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软件2.0的无服务器计算架构 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 ChatGPT java python javascript kotlin golang 架构人工智能大厂程序员硅基计算碳基计算认知计算生物计算深度学习神经网络大数据 AIGC AGI LLM 系统架构设计软件哲学 Agent 程序员实现财富自由
《软件2.0的无服务器计算架构》关键词无服务器计算软件架构软件2.0事件驱动函数编程微服务云原生摘要本文深入探讨了软件2.0时代的无服务器计算架构。首先，我们回顾了无服务器计算的兴起背景，与传统服务器计算的区别，以及其设计理念。接着，介绍了主流的无服务器平台，并探讨了无服务器计算在软件2.0中的应用。随后，我们详细阐述了无服务器计算的核心技术，包括事件驱动架构、编写无服务器函数、无服务器数据库和无
FastAPI教程——并发async/await 雾重烟秋大语言模型实战 fastapi
本文参考FastAPI教程https://fastapi.tiangolo.com/zh/tutorial并发async/await有关路径操作函数的asyncdef语法以及异步代码、并发和并行的一些背景知识。通过asyncdef声明你的路径操作函数：@app.get('/')asyncdefread_results():results=awaitsome_library()returnresul
HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发 harmonyos-next
HarmonyNext实战：基于ArkTS的高性能金融数据可视化应用开发引言在金融科技领域，数据可视化是帮助用户快速理解复杂数据的关键工具。随着HarmonyNext的推出，开发者可以利用ArkTS的强大能力，构建高性能、跨平台的金融数据可视化应用。本文将深入探讨如何基于ArkTS开发一个金融数据可视化应用，并通过一个实战案例详细讲解其实现过程。项目背景与需求分析项目背景金融数据通常具有高维度、大
Python 爬虫实战：游戏论坛评论数据抓取与游戏热度分析西攻城狮北 python 开发语言爬虫
一、引言随着电子游戏产业的飞速发展，游戏论坛成为了玩家交流心得、分享体验的重要平台。通过分析游戏论坛的评论数据，我们可以了解不同游戏的热度、玩家的评价以及游戏的受欢迎程度。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取游戏论坛的评论数据，并进行游戏热度分析。二、项目背景与目标2.1项目背景游戏论坛如Steam社区、贴吧、NGA等，拥有大量的用户和丰富的评论数据。这些数据反映了玩家对不同游戏的评价和
长文本、知识库、微调对比司南锤程序院学习人工智能
长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段，用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标：理解和生成长篇内容。•优点：•连贯性强，适合处理需要深入理解背景信息的任务。•适合复杂任务，如长篇阅读理解或文章生成。•缺点：•资源消耗大，处理长文本需要更多的计算资源和内存。•受上下文长度限制，可能会丢失一些细节信息。•适用场景：•写作助手：生成长篇博客、报告或故事。•阅读理解：处理长篇阅读理解任务，如学术
Shiro反序列化漏洞原理与复现指南豪门土狗网络安全笔记 linux
0x01漏洞简介ApacheShiro是Java领域广泛使用的安全框架，用于身份认证、权限控制等场景。漏洞背景：Shiro在1.2.5及以下版本中，默认使用硬编码的AES加密密钥（kPH+bIxk5D2deZiIxcaaaA==），攻击者可通过构造恶意RememberMeCookie触发反序列化漏洞，导致远程代码执行（RCE）。影响版本：ApacheShiro≤1.2.5、≤1.5.2（部分版本需
Python广东广州二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统开题报告 2401_84688466 程序员信息可视化 python 爬虫
如果需要联系我，可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式Python****广东广州二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统开题报告XXXX大学**/学校/**学院毕业论文（设计）开题报告书学生姓名所属学院学号专业班级论文（设计）题目Python广东广州二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统设计与实现指导教师姓名（职称）开题日期选题依据：1.研究背景与意义；2.国内外研究（应用与发
Python江苏南京二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统开题报告 2401_84562041 程序员信息可视化 python 爬虫
Python****江苏南京二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统开题报告XXXX大学**/学校/**学院毕业论文（设计）开题报告书学生姓名所属学院学号专业班级论文（设计）题目Python江苏南京二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统设计与实现指导教师姓名（职称）开题日期选题依据：1.研究背景与意义；2.国内外研究（应用与发展）现状。1**：研究背景与意义**Python江苏南京二手房源爬虫数据可
数据架构与机器学习：如何构建智能系统 AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍机器学习（MachineLearning）是一种使计算机程序在未被明确编程的情况下，通过经验的学习自动改善其行为的技术。机器学习的目标是使计算机能够自主地从数据中学习，以便在未来的问题中做出更好的决策。数据架构（DataArchitecture）是一种用于有效管理、存储和处理数据的系统结构和组件。数据架构涉及到数据的收集、存储、处理和分析，以及数据的存储和传输。数据架构是构建智能系统的
分布式光伏电站经济性指标优化分析罗思付之技术屋网络通信安全及科学技术专栏分布式
摘要结合工程经验，分析了工商业分布式光伏电站平准发电成本（LevelizedCostofEnergy，LCOE）、资本金内部收益率（InternalRateofReturn，IRR）的主要影响因素，其中平准发电成本主要受静态投资影响，资本金内部收益率主要受消纳比影响。针对上述影响因素，进一步讨论了LCOE、IRR指标优化方法与在工程项目中可选用的举措。最后，结合实际项目背景，在站址条件、组件瓦单价
JVM内存监控及调优分析闲着无聊整些资料 JVM jvm java linux
一、内存监控背景在做JVM内存分析前，需要堆JVM内存及垃圾回收算法和垃圾回收器有一定了解，具体可以参考我之前的一篇文章：常见的垃圾回收器及垃圾回收算法1.1、为什么要做内存监控我们在做开发的时候不可避免的会遇到一些问题，诸如下面这些问题：生产环境发生了内存溢出该如何处理？生产环境应该给服务器分配多少内存合适？如何对垃圾回收器的性能进行调优？生产环境CPU负载飙高该如何处理？生产环境出现死锁该如何
OCS2 是一个针对切换系统最优控制（OCS2）的 C++工具箱十年一梦实验室 c++开发语言
https://github.com/leggedrobotics/ocs2我将详细介绍位于https://github.com/leggedrobotics/ocs2的OCS2项目，这是一个由leggedrobotics团队开发并维护的开源软件库，专注于开关系统的最优控制（OptimalControlforSwitchedSystems）。以下是对其背景、功能、特点、应用场景及使用方法的全面说明
数据标注工具及其对预训练模型性能的影响 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍1.1预训练模型的崛起近年来，预训练模型（Pre-trainedModels）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。1.2数据标注的重要性尽管预训练模型展现出强大的能力，但它们仍然需要针对特
【JVM】性能监控与调优概述篇白晨并不是很能熬夜 JVM jvm 后端面试 java 经验分享求职招聘
大家好，我是白晨，一个不是很能熬夜，但是也想日更的人✈。如果喜欢这篇文章，点个赞，关注一下白晨吧！你的支持就是我最大的动力！文章目录JVM性能监控与调优概述篇背景说明生产环境中的问题为什么要调优不同阶段的考虑调优概述监控的依据调优的大方向性能优化的步骤第一步（发现问题）：性能监控第二步（排查问题）：性能分析第三步（解决问题）：性能调优性能评价/测试指标停顿时间（或响应时间）吞吐量并发数内存站用相互
基于大模型的单纯性孔源性视网膜脱离预测及治疗方案研究报告 LCG元围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、引言1.1研究背景与目的1.2国内外研究现状1.3研究方法与创新点二、单纯性孔源性视网膜脱离概述2.1发病机制2.2高危因素2.3临床表现与诊断方法三、大模型在术前预测中的应用3.1模型选择与数据收集3.2术前风险预测指标3.3预测结果分析与验证四、基于预测结果的手术方案制定4.1手术原则与目标4.2不同预测结果下的手术方式选择4.3手术案例分析五、麻醉方案的确定5.1麻醉方式的选择依据5
Google Earth Engine——导入无云 Sentinel-2 图像和NDVI计算此星光明 GEE教程训练 sentinel 人工智能 gee ndvi 归一化植被指数波段运算遥感
目录搜索和导入无云Sentinel-2图像Sentinel-2的背景打开GEE界面定义您感兴趣的领域查询Sentinel-2图像的存档过滤图像集合将图像添加到地图视图定义真彩色可视化参数探索影像定义假色可视化参数从波段组合中导出指数NDVI锻炼本实验的目的是介绍GoogleEarthEngine处理环境。在本练习结束时，您将能够搜索、查找和可视化范围广泛的遥感数据集。在第一个练习中，我们将重点关注
深入理解 OTSU 算法（大津法——最大类间方差法） ZHauLee 机器学习算法计算机视觉人工智能
一、算法概述OTSU算法是一种用于图像分割的自动阈值选择算法，广泛应用于图像处理领域，特别是在二值化过程中。它是由日本学者大津展之（NobuyukiOtsu）在1979年提出，因此得名“OTSU算法”。二、算法原理OTSU算法的核心思想是通过遍历所有可能的阈值，将图像分割为前景（目标）和背景两部分，使得这两部分之间的类内方差（intra-classvariance）最小，或者说使得这两部分之间的类
otsu算法_OTSU(大津法最大类间方差法) weixin_39996742 otsu算法
OTSU基本介绍OTSU是一种确定图像二值化分割阈值的算法，由日本学者大津于1979年提出，被誉为是图像分割中全局阈值选择的最佳方法。OTSU按照图像的灰度特性，将图像分成前景和背景两部分。因为方差可以看成是灰度分布均匀的一种度量，故前景和背景之间的类间方差越大，说明构成图像两部分的差别越大，当部分前景错分为背景或者部分背景被错分为前景时，都会导致两部分的差别变小。使用类间方差最大的分割一位置错分
塑料制品制造业现状 LIMS系统革新塑料制品检测流程白码低代码 lims 实验室管理系统
塑料制品制造业作为现代工业的重要组成部分，其产品质量直接关系到下游应用的安全和性能。随着市场竞争的加剧，制造商们对产品质量的要求越来越高，内检实验室成为确保产品质量的关键环节。然而，传统的实验室管理方式往往存在数据孤岛、效率低下等问题，难以满足现代化生产的需求。在这样的背景下，内检实验室LIMS系统应运而生，为塑料制品制造企业带来了革命性的改变。白码内检LIMS实验室管理系统作为行业内的佼佼者，以
Redis缓存和Mysql数据一致性问题每天瞎忙的农民工缓存 redis mysql
在高并发环境下，保持Redis缓存和MySQL数据库的数据一致性是一个复杂但至关重要的任务。下面是对这一问题的详细讲解，并结合PHP代码示例来展示如何解决这些一致性问题。问题背景Redis缓存和MySQL数据库的主要挑战在于：缓存和数据库之间的延迟：在缓存更新与数据库更新之间，可能存在时间差，导致数据不一致。高并发下的缓存击穿：缓存被并发请求同时击穿，导致大量请求直接访问数据库。缓存雪崩：大量缓存
认知科学：解决复杂问题的5个关键策略 AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍认知科学是一门研究人类思维、认知和行为的科学。它涉及到大脑、神经科学、心理学、语言学、人工智能和计算机科学等多个领域。认知科学试图揭示人类如何理解和处理信息，以及如何进行决策和行动。在本文中，我们将探讨5个关键策略，这些策略可以帮助我们解决复杂问题。这些策略包括：模式识别规则抽取推理和逻辑推理知识表示和知识图谱多模态处理我们将在接下来的部分中详细讨论这些策略，并提供代码实例和数学模型公
使用Lodash工具后代码行数瞬间缩短... lodasharraylist
背景:最近在做报表.涉及到echarts图表.多层柱状图叠加展示.然后后端给出来的结构是二维数组.需要前端自行处理成图表可用的数据格式.echarts数据是是动态的.需求效果图的样子:echarts相似的官网案例代码:option={tooltip:{trigger:'axis',},legend:{data:['Direct','MailAd','AffiliateAd','VideoAd','
项目使用mybatis-plus分页插件和pageHelper分页插件引起失效问题！ JavinLu mybatis java springboot 个人开发深度学习
一、背景项目中以前的源码是使用pageHelper分页插件来实现。涉及到的sql代码还是要手写部分。而目前在Springboot项目中，使用的主流的方式就是一个基于mybatis-plus的.page()的分页，当然这种分页方式是适用于一些简单的查询和简单场景下。对于多表联查等场景，可能还是需要通过手写sql来实现复杂查询。这时候就可以使用pageHelper的分页插件。二、问题描述在同时使用my
基于RWA 与 AI-Agent 协同的企业数字化生态构建 leijiwen 人工智能
在当前数字经济高速发展的背景下，企业数字化转型已成为提升竞争力和创新能力的必由之路。以实体零售与文旅行业为代表的传统产业，正通过现实世界资产（RWA）数字化与人工智能代理（AI-Agent）的协同应用，构建全新的数字生态系统。正如“无数据不基础、无token不可信、无AI不产品、无产业不应用”这一理念所强调的，数字化生态的建立必须依托数据、信任机制、智能技术以及产业深度融合，才能实现真正的转型升级
CCF CSP 第30次（2023.05）（2_矩阵运算_C++）（暴力破解）(矩阵相乘) Dream it possible！ CCF CSP认证矩阵 c++算法
CCFCSP第30次（2023.05）（2_矩阵运算_C++）题目背景：题目描述：输入格式：输出格式：样例输入样例输出：样例解释：子任务：提示：解题思路：思路一（暴力破解）：代码实现代码实现：部分代码解读时间限制：5.0s空间限制：512.0MB题目背景：Softmax(Q×KT/√d)×V是Transformer中注意力模块的核心算式，其中Q、K和V均是n行d列的矩阵，KT表示矩阵K的转置，×表
计算机毕业设计springboot基于BS的驾校在线学习考试系统43i2x9【附源码+数据库+部署+LW】゛花昔计算机毕设源码程序课程设计 spring boot 学习
本项目包含程序+源码+数据库+LW+调试部署环境，文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统的选题背景和意义选题背景：随着社会的发展和交通工具的普及，驾驶证成为了越来越多人的需求。然而，传统的驾校学习考试方式存在一些问题，如时间和空间限制、学习资源不足等。为了解决这些问题，基于BS（Browser/Server）架构的驾校在线学习考试系统应运而生。该系统利用互联网浏览器作为客户端，通过服
XMI（XML Metadata Interchange）和XML之间的关系 huaqianzkh 架构理解与实践 xml
XMI（XMLMetadataInterchange）和XML之间的关系可以从以下几个方面进行阐述：一、定义与背景XML：XML（eXtensibleMarkupLanguage）是一种标记语言，被设计用来传输和存储数据。它是一种自描述的语言，即标签（tags）是由用户定义的，因此XML文档的结构和内容可以由创建者自行决定。XMI：XMI（XMLMetadataInterchange）是由OMG（
CSS3：深度解析与实战应用详解智能编织者 css3 css 前端
CSS3：深度解析与实战应用详解1.选择器增强2.盒模型扩展3.渐变和背景4.转换和动画总结CSS3是CSS（层叠样式表）的最新版本，它引入了许多新的特性和功能，使得网页的样式设计更加灵活、丰富和具有动态效果。在本文中，我们将深入解析CSS3的一些关键特性和实战应用，并通过代码样例展示其强大之处。1.选择器增强CSS3增加了许多新的选择器，如属性选择器、伪类选择器等，使得我们能够更精确地选择页面元
【Leetcode 每日一题】3306. 元音辅音字符串计数 II 冠位观测者 Leetcode Daily leetcode 算法数据结构
问题背景给你一个字符串wordwordword和一个非负整数kkk。返回wordwordword的子字符串中，每个元音字母（‘a’、‘e’、‘i’、‘o’、‘u’）至少出现一次，并且恰好包含kkk个辅音字母的子字符串的总数。数据约束5≤word.length≤2×1055\leword.length\le2\times10^55≤word.length≤2×105wordwordword仅由小写英
[Java实战]性能优化qps从1万到3万曼岛_ 国密实战 java 性能优化开发语言
一、问题背景事情起因是项目上springboot项目提供的tps达不到客户要求，除了增加服务器提高tps之外，作为团队的技术总监，架构师，技术扛把子，本着我不入地狱谁入地狱的原则，决心从代码上优化，让客户享受到飞一般的感觉。虽然大多数编程工作在写下第一行代码时已经完成，但本着谦虚使人进步，骄傲使人落后的原则还是一步一个脚印的把问题慢慢展开，慢慢分析。以下内容是抽丝剥茧的心路历程，请君欣赏。二、TP
ASM系列五利用TreeApi 解析生成Class lijingyao8206 ASM 字节码动态生成 ClassNode TreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
链表树——复合数据结构应用实例 bardo 数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。需求简介：经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
为啥要用位运算代替取模呢 chenchao051 位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧， JDK6中的HashMap中的indexFor方法： /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) {
最近的情况麦田的设计者生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号整理一下最近的思绪以及要完成的任务 1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
PHP去掉字符串中最后一个字符的方法 IT独行者 PHP 字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下： $str = "1,2,3,4,5,6,"; $newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); echo $newstr;
hadoop在linux上单机安装过程 _wy_ linux hadoop
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JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法无量多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作：提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法 A系统调用B,C,D系统完成分布式事务 =========执行开始======== A.aa(); try { B.bb(); } catch(Exception e) { A.rollbackAa(); } try { C.cc(); } catch(Excep
安墨移动广告：移动DSP厚积薄发引领未来广告业发展命脉矮蛋蛋 hadoop 互联网
　　“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广告行业发展命脉。”2014年，移动广告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。　　到底什么是移动DSP呢? 　　DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
myelipse设置 alafqq IP
在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。注释模板导入步骤安装方法：打开eclipse/myeclipse 选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
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探索JUnit4扩展：使用Theory bijian1013 java JUnit Theory
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[Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB bit1129 template
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【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息 bit1129 zookeeper
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20120422更新：对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个： 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9 k=2 8->1->6->3->4->5->2->7->0->9 注意1 3 5 7 9 位置是不变的。解法：将链表拆成两部分： a.0-&
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ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 ITeye
ITeye携手博文视点举办的9月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 9月试读活动回顾：http://webmaster.iteye.com/blog/2118112本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）：《NFC：Arduino、Andro

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