“荤”系姐姐，藏不住了！

nextjs 实现rag知识库检索增强的ai问答app *goliter * web开发学习人工智能
AI-Chat-一个基于LLM大语言模型的知识库问答系统项目源码：https://github.com/goliter/ai-chat项目简介AI-Chat是一个基于Next.js和React开发的现代化大语言模型的知识库问答系统。该平台提供了简易的对话界面，支持上传文件进行知识库的构建，让用户在与大语言模型进行问答时给与大模型知识库内的相关内容。主要功能上传文件构建属于自己的知识库支持doc,t
golang-方法 lmryBC49 golang 开发语言后端
方法概述方法是给类型增加的，通过类型实例.方法名()调用。例如我们用自定义类型保存了整数，我们想给该类型的变量都增加一个方法可以直接判断该数是不是奇数。packagemethod_knowledgeimport"fmt"//案例1:给Myint自定义类型添加奇数判断方法typeMyintintfunc(aMyint)IsOdd(){if(a%2==0){fmt.Println("a不是奇数")}e
PakePlus支持将vue/react等项目打包为跨平台桌面软件了 1024小神多端开发 vue.js 前端 javascript
PakePLus介绍Turnanywebpage/Vue/ReactandsoonintoadesktopappandmobileappwithRust.轻松将任意网站/Vue/React等项目构建为轻量级(仅5M)多端桌面应用和多端手机应用。pakeplus开源地址：GitHub-Sjj1024/PakePlus:Turnanywebpage/Vue/Reactandsoonintoadeskt
Vue.js 中的 Memoization：提升性能的缓存技术 vvilkim vue vue.js 前端 javascript
在现代前端开发中，性能优化是一个永恒的话题。随着应用规模的增大，复杂的计算和频繁的函数调用可能会导致性能瓶颈。Vue.js作为一个流行的前端框架，提供了多种优化手段，其中memoization（记忆化）就是一种非常有效的技术。本文将详细介绍Vue.js中的memoization，以及如何利用它来提升应用性能。什么是Memoization？Memoization是一种优化技术，通过缓存函数的结果来避
Vue.js 性能优化：虚拟 DOM 与虚拟滚动 vvilkim vue vue.js 前端 javascript
在现代前端开发中，性能优化是一个永恒的话题。Vue.js作为一款流行的前端框架，提供了许多强大的工具和技术来提升应用的性能。其中，虚拟DOM和虚拟滚动是两个非常重要的概念。本文将深入探讨它们的原理、优势以及如何在Vue.js中使用它们来优化性能。什么是虚拟DOM？虚拟DOM（VirtualDOM）是Vue.js用于提升性能的核心技术之一。它是一个轻量级的JavaScript对象树，用于表示真实DO
python基于Django的旅游景点数据分析及可视化的设计与实现 7blk7 qq2295116502 python django 数据分析
目录项目介绍技术栈具体实现截图Scrapy爬虫框架关键技术和使用的工具环境等的说明解决的思路开发流程爬虫核心代码展示系统设计论文书写大纲详细视频演示源码获取项目介绍大数据分析是现下比较热门的词汇，通过分析之后可以得到更多深入且有价值的信息。现实的科技手段中，越来越多的应用都会涉及到大数据随着大数据时代的到来，数据挖掘、分析与应用成为多个行业的关键,本课题首先介绍了网络爬虫的基本概念以及技术实现方法
AlphaFolding填补蛋白质动态结构预测空白！复旦大学等提出4D扩散模型，成果入选AAAI 2025 HyperAI超神经 ScienceAI 人工智能深度学习机器学习扩散模型蛋白质结构 AI4S 4D
蛋白质的功能很大程度上取决于其3D结构。19世纪中期，科学界普遍认为蛋白质结构是固定的、刚性的，类似「锁与钥匙」模型(lock-and-keymodel)，即蛋白质与配体的结合是由固定的三维结构决定的。然而，当DanielKoshland提出酶与底物结合时会发生构象变化的观点后，传统思维开始受到挑战。1980年代，分子动力学模拟(MolecularDynamics,MD)兴起，首次从计算角度揭示了
国外7个最佳大语言模型 (LLM) API推荐幂简集成 API新理念语言模型人工智能自然语言处理
大型语言模型(LLM)API将彻底改变我们处理语言的方式。在深度学习和机器学习算法的支持下，LLMAPI提供了前所未有的自然语言理解能力。通过利用这些新的API，开发人员现在可以创建能够以前所未有的方式理解和响应书面文本的应用程序。下面，我们将比较从Bard到ChatGPT、PaLM等市场上顶级LLMAPI。我们还将探讨整合这些LLM的潜在用例，并考虑其对语言处理的影响。什么是大语言模型(LLM)
【深度学习】DeepSeek模型介绍与部署 Nerous_ 深度学习深度学习人工智能
原文链接：DeepSeek-V31.介绍DeepSeek-V3，一个强大的混合专家(MoE)语言模型，拥有671B总参数，其中每个token激活37B参数。为了实现高效推理和成本效益的训练，DeepSeek-V3采用了多头潜在注意力(MLA)和DeepSeekMoE架构，这些架构在DeepSeek-V2中得到了充分验证。此外，DeepSeek-V3首次提出了无辅助损失的负载平衡策略，并设置了多to
[NOIP2011 提高组] 铺地毯 Nerous_ 刷题之路算法 c++数据结构
题目描述为了准备一个独特的颁奖典礼，组织者在会场的一片矩形区域（可看做是平面直角坐标系的第一象限）铺上一些矩形地毯。一共有nnn张地毯，编号从111到nnn。现在将这些地毯按照编号从小到大的顺序平行于坐标轴先后铺设，后铺的地毯覆盖在前面已经铺好的地毯之上。地毯铺设完成后，组织者想知道覆盖地面某个点的最上面的那张地毯的编号。注意：在矩形地毯边界和四个顶点上的点也算被地毯覆盖。输入格式输入共n+2n+
AI开发日记- Prompt Library篇 BillyXie23 AI探索 prompt 人工智能 github python AI编程
突发奇想想在git上host一个静态页面的promptlibrary，于是花了一天时间配合cursor硬是撸了出来Github地址：https://github.com/MrXie23/PromptLibrary页面地址PromptLibrary-探索AI提示的艺术目前代码结构有些混乱，有些失败的folder还没清理，不过基础功能都已经可以work了，接下来的开发roadmap是把一些没做的页面都
stm32完全学习——NRF24L01模块小A159 STM32完全学习 stm32 学习嵌入式硬件
对于这个模块的移植，无论是标准库还是HAL库，无论是软件模拟SPI还是，硬件SPI通信，网上都有很多的例子，这里关于移植的事情就不再赘述了。一、调试中遇到的一些问题我是用的别人的代码进行移植的，使用的是软件模拟SPI时序，在进行通信的时候，可以正确检测到NRF24L01的存在，但是发送数据和接收数据都不能成功的运行，本来以为是发送的时候数据包设置的不正确，后来发现他的代码里面使用软件SPI里面的延
【NLP】 API在大语言模型中的应用 Nerous_ 深度学习自然语言处理语言模型人工智能
大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）通过API（应用程序接口）为开发者提供了便捷的调用方式，使其能够快速集成自然语言处理能力到各类应用中。以下是API在LLM中的核心应用场景及技术实现细节：一、核心应用场景自然语言理解与生成应用示例：智能客服：解析用户问题并生成回复（如ChatGPTAPI）。内容创作：自动生成文章、广告文案或代码（如OpenAI的GPT-4）。技术实现：
源码篇：python生成《蔬菜店销售数据分析报告》案例 IT小本本 python python 数据分析开发语言
本文将通过Python实现一个完整的蔬菜销售数据分析项目，涵盖数据生成、清洗、分析及可视化全流程。我们将利用模拟数据生成技术创建90天的销售记录，通过Pandas进行数据处理，结合Matplotlib和Seaborn实现多样化的可视化图表，并最终生成动态交互报告。一、数据生成：模拟真实销售场景为了模拟真实的蔬菜销售数据，我们设计了包含10种蔬菜（白菜、土豆、西红柿等）的90天销售记录。数据生成逻辑
JVM垃圾回收器全面解析：从核心概念到选型指南 Debug Your Career 面试 jvm java
一、引言在Java应用运行过程中，垃圾回收（GarbageCollection,GC）是内存管理的核心机制，直接影响程序性能。JVM提供了多种垃圾回收器，适用于不同场景。本文将系统梳理主流垃圾回收器的工作原理、适用场景及选型策略。二、GC核心概念分代收集：堆内存分为新生代（YoungGeneration）和老年代（OldGeneration），采用不同回收策略。STW（Stop-The-World
图论——Prim算法水代码的程序猿力扣算法图论数据结构
53.寻宝（第七期模拟笔试）题目描述在世界的某个区域，有一些分散的神秘岛屿，每个岛屿上都有一种珍稀的资源或者宝藏。国王打算在这些岛屿上建公路，方便运输。不同岛屿之间，路途距离不同，国王希望你可以规划建公路的方案，如何可以以最短的总公路距离将所有岛屿联通起来（注意：这是一个无向图）。给定一张地图，其中包括了所有的岛屿，以及它们之间的距离。以最小化公路建设长度，确保可以链接到所有岛屿。输入描述第一行包
【DNN量化工具】QKeras 工具简介 kanhao100 笔记 dnn 人工智能神经网络
QKeras工具简介QKeras是一个用于量化深度学习模型的Keras扩展库，旨在使深度学习模型的量化（即将模型的浮点权重转换为低精度格式）变得简单而高效。QKeras主要目标是优化模型的存储和推理速度，特别适用于需要在资源受限的设备（如移动设备和嵌入式系统）上运行深度学习模型的场景。QKeras的主要特点量化支持：QKeras提供了对不同类型量化的支持，包括权重量化和激活量化。用户可以根据需求选
React中的高优先级任务插队机制东方睡衣 react.js javascript 前端
说到高优先级任务插队机制，就要提到Reatfiber这个东西了，也就是时间分片，说实话这东西我之前了解过，但是下午被面试官问到了，我还说都能答上来，结果突然问到时间分片后，被分化的小任务的执行顺序，还有就是如果有优先级高的任务插入进来，它们的执行顺序是什么，当时头皮发麻，想着我都说到这里了，怎么还问，刚刚看了下，其实原理很简单，下面一起来看看吧！在React的concurrent模式下，低优先级任
cv2 orb 图像拼接_图像拼接Opencv源码重构是佐罗而非索隆 cv2 orb 图像拼接
请看赵春江https://me.csdn.net/zhaocj的主页，他已经对Opencv图像拼接流程中的代码做了很详细的解释。前人栽树，后人乘凉。一.本文所做的事1.重构了Opencv图像拼接的源代码，整个代码是面向过程的；2.在赵春江源码分析基础上，对一些细节部分进行说明。代码链接：https://github.com/mhhai/ImageStitch二.特征点检测一切起源于这段代码Ptrf
高级前端面试题-React 圣诞小子 javascript 面试
react概念类组件和函数组件,什么时候用类组件获取组件实例类组件如何实现逻辑复用？高阶组件、renderprops选择hooks的优点状态逻辑复用；状态逻辑集中，易于理解；类组件不利于优化，比如不能很好的压缩为什么要用hooks,解决了什么问题同上react的context的使用场景共享对一个组件树全局的信息，不需要一层层传参受控组件和非受控组件非受控组件：数据只保存在内部state中；受控组件
c++ stl库有哪些技术 C++ 老炮儿的技术栈 c++算法学习笔记 c++
C++STL（标准模板库）包含以下一些重要技术：容器-序列容器：如vector（动态数组），支持快速随机访问和尾部插入/删除；list（双向链表），适合频繁的插入和删除操作；deque（双端队列），能在两端高效地进行插入和删除。-关联容器：像map（键值对映射），基于红黑树实现，提供快速的查找、插入和删除操作；set（集合），同样基于红黑树，元素唯一且有序。迭代器提供了一种统一的方式来访问容器中的
架构演进的方式 pumpkin84514 架构设计架构
架构演进过程中，常用的三种模式是拆迁者模式、绞杀者模式和修缮者模式。它们代表了三种不同的演进路径，适用于不同的业务环境和技术场景。下面详细解释每种模式的内容、使用场景，并对比它们的差异。1.拆迁者模式内容拆迁者模式（也称为重建模式）是一种彻底重构现有系统的方式。通常，在这种模式下，原有系统被完全放弃，并用一个全新的系统替代。在这种情况下，架构和代码需要从头开始重新设计和实现。使用场景系统老化严重：
HTML5响应式使用css媒体查询前段技术人 html5 css 媒体
HTML负责搭建页面结构，CSS负责样式设计，并且通过媒体查询实现了较好的响应式效果，能够适应不同屏幕尺寸下面就是写了一个详细的实例。CSS部分*{margin:0;padding:0;box-sizing:border-box;}*是通配选择器，会选中页面上的所有元素。margin:0;将所有元素的外边距设置为0。padding:0;将所有元素的内边距设置为0。box-sizing:border
OpenCV图像拼接（2）基于羽化（feathering）技术的图像融合算法拼接类cv::detail::FeatherBlender 村北头的码农 OpenCV opencv 算法人工智能
操作系统：ubuntu22.04OpenCV版本：OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言：C++11算法描述cv::detail::FeatherBlender是OpenCV中用于图像拼接的一个类，它属于stitching模块的一部分。这个类实现了基于羽化（feathering）技术的图像融合算法，用于平滑地混合重叠区域中的图像，从而生成无缝的全景图。主要特点羽化技术：
Python Textract库：文本提取程序员喵哥 python 开发语言
更多Python学习内容：ipengtao.comTextract是一个强大的Python库，用于从各种文件格式中提取文本。无论是PDF、Word文档、Excel电子表格、HTML页面还是图像，Textract都能有效地提取其中的文本内容。Textract通过集成多种开源工具和库，实现了对多种文件格式的支持，使得文本提取变得简单而高效。本文将详细介绍Textract库的安装、主要功能、基本操作、高
python学智能算法（八）|决策树西猫雷婶人工智能 python学习笔记机器学习 python 决策树开发语言
【1】引言前序学习进程中，已经对KNN邻近算法有了探索，相关文章链接为：python学智能算法（七）|KNN邻近算法-CSDN博客但KNN邻近算法有一个特点是：它在分类的时候，不能知晓每个类别内事物的具体面貌，只能获得类别，停留在事物的表面。为了进一步探索事物的内在特征，就需要学习新的算法。本篇文章就是在KNN的基础上学习新算法：决策树。【2】原理分析在学习决策树执之前，需要先了解香农熵。本科学控
使用Three.js渲染器创建炫酷3D场景
引言在当今数字化的时代，3D图形技术正以其独特的魅力在各个领域掀起波澜。从影视制作到游戏开发，从虚拟现实到网页交互，3D场景以其强烈的视觉冲击力和沉浸式的体验，成为了吸引用户、传达信息的重要手段。而Three.js，作为一款功能强大且广受欢迎的JavaScript3D库，为我们提供了便捷、高效的途径来创建令人炫目的3D场景。本文将深入探讨使用Three.js渲染器创建炫酷3D场景的方方面面，带领读
BOE(京东方)携手京东发起百吋电视品牌联盟发布会引领家庭视听正式迈入大屏时代网络
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信创国产芯片如何助力企业数字化转型程序员
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java-1.二叉查找树转为双向链表 bylijinnan 二叉查找树
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Netty源码学习-HTTP-tunnel bylijinnan java netty
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CentOs6 dalan_123 centos
首先su - 切换到root下面1、首先要先安装GCC GCC-C++ Openssl等以来模块：yum -y install make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel openssl-devel2、再安装ncurses模块yum -y install ncurses-develyum install ncurses-devel3、下载Erang
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无限滚动自动翻页可以说是web2.0时代的一项堪称伟大的技术，它让我们在浏览页面的时候只需要把滚动条拉到网页底部就能自动显示下一页的结果，改变了一直以来只能通过点击下一页来翻页这种常规做法。无限滚动自动翻页技术的鼻祖是微博的先驱：推特(twitter)，后来必应图片搜索、谷歌图片搜索、google reader、箱包批发网等纷纷抄袭了这一项技术，于是靠滚动浏览器滚动条
ImageButton去边框&Button或者ImageButton的背景透明 dcj3sjt126com imagebutton
在ImageButton中载入图片后，很多人会觉得有图片周围的白边会影响到美观，其实解决这个问题有两种方法一种方法是将ImageButton的背景改为所需要的图片。如：android:background="@drawable/XXX" 第二种方法就是将ImageButton背景改为透明，这个方法更常用在XML里； <ImageBut
JSP之c:foreach eksliang jsp forearch
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Android实现主动连接蓝牙耳机 gqdy365 android
在Android程序中可以实现自动扫描蓝牙、配对蓝牙、建立数据通道。蓝牙分不同类型，这篇文字只讨论如何与蓝牙耳机连接。大致可以分三步：一、扫描蓝牙设备： 1、注册并监听广播： BluetoothAdapter.ACTION_DISCOVERY_STARTED BluetoothDevice.ACTION_FOUND BluetoothAdapter.ACTION_DIS
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程序员总爱重新发明轮子，于是做了要给轮子汇总。从零开始写个编译器吧系列 (知乎专栏) 从零开始写一个简单的操作系统 (伯乐在线) 从零开始写JavaScript框架 (图灵社区) 从零开始写jQuery框架 (蓝色理想 ) 从零开始nodejs系列文章 (粉丝日志) 从零开始编写网络游戏
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