韩系车大爆发，除了索纳塔K5，下半年还有这些重磅新车！

性能测试自动化：JMeter脚本设计与分布式压测实战指南测试渣自动化 jmeter 分布式测试工具
引言在数字化竞争日益激烈的今天，软件系统的性能表现直接影响用户体验和业务连续性。无论是电商大促的“秒杀”场景，还是金融系统的高频交易，性能测试自动化已成为保障系统稳定性的核心手段。ApacheJMeter作为开源性能测试工具中的标杆，凭借其灵活性和扩展性，成为企业构建自动化测试体系的首选工具。本文将从脚本设计与分布式压测两大核心维度，系统阐述JMeter在性能测试自动化中的实践方法，为企业提供可落
行业首个AI课上线！粉笔战略布局加速技术商业化进程量子位教育
继推出AI老师后，粉笔AI产品矩阵进一步扩充。粉笔宣布，将于3月17日上线基于自研垂域大模型打造的“AI刷题系统班”，为用户提供行测、申论全科目覆盖的一站式高效备考支持。粉笔介绍，AI刷题系统班以AI为主导，采用“名师+AI数字人老师”双师结合模式，资深教师直播授课，AI教师启发式教学，具备DeepSeek同款深度思考能力，由数字人老师全程伴学，提供交互式学习体验，依托AI算法实现用户全周期学习管
京瓷初期的按职能划分的组织即兴小索奇企业
在京瓷创立后相当长的一段时间里，我亲自开展销售活动，从客户处获取订单，亲自开发产品并参与制造，一个人要承担多项工作。从这些经验中，我考虑到，经营一家制造企业，最低限度必须具备销售、制造、研发、管理四种职能。因此我构筑了如图表1这样的组织。
代码构建-maven-排除某些大的依赖lib 勤则弊除 maven java
${project.artifactId}org.springframework.bootspring-boot-maven-plugin ZIP具体包名具体artifact名repackageorg.apache.maven.pluginsmaven-dependency-plugin 3.1.2copy-dependenciespackagecop
51 单片机指令系统入门二年级程序员 51单片机单片机嵌入式硬件
目录基本概念讲解一、机器指令二、汇编指令（一）汇编指令的一般格式（二）按字节数分类的指令三、高级指令总结基本概念讲解指令是计算机（或单片机）中CPU能够识别并执行的基本操作命令。指令系统是一台计算机（或单片机）能够执行的全部指令的集合。指令系统的强弱,决定了计算机智能的高低。对于51单片机而言，其指令系统涵盖了数据传送、算术运算、逻辑操作、控制转移、位操作等多种类型的指令。这些指令有机组合，赋予了
模型保存与加载：PyTorch中的实践指南冰蓝蓝自然语言处理 pytorch 人工智能 python
在深度学习项目中，模型的保存和加载是一个至关重要的步骤。它不仅有助于在训练过程中保存进度，还可以在训练完成后部署模型。PyTorch提供了灵活的方式来保存和加载模型，本文将详细介绍这些方法。模型保存在PyTorch中，有两种主要的模型保存方法：保存整个模型和仅保存模型参数。保存整个模型保存整个模型意味着保存模型的结构和参数。这种方法简单直接，但文件体积较大，且依赖于模型的具体实现。importto
Java流程控制 NaclarbCSDN java 开发语言
Java流程控制用户交互Scannerjava.util.Scanner使用这个包中Scanner类获取用户的输出基本语法 Scanners=newScanner(System.in);通过Scanner类的next()与nextLine()方法获取输入的字符串，在读取前我们要使用hasNext()与hasNextLine()判断用户是否还有输入的数据next():一定要读取到有效字符后才可以结束
C# 线程池 ThreadPool 的深入解析与应用墨夶 C#学习资料1 c#算法
在多线程编程中，线程池（ThreadPool）是一种高效利用系统资源的方式。通过合理使用线程池，可以显著提高应用程序的性能和响应能力。本文将深入解析C#中的ThreadPool类，并展示如何在实际应用中有效地使用它。你是否曾经面临过创建过多线程导致系统资源耗尽的问题？C#提供的ThreadPool类可以帮助你优雅地管理线程，避免这些问题。本文将带你一步步深入了解ThreadPool并展示其在实际项
二分查找 -- 分巧克力 Vaiey22 算法 python 蓝桥杯
P8647[蓝桥杯2017省AB]分巧克力-洛谷思路：”二分+贪心“由于目标是使每个人所分的的巧克力的边长尽可能大，（注意要保证公平，全部同一大小），设边长L*L,最小(L=1);最大min(H_i,W_i)每次检查当前K是否可行可行性检查（贪心计算）：检查可行性（贪心计算）：对每一块巧克力H_i*W_i,能切出的L*L巧克力数量是：count=(Hi/L)*(Wi/L)---->用整除统计所有N
机器学习Pandas_learn3 XW-ABAP 机器学习 pandas
frompandasimportDataFrameimportnumpypaints={"车名":["奥迪Q5L","哈弗H6","奔驰GLC"],"最低报价":[numpy.nan,9.80,numpy.nan],"最高报价":[49.80,23.10,58.78]}goods_in=DataFrame(paints,index=[1,2,3])print(goods_in)goods_in_n
适配器模式（Adapter Pattern）详解：如何通过适配器解决接口不兼容的问题江沉晚呤时设计模式服务器 .net 运维 c#.netcore 开发语言适配器模式
在软件开发中，我们经常遇到不同系统或组件之间的接口不兼容的问题。如何将这些不兼容的接口进行整合，使得它们能够协同工作，成为一个常见的挑战。适配器模式（AdapterPattern）正是为了解决这个问题而设计的一种结构型设计模式。适配器模式通过提供一个中间层，将不兼容的接口适配成客户端需要的接口，从而让它们能够正常协作。本文将深入探讨适配器模式的概念、工作原理以及在C#中的实现，帮助开发者在实际项目
C# 建造者模式（Builder Pattern）详细讲解江沉晚呤时设计模式 C#java 数据库开发语言 .netcore c#net javascript
一、什么是建造者模式？建造者模式（BuilderPattern）是一种创建型设计模式，它通过将一个复杂对象的构建过程与其表示分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示。这个模式主要应用于那些构建过程复杂且涉及多个步骤的场景，特别适合于需要灵活配置且逐步构建的对象。1.1.设计模式分类设计模式（DesignPatterns）分为三大类：创建型模式（CreationalPatterns）：关注如何创建
如何使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练？百态老人 matlab 深度学习开发语言
要使用MATLAB进行高效的GPU加速深度学习模型训练，可以遵循以下步骤和策略：选择合适的GPU硬件：首先，确保您的计算机配备有支持CUDA的NVIDIAGPU，并且其计算能力至少为3.0或以上。可以通过gpuDevice命令检查GPU是否具备加速功能。安装必要的工具箱：确保安装了MATLAB的DeepLearningToolbox和ParallelComputingToolbox，这些工具箱提供
上传本地项目到GitHub shi_jiaye 笔记 github
一、在GitHub上创建仓库1.点击右上角头像–>点击Yourrepositories2.点击New3.创建仓库网址复制一下，在后面git上传时会用到二、打开GitBash1.cd进入项目所在路径2.输入gitinit在当前项目的目录中生成本地的git管理（当前目录下出现.git文件夹）3.输入gitadd.将项目上的文件添加到仓库中注意add后面有个空格，后面还有个点4.输入gitcommit-
每日一题之地宫取宝 Ace＇算法数据结构
题目描述X国王有一个地宫宝库。是n×m个格子的矩阵。每个格子放一件宝贝。每个宝贝贴着价值标签。地宫的入口在左上角，出口在右下角。小明被带到地宫的入口，国王要求他只能向右或向下行走。走过某个格子时，如果那个格子中的宝贝价值比小明手中任意宝贝价值都大，小明就可以拿起它（当然，也可以不拿）。当小明走到出口时，如果他手中的宝贝恰好是k件，则这些宝贝就可以送给小明。请你帮小明算一算，在给定的局面下，他有多少
【技术解密】本地部署 DeepSeek-V3：完整指南海棠AI实验室 “智元启示录“-AI发展的深度思考与未来展望人工智能深度学习 DeepSeek
目录引言运行环境需求下载与安装推理部署总结参考资源引言随着人工智能的快速发展，开源大模型正逐步改变着技术生态。DeepSeek-V3作为最新的开源大模型之一，不仅提供了强大的推理能力，同时也支持本地部署，使开发者可以灵活地进行自定义优化。本文将详细介绍如何在本地部署DeepSeek-V3，涵盖系统要求、安装步骤、模型转换及不同推理框架的应用。1.运行环境需求1.1硬件要求✅NVIDIAGPU（支持
异步加载回调问题，多个资源异步加载，让其全部加载完回调 QO_GQ lua 开发语言
刚刚遇到一个bug，场景大图需要提前加载，所有场景组件就需要等图加载好后再处理，但是由于场景背景图是异步加载的，并且是同时for循环进行异步加载的，所以无法确认哪一个图是最后加载出来的，抱着试一试的心态，这样写了一下，发现没用：---记载所有背景图functionLoadBgRawImage(mapID,func)fori=1,lendo...localpath="xxx\xxx\xxx.jpg"
生成式AI+安全：API防护的“进化革命”——从被动防御到智能对抗的技术跃迁数信云 DCloud 人工智能安全 ai
在生成式AI重塑数字世界的今天，API作为数据流动的“数字血管”，其安全性已成为企业生死存亡的关键。行业数据显示，2025年全球77%的企业将深度整合生成式AI技术，承载着75%互联网流量的API体系，正驱动着超2000亿美元的数字经济浪潮。然而，这场技术革命也催生了新型威胁：攻击者利用生成式AI自动化构造恶意请求，绕过传统规则引擎；大模型API的滥用导致算力耗尽与数据泄露；甚至AI生成的代码漏洞
证券交易系统核心技术解析：LinkTrader 的毫秒级响应架构与风控实践 Ashlee_code 架构 python java c++
一、行业痛点：为什么传统交易系统正在被淘汰？2024年，证券行业guweng22346的技术竞争已从“功能完备”转向**“速度+智能”的极限博弈**。以下是传统系统的三大致命缺陷：数据延迟：非官方行情源导致套利窗口丢失（实测延迟普遍>0.1秒）；风控低效：依赖人工监控，凌晨时段风险拦截率不足30%；扩展性差：单体架构下订单处理峰值低于10万/秒，极易崩溃。典型案例：某券商因系统延迟0.05秒，单日
缓存：节省使用大模型的成本雪碧没气阿 spring 人工智能机器人自然语言处理 AI 大模型缓存
稍有经验的程序员对缓存都不陌生，在任何一个正式的工程项目上都少不了缓存的身影。硬件里面有缓存，软件里面也有缓存，缓存已经成了程序员的必修课。我们为什么要使用缓存呢？主要就是为了减少访问低速服务的次数，提高访问速度。大模型显然就是一个低速服务，甚至比普通的服务还要慢。为了改善大模型的使用体验，人们已经做出了一些努力，比如采用流式响应，提升第一个字出现在用户面前的速度。缓存，显然是另外一个可以解决大模
【大模型实战篇】使用GPTQ量化QwQ-32B微调后的推理模型源泉的小广场大模型大模型量化推理模型量化量化 qwq32b gptq量化大模型推理性能调优
1.量化背景之所以做量化，就是希望在现有的硬件条件下，提升性能。量化能将模型权重从高精度（如FP32）转换为低精度（如INT8/FP16），内存占用可减少50%~75%。低精度运算（如INT8）在GPU等硬件上计算效率更高，推理速度可提升2~4倍。我们的任务是，将QwQ-32B微调后的推理模型，也就是bf16的精度，通过量化，压缩到int4。关于QwQ-32B微调，可以参考《利用ms-swift微
从零开始学习鸿蒙系统 Ning.L 华为 harmonyos
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
机器学习中输入输出Tokens的概念详解爱吃土豆的程序员机器学习基础机器学习人工智能 Tokens
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
Linux如何查询文件及文件夹大小大数据侠客操作系统相关 linux
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
大模型RAG实战｜混合检索：BM25检索+向量检索的LlamaIndex实现 AIGC大模型吱屋猪 django python 后端 AI-native 人工智能 llama 百度
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
基于多向量检索器的多模态RAG实现：用于表格、文本和图像 lichunericli 人工智能自然语言处理
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。
element-ui简介、安装和使用代码 alankuo 前端前端
一、Element-UI简介Element-UI是一套基于Vue.js的桌面端组件库，由饿了么前端团队开源。它提供了丰富的组件，如按钮、表单、表格、菜单、对话框等，这些组件具有统一的视觉风格和交互设计，能够帮助开发者快速构建美观、易用的Web应用程序。Element-UI的特点包括：丰富的组件库涵盖了Web应用开发中常见的各种组件需求，无论是简单的UI元素还是复杂的交互组件都能找到，大大减少了开发
LLM-PowerHouse: 一站式大型语言模型定制训练与推理指南 Nifc666 语言模型人工智能自然语言处理 whisper langchain gpt 开源软件
LLM-PowerHouse:解锁大型语言模型的潜力在人工智能和自然语言处理领域,大型语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)正在掀起一场革命。随着GPT、BERT等模型的出现,LLMs展现出了惊人的能力,可以执行各种复杂的语言任务。然而,如何有效地训练和使用这些强大的模型仍然是一个挑战。针对这一需求,GitHub上的LLM-PowerHouse项目应运而生,为开发者、研究人员
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外包工作：不只是赚钱，更是人生的加油站在当今互联网时代，外包工作已经成为很多人的职业选择。但你是否想过，外包工作不仅仅是一份收入来源，更可能是你人生的重要跳板？今天，让我们一起来聊聊外包工作带来的三大机遇。一、自我提升的黄金期1.时间优势工作时间相对灵活可以自主安排学习计划有更多个人支配时间2.学习机会接触不同类型的项目了解各行各业的需求积累多样化的经验实践建议：制定学习计划每周固定学习时间设定明
【sklearn 01】人工智能概述 @金色海岸人工智能 sklearn python
一、人工智能，机器学习，深度学习人工智能指由人类制造出的具有智能的机器。这是一个非常大的范围，长远目标是让机器实现人工智能，但目前我们仍处在非常初始的阶段，甚至不能称为智能机器学习是指通过数据训练出能完成一定功能的模型，是实现人工智能的手段之一，也是目前最主流的人工智能实现方法深度学习则是机器学习的分支，超过8层的神经网络模型就叫深度学习，深度即层数。深度学习目前在语音、图像等领域取得很好的效果
jdk tomcat 环境变量配置 Array_06 java jdk tomcat
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LeetCode[位运算] - #136 数组中的单一数 Cwind java 题解位运算 LeetCode Algorithm
原题链接：#136 Single Number 要求：给定一个整型数组，其中除了一个元素之外，每个元素都出现两次。找出这个元素注意：算法的时间复杂度应为O(n)，最好不使用额外的内存空间难度：中等分析：题目限定了线性的时间复杂度，同时不使用额外的空间，即要求只遍历数组一遍得出结果。由于异或运算 n XOR n = 0, n XOR 0 = n，故将数组中的每个元素进
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Linux的程序包管理器RPM 被触发 linux
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java-3.求子数组的最大和 bylijinnan java
package beautyOfCoding; public class MaxSubArraySum { /** * 3.求子数组的最大和题目描述：输入一个整形数组，数组里有正数也有负数。数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组，每个子数组都有一个和。求所有子数组的和的最大值。要求时间复杂度为O(n)。例如输入的数组为1, -2, 3, 10, -4,
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今天看org.jboss.netty.example.http.file.HttpStaticFileServerHandler.java 可以直接往channel里面写入一个FileRegion对象，而不需要相应的encoder： //pipeline（没有诸如“FileRegionEncoder”的handler）： public ChannelPipeline ge
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第一种（懒汉，线程不安全）： public class Singleton { 2 private static Singleton instance; 3 pri
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一、spring配置文件 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.or
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hive函数大全及使用示例 superlxw1234 hadoop hive函数
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