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恋上钢琴的虫
springspringbootjava
springdoc-openapi简介springdoc-openapijava库有助于使用springboot项目自动生成API文档。之前项目组一直用的Swagger库,一方面官方一直不更新,另一方面在SpringBoot升级到3.0.x之后SpringFox也是无法继续支持Swagger了,对此官方给出的建议是用另一种接口文档解决方案SpringDoc1、在pom.xml中引入SpringDo
- Tuning Language Models by Proxy
樱花的浪漫
对抗生成网络与动作识别强化学习因果推断大模型与智能体人工智能机器学习深度学习自然语言处理计算机视觉神经网络
TuningLanguageModelsbyProxyhttps://arxiv.org/html/2401.08565v41.概述尽管大型预训练语言模型的通用能力越来越强,但它们仍然可以从额外的微调中受益,以更好地实现所需的行为。例如,它们通常被微调以遵循指令(Ouyang等人,2022年)、特定的兴趣领域(Gururangan等人,2020年)或特定任务(Raffel等人,2020年)。然而,
- 2024-2025 贡献的开源项目总结
dotNET跨平台
开源
盘点2024-2025贡献的开源项目总结Intro借着统计贡献的时候盘点一下自己过去一年对别的开源项目合并的pullrequest,统计时间:从2024-04-01到2025-03-31,按PR合并的时间算PR总计:184,去掉自己仓库的PR对其他开源项目的PR总计:100,仓库数量:51,详细列表如下AllPRcontributions0xced/ChiselupdateMongoDbdrive
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【面试题】【架构&案例】【MySQL】java开源springjvmmysql大厂面试题
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- 【面试题】为什么kafka的吞吐量这么高
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我们总结一下为什么kafka的吞吐量高核心:顺序写+零拷贝+批处理一数据模型简单+顺序读写磁盘1kafka的数据存储本质上使用的是Append-only日志模型,数据写入和读取是顺序的,不需要复杂索引或随机写,大大简化了写路径,2消息以顺序追加方式写入磁盘,避免了随机写,而且顺序写入能够更高效地配合操作系统的页缓存,进一步提升写的性能。3消息的消费也是顺序读取的,顺序读取硬盘数据再配合内存映射大大
- 补充:解决Ubuntu20.04.4安装KRS时无法下载github代码问题
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官方代码下载自github(gitlab),如何访问外网的问题这里可以合法合规解决,就是先把github的代码导入gitee,再采取同步的方式解决:原代码段如下:仔细看代码内容,链接路径全为github。catkrs_rolling.reposrepositories:ros2/ament_lint:type:giturl:https://github.com/ament/ament_lintve
- 开源语音分离工具大比拼:人声 VS 背景音乐 ⚔️ - 获取干净训练语音 (数据截至 2025年4月17日)!!!
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开源语音分离工具大比拼:人声VS背景音乐⚔️-获取干净训练语音(数据截至2025年4月17日)在音频处理,特别是机器学习训练数据的准备中,获取纯净的人声(去除背景音乐或噪声)是一个常见的痛点。幸运的是,开源社区提供了许多强大的工具来帮助我们完成这项任务!本文将盘点一系列GitHub上的开源语音分离项目,重点关注那些能有效分离“人物语音”和“背景音乐”的工具,并根据GitHub星标⭐(反映社区关注度
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以下是前端面试中JavaScript基础易错问题的详解,结合常见考点和易混淆概念进行解析:⚠️一、变量作用域与提升varvslet/const◦变量提升:var声明的变量会提升到作用域顶部(值为undefined),而let/const存在暂时性死区(声明前访问报错)。◦循环陷阱:for(vari=0;iconsole.log(i));//输出3,3,3(共享同一作用域)}for(leti=0;i
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当GPT-4这样的庞然大物能够流畅对话、撰写诗歌、编写代码、解析图像,甚至在某些测试中媲美人类专家时,大型语言模型(LLM)仿佛成为了无所不能的“智能神谕”。然而,在这令人目眩的成就之下,潜藏着复杂而严峻的挑战与伦理困境,如同光芒万丈的科技巨兽脚下那片难以忽视的深邃阴影。这些挑战并非技术进步的偶然副作用,而是深植于LLM的运作本质、训练数据来源以及其与社会交互的复杂性之中。它们警示我们,在追逐能力
- AI+Web3:从自动化工具到自主经济体的范式革命
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>想象你的AI助手不仅能回答问题,还能自主管理你的加密资产、参与DAO治理、在预测市场博弈,甚至为你创造持续收益——欢迎来到AI与Web3融合的新世界。传统互联网(Web2)的AI困在中心化的牢笼中:数据被垄断在科技巨头手中,算法决策如同黑箱,用户沦为被动的数据奶牛。**Web3与AI的碰撞正在打破这一枷锁**,催生出去中心化的自主智能体(AIAgent),它们拥有数字身份、加密钱包和经济决策权,
- 为什么让AI洗碗比写诗难百倍?清华教授揭秘具身智能鸿沟
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>**人类小脑数亿年进化出的运动智慧,成了AI最难破解的密码**2025年3月,一位网友困惑地发问:“我想让人工智能替我洗碗做饭洗衣服,没想到现在的AI反而在画画、写歌、搞创作……”对此,全国政协委员、中国科学院自动化研究所研究员赵晓光一针见血地指出:**“大模型没有创新能力,想让AI干体力活还要靠具身智能的发展。”**这个看似矛盾的现象背后,隐藏着人工智能发展进程中一个惊人的认知盲区。清华大学心
- 【论文阅读】Dynamic Few-Shot Visual Learning without Forgetting
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系统概述如下:(a)一个基于卷积神经网络(ConvNet)的识别模型,该模型包含特征提取器和分类器;(b)一个少样本分类权重生成器。这两个组件都是在一组基础类别上训练的,我们为这些类别准备了大量训练数据。在测试阶段,权重生成器会接收少量新类别的训练数据以及基础类别的分类权重向量(分类器框内的绿色矩形),并为新类别生成相应的分类权重向量(分类器框内的蓝色矩形)。这样,卷积神经网络就能同时识别基础类别
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外文文献检索网站Sci-Hub网址链接:https://www.sci-hub.st/Sci-hub是一个可以无限搜索、查阅和下载大量优质论文的数据库。其优点在于可以免费下载论文文献。ScienceDirect网址链接:http://www.sciencedirect.com/ScienceDirect是一个拥有2500多本期刊以及近20000篇文章的科学数据库,里面的文献可以免费检索阅读。Pro
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扩散模型近年来在生成逼真但合成的连续媒体内容方面引起了广泛关注。本次演讲将介绍Transformer在图像生成的扩散模型中的应用,并进一步探讨其更广泛的前景。我们首先简要介绍扩散模型的基础知识以及它们的训练方式,从而建立基本背景。接着,我们讲解曾是扩散模型事实标准的基于UNet的网络架构,这将帮助我们理解引入Transformer架构并推动其发展的动因。随后,我们将深入探讨构成基础架构的核心模块,
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AI+小程序新范式:智能推荐、语音交互的场景落地全攻略内容摘要在AI技术席卷全球的今天,小程序与AI的结合已不再是“锦上添花”,而是企业生存的“必答题”。当用户打开一个电商小程序,系统竟能提前预判其需求;当用户对着智能音箱说一句指令,小程序即刻完成从订票到推荐餐厅的“一条龙”服务——这些场景正在成为现实。但问题随之而来:智能推荐如何避免“精准骚扰”?语音交互如何突破方言和噪音的桎梏?技术背后隐藏着
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1.前言随着智能硬件的发展,蜂鸣器成为了很多嵌入式系统中的一个常见输出装置。无论是作为警报声,还是作为提示音,蜂鸣器都可以为用户提供直观的声音反馈。在嵌入式开发中,STM32由于其强大的性能和灵活的外设配置,成为了实现蜂鸣器控制的理想平台。本文将以STM32为开发平台,详细讲解如何控制蜂鸣器发声。通过本篇博客,你将能够了解蜂鸣器的工作原理、如何连接蜂鸣器到STM32单片机,以及如何编写控制蜂鸣器的
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各位小伙伴们,大家好呀。大家是不是经常遇到访问不了外网的情况呀。在Ubuntu中可以这样做。访问这个网站网站测速-Ping检测-Trace查询-Dig查询-路由跟踪查询-tools.ipip.net,对于github.com,在这个网站输入github.com,会返回20.205.243.166然后在ubuntu上输入sudovi/etc/hosts然后增加如下:20.205.243.166git
- 0704-0706上海,又聚上了
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新浪微博前端
上次,还是0413,当时写了一篇,下次相见是何时?也鼓励自己下次相见是找到工作(实习也算),没想到真找到了,DWApp说到实习,其实没认真投递很多,互联网公司除了阿里系卡学历连笔试机会都没有的话,其他的都给了一定的面试机会,只是自己没能很好把握机会,也能理解毕竟刚开始面试又加上自己表达能力和总结的不到位,或多或少的和面试官有代沟,其实也好,万一是实习的Mentor两个人又聊不来互相不对头的话也不好
- 【论文阅读】Few-Shot PPG Signal Generation via Guided Diffusion Models
Bosenya12
论文阅读
从少量样本数据选择到后处理的整体框架。首先,扩散模型在N样本数据集和指导下的训练。接着,模型生成一个增强的数据集,并进一步优化以提高保真度。最后,这些合成数据与少量样本训练数据集结合,用于基准模型的训练和评估。数据分布从最初的红色变为保真度增强的蓝色,这表明模型与真实数据更加吻合,如简化后的数据分布示意图所示。这篇文章的核心内容是介绍了一种名为BG-Diff(Bi-GuidedDiffusion)
- 从被动检索到主动思考:Naive RAG 到 Agentic RAG 的架构演进与关键技术解析
一休哥助手
人工智能架构RAG
摘要随着大语言模型(LLMs)的广泛应用,检索增强生成(Retrieval-AugmentedGeneration,RAG)技术已成为解决模型知识滞后与幻觉问题的核心方案。本文深入剖析从基础NaiveRAG到新一代AgenticRAG的架构演进路径,聚焦关键技术创新点(如递归检索、自适应查询改写、工具集成、多智能体协作),并通过架构图对比与案例分析,揭示其在复杂任务处理中的范式转变。全文超过500
- HarmonyOS开发秘籍:从监听系统变量到掌握AbilityStage回调
大雨淅淅
#HarmonyOS开发harmonyos华为
目录一、HarmonyOS开发新视野二、AbilityStage组件初相识(一)组件定义与作用(二)与Module的对应关系三、开发前的准备工作(一)创建AbilityStage文件步骤(二)导入依赖与配置文件四、监听系统环境变量变化实战(一)关键代码解析(二)回调函数触发机制五、AbilityStage其他回调函数探秘(一)onAcceptWant()(二)onMemoryLevel()(三)o
- Fibonacci sequence 斐波那契数列解法及分析
hiqex
ALfibfibonacci
版权声明:欢迎转载,但请注明出处,若有什么不对的地方,欢迎指正,https://blog.csdn.net/wutenglong123/article/details/82764585斐波那契数列(Fibonaccisequence)斐波那契数列的性质多种多样,截至现在,人么依然没有将之研究透彻,本文就从中选取几个有趣的性质分析。定义Fib数列的定义如下:F(n)={0ifn=01ifn=1Fn−
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本节课你将学到BERT模型的核心原理与优势HuggingFaceTransformers库的BERT接口使用情感分析任务的完整实现流程模型微调(Fine-tuning)技巧开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:pipinstalltorchtransformersdatasetspandastqdmGPU推荐(可加速训练)前置知识第28讲Transformer基础基本PyTorch使用
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本节课你将学到理解注意力机制的核心思想掌握注意力计算的数学原理实现基于注意力机制的Seq2Seq模型构建英语到法语的神经翻译系统开始之前环境要求Python3.8+需要安装的包:tensorflow==2.8.0numpy==1.21.0matplotlib==3.4.0pandas==1.3.0前置知识RNN/LSTM原理(第26讲)序列数据处理(第26讲)自然语言处理基础(第14讲)核心概念为
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导入或者导出博图文件的方法(也叫移植文件)目录前言编辑编辑前言本篇文章主要写一下关于博图文件的导入和导出,具体要怎么样才能将写好的程序或者块移植到其他地方,下面我们一起来看!一、程序块的导入和导出程序块包含FC块,FB块;注意:需要是SCL语言编写的程序块才可以导出源文件!导出步骤:找到要导出的程序块---->右键单击----->选择从块生成源---->可以选着一个块或关联块---->将文件保存-
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目录一、DMA初步应用1、DMA含义2、DMA传输四要素3、使用区别4、DMA的应用场景5、DMA传输方式6、DMA中断二、创建项目1、STM32CubeMX创建1.1设置SYS1.2设置RCC1.3设置USART1.4DMA设置1.5时钟设置1.6文件配置2、KEIL代码配置2.1main.c文件代码2.2while循环中代码2.3编译烧录2.4运行结果三、DMA总结四、参考一、DMA初步应用1
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LaunchProfiler概述DevEcoStudio内置Profiler分析调优工具。其中Launch主要用于分析应用或服务的启动耗时,分析启动周期各阶段的耗时情况、核心线程的运行情况等,协助开发者识别启动缓慢的原因。此外,Launch任务窗口还集成了Time、CPU、Frame场景分析任务的功能,方便开发者在分析启动耗时的过程中同步对比同一时段的其他资源占用情况。场景示例如下代码在页面绘制之
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斐波那契数列(Fibonaccisequence)是指这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89...这个数列从第3项开始,每一项都等于前两项之和。斐波那契数列的定义者,是意大利数学家莱昂纳多·斐波那契(LeonardoFibonacci)。以兔子繁殖为例子而引入,故又称为”兔子数列“。斐波那契数列又称黄金分割数列,n越大,相邻两值的比越接近黄金分割0.618,非常有趣。百
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
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。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
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
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
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
- BufferedOutputStream
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
linux
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
bit1129
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
bit1129
rpc
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
ronin47
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"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
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javaspring
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
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
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。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
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新浪微博架构
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
- 玩转ARP攻击
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r
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
- PHP编码规范
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编码规范
一、文件格式
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
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
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转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
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
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
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javaBOSAPCrystal Reports
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。
1、水平扩展
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bit
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
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
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$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
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TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【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。
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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
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