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前言AI大模型,作为当前人工智能领域的热点,凭借其强大的处理复杂数据和任务的能力,受到广泛的关注和应用。无论你是技术小白还是有一定基础的开发者,本教程都将带你从入门到实践,逐步掌握AI大模型的核心技术。基础知识大模型概述定义:AI大模型是一种拥有海量参数和强大计算能力的神经网络模型,能够处理复杂的数据和任务。应用:广泛应用于自然语言处理、图像识别、生成等领域。学习大模型的意义提升技术能力:掌握大模
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我是穿拖鞋的汉子,魔都中坚持长期主义的汽车电子工程师。老规矩,分享一段喜欢的文字,避免自己成为高知识低文化的工程师:简单,单纯,喜欢独处,独来独往,不易合同频过着接地气的生活,除了生存温饱问题之外,没有什么过多的欲望,表面看起来很高冷,内心热情,如果你身边有这样灵性的人,一定要好好珍惜他们眼中有神有光,干净,给人感觉很舒服,有超强的感知能力有形的无形的感知力很强,能感知人的内心变化喜欢独处,好静,
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代码随想录算法训练营第六天|242.有效的字母异位词、349.两个数组的交集、202.快乐数、1.两数之和第五天休息,就没写文章,hh感悟:今天的任务相对轻松一些。242.有效的字母异位词link题目:给定两个字符串s和t,编写一个函数来判断t是否是s的字母异位词。注意:若s和t中每个字符出现的次数都相同,则称s和t互为字母异位词。先是展现暴力求解:比较好理解,大致思路就是先对两个字符串进行排序,
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✅作者简介:2022年博客新星第八。热爱国学的Java后端开发者,修心和技术同步精进。个人主页:JavaFans的博客个人信条:不迁怒,不贰过。小知识,大智慧。当前专栏:Java案例分享专栏✨特色专栏:国学周更-心性养成之路本文内容:Python自动排班表格(代码分享) 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。文章目录前言问题描述解决步骤1
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开启蓝桥杯刷题之路Day1回顾语言基础1.配置dev工具->编译选项->勾选编译时加入以下命令->设定编译器配置(release和debug)都要->-std=c++11->代码生成/优化->代码生成/优化->语言标准(-std)->ISOC++11->代码警告->显示最多警告信息(-Wall)->Yes->连接器->产生调试信息->Yes2.输入输出ios::sync_with_stdio(fa
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引言:数字化转型的时代背景在数字经济迅猛发展的今天,数字化转型已成为企业生存和发展的必由之路。根据IDC的报告,到2025年,全球数字经济规模将超过23万亿美元,占GDP的比重将超过50%。然而,数字化转型并非简单的技术升级,而是一场涉及战略、组织、文化和技术的系统性变革。本文将深入探讨数字化转型的核心逻辑、关键挑战以及最佳实践,为企业提供可落地的参考框架。一、数字化转型的本质与核心逻辑1.数字化
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JavaScript是一门广泛应用于Web前端开发的高级编程语言,具有交互性强、界面效果丰富等优点。其在Web开发中的广泛应用越来越受到业界的关注,从最初的“套壳”式编程到现在的成熟分类,JavaScript已经发生了巨大的变化。ES5ES5标准于2009年发布,是JavaScript发展的一个重要里程碑。这个版本添加了一些新的语言特性,例如:严格模式、Object.create()方法、Func
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在数字经济时代,数据已成为关键生产要素,数字化、智能化转型成为企业高质量发展的必由之路。柏强制药,作为一家以创新为驱动的制药企业,深刻认识到数智化转型的重要性,并将其作为企业发展的核心战略,以数智化的力量构建医药高质量发展的新引擎。医药行业关系国计民生,高质量发展是必然要求。然而,传统医药行业面临着研发周期长、生产成本高、市场竞争激烈等挑战,亟需通过数智化转型实现突破。因此柏强制药开始探索数智化转
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在数字化时代浪潮的推动下,数据分析师已然成为各行业不可或缺的关键角色。作为借助先进技术和分析工具,对数据进行收集与分析的专业人才,数据分析师的重要性与日俱增。有报告显示,数据分析师领域的就业增长率预计可达36%,远远超过多数职业的平均水平,这充分彰显了该职业广阔的发展前景。特别随着人工智能技术的飞速发展,像ChatGPT和DeepSeek这样的AI工具逐渐走入数据分析师的工作流程。ChatGPT以
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一、怎么能让机器能够理解我们的语言呢,我们可以利用神经网络干很多的事情,那么我们是不是也可以用神经元做自然语言处理呢,现在很多的实际应用已经说明了这个问题,可以这么做。那我们考虑一下该怎么做,首先我们应该把我们现实中的每一个单词都用一个词向量来进行表示:importnumpyasnponehots={}onehots['cat']=np.array([1,0,0,0])onehots['the']
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一、你怎么理解卷积神经网络呢,我的理解是当你看一个东西的时候,你的眼睛距离图片越近,你看到的东西就越清晰,但是如果你看到的图片只是整个物体的一小部分,那么你将不知道你看到的物品是什么,因为关注整体更容易知道物品是什么。如果你保持一定的距离,你就会发现你可以看到物品更加的全貌一些,这样将方便你观察物品的类别。如果你距离的再远一点,你就会看到物品的轮廓,那么你将依据物品的轮廓去判断物品的类别。如果图片
- 9、深度学习-自学之路-损失函数、梯度下降、学习率、权重更新的理解
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由《8、深度学习-自学之路-损失函数和梯度下降程序展示》我们看到我们设计了一个程序,这个程序里面由学习率,有损失函数,有梯度下降,权重更新。一、我们先来讲一下损失函数,e_dn=(p_dn-ture)**2#损失值的计算p_dn:预测值ture:真实值e_dn:损失值我们在第7章说了,我们的预测值和真实值相差越小(也就是损失值越小),说明我们模型训练的越好。这个也是我们进行模型训练的原因。我们使用
- 27、深度学习-自学之路-NLP自然语言处理-做一个简单的项目识别一组电影评论,来判断电影评论是积极的,还是消极的。
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一、如果我们要做这个项目,第一步我们要做的就是需要有对应的训练数据集。这里提供两个数据集,一个是原始评论数据集《reviews.txt》,以及对应的评论是消极还是积极的数据集《labels.txt》,下面的程序就是找到这两个数据集,并把对应的数据集的内容分别赋值给reviews和labelsdefpretty_print_review_and_label(i):print(labels[i]+"\
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离奇的std::map、std::set崩溃现象描述定位之路1、和windows调用比较,没发现任何问题2、修改cmakelists.txt,发现也没有什么可以改的,能改的怎么改结果都一样3、最笨的办法之一用上,写一段这样的代码:4、面向互联网大法编程,百度、微软必应(不,不能狗狗),发现一个帖子,缩小有问题代码的范围,于是5、最笨的办法之二用上,缩小so代码范围std::map、std::set
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大墟的祖训说,天黑,别出门。大墟残老村的老弱病残们从江边捡到了一个婴儿,取名秦牧,含辛茹苦将他养大。这一天夜幕降临,黑暗笼罩大墟,秦牧走出了家门……做个春风中荡漾的反派吧!瞎子对他说。秦牧的反派之路,正在崛起!全书简介天魔教教主夫人司幼幽于新婚之夜暗害教主历天行,夺走镇教圣典后不知所终,追查多年的少年祖师来到了神秘的大墟,机缘巧合下迎来了少教主秦牧,由九位隐世高手抚养长大的蛮荒少年由此踏上了未知的
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在质量管理领域,六西格玛与精益管理是两个常被提及且相辅相成的概念。对于初次接触六西格玛的质量人来说,如何学习、学到何种程度才算入门,以及是否应该同时学习精益六西格玛,这些问题无疑会成为他们探索之路上的重要疑问。今天,张驰咨询就来一一解答这些疑惑,为您的六西格玛学习之旅指明方向。一、六西格玛与精益六西格玛:选择哪条路?在质量管理领域,六西格玛与精益方法各有其独特的魅力与实用性。六西格玛方法的核心在于
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在这个数字技术日新月异的时代,我们正站在Web3的门槛上,见证着互联网的又一次革命。Web3不仅仅是技术的迭代,它代表了一种全新的交互方式和价值创造模式。本文将探讨Web3如何推动虚拟交互的发展,并最终实现元宇宙的构建,揭示这一技术演进背后的关键理念与现实意义。Web3:去中心化的新交互方式Web3,即第三代互联网,是一个去中心化、用户主权、数据自主的网络环境。它依托于区块链、分布式存储等技术,实
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最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
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- F5与集群的区别
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http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
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对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
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周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
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查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
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Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
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1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
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lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
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- java-打印不大于N的质数
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public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
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pn.printPrimeNumber(n);
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- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
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今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
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如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
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GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
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新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
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我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
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1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
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nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
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最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
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- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
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- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
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java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
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/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
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stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
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- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
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sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
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Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。