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Graphene Federation指南：实现 GraphQL 联邦架构邴联微
GrapheneFederation指南：实现GraphQL联邦架构graphene-federationFederationsupportforgraphene项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graphene-federation项目介绍Graphene-Federation是由CSDN公司开发的InsCodeAI大模型推荐的一个用于Graphene
追踪问题链中问题的上溯和下延由数入道 AI辅助教学思维模型认知框架
一、理解问题链的本质首先，我们需要认识到问题链的本质并非简单的线性关系，而更像是一个复杂的网络或树状结构。向上溯源（RootCauseAnalysis）：追溯问题“向上发芽”意味着我们要找到当前问题的根源，即是什么更深层次的问题、假设、前提或信息缺失导致了当前问题的产生。这就像追溯树木的根系，找到滋养它的土壤和水源。向下延展（ConsequenceAnalysis&Exploration）：问题“
2025 职业革命：AI 重构就业图谱的生存法则 RPAdaren 人工智能重构
一、技术迭代下的产业剧变2025年的春天，全球科技界正在见证人工智能的第三次浪潮。根据麦肯锡最新发布的《全球就业趋势报告》，大模型技术已渗透至83%的行业领域。以医疗行业为例，IBMWatson的诊断准确率已达98.7%，超越资深医师平均水平；金融领域，摩根大通的AI交易系统每日处理超2000万笔订单，效率提升400%。这些数据背后，是AI技术从单一功能向通用智能的跨越式发展。二、职业版图的重构逻
YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8 码上有潜 YOLOv8 YOLO
YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。主要特点高效性：YOLOv8在保持高检测速度的同时，进一步提高了检测精度。端到端训练：可以直接从图像输入端到分类结果输出，简化了训练和部署过程。改进的架构：包括更深的网络结构、更复杂的特征提取方法以及更高效的
问题链的拓扑学重构由数入道 AI辅助教学拓扑学重构
问题链拓扑学重构目录概念框架与理论基础综合知识图谱（Mermaid图示）核心构成要素与参数解析逻辑链条方法论详解与数学模型4.1根源溯源——分形式5Whys与RCA4.2网络建模——系统动力学与贝叶斯网络4.3维度跃迁——第一性原理与跨模态映射4.4时空折叠——历史回溯与未来推演四维操控模型——知识精髓工具、案例及实践方法注意事项、终止机制与系统自适应未来拓展与研究方向总结与战略价值1.概念框架与
llama.cpp 和 LLM（大语言模型）这个懒人 llama 语言模型人工智能
llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型。它通过海量文本数据训练，能够生成连贯、语义丰富的文本，完成问答、创作、推理等任务。特点：参数规模大：如GPT-3（1750亿参数）、Llama-65B（650亿参数）等。
AI在项目中的应用酒江人工智能
AI大模型（如GPT-4、BERT、T5等）在各类项目中有广泛的应用，可以极大地提高项目效率、优化流程，并解决许多传统方法难以应对的问题。以下是AI大模型在不同类型项目中的一些具体应用：1.自然语言处理（NLP）文本生成和摘要：AI大模型可以生成高质量的文本内容，自动撰写文章、新闻报道、博客或技术文档，甚至可以进行文献摘要，帮助内容创作者提高效率。情感分析：在客户服务、社交媒体监控或市场研究项目中
LLaMA-Factory 微调训练 zsh_abc llama docker 深度学习人工智能 python linux
LLaMA-Factory微调训练该框架功能，标注-微调-导出-合并-部署，一整条流程都有，而且训练时消耗的gpu算力也会小一些一，安装（推荐在linux中训练，win可以用wsl+docker）gitclonehttps://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcdLLaMA-Factory#根据cuda版本选择安装pytoch版本pip3installtor
注意力机制+多尺度卷积一只小小的土拨鼠解构前沿：文献精读深度学习 python 人工智能 YOLO 深度学习
多尺度卷积先提供丰富的特征信息，注意力机制再从中筛选出关键信息，这样结合起来，不仅可以进一步提高模型的识别精度和效率，显著提升模型性能，还可以增强模型的可解释性。MPARN:multi-scalepathattentionresidualnetworkforfaultdiagnosisofrotatingmachines方法：论文介绍了一种用于旋转机械故障诊断的多尺度卷积神经网络结构，称为多尺度路
2024年运维最新【Linux】基础IO —— 缓冲区深度剖析_linux io 缓冲区大小(2)，2024年最新张口就来 JavaScript高级程序员运维 linux 服务器
最全的Linux教程，Linux从入门到精通======================linux从入门到精通(第2版)Linux系统移植Linux驱动开发入门与实战LINUX系统移植第2版Linux开源网络全栈详解从DPDK到OpenFlow第一份《Linux从入门到精通》466页====================内容简介====本书是获得了很多读者好评的Linux经典畅销书**《Linu
超全！600 个通用大模型Prompt指令 AI Echoes 人工智能
超全！600个ChatGPT通用Prompt指令：1.电子邮件营销提示“我需要一种[电子邮件类型]，让我的[理想客户角色]对我的[产品/服务]产生[情感]，并说服他们以紧迫感采取[期望的行动]。”“我正在寻找一种[电子邮件类型]，它可以直接说明我的[理想客户角色]的需求和痛点，并以紧迫感和强烈的提议说服他们采取[期望的行动]。”“我需要一封[电子邮件类型]，向[理想的客户角色]展示我的[产品/服务
「AI 加持的高效架构」高并发场景下的服务器成本优化
摘要在高并发场景下，服务器资源消耗巨大，导致运维成本飙升。本篇文章将探讨限流、缓存、队列等技术手段，并结合AI技术优化服务器负载，降低计算成本。通过具体案例分析，提供更经济高效的高并发架构解决方案。引言高并发的挑战随着互联网业务增长，系统需要承受高并发请求，面临以下挑战：瞬时流量激增：秒杀、抢购、热门活动带来的超高流量。资源消耗巨大：数据库、服务器、网络带宽压力大，成本攀升。响应速度下降：延迟增加
llama-factory微调 AI Echoes 深度学习人工智能机器学习 deepseek
大模型微调实操--llama-factoryllama-factory环境安装前置准备英伟达显卡驱动更新地址下载NVIDIA官方驱动|NVIDIAcuda下载安装地址CUDAToolkit12.2Downloads|NVIDIADeveloperpytorch下载安装地址PreviousPyTorchVersions|PyTorchllama-factory项目和文档地址https://githu
网络爬虫之urllib库 db_zwm_2035 爬虫
目录前言：一、urllib库简介二、使用urllib.request获取网页内容三、处理URL和请求头部四、解析URLs和查询参数五、处理异常七、总结前言：随着互联网的快速发展，网络数据已经成为我们获取信息、解决问题的重要来源。网络爬虫作为获取网络数据的重要工具，越来越受到人们的关注。Python作为一种简单易学、功能强大的编程语言，在网络爬虫领域也得到了广泛的应用。在Python中，urllib
cursor or 大模型的编程使用经验人工智能cursor
1.git管理代码版本改了、达到了基本效果就可以保存（也就是实现了基本代码逻辑）。一旦大模型给出新的代码实现逻辑，或者自己人工修改代码实现逻辑，每修改一次代码，实现逻辑就保存一次代码版本。commit消息遵循以下示例：test：本次代码实现思路是...2.使用md文件避免大模型幻觉为什么使用md文件辅助大模型编程：大模型有可能会随意变更代码实现逻辑大模型上下文在多次对话可能会忘记之前的对话内容，但
智能汽车：驶向未来的革命智能设备
一、引言汽车，作为现代文明的标志，正经历着一场前所未有的变革。人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展，正推动着汽车从单纯的交通工具向智能移动空间转变。智能汽车，作为这场变革的主角，正悄然改变着我们的出行方式和生活方式。二、智能汽车的定义与发展现状智能汽车，是指搭载先进传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与X（人、车、路、云端等）智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能
智能家居与互联网：技术演进、生态重构与未来图景 ssl证书
——2025年智能家居产业发展全景透视引言：从“连接”到“智能”的跨越智能家居的进化史，本质上是互联网技术与家居场景深度融合的历史。从早期的手机远程控制灯光，到如今AI大模型驱动的全屋智能系统，智能家居已从“物物连接”迈入“主动服务”时代。据预测，2030年全球智能家居支出将达1950亿美元，中国市场增速领跑全球。这一变革背后，是物联网、5G、AI技术的协同突破，也是消费需求从“功能满足”向“体验
2025年2月值得收藏的国内可用的免费AI大语言模型平台评测 chatgptdeepseek
作为开发者和AI爱好者，我一直在寻找便捷可靠的大语言模型服务。今天整理分享几个我亲自体验过的、国内可访问的AI对话平台，希望能为大家节省筛选时间。为什么需要替代方案？由于众所周知的原因，直接访问原版ChatGPT存在一定障碍。虽然有VPN等解决方案，但对于日常使用而言，一个稳定、便捷的国内可用平台能大幅提升工作效率。几个值得尝试的平台GPT中文站(https://chat.uniation.net
人工智能与机器学习入门：基尼系数（Gini Index）和基于熵（Entropy）基尼系数基于熵机器学习入门
在决策树应用一文中，在构建决策分类树应用决策算法时，介绍了基尼系数（GiniIndex）和基于熵（Entropy）两种算法。本文通过实例来更加深入的介绍一下这两个算法。仍然以简单的数据为例：id喜欢颜色是否有喉结身高性别1绿否165女2蓝是170男3粉否172女4绿是175男基尼系数分别对喜欢颜色是否有喉结求基尼系数如下：喜欢的颜色id喜欢颜色性别1绿女2蓝男3粉女4绿男对于姓别女分类而言，数据如
云原生架构设计理论与实践（14）系统架构
1.云原生背景业务快速发展与开发、运维、运营之间落后的生产关系与生产力的矛盾企业内部各占山头与企业总体战略规划的矛盾企业内部改革，降本增效的需求企业实现数字孪生，数字资产的必然需求企业外部环境，如人工智能发展、安全合规等大环境的要求2.云原生架构的设计原则服务化原则（拆分为微服务、小服务，非功能特性委托）弹性原则（可伸可缩）可观测原则（基于sla，slo，在log，trace，metric三个维度
GPU算力租用平台推荐金枪鱼net gpu算力
当考虑GPU算力租用平台时，以下是一些值得推荐的选项，它们各自具有不同的特点和优势：Dcloud：网址：cloud.guaimu.com/u/gpu特点：Dcloud是国内知名度较高的云服务器厂商之一，其GPU对于各类想要仅用于学习的学生来说，性价比应该是首选。腾讯云：网址：cloud.guaimu.com/tx/gpu（注意：此链接可能并非腾讯云官方链接，请通过腾讯云官网查找具体GPU服务器购买
3.17-套接字 _Chipen Linux linux
概念网络设计模式B/Sbroswer-浏览器->客户端server->服务器优势：跨平台开发成本低缺点：网络通信的时候必须使用http协议http/https应用层协议不能在磁盘缓存或者从磁盘加载大量数据C/Sclient->桌面应用程序server->服务器特点：优点：使用的协议可以任意选择可以在本地缓存或者加载大量数据缺点：研发成本高在不同平台开发不同的客户端版本服务器硬件：配置较高的主机。软
入门网络安全工程师要学习哪些内容【2025年寒假最新学习计划】白帽黑客2659 web安全学习安全 python 网络安全
基于入门网络安全/黑客打造的：黑客&网络安全入门&进阶学习资源包大家都知道网络安全行业很火，这个行业因为国家政策趋势正在大力发展，大有可为!但很多人对网络安全工程师还是不了解，不知道网络安全工程师需要学什么?知了堂小编总结出以下要点。网络安全工程师是一个概称，学习的东西很多，具体学什么看自己以后的职业定位。如果你以后想成为安全产品工程师，学的内容侧重点就和渗透测试工程师不一样，如果你想成为安全开发
网络爬虫【爬虫库urllib】不三不四୭ 爬虫爬虫 python 网络爬虫
我叫不三不四，很高兴见到大家，欢迎一起学习交流和进步今天来讲一讲爬虫urllib介绍Urllib是Python自带的标准库，无须安装，直接引用即可。Urllib是一个收集几个模块来使用URL的软件包，大致具备以下功能。●urllib.request：用于打开和读取URL。●urllib.error：包含提出的例外urllib.request。●urllib.parse：用于解析URL。●urlli
WEB UI自动化测试中，元素定位的八大定位方式详解做测试的小薄测试进阶 selenium 八大元素定位 css UI自动化 xpath
在WebUI自动化测试中，元素定位是实现自动化操作的核心步骤。准确、高效的元素定位能够确保测试脚本的稳定性和可维护性。SeleniumWebDriver提供了八种常见的元素定位方式，每种方式都有其适用场景和高级技巧。本文将逐一解析这八大定位方式，并分享一些进阶技巧，帮助你提升自动化测试的效率。一、通过ID定位(find_element(By.ID,"value"))原理HTML元素的id属性通常是
零信任安全产品设计理念网络安全产品建设之路网络安全网络安全
零信任安全（ZeroTrustSecurity）是一种现代网络安全架构和设计理念，其核心思想是“永不信任，始终验证”。零信任安全摒弃了传统基于边界的安全模型（如防火墙、VPN等），认为内部网络和外部网络一样不可信，所有用户、设备、应用和数据的访问都必须经过严格的验证和授权。以下是零信任安全产品设计理念的详细解析：一、零信任安全的核心原则零信任安全的设计理念基于以下几个核心原则：1.永不信任，始终验
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构造下载请求详解 web安全工具库 python
各类资料学习下载合集https://pan.quark.cn/s/8c91ccb5a474在现代网络编程中，下载请求的构造是一个重要的主题，尤其是在实现文件传输协议（如HTTP,FTP,TFTP等）时。在本篇博客中，我们将重点讨论如何在TFTP（TrivialFileTransferProtocol）中构造一个下载请求（ReadRequest，RRQ），并展示详细的代码实现和运行结果。1.TFTP
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实现RPC框架的流量控制与限流策略 AI天才研究院计算编程实践架构师必知必会系列计算大数据人工智能语言模型 AI 大模型 LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
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debian_用iso文件创建本地apt源 2002wmj Debian
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SQLSERVER耗时最长的SQL 357029540 SQL Server
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注意，这不是教程！仅记录楼主之前不太了解的一、色彩（空间）管理作者建议采用ProRGB（色域最广），但camera raw中设为ProRGB，而PS中则在ProRGB的基础上，将gamma值设为了1.8（更符合人眼）注意：bridge、camera raw怎么设置显示、输出的颜色都是正确的（会读取文件内的颜色配置文件），但用PS输出jpg文件时，必须先用Edit->conv
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明天要考试了，速速总结如下 1、Activity的启动模式 standard：每次调用Activity的时候都创建一个（可以有多个相同的实例，也允许多个相同Activity叠加。） singleTop：可以有多个实例，但是不允许多个相同Activity叠加。即，如果Ac
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高洛峰，兄弟连IT教育合伙人、猿代码创始人、PHP培训第一人、《细说PHP》作者、软件开发工程师、《IT峰播》主创人、PHP讲师的鼻祖！首期现在的进程刚刚过半，徒弟们真的很棒，人品都没的说，团结互助，学习刻苦，工作认真积极，灵活上进。我几乎会把他们全部留下来，现在已有一多半安排了实际的工作，并取得了很好的成绩。等他们出徒之日，凭他们的能力一定能够拿到高薪，而且我还承诺过一个徒弟，当他拿到大学毕
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