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涛涛讲AI
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面试经验面试javasqlredis
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APAUTOSAR#APAUTOSAR新标准解读系列AUTOSARSOVD
AUTOSAR_AP_EXP_SOVD导读:ASAMSOVD与AUTOSAR自适应平台的集成ASAMSOVD简介:ASAMSOVD(面向服务的车辆诊断)是一个较新的诊断标准,旨在解决当前诊断协议(如UDS)面临的挑战。SOVD是一个自我解释的协议,不依赖于外部ODX数据描述,使用现代技术(如HTTPS)实现。它支持远程、接近和车内诊断用例,并包含UDS作为子集,同时支持HPC用例。SOVD与AUT
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【商城实战】专栏重磅来袭!这是一份专为开发者与电商从业者打造的超详细指南。从项目基础搭建,运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架,到用户、商品、订单等核心模块开发,再到性能优化、安全加固、多端适配,乃至运营推广策略,102章内容层层递进。无论是想深入钻研技术细节,还是探寻商城运营之道,本专栏都能提供从0到1的系统讲解,助力你打造独具竞争力的电商平台,开启电商实战
- 【商城实战(37)】Spring Boot配置优化:解锁高效商城开发密码
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- 204页数字化转型:集团企业信息化规划方案
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建立统一共享的信息平台,集团总部能实时监控下属单位的库存、产量、成本、资金流等关键信息,有效利用大数据技术平台为管理层提供全面、及时、准确的决策信息支持。n推动生产、销售、新业务领域的自动化、数字化、网络化、信息化、集成化,为今后打造智能制造、智慧农业奠定坚实基础;n推进IT基础设施建设与提升,采用全新的架构设计理念,建成组件化、集中化、服务化、协同化的统一云平台,提供高质量、可重用的平台服务,营
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UI性能优化在动作游戏中,UI(用户界面)的性能优化是至关重要的。一个响应迅速、流畅的UI可以显著提升玩家的游戏体验。本节将详细介绍如何在Godot引擎中优化UI性能,包括优化节点结构、减少绘制调用、使用缓存技术、以及优化动画和过渡效果等方法。优化节点结构减少节点数量在Godot引擎中,每个节点都有一定的开销。因此,减少节点的数量可以显著提高UI的性能。可以通过以下几种方法实现:合并节点:将多个相
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问题描述wzy给你了一个n×n的01矩阵a,你需要求一下满足ai,j=ai,k=aj,k=1的三元组(i,j,k)的个数。注:给定的矩阵一定满足ai,j=aj,i。同时,(1,2,3),(3,2,1)这种视作同一个三元组,且i≠j,j≠k,i≠k。输入格式第一行输入一个数字nn,表示矩阵大小。(1≤n≤800)接来下n行,每行一个长度为n的01串。输出格式输出满足条件的三元组数量。样例输入4001
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《2024OWASPTop10基础设施安全风险》报告,由OWASP(开放网络应用安全项目)发布,旨在提升企业和组织对基础设施安全风险、威胁与漏洞的意识,并提供高质量的信息和最佳实践建议。报告列出了2024年最重要的10大基础设施安全风险,并通过案例分析展示了这些风险的实际影响。一、报告背景与目的背景:2024企业信息安全峰会以“直面信息安全挑战,创造最佳实践”为主题,聚焦信息安全技术与实践,致力于
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以下是关于代码中FastLanguageModel.get_peft_model函数各参数的详细解释,以及企业实际微调时的选择考量:参数详解及对微调的影响1.r=32(秩)作用:控制LoRA适配器的低秩矩阵的维度(秩),直接影响可训练参数数量。影响:r越大:适配器表达能力更强,能捕捉更复杂的任务特征,但可能导致过拟合(尤其数据量少时),训练时间和显存占用增加。r越小:参数量少,训练更快,显存占用低
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【关注我,毕业设计不迷茫】|6年辅导经验|帮助1200+学子顺利毕业大家好,我是程序员小帅,一名专注于计算机毕业设计全流程辅导的技术博主。专注JavaWeb,我深耕毕设领域6年,累计输出1200+原创项目案例,辅导成功率接近100%。如果你正在为选题、代码、论文或答辩发愁,这里能给你最落地的解决方案!为什么架构图是毕设的灵魂?1️⃣展示系统思维:用一张图说清技术选型逻辑2️⃣设计说明书:开发前必须
- YOLOv5+UI界面在车辆检测中的应用与实现
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1.引言随着智能交通系统(ITS)的快速发展,车辆检测已成为计算机视觉领域的重要研究方向。车辆检测技术广泛应用于交通流量监控、车辆违章抓拍、无人驾驶等场景中。近年来,深度学习技术的突破,特别是卷积神经网络(CNN)的崛起,使得目标检测技术取得了显著进展。其中,YOLO(YouOnlyLookOnce)系列模型以其高效的实时检测能力和出色的性能成为车辆检测领域的首选方法之一。在本文中,我们将基于YO
- DeepSeek:技术教育领域的AI变革者——从理论到实践的全面解析
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一、技术教育为何需要DeepSeek?在数字化转型的浪潮下,技术教育面临着知识更新快、实践门槛高、个性化需求强三大核心挑战。传统的教学模式难以满足开发者快速掌握前沿技术、构建复杂系统能力的需求。DeepSeek作为国产开源大模型的代表,凭借其推理能力、多模态支持与低成本部署的特性,正在为技术教育带来突破性解决方案。二、DeepSeek赋能技术教育的核心技术优势1.推理能力驱动深度学习思维链(CoT
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- 一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别
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在人工智能蓬勃发展的当下,新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”,但不少人对它们的区别感到困惑。今天,我们就以Manus这类AIAgent为例,深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus:Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构,通过海量数据训练得到的复杂模型,像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力,
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一、突破性技术揭秘DeepSeek-Lite-16K作为当前中文开源模型的性能冠军,在CLUE评测中超越GPT-4的表现令人震惊。该模型采用独特的动态窗口技术,支持最大16ktokens的上下文处理能力,在智能客服、法律文书处理、医疗诊断等场景展现惊人潜力。##二、三步极速接入指南```python#实战代码片段(基于HuggingFace平台)fromtransformersimportAuto
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主要使用技术环境需要1.运行环境:python3.82.IDE环境:pycharm+mysql5.73.数据库工具:Navicat154.硬件环境:windows10/118G内存以上;或者MacOS;5.数据库:MySql5.7版本;技术栈后端:python+django前端:vue+CSS+JavaScript+jQuery+antdesign代码结构server目录是后端代码web目录是前端
- 基于python的家政预约管理系统源码+运行步骤
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功能介绍平台采用B/S结构,后端采用主流的Python语言进行开发,前端采用主流的Vue.js进行开发。学习技术问题可以留言。整个平台包括前台和后台两个部分。前台功能包括:首页、详情页、用户中心、家政入驻模块。后台功能包括:总览、家政管理、分类管理、标签管理、评论管理、用户管理、运营管理、日志管理、系统信息模块。源码地址https://github.com/geeeeeeeek/python_ji
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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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-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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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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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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- Mockito异常测试实例
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- GA与量子恒道统计
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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:
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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
- angular.injector
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- 使用Struts2.2.1配置
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- [职业与教育]青春之歌
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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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