业领域:情感分析主要进行产品评价分析,从客户和买家的评价
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多种波形生成:支持生成多种标准波形,如正弦波、方波、三角波、脉冲波、锯齿波、噪声波等,还能生成50种常用的任意波形,满足不同测试场景需求。高精度输出:具有14位垂直分辨率,可提供高分辨率的波形输出,确保信号的精确度;频率分辨率达1μHz,能满足对不同频率信号的精确输出要求。多模式运行:支持连续模式、扫描模式、突发模式和调制模式。连续模式可连续输出选定波形;扫描模式能在一定频率范围内进行扫描输出;突
- 73_Go基础_1_43 方法继承
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1.参数估计参数估计是统计推断的一种。根据从总体中抽取的随机样本来估计总体分布中未知参数的过程。从估计形式看,可分为:点估计。区间估计。1.1.参数估计和假设检验参数估计和假设检验是统计推断的两个组成部分,它们都是利用样本对总体进行某种推断,但推断的角度不同。参数估计讨论的是用样本统计量估计总体参数的方法,总体参数在估计前是未知的。而在假设检验中,则是先对总体参数值提出一个假设,然后利用样本信息去
- 【深度学习基础】第二十四课:softmax函数的导数
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【深度学习基础】系列博客为学习Coursera上吴恩达深度学习课程所做的课程笔记。1.softmax函数softmax函数详解。2.softmax函数的导数假设神经网络输出层的激活函数为softmax函数,用以解决多分类问题。在反向传播时,就需要计算softmax函数的导数,这也就是本文着重介绍的内容。我们只需关注输出层即可,其余层和之前介绍的二分类模型一样,不再赘述。我们先考虑只有一个样本的情况
- linux sed命令
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linuxsed命令作为三剑客的一员,也是到了不得不写写总结的时候了,按惯例,先给出出处,首当齐冲wikihttps://zh.wikipedia.org/wiki/Sedsed(意为流编辑器,源自英语“streameditor”的缩写)是一个使用简单紧凑的编程语言来解析和转换文本Unix实用程序。sed是最早支持正则表达式的工具之一,至今仍然用于文本处理,特别是用于替换命令。用于纯文本字符串操作
- 一个简单的日志类Logger
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实现一个C++简单日志类,具备以下特性:日志文件命名采用文件名前缀加上日期的格式,方便管理与识别。对单个日志文件大小进行限制,当文件大小达到20MB时,自动开启新的日志文件。具备过期文件清理机制,自动删除保留时间超过365天的日志文件,节省存储空间。该日志类是线程安全的,能够在多线程环境下稳定运行,避免日志记录冲突。支持使用format格式进行日志记录,方便灵活输出不同格式的日志信息。自动创建子目
- 大模型RAG实战|混合检索:BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现
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ThinkRAG大模型RAG实战系列文章,带你深入探索使用LlamaIndex框架,构建本地大模型知识库问答系统。本系列涵盖知识库管理、检索优化、模型本地部署等主题,通过代码与实例,讲解如何打造生产级系统,实现本地知识库的快速检索与智能问答。本文我将介绍一种效果更好的混合检索方法,在实际问答场景中,优于向量数据库自带的混合检索功能。1什么是混合检索目前,大模型RAG系统中普遍采用混合检索来提升检索
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- 基于多向量检索器的多模态RAG实现:用于表格、文本和图像
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原文地址:Multi-VectorRetrieverforRAGontables,text,andimages2023年10月20日概括跨不同数据类型(图像、文本、表格)的无缝问答是RAG追求的目标之一。我们将发布threenewcookbooks,展示在包含混合内容类型的文档上使用RAG的多向量检索器。这些cookbooks还提出了一些将多模态LLM与多向量检索器配对以解锁图像上的RAG的想法。
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- Hystrix 实现限流\降级\熔断
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本文是LLM系列文章,针对《DIFFERENTIALTRANSFORMER》的翻译。差分Transformer摘要1引言2差分Transformer3实验4结论摘要Transformer倾向于将注意力过度分配到无关的上下文中。在这项工作中,我们引入了DIFFTransformer,它在消除噪声的同时增强了对相关上下文的关注。具体而言,差分注意力机制将注意力得分计算为两个单独的softmax注意力图
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AI创作音乐主要有以下几种方式:基于深度学习的生成模型深度神经网络:通过大量的音乐数据训练,让AI学习音乐的结构、旋律、和声、节奏等特征。如Transformer架构,其注意力机制可捕捉跨小节的旋律关联性,能生成具有长期依赖性的音乐序列。生成对抗网络(GAN):包含生成器和判别器,生成器负责生成音乐样本,判别器判断生成的音乐是否真实。两者相互对抗、不断优化,使生成器生成更逼真的音乐。变分自编码器(
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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'。
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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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&
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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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
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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
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(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:
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- Mockito异常测试实例
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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
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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?
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
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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
- angular.injector
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angular.injector
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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public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 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...
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JOINoraclesqlusing
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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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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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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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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