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- Django
ઈ一笑ഒ
django
1.Django和Tornado的关系Django是一个高级PythonWeb框架,它鼓励快速开发和干净、实用的设计。Django遵循MVC(模型-视图-控制器)设计模式的一个变种,称为MTV(模型-模板-视图)。Django框架提供了大量的“开箱即用”功能,包括:ORM(对象关系映射),让数据库操作变得简单。丰富的模板系统,用于快速生成动态网页。强大的表单系统,简化用户输入和验证过程。认证系统、
- 使用numpy或pytorch校验两个张量是否相等
文章目录1、numpy2、pytorch做算法过程中,如果涉及到模型落地,那必然会将原始的深度学习的框架训练好的模型转换成目标硬件模型的格式,如onnx,tensorrt,openvino,tflite;那么就有对比不同格式模型输出的一致性,从而判断模型转换是否成功。1、numpy用到的核心代码就一行,就是:importnumpyasnpnp.testing.assert_allclose(act
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目录vue3学习笔记数据绑定'v-bind'简写为':',语法v-bind:id='变量'v-on指令通过v-on:event="method"语法工作,简写语法:@event="method"v-model绑定到你在其上设置的数据属性,并使其与````保持同步v-model修饰符.trim,将删除输入之前或之后的空格;.lazy修饰符导致v-model使用change事件代替使用自定义事件将数据
- 竞技FPS核心技术:C/S强同步模式深度解析
你一身傲骨怎能输
商业化射击游戏技术专栏C/S
文章摘要C/S强同步模式是竞技FPS游戏的核心技术,采用服务器权威计算+客户端预测的架构。客户端采集输入并本地预测表现,服务器进行权威状态计算后同步给所有客户端,出现差异时客户端回滚并重演输入。该模式通过预测回滚、延迟补偿等机制平衡流畅性与公平性,支持高频状态同步(如60Hz/128Hz),有效防止作弊。典型实现包括输入/状态包设计、快照存储和重演逻辑,适用于CS:GO、Valorant等竞技游戏
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在6.28号我发了一个博客《RNN(循环神经网络)与LSTM(长短期记忆网络)输出的详细对比分析》,但是我并未详细讲解LSTM,LSTM是循环神经网络中的一个模型,然而通过这篇博客给大家深度解析一下LSTM,重点关注其内部结构和参数。LSTM是为了解决标准RNN在处理长序列时出现的梯度消失/爆炸问题而设计的一种特殊循环神经网络结构。它的核心在于引入了门控机制和细胞状态,使得网络能够有选择地记住或忘
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第一种:alertalert("hello!")第二种:window.confirm()A:弹出窗口returntrue;}else{//alert("取消");returnfalse;}第三种:promptprompt方法也将显示一个模式消息框。用户在继续操作之前必须先关闭该消息框vartheResponse=window.prompt("欢迎?","请在此输入您的姓名。");页面代码测试fun
- window.location.href的介绍及使用
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目录介绍:获取当前URL设置新的URLURL的组成部分解析URL参数什么是片段标识符的URL?使用newURL:输出的部分解释:假如我们需要获取路径上的最后一级的路径名:介绍:window.location.href是JavaScript中一个非常常用的属性,它用于获取或设置当前窗口或标签页的URL。这个属性返回的是完整的URL。获取当前URL简单地使用获取当前页面的URL:console.log
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djangoform组件:校验数据:校验数据,是后端的Form类对象通过render先渲染到前端,然后浏览器用户输入数据提交到后端,后端根据类中的字段设置的属性来判断数据是否合法。校验数据的步骤:第一步需要一个form类,其实就是表单类啦,我们不设置就是text:classMyForm(forms.Form):name=forms.CharField(max_length=8,min_length
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- 科普语音交互所需开源技术方案
以下是ASR(自动语音识别)、LLM(大语言模型)和TTS(文本转语音)三者结合的应用场景及开源方案:一、应用场景智能语音助手如百聆(Bailing),支持语音输入、意图理解、任务管理及语音输出,端到端延迟仅800ms,支持打断和记忆功能。车载语音交互系统(如蔚来、小鹏),结合ASR识别指令、LLM处理复杂查询(如"找有充电桩的高评分餐厅")和TTS提供语音反馈。语音到语音翻译(S2ST)阿里Fu
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- 【Torch】nn.Dropout算法详解
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以下为输出截图:需要在同路径中添加一个名为conversations的文件夹原本输出为英文,对接翻译接口沐晨API翻译:https://mcapi.muwl.xyz/api/fanyi2.php,可以自己改成别的,不过改了输出的格式不一样,代码也需要变动沐晨API:沐晨免费稳定API,沐晨收录站,欢迎前来申请代码json_encode($messages)]);//构建GET请求的查询字符串$ch
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Python的基本语法1.计算机相关的名词知识1.1计算机的组成计算机之父:冯.诺依曼,根据冯.诺依曼结构体系,计算机是分为5部分的1.输入设备把信息传递到计算机中,比如键盘、鼠标2.输出设备信息从计算机中传递出来,比如音响、显示器、打印机等等3.存储区计算机被发明出来就是用于数据的存储和计算的计算机上有两个存储数据的设备:内存、硬盘硬盘:电脑上的磁盘分区,存储在硬盘中的数据都是持久化存储【只要不
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- 计算机网络基础知识+学习路线
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计算机网络是一种将多个计算机设备通过通信线路连接在一起,使其能够相互传输数据和共享资源的技术和设施。1.基础知识学习计算机网络需要了解计算机硬件、操作系统、编程语言等基础知识。计算机硬件:计算机硬件包括中央处理器(CPU)、存储器、输入输出设备等。CPU是计算机的核心,负责执行程序和控制计算机的各种操作。存储器主要有随机存储器(RAM)和只读存储器(ROM),用于存储数据和程序。输入输出设备包括键
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docker迁移本人使用的是DockerDesktop和WSL2的结合使用,因此该方法估计只能适用于两者的结合,其他的仅供参考由于Docker和WSL2的内存过大,导致C盘不堪负重,爆红了!!排除一堆没用的垃圾后还是没办法,看着日益增长的ext4.vhdx没办法,只能痛下杀手,由于里面存放有sql等重要的内容,建议是备份备份再备份迁移步骤1.查看WSL版本及其是否启动输入命令(黑窗口管理员或者Po
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解释LLM怎么预测下一个词语的通过上文词的向量进行映射在Transformer架构的大语言模型(如GPT系列、BERT等)中,词语会先被转化为词向量。在预测下一个词时,模型会基于之前所有词的向量表示(并非仅仅上一个词,但上一个词的向量是重要信息来源之一)进行计算。以GPT-2为例,在生成文本时,它会将输入文本中每个词对应的词向量依次输入到模型的多层Transformer编码器-解码器结构中。每一层
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大语言模型(LLM)既可以按顺序逐个生成单词(token),也能实现一次生成多个token核心差异源于解码策略与模型架构设计一、常规“逐个生成”模式(基础逻辑)多数入门级演示或简单文本生成中,LLM会默认按“生成一个token→拼接回输入→再生成下一个”的流程,本质是自回归(Auto-Regressive)机制的基础应用。比如用小语言模型续写“今天天气____”:模型先基于“今天天气”预测第一个t
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第一章:初识edge-tts——开启语音合成之旅1.1文本转语音(TTS)技术概述文本转语音(Text-to-Speech,TTS),顾名思义,是一种将输入的文本信息转换成可听的语音波形的技术。它是人机语音交互的关键组成部分,使得计算机能够像人一样“说话”。1.1.1TTS的发展简史与重要性TTS技术的研究可以追溯到上世纪中叶,早期的TTS系统通常基于参数合成或拼接合成的方法,声音机械、不自然。参
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- 【Linux】冯诺依曼结构体系
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Linux操作系统linux运维服务器
冯诺依曼结构基础冯诺依曼结构是现代计算机的基础设计蓝图,包含五大核心部件:运算器:执行算术逻辑运算(现代CPU的ALU)控制器:协调各部件工作(现代CPU的控制单元)存储器:统一存储程序和数据(内存)输入设备:如键盘、鼠标输出设备:如显示器、打印机核心特点:采用二进制系统存储程序原理:程序和数据共同存储在内存中顺序执行指令(存在冯诺依曼瓶颈)现代计算机的实现主流架构(x86/ARM)仍基于冯诺依曼
- 【深度学习-Day 33】从零到一:亲手构建你的第一个卷积神经网络(CNN)
吴师兄大模型
深度学习入门到精通深度学习cnn人工智能python大模型卷积神经网络(CNN)机器学习
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
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先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
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// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
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VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
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设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,