Redmi 9参数规格、真机照曝光

解决 Ollama 无法通过本地 IP 访问 11434 端口的问题 CarlowZJ tcp/ip 网络协议网络
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rocketmq-client 4.3.0 在springboot中的使用 Myueye JAVA java
rocketmq-client4.3.0在springboot中的使用1、导入依赖2、配置文件属性3、编写配置类4、使用测试5、结果5.1RocketMQ后台显示5.2前端页面5.3后端后台1、导入依赖org.apache.rocketmqrocketmq-client4.3.02、配置文件属性mq.nameserverAdd=ip地址:9876mq.topic=top1(topic名称)mq.p
stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频微丽宝 AI工具人工智能 3d 音视频
StableVirtualCamera是StabilityAl推出的A|模型，能将2D图像转换为具有真实深度和透视感的3D视频。用户可以通过指定相机轨迹和多种动态路径(如螺旋、推拉变焦、平移等)来生成视频。模型支持从1到32张输入图像生成不同宽高比(如1:1、9:16、16:9)的视频，最长可达1000帧。无需复杂的重建或优化，可生成高质量的3D视频，同时保持3D一致性和时间平滑性。StableV
Spring Bean 的生命周期：从创建到销毁的完整解析一点多余. java 开发语言
引言：为什么需要了解SpringBean的生命周期？在Spring框架中，Bean是应用程序的核心构建块，理解其生命周期对于开发高效、稳定的应用至关重要。根据2023年JetBrains开发者调查报告，超过75%的Java开发者使用Spring框架，而Bean的生命周期管理是Spring的核心特性之一。以下数据展示了Bean生命周期的重要性：90%的Spring性能问题与Bean的初始化或销毁不当
197.HarmonyOS NEXT系列教程之图案锁振动反馈实现详解 harmonyos-next
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【论文阅读】Persistent Homology Captures the Generalization of Neural Networks Without A Validation Set 开心星人论文阅读论文阅读
将神经网络表征为加权的无环图，直接根据模型的权重矩阵构造PD。计算相邻batch的权重矩阵PD之间的距离。比较同调收敛性与神经网络的验证精度变化趋势摘要机器学习从业者通常通过监控模型的某些指标来估计其泛化误差，并在训练数值收敛之前停止训练，以防止过拟合。通常，这种误差度量或任务相关的指标是通过一个验证集（holdoutset）来计算的。因为这些数据没有直接用于更新模型参数，通常假设模型在验证集上的
今日调试的bug 扑满猴 iOS
1.真机调试报错问题：DetailsCouldnotlaunch“XXX”Domain:IDEDebugSessionErrorDomainCode:3FailureReason:“LYJ”的iPhonehasdeniedthelaunchrequest.Internallauncherror:processlaunchfailed:failedtogetthetaskforprocess9043
V Rising夜族崛起的管理员指令大全莱卡云（Lcayun）云计算 linux 游戏服务器
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weixin089校园综合服务小程序+ssm(文档+源码)_kaic 开心毕设kaic_kaic 小程序 rabbitmq memcache big data postgresql
摘要随着我国经济迅速发展，人们对手机的需求越来越大，各种手机软件也都在被广泛应用，但是对于手机进行数据信息管理，对于手机的各种软件也是备受用户的喜爱，校园综合服务被用户普遍使用，为方便用户能够可以随时进行校园综合服务小程序的数据信息管理，特开发了基于校园综合服务小程序的管理系统。校园综合服务小程序的设计主要是对系统所要实现的功能进行详细考虑，确定所要实现的功能后进行界面的设计，在这中间还要考虑如何
论文阅读：2023 arxiv Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts CSPhD-winston-杨帆论文阅读论文阅读人工智能
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【指标对比】SMA 和 EMA区别 T-I-M 时间序列
在描述时间序列趋势（如股票价格）时，简单移动平均（SMA）和指数移动平均（EMA）各有特点。以下是详细分析：一、核心对比指标SMAEMA权重分配等权重指数衰减权重滞后性较高较低噪声敏感性较不敏感更敏感计算复杂度简单需要递归计算参数敏感性对窗口大小敏感对衰减因子敏感二、特性分析1.SMA（简单移动平均）公式：SMAt=1n∑i=0n−1Pt−iSMA_t=\frac{1}{n}\sum_{i=0}^
NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的 Chaos_Wang_ NLP常见面试题自然语言处理架构人工智能
深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。本文将为大家详细解析几种目前常见的大模型架构，帮助读者理解其核心差异及适用场景。1.什么是LLM（大语言模型）？LLM通常指参数量巨大、能够捕捉丰富语义信息的Transformer模型，它们通过海量的文本数据训练而成，能够实现高度逼真的文本生成、复杂的语言理
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北单109德国vs意大利两强对攻激战可期进球大战一触即发阵容动态德国：上轮欧国联客场采用「4-2-3-1」阵型，朱利安·布兰特顶替受伤的凯·哈弗茨出任单箭头，穆西亚拉、萨内与阿米里组成前场攻击群。尽管开场先失一球，但球队通过凯文·丹斯特（替补登场后迅速破门）和格雷茨卡的制胜球完成逆转。本轮莱昂·格雷茨卡和卡里姆·阿德耶米有望轮换首发，门将奥利弗·鲍曼继续镇守球门。意大利：上轮主场以「3-5-2」阵
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在Python中，词云图的常用库是wordcloud。以下是核心API参数的详细讲解，以及一个完整的使用示例。一、参数类型默认值说明参数类型默认值说明widthint400词云图的宽度（像素）heightint200词云图的高度（像素）background_colorstr“black”背景颜色，可以是颜色名称（如“white”）或十六进制值（如“#FFFFFF”）colormapstr/matp
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《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月20日小亦编辑部每日AI-人工智能-编程日报人工智能大数据
一、AI行业动态英伟达新一代AI芯片Rubin发布计划英伟达宣布其新一代AI芯片Rubin将于2026年下半年推出，下下一代AI芯片架构命名为Feynman，计划于2028年登场。同时，英伟达还推出了RTXPRO6000系列Blackwell专业卡，拥有24064核心、96GB显存和最高600W功耗。OpenAI星际之门数据中心建设进展OpenAI的首个数据中心“星际之门”预计于2026年中在德克
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L2-050懂蛇语c++（pta天梯赛。测试点1。） zzy678 c++
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漫谈JVM weixin_34111790 运维 java python
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在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
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项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
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今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
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