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TCP与UDP协议：你应该知道的传输层协议 Evaporator Core 网络工程师 tcp/ip udp 网络
第一部分：引言与协议概述在互联网通信的宏伟架构中，传输控制协议(TCP,TransmissionControlProtocol)与用户数据报协议(UDP,UserDatagramProtocol)如同两颗璀璨的星辰，各自扮演着不可或缺的角色。它们作为传输层的两大支柱，奠定了现代互联网通信的基础。本文旨在深入剖析TCP与UDP的机制、特点、应用场景及其相互之间的差异，为读者构建一个全面而深入的理解框
学习dify第二天-web下篇一直走下去-明 next.js dify源码学习学习前端 react.js 前端框架
学习dify第二天-web下篇引言web目录结构配置入口文件分析下怎么封装的请求最后总结：参考阅读：React基础用next.js写个页面跳转的应用seo搜索引擎优化引言react：ReactFoundations:AboutReactandNext.js|Next.js如果不会next.js可以先看看这个，不看其实也没关系，学下思路也可以。next_web小demoweb目录结构*mocks*:
华为战略解码-162页八大章节精读智慧化智能化数字化方案华为学习专栏华为
该文档主要解读了华为战略解码的过程和内容，强调了领导力在战略管理中的重要性，介绍了华为战略管理的七个关键点以及领导力的七个特质。文档详细阐述了华为在战略解码过程中如何利用BLM模型等工具，以及如何从市场洞察、业务设计等方面制定和执行战略。同时，也介绍了华为干部九条素质与领导力专项素质能力的层级划分，强调领导力对华为战略实施的重要性。目录(一)前四章节总结解析...41.战略成长...4
线性代数(13)——向量空间、维度和四大子空间(下) Jakob_Hu 线性代数
向量空间、维度和四大子空间零空间的基和秩-零化度定理零空间及零空间的基秩-零化度定理列空间与零空间对比零空间与矩阵的逆深入理解零空间左零空间回顾已有的三个子空间第四个子空间研究子空间的意义零空间的基和秩-零化度定理零空间及零空间的基一个齐次线性系统A⋅x=0A\cdotx=0A⋅x=0的解就是对应的系数矩阵的零空间。首先通过一个简单的齐次线性方程组进行演示，(−1231−4−13−354)⟹(10
MySQL数据库（触发器，视图，函数）可儿可爱数据库 mysql database
触发器视图函数分配用户和权限以及远程登录索引三大范式1.触发器Trigger触发器：数据库中的一个对象，相当于JS中的监听器，触发器可以监听增删改三个动作比如说我想监听一张表，只要我增删改了这张表中的数据，我就可以触发这个触发器，去往另外一张表中记录一下日志。语法：DELIMITER$$CREATETRIGGER`mytestdb`.`myTriger`BEFORE/AFTERINSERT/UPD
mysql通过视图插入数据_数据库视图 sql weixin_39550410 mysql通过视图插入数据
数据库必知词汇：数据库视图视图是从一个或几个基本表(或视图)中导出的虚拟的表。在系统的数据字典中仅存放了视图的定义，不存放视图对应的数据。视图与表(有时为与视图区别，也称表为基本表——BaseTable)不同，视图所对应的数据不进行实际存储，数据库中只存储视图的定义，在对视图的数据进行操作时，系统根据视图的定义去操作与视...文章萌萌怪兽2020-02-23113浏览量数据库优化之创建视图视图是保
大模型在白血病诊疗全流程风险预测与方案制定中的应用研究 LCG元围术期危险因子预测模型研究人工智能
目录一、绪论1.1研究背景与意义1.2国内外研究现状1.3研究目的与内容二、大模型技术与白血病相关知识2.1大模型技术原理与特点2.2白血病的病理生理与诊疗现状三、术前风险预测与手术方案制定3.1术前数据收集与预处理3.2大模型预测术前风险3.3根据预测制定手术方案四、术中风险预测与麻醉方案优化4.1术中实时数据监测与采集4.2大模型动态风险预测4.3基于预测调整麻醉方案五、术后风险预测与护理方案
大模型在心力衰竭预测及临床方案制定中的应用研究报告 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研究背景与意义1.2研究目的1.3研究方法与创新点二、大模型技术与心力衰竭概述2.1大模型技术原理与发展2.2心力衰竭的病理机制与现状三、大模型在心力衰竭术前风险预测中的应用3.1数据收集与预处理3.2预测模型的构建与训练3.3模型评估与验证3.4基于预测结果的手术方案制定四、大模型在心力衰竭术中风险预测中的应用4.1术中数据监测与获取4.2风险预测模型的实时更新与应用4.3针对
Grok-3和DeepSeek-R1，谁更胜一筹？ xiaocang668888 人工智能 DeepSeek
关于Grok-3（xAI研发）与DeepSeek-R1（深度求索公司产品）的技术竞合，需从核心定位、场景穿透力和战略生态三重维度展开深度解构。两大模型代表两种技术演化路径的终极对决，其胜负取决于问题域的边界定义。一、基础能力的对称平衡能力维度Grok-3DeepSeek-R1参数量级混合专家模型（MoE）架构，总参量4.2T，活跃参数860B稠密神经架构，320B全激活参数知识保鲜动态知识注入（每
C C++最全Linux下TCP IP编程--TCP实战_linux tcp，2024最新网易C C++面试题目 2401_84973304 程序员 c语言 c++学习
网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化的资料的朋友，可以添加戳这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！printf("====waitingforcl
数据结构-算法 wind_one1 数据结构与算法数据结构算法
目录2.1算法的定义2.2算法的特性2.2.1输入输出2.2.2有穷性2.2.3确定性2.2.4可行性2.3算法设计的要求2.3.1正确性2.3.2可读性2.3.3健壮性2.3.4时间效率高和储存量低2.4算法效率的度量方法2.4.1事后统计方法2.4.2事前分析估算方法2.5函数的渐进增长2.6算法时间复杂度2.6.1算法时间复杂度定义2.6.2推导大O阶方法2.6.3常数阶2.6.3线性阶2.
【DeepSeek】DeepSeek让教学效果翻倍！AI教学案例大揭秘深度求索者人工智能
DeepSeek作为一款功能强大的AI大语言模型，在教育领域的应用场景广泛且深入，能够显著提升教师的工作效率和教学质量，并为教务系统的智能化升级提供技术支持。以下是其核心功能与应用方向的详细分析：一、教师使用DeepSeek的核心功能1.教学设计与备课支持教案自动生成输入课程主题、教学目标等关键信息后，DeepSeek可快速生成结构化的教案框架，包括课堂导入设计、互动环节、课后作业等。例如，初中语
【大模型】fp32 和 fp16 的区别，混合精度的原理。深度求索者 python pytorch
LLMs浮点数一、fp32和fp16的区别，混合精度的原理1.fp32与fp16的对比特性fp32（单精度）fp16（半精度）位数32位（4字节）16位（2字节）内存占用高低（仅为fp32的50%）数值范围约±3.4×10³⁸约±6.5×10⁴精度（尾数）23位（约7位有效十进制数）10位（约3位有效十进制数）用途高精度计算（如梯度更新）高效计算（如矩阵乘法）2.混合精度训练的原理核心思想：结合f
【模型部署】大模型部署工具对比：SGLang, Ollama, VLLM, LLaMA.cpp如何选择？深度求索者 llama 人工智能
在选择大模型部署工具时，需要考虑多个因素，包括性能、支持的语言和模型、硬件支持、易用性以及社区支持等。以下是对比分析：性能VLLM(VirtualTensorLanguage):VLLM是一个高性能的推理库，特别适用于长序列任务。它通过虚拟张量技术优化了内存使用，并支持多GPU加速，适合需要高性能推理的场景。LLaMA.cpp:这是一个针对C++优化的LLaMA模型实现，特别适合在资源受限的环境中
深度学习-138-LangGraph之应用实例(七)构建自动绘图系统皮皮冰燃深度学习深度学习人工智能 LangGraph
文章目录1初始化核心功能1.1大语言模型1.2结构化输出1.3搜索引擎1.4Python执行环境2编排流2.1创建图2.2可视化图2.3应用图3绘图指定线型4添加工具增强4.1执行工具和打印工具4.2绑定工具4.3编排流4.4可视化图4.5应用1初始化核心功能1.1大语言模型importosos.environ['OLLAMA_HOST']='127.0.0.1'os.environ['OLLAM
鸿蒙轻内核M核源码分析系列二一 05 文件系统FatFS 愿天堂没有996 OpenHarmony 鸿蒙内核移动开发 harmonyos 鸿蒙开发移动开发鸿蒙内核 LiteOS-M 鸿蒙源码轻内核
3、LiteOS-MFATFS的文件系统操作接口快速记录下各个操作接口，对每个接口的用途用法不再描述。可以参考之前的系列文章，《鸿蒙轻内核M核源码分析系列十九MuslLibC》中介绍了相关的接口，那些接口会调用VFS文件系统中操作接口，然后进一步调用FatFS文件操作接口。3.1挂载和卸载操作先看下挂载操作，FatFS支持重新挂载操作。如果挂载选项包含MS_REMOUNT时，会调用函数Remoun
【大模型】什么是蒸馏版大模型深度求索者 python 人工智能开发语言
大模型蒸馏一、知识蒸馏与无监督样本训练1.知识蒸馏的核心原理目标：将复杂大模型（Teacher）的知识迁移到轻量化小模型（Student）中，提升小模型性能。流程：训练Teacher模型：在完整数据集上训练高性能大模型。冻结Teacher模型：固定其参数，作为监督信号源。训练Student模型：通过模仿Teacher的输出（如logits、特征图等）优化Student模型。2.蒸馏方法分类方法描述
【llm对话系统】 LLM 大模型推理python实现：vLLM 框架 kakaZhui 人工智能 AIGC chatgpt python llama
在LLM的应用中，推理(Inference)阶段至关重要。它指的是利用训练好的LLM模型，根据输入(Prompt)生成文本的过程。然而，LLM的推理速度往往较慢，尤其是在处理长序列或高并发请求时，效率瓶颈尤为突出。为了解决这个问题，vLLM应运而生！vLLM是一个专为LLM设计的高吞吐、低延迟的推理和服务引擎，它能够显著提升LLM的推理速度，让你的应用如虎添翼！今天，我们就来一起探索vLLM的奥秘
Python vLLM 实战应用指南 ghostwritten python python 开发语言
文章目录1.vLLM简介2.安装vLLM3.快速开始3.1加载模型并生成文本3.2参数说明4.实战应用场景4.1构建聊天机器人示例对话：4.2文本补全输出示例：4.3自定义模型服务启动服务调用服务5.性能优化5.1GPU加速5.2动态批处理6.总结vLLM是一种高性能的开源深度学习推理引擎，专注于高效的生成式模型推理任务。它通过动态批处理和内存优化技术大幅提高了大模型（如GPT系列）的推理性能，非
SharpGL的视角及投影设置苜柠 SharpGL c#
#region 注释此函数主要是用来设定当前OpenGL操作的矩阵堆栈目标，由于OpenGL主要是一个大很大的状态机，运算都采用矩阵预算，通过MatrixMode可以设置当前操作的矩阵目标。一般，在需要绘制出对象或要对所绘制对象进行几何变换时，需要将变换矩阵设置成模型视图模式；而当需要对绘制的对象设置某种投影方式时，则需要将变换矩阵设置成投影模式；只有在进行纹理映射时，才需要将变换矩阵设置成纹理模
Flink同步数据mysql到doris问题合集土豆沒加常用工具 flink mysql 大数据
Flink同步数据mysql到doris官方同步流程Doris安装下载地址导入镜像启动配置Flink-cdc安装（自制）下载地址导入镜像启动命令启动问题修复Flink报错Couldnotacquiretheminimumrequiredresources.作业报错Mysql8.0PublicKeyRetrievalisnotallowed作业报错Connectto127.0.0.1:8040[/1
计算机考研310分什么水平,知乎工学考研310是什么水平探索者19 计算机考研310分什么水平
很好的学校啊属于中上水平的985名校，现入选为双一流A类大学是和北京师范大学齐名的师范大学华东师范大学是1959年第一批的16所全国重点大学之一在上海和复旦大学、上海交通大学、同济大学并称为“沪上四大名校”。有“爱在华师大”的美名。虽然名字里有“师范”但实际上是一所综合性的研究型大学。学校的文理学科都很有优势，有着数十年前圣约翰、光华、大夏大学的底蕴。工科除了软件工程不是很强，在这个时代就不够受人
2025 年考研数学二大纲原文(完整版) WEL测试数学二学习考研
2025年考研数学二大纲原文(完整版)考试科目：高等数学、线性代数考试形式和试卷结构一、试卷满分及考试时间试卷满分为150分，考试时间为180分钟.二、答题方式答题方式为闭卷、笔试.三、试卷内容结构高等教学约80%线性代数约20%四、试卷题型结构单项选择题10小题，每小题5分，共50分填空题6小题，每小题5分，共30分解答题(包括证明题)7小题，共70分高等数学一、函数、极限、连续考试内容函数的概
考研导师选择方法 herosunly 考名校研究生经验分享考研选择导师考研导师选择方法
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于大模型算法的研究与应用。曾担任百度千帆大模型比赛、BPAA算法大赛评委，编写微软OpenAI考试认证指导手册。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。授权多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。
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