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- Elasticstack-日志分析平台
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- 大规模语言模型从理论到实践 开源指令数据集
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大规模语言模型从理论到实践开源指令数据集1.背景介绍大规模语言模型(LargeLanguageModels,LLMs)近年来在自然语言处理(NLP)领域取得了显著的进展。诸如GPT-3、BERT等模型在各种任务中表现出色,从文本生成到翻译,再到问答系统,几乎无所不能。这些模型的成功离不开庞大的训练数据集和复杂的算法架构。然而,如何有效地构建和利用开源指令数据集,仍然是一个值得深入探讨的话题。2.核
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//src/packages/python/geoip2.rs实现特点:跨平台支持:通过Rust原生实现,兼容Windows、Linux、macOS等主流操作系统类型安全:使用Rust的Option类型处理可能缺失的字段严格校验IP地址格式自动处理编码转换性能优化:数据库文件只加载一次内存映射方式读取数据零拷贝解析技术错误处理:明确的错误类型(IOError/ValueError)友好的错误提示信
- Unity 中 Boids 算法:模拟群体行为的奇妙世界
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目录Unity中Boids算法:模拟群体行为的奇妙世界一、Boids算法适用场景二、Boids算法基本原理三、在Unity中实现Boids算法在Unity游戏开发的广袤天地里,模拟逼真的群体行为能够为游戏增添丰富的动态与真实感。Boids算法作为实现这一效果的强大工具,被广泛应用于模拟鸟群翱翔、鱼群洄游、兽群迁徙等场景。本文将深入探讨Unity中Boids算法的应用,包括适用场景、实现方式及代码示
- C/C++框架和库推荐
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值得学习的C语言开源项目-1.WebbenchWebbench是一个在Linux下使用的非常简单的网站压测工具。它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。Webbench使用C语言编写,代码实在太简洁,源码加起来不到600行。下载链接:http://home.tiscali.cz/~cz210552/web
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引言在嵌入式系统和处理器设计领域,RISC-V和ARM架构是两大热门选择。作为硬件工程师,了解这两种架构的优缺点以及适用场景,对于选择合适的处理器至关重要。本文将从技术特性、生态系统、开发成本和未来趋势等方面,深入对比RISC-V和ARM架构,帮助你在项目中做出更明智的决策。1.架构设计:精简vs成熟RISC-V:开源与模块化RISC-V是一种基于精简指令集计算(RISC)原则的开源指令集架构(I
- 将本地文件上传到远程Linux服务器SCP的用法
服务器文件传输工具指南:SCP与rsync一、SCP的介绍SCP命令(SecureCopy)是一个用于在服务器和本地计算机之间传输文件的命令行工具。1.核心特性基于SSH协议的安全传输支持文件/目录传输保留基础文件属性2.基础语法scp[选项]源路径目标路径3.常用操作3.1通过scp实现文件上传3.1.1单文件上传#上传文件scp./local_diruser@host:/remote_dest
- Linux--gnome
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一、Gnome核心命令概述Gnome是一款流行的Linux桌面环境,拥有一系列强大的命令来实现系统设置、终端操作、显示管理等多种功能。以下是对Gnome相关命令的分类概述:命令分类常用命令示例核心功能系统设置gsettings、gnome-control-center全局配置管理终端操作gnome-terminal启动终端显示管理gdm、gdmflexiserver图形显示管理器脚本执行gjs、g
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审题:本题需要我们解决大数加法,大数直接运算会超出范围,所以我们需要转换成字符串一位位进行计算思路:方法一:高精度加法我们将两个大数的每一个位分别计算,然后头插到answer字符串中即可解题:1.由于我们是从个位开始计算,而字符串的存储size-1的位置才是个位的位置,我们就把j和i初始化为size-1.2.当有进位或两个大数还有数据的时候,我们进行大数加法。3.字符串的头插可以使用=和+号实现,
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问题描述:通过从3D全身照片(TBP)中裁剪出单个病变来识别经组织学确诊的皮肤癌病例数据集描述:图像+临床文本信息评价指标:pAUC,用于保证敏感性高于指定阈值下的AUC主流方法分析(文本)基于CatBoost、LGBM和XGBoost三者的组合,为每个算法创建了XX个变体,总共XX个模型,进行集成学习。CatBoost在传统梯度提升决策树(GBDT)基础上,引入了一系列关键技术创新,以提升处理类
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现在的嵌入式实时系统规模越来越大,很多在linux中使用的特性,例如虚拟内存管理,动态加载等功能也加入进来,进一步增加了RTOS开发的难度.在应用开发中,和cache相关的同步问题有两个,一个是flush操作,另一个是invalidate操作,有时候为了确认问题是否和cache同步有关,需要关闭dcache来验证.这里介绍一种经过验证过的通过页表项关闭DCACHE的实践。Cortex-A7中启用c
- 智能化开发新时代:DeepSeek加持下的编程革命
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最新接入DeepSeek-V3模型,点击下载最新版本InsCodeAIIDE标题:智能化开发新时代:DeepSeek加持下的编程革命在当今快速发展的科技时代,软件开发已经成为推动社会进步的重要动力。然而,对于许多开发者而言,编写高质量的代码仍然是一项充满挑战的任务。从复杂的算法设计到繁琐的调试过程,每一个环节都需要耗费大量的时间和精力。而随着人工智能技术的迅猛发展,一种全新的编程方式正在悄然改变这
- 【JCR一区级】被囊群算法TSA-Transformer-GRU负荷数据回归预测【含Matlab源码 6309期】
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RISC-V与ARMRISC-V架构RISC-V架构特点ARM架构RISC-V与ARM指令集架构(ISA)基本上是汇编级程序员,或编译器编写者可见的机器部分。ISA是软件与硬件相遇的地方。ISA定义了机器及其微架构本身可以理解的命令/指令,它还定义了如何存储、访问和实施指令。我们使用计算机可以理解的语言向计算机的硬件发出指令。计算机语言由称为指令的词组成,词汇表称为指令集。指令集告诉我们每条指令的
- 解密Arm Neoverse V1 和 Neoverse N2 平台 为下一代基础设施带来计算变革
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在去年9月更新的产品路线图基础上,Arm近日公开了Arm®Neoverse™V1和N2平台的产品细节。为满足基础设施应用的各种需求,这两个平台的设计旨在解决当前正在运行的各种工作负载和应用问题,并分别带来50%¹和40%¹的性能提升。此外,Arm也同时发布了CMN-700,作为构建基于NeoverseV1和N2平台高性能SoC的关键部件。Arm基础设施事业部高级副总裁兼总经理ChrisBergey
- ARM N2微架构介绍
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简介之前在“ARMV2处理器微架构介绍”一文中介绍了面向服务器、云计算等应用的ARMV2处理器微架构,V系列具有更强性能,N系列强调性能和功耗等方向的平衡,本文就将介绍一下ARMN2处理器微架构相比较前代的一些提升。尽管ARM还具备一代N1/V1的服务器端处理器,但严格意义讲N2是ARM相对成熟的第一代服务器端处理器IP。前端Front-End前端的设计相比较前代可以说是巨大提升,预测和取指依然是
- 解决约束多目标优化问题的新方法:MOEA/D-DAE算法深度解析
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解决约束多目标优化问题的新方法:MOEA/D-DAE算法深度解析在工程优化、机器学习等众多领域,约束多目标优化问题(CMOPs)广泛存在。传统方法在处理这类问题时,常因可行区域不连通或约束违反局部极小点陷入停滞。近期,IEEETransactionsonEvolutionaryComputation上的一篇论文提出了一种新颖的解决方案——MOEA/D-DAE算法,通过结合检测-逃逸策略(DAE)和
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深入探究YOLO系列的骨干网路YOLO系列是目标检测领域中非常知名的算法。其通过将整个图像作为输入,并且直接在图像上通过一个单独的神经网络输出每个检测框的类别预测和边界框信息。为了更好地理解YOLO系列,我们需要先了解它所使用的骨干网路。骨干网络是深度学习模型中的核心部分,负责提取图像的特征。如今常用的骨干网络有VGG、ResNet和MobileNet等。YOLO系列算法采用的是Darknet骨干
- 基于AI算法实现的情感倾向分析的方法
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- AI开发 - 算法基础 递归 的概念和入门(三)递归的进阶学习
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前面我们通过2篇文章,一起了解了递归,以及使用递归来解决汉诺塔问题。今天我们在这个基础上,进一步地熟悉和学习递归。这篇学习笔记将涵盖递归的基本概念、应用、优化技巧、陷阱及与迭代的对比,并通过具体的Python代码示例和大家一起来深入理解递归的使用。一、巩固基础1.递归的概念递归,简单来说就是函数自己调用自己。听起来有点绕,但其实就像俄罗斯套娃,一层套一层,直到遇到最小的那个娃娃(基线条件)才停止。
- 机器学习算法实战——天气数据分析(主页有源码)
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常见算法引用计数记录每个对象的引用次数,当引用次数为零时回收对象标记-清除根引用可达分析、扫描内存回收不可达对象分代回收基于观察到大多数对象生命周期较短,而少数对象生命周期较长的优化算法空闲回收在CPU空闲时运行垃圾回收器,以减少对程序执行的影响增量回收将垃圾回收任务分解为多个小步骤,逐步完成。可以避免一次性垃圾回收导致的长时间暂停,从而减少对程序性能的影响Java最新垃圾回收算法Java最新垃圾
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一篇论文的一般结构titleabstractintroductionmethodexperienceconclusion三明治论文阅读法第一遍:海选title+abstract+conclusion——确定要不要读第二遍:精读对整个文章过一遍,知道每一块在做什么可以从标题开始读到最后,注意不用咬文嚼字,不要太细节,公式、证明等很细节的部分可以忽略掉重点弄清楚每一个图表,算法在做什么,x轴y轴每一个
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步骤读书签文件,分割到QStringList,点击右键菜单获取序号,交换序号,写书签文件。QStringList.swap(int,int)过时,QStringList.swapItemsAt(int,int)代替。书签文件路径mainwindow.hconstQStringfilepath_bookmark=QStandardPaths::writableLocation(QStandardPa
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输入命令:alsamixer;//设置系统音量,这个百分比会有一定的误差存在amixersetSpeaker100%//设置系统麦克风amixersetMic100%c++代码可以执行运行上面的命令:QStringyl="amixersetSpeaker100%";QByteArraycmd;cmd.append(yl);//也可以ba2=s2.toLatin1();constchar*c_cmd
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KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻(KNN)在分类和回归任务中表现稳健,但其计算复杂度高、内存消耗大成为IT项目中的主要瓶颈。以下从算法优化、数据结构、工程实践三方面深入解析性能提升策略,并附典型应用案例。一、核心性能瓶颈维度挑战描述计算复杂度单次预测需计算全部训练样本距离,时间复杂度为(n=样本数,d=特征维度)内存占用需全量存储训练数据,大规模数据集难以加载高维灾难高维数据中距离计算失去
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- 2025华为OD机试(Python/JS/C/C++)真题【E卷+A卷+B卷+C卷+D卷】目录
哪 吒
搬砖工逆袭Java架构师华为odpythonjavascript
专栏导读本专栏收录于《华为OD机试真题(Python/JS/C/C++)》。刷的越多,抽中的概率越大,私信哪吒,备注华为OD,加入华为OD刷题交流群,每一题都有详细的答题思路、详细的代码注释、3个测试用例、为什么这道题采用XX算法、XX算法的适用场景,发现新题目,随时更新。2024年8月14日,华为官方已经将华为OD机试(D卷)切换为E卷。目前正在考的是E卷,按照华为OD往常的操作,E卷题目是由往
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香水浓
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冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
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2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
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Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
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- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
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* 编程之美 最短摘要的生成
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var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
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- RMAN List和report 命令
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使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
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二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
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无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
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- nginx和NetScaler区别
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nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
- 第11章 动画效果(下)
onestopweb
动画
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- FAQ - SAP BW BO roadmap
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BOBW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq
Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
- Manifest.permission_group权限组
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public static final class Manifest.permission_group extends Object
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D