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在当今的互联网时代,网络安全已经成为企业和个人都必须重视的关键问题之一。黑客攻击、恶意软件、数据泄露等威胁不断增加,而入侵检测和防御技术是保障信息系统安全的核心手段。本文将围绕如何通过入侵检测(IntrusionDetectionSystem,IDS)和防御技术来保护网络环境展开,结合实际代码示例,详细讲解实现原理与防御方案。1.什么是入侵检测与防御?入侵检测系统(IDS)是监控计算机网络或系统活
- 【RabbitMQ 消息丢失常见情况分析】
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RabbitMQ消息丢失分析:常见场景与解决策略RabbitMQ作为一种流行的消息队列中间件,广泛应用于各类分布式系统中。它通过发布/订阅模式解耦了生产者和消费者,提高了系统的可扩展性和可靠性。然而,在实际应用中,消息丢失仍然是一个亟待关注的问题。本文将探讨导致RabbitMQ消息丢失的几种常见场景,尤其是Exchange没有绑定Queue的情况,并提供相应的解决策略。1.RabbitMQ工作原理
- 半导体、芯片、人工智能、智能驾驶汽车的趋势
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1.市场增长与需求汽车半导体市场:预计到2025年,中国汽车半导体市场仍将保持稳健增长态势,AI和能源将成为未来最重要的两大变革因素。2023年中国汽车电子芯片行业市场规模约为820.8亿元,预计2024年有望增至905.4亿元左右。随着新能源汽车和智能化的快速发展,一些新的半导体技术在中国汽车领域迅速应用,如集中式架构和高性能处理器需求正日益增加。AI芯片市场:随着AI技术的不断普及和应用场景的
- Multi-Head Latent Attention: Boosting Inference Efficiency
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- Runway 推出全新 AI 图像生成器 Frames
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Runway全新图像生成器Frames简介著名的文生视频模型平台Runway发布了全新的AI图像生成器——Frames。这一模型于2024-11-27被发布出来,为图像生成领域带来了新的活力与可能。与传统的图像生成模型相比,Frames有着明显的独特性。传统的图像生成模型,例如DALL-E与StableDiffusion等,它们虽然能够生成高质量的图像,但局限性也较为明显。具体体现在维持风格的一致
- Minimax 开源的 4 百万超长上下文模型
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MiniMax开源4百万超长上下文模型MiniMax开源模型概述2025年1月15日,MiniMax发布并开源了MiniMax-01全新系列模型,这一举措在人工智能领域引发了广泛关注。该系列包含基础语言大模型MiniMax-Text-01和视觉多模态大模型MiniMax-VL-01。MiniMax作为大模型六小强(或六小虎)企业之一,其推出的这一系列模型有着诸多独特之处。这一系列模型的开源是Min
- 多头潜在注意力(MLA)是怎么来的,什么原理,能用简单的示例解释么
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- DeepSeek-V2
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DeepSeek-V2是由幻方量化旗下的AI公司DeepSeek发布的第二代MoE(Mixture-of-Experts)大模型,具有显著的性能和成本优势。以下是关于DeepSeek-V2的详细分析:性能表现:DeepSeek-V2是一个参数量为2360亿的MoE模型,其性能接近GPT-4Turbo,并在多个基准测试中表现优异,如AlignBench、MT-Bench等,超越了GPT-4,与GPT
- 无人驾驶公交车落地情况
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无人驾驶公交车的最新进展无人驾驶公交车作为智能交通系统的重要组成部分,近年来在中国多个城市逐步推进示范运营。最近的进展包括:绵阳市无人驾驶公交车示范运营:2024年6月28日,绵阳市启动了首批自动驾驶车辆示范运营测试,包括19辆无人驾驶公交车。这些公交车配备了安全员,并规划了4条试运营线路,覆盖科技城新区直管区全域。试运营期间,市民可以免费乘坐体验无人驾驶公交车。深圳无人驾驶公交车:深圳市在201
- 如何区分前后端bug?
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写在前面的话:关于如何区分前后端bug的问题,网上已经有很多详细的判断方法了。关于遇到bug如何进行初步判断,这里给出简单的步骤,对于初学者来说,按照步骤一步步判断、积累经验也未尝不可。欢迎大家评论区讨论交流~~~前后端BUG各有的特点前端BUG:界面相关、布局相关、兼容性相关、交互相关。后端BUG:业务逻辑相关、性能相关、数据相关、安全性相关。1、抓包,web或者APP注意使用、设置好代理,保证
- vue中对style样式的区别
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- 腾讯实时股票数据接口怎么获取行情?
百态老人
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《程序员创业公司的技术栈选择与性能优化》概述本文旨在探讨程序员创业公司在选择技术栈和进行性能优化方面的策略与实践。随着技术的不断进步和市场的快速变化,技术栈的选择和优化成为创业公司成功的关键因素。正确的技术栈选择不仅能够提升系统的性能和可扩展性,还能降低开发成本和维护难度。关键词技术栈选择性能优化创业公司云计算数据库微服务人工智能区块链边缘计算摘要本文首先分析了技术栈选择的重要性以及创业公司在技术
- AI人工智能深度学习算法:高并发场景下深度学习代理的性能调优
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1.背景介绍1.1深度学习代理的兴起近年来,随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在各个领域都取得了显著的成果。特别是在自然语言处理、图像识别、语音识别等领域,深度学习模型的性能已经超越了传统方法。为了更好地将深度学习技术应用于实际场景,深度学习代理应运而生。深度学习代理是一种将深度学习模型封装起来,并提供对外接口的服务。它可以接收来自客户端的请求,将请求数据输入到深度学习模型中进行推理,并将推理结
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前言随着业务的快速增长和数据量的爆炸性增加,传统的单体数据库架构已经难以满足性能和扩展性的需求。为了解决这一问题,分库分表技术应运而生,成为支撑大规模业务的重要手段。分库分表方式中间件Cobar:阿里巴巴开发的分库分表中间件,支持自动分片和路由TDDL(TencentDatabaseLinker):腾讯开发的分库分表中间件,支持多种分片策略Atlas:由LinkedIn开发的分库分表中间件,支持自
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本文章首发于个人博客,链接为:https://blog.d77.xyz/archives/35dbd7c9.html前言为了练习Scrapy,找了一个爬虫练习平台,网址为:https://scrape.center/,目前爬取了前十个比较简单的网站,在此感谢平台作者提供的练习平台。环境搭建开始爬取前,首先要先把环境搭建起来,Pycharm新建项目learnscrapy和对应的虚拟环境,安装好Scr
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逻辑描述:点击窗体login中的查询按钮,会出现sele窗体问题描述:点击查询之后,sele窗体闪退,刚出现就退出问题分析:直接在sele窗体中写main函数单独调用,是可以显示的,说明还是在调用过程中出现问题解决办法:在login中实例sele对象时,需要加self出现问题前的代码如下:注意defselect_act中的调用login.pyclassUi_mainWindow(object):d
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数据加密、解密工具类包含map和vo的数据转换importcn.hutool.core.bean.BeanUtil;importcn.hutool.crypto.SecureUtil;importjava.util.HashMap;importjava.util.Map;/***数据解析**/publicclassParamUtils{/***数据解密**@paramparams参数*@param
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准备工作在课前资料中给大家提供了黑马商城项目的资料,我们需要先导入这个单体项目。不过需要注意的是,本篇及后续的微服务学习都是基于Centos7系统下的Docker部署,因此你必须做好一些准备:Centos7的环境及一个好用的SSH客户端装好Docker会使用Docker如果是学习过上面Docker课程的同学,虚拟机中已经有了黑马商城项目及MySQL数据库了,不过为了跟其他同学保持一致,可以先将整个
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
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- Mockito异常测试实例
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
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- [职业与教育]青春之歌
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34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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0、 课堂练习做完
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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