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Kafka深度解析 GarfieldEr007 Kafka/MQ Kafka 深度解析 MQ
原创文章，转载请务必将下面这段话置于文章开头处（保留超链接）。本文转发自Jason’sBlog，原文链接http://www.jasongj.com/2015/01/02/Kafka深度解析背景介绍Kafka简介Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。主要设计目标如下：以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问性能高吞吐率。即使在非常廉价
密码策略合规性检查仪表盘闲人编程 python 网络服务器异常报警实时监控多因素认证合规性密码策略
目录一、前言二、密码策略合规性背景与意义2.1密码策略的重要性2.2密码策略合规性检查的需求三、系统设计思路与架构3.1数据采集与加解密模块3.2异步任务调度与GPU加速模块3.3密码策略检查算法模块3.4GUI界面模块四、核心数学公式与算法证明4.1AES-GCM加解密公式4.2密码强度评分算法4.3合规性检测算法4.4统计与报告生成五、异步任务调度与GPU加速设计六、GUI界面设计与功能模块七
什么是 HTML 实体和转义西门吹雪在编程前端开发 html 前端
在网页前端的源代码中，你可能会看到"这种字符串。这种字符串实际上是HTML实体之一，用于表示双引号字符（"）。HTML实体是一种用于在HTML文档中表示某些特殊字符的方法，因为这些字符在HTML中有特定的用途或可能会与HTML标签语法冲突。HTML实体的背景和用途在HTML中，一些字符有特定的意义。例如，用于标记HTML标签的开始和结束。如果你想在网页中显示这些字符而不是把它们解释为HT
机器学习是怎么一步一步由神经网络发展到今天的Transformer架构的？ yuanpan 机器学习神经网络 transformer
机器学习和神经网络的发展经历了一系列重要的架构和技术阶段。以下是更全面的总结，涵盖了从早期神经网络到卷积神经网络之前的架构演变：1.早期神经网络：感知机（Perceptron）时间：1950年代末至1960年代。背景：感知机由FrankRosenblatt提出，是第一个具有学习能力的神经网络模型。它由单层神经元组成，可以用于简单的二分类任务。特点：输入层和输出层之间直接连接，没有隐藏层。使用简单的
EN 71-3测试南京速跃检测技术服务有限公司学习方法创业创新
以下是关于EN71-3测试的深度解读，结合法规背景、测试方法及实际应用进行结构化分析：一、EN71-3测试的核心目的EN71-3是欧盟《玩具安全指令》的第三部分，专门针对玩具材料中可迁移有害元素的限量要求，旨在模拟儿童误吞玩具材料后，重金属在胃液环境中的溶出风险，确保玩具化学安全性。二、测试方法与流程1.模拟消化环境-将玩具材料样品浸入模拟胃液的盐酸溶液（0.07mol/LHCl），在37℃下持续
python+flask计算机毕业设计基于Android平台的景区移动端旅游软件系统（程序+开题+论文） Node.js彤彤程序 python flask 课程设计
本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。系统程序文件列表开题报告内容研究背景随着移动互联网技术的飞速发展，智能手机已成为人们日常生活中不可或缺的一部分，特别是在旅游领域，移动端应用以其便捷性、实时性和个性化服务的特点，极大地改变了人们的旅游体验方式。当前，旅游市场日益繁荣，游客对于旅游信息获取、行程规划、景点导航、票务预订及个性化服务的需
ALO蚁狮优化算法：从背景到实战的全面解析 der丸子吱吱吱智能优化算法 ALO算法
目录引言背景2.1蚁狮优化算法的起源2.2自然启发式算法的背景2.3ALO的发展与应用原理3.1蚁狮的生物行为3.2ALO的数学建模3.3算法流程与关键步骤实战应用4.1函数优化问题4.2工程优化案例4.3组合优化与约束优化代码实现与结果分析5.1Python代码实现5.2实验设计与结果分析5.3性能评估与优化建议学习资源6.1工具推荐6.2网站与文献资源6.3ALO与AI结合的方法结论1.引言在
故事讲解设计模式：观察者模式 yuanpan 设计模式观察者模式
1.故事背景：在一个小镇上，有一家非常受欢迎的报纸店，老板叫老张。这家报纸店每天都会发布最新的新闻，镇上有很多居民都订阅了这家报纸，他们希望能够第一时间收到最新的消息。2.故事发展：老张的报纸店：老张是报纸店的核心，他负责收集新闻、编辑报纸，并在每天早晨发布。问题：老张需要通知所有订阅者，但订阅者数量可能很多，而且可能会随时增加或减少。订阅者们：镇上有几位居民对新闻非常感兴趣，他们是：小李：喜欢体
2025年中央预算内投资专项（第二批）节能降碳申报指南：方向解析、条件详解与实操攻略卧涛西安17391873147 人工智能大数据物联网制造
核心提示：2025年中央预算内投资专项（第二批）节能降碳项目申报已进入倒计时！本文深度解析申报方向、条件、资金支持比例，并提供七大行业改造实例与申报策略，助您抢占政策红利先机。一、政策背景与申报时效2025年中央预算内投资专项（第二批）节能降碳是国家"双碳"战略落地的关键举措，旨在通过财政支持加速重点领域低碳转型。本批次申报截止日期为本月底，拟申报单位需立即启动材料准备工作。二、三大申报方向深度解
AI实干家：HK深度体验-【外2篇-香港“千年地契”解析之政策背景、优势与投资传承特点】 SZ0771 人工智能
香港的“千年地契”通常指999年租期的地契，这种超长租期在香港土地历史上确实存在，但在现代政策下已不常见。以下从香港土地政策、税收政策、投资价值和家庭传承角度，详细分析“千年地契”与普通租期地契的区别，并探讨太平山物业的情况。一、香港“千年地契”是什么？定义与历史背景香港的“千年地契”实际上是指999年租期的地契，而非真正的永久业权（Freehold）。在法律和实际操作中，999年租期被视为“准永
领域驱动设计（DDD）与MVC架构：理念对比与架构选择以恒1 mvc 架构
领域驱动设计（DDD）与MVC架构：理念对比与架构选择一、架构之争的本质：业务复杂度驱动技术演进在软件开发领域，没有银弹式的完美架构，只有适合当前业务场景的合理选择。MVC与DDD的区别本质上是业务复杂度与架构响应能力的匹配问题。让我们通过一个真实案例展开思考：案例背景某金融科技公司初期采用MVC架构开发支付系统，随着业务扩展，新增跨境支付、分账系统、风控规则等功能后，代码库逐渐演变成"大泥球"架
为什么在Linux系统中，available会比free+buff/cache的总和少很多 fzip Linux linux 运维服务器
在Linux系统中，available内存值小于free+buff/cache总和的现象源于内存管理的复杂机制。以下是核心原因及技术细节：一、背景1.现象#1.free-htotalusedfreesharedbuff/cacheavailableMem:503Gi475Gi8.9Gi605Mi18Gi13GiSwap:63Gi12Gi51Gi#2.grep-E'^(MemTotal|MemFre
AI人工智能 Agent：在赋能传统行业中的应用 AI天才研究院计算 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
AI人工智能Agent：在赋能传统行业中的应用1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1人工智能的起源与发展1.1.2人工智能的三次浪潮1.1.3人工智能的现状与挑战1.2传统行业面临的困境1.2.1效率低下1.2.2成本高企1.2.3决策滞后1.3人工智能赋能传统行业的必要性1.3.1提高效率1.3.2降低成本1.3.3优化决策2.核心概念与联系2.1人工智能Agent的定义2.1.1Age
办公提效高阶 DeepSeek 提示词，适用于多种 AI 工具东锋17 人工智能人工智能
1、高效会议管理请根据[会议主题]和[参会人角色]生成会议议程框架，包含会前准备清单（背景材料/数据需求）、会中讨论要点（需决策事项+时间分配）、会后跟进任务表（责任人/DDL），最后用思维导图形式输出。2、周报自动生成基于我本周完成的[任务清单]和[工作数据]，请先总结3项核心成果与2个待改进点，再结合OKR目标制定下周工作计划，要求用对比柱状图呈现进度数据，以PPT分页形式输出。3、周报自动生
Bell-1量子计算机分析：开启量子计算2.0时代的创新引擎 Allen_Lyb 行业智库分析与报告量子计算与量子学习量子计算
Bell-1量子计算机：开启量子计算2.0时代的创新引擎一、引言1.1研究背景在当今科技飞速发展的时代，量子计算作为前沿领域，正深刻地改变着科技格局，引领新一轮科技革命与产业变革。自20世纪80年代量子计算概念被提出以来，历经多年的理论探索与技术攻坚，已取得了众多突破性进展。从最初理论设想的提出，到逐步构建出量子计算机，每一次进展都吸引着全球科学界和产业界的高度关注，其发展历程见证了人类对计算能力
GreatSQL 为何选择全表扫描而不选索引数据库mysql
GreatSQL为何选择全表扫描而不选索引1.问题背景在生产环境中，发现某些查询即使有索引，也没有使用索引，反而选择了全表扫描。这种现象的根本原因在于优化器评估索引扫描的成本时，认为使用索引的成本高于全表扫描。2.场景复现2.1环境信息机器IP：192.168.137.120GreatSQL版本：8.0.32-262.2环境准备通过脚本创建了一个包含100万条数据的表，并在age列上创建了索引id
如何用大模型评估大模型——PAI-Judge裁判员大语言模型的实现简介人工智能机器学习大模型llm
背景：为什么需要一个「裁判员大语言模型」？随着大模型（LLM）技术的爆发式应用，如何快速、客观评估模型回复质量成为行业痛点。对于回答客观问题的LLM，目前业内已经有比较成熟的数据集进行效果评测与模型打榜。但是如何对一个开放式生成LLM进行效果评估，尤其在知识问答、客服对话、内容合规、RAG（检索增强生成）等场景中，目前主流的评测方式仍存在一定的局限性：人工标注：成本高昂、效率低下；传统的自动化评估
《深度剖析：BERT与GPT——自然语言处理架构的璀璨双星》人工智能深度学习
在自然语言处理（NLP）的广袤星空中，BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）与GPT（GenerativePretrainedTransformer）系列模型宛如两颗最为耀眼的星辰，引领着NLP技术不断迈向新的高度。它们基于独特的架构设计，以强大的语言理解与生成能力，彻底革新了NLP的研究与应用范式，成为学界和业界竞相探索
图像识别技术与应用课后总结（20）一元钱面包人工智能
图像分割概念图像分割是把图像中不同像素划分到不同类别，预测目标轮廓，属于细粒度分类。比如将图像里不同物体、背景等区分开来，就像把一幅画里的各个元素精准归类。应用场景人像抠图：能精准分离人物和背景，用于图片编辑、影视制作等，比如去除照片背景换背景。医学组织提取：在医学影像（如CT、MRI图像）中分离出不同组织，辅助疾病诊断、手术规划等。遥感图像分析：分析卫星或航空遥感图像时，区分土地、植被、建筑等不
架构设计的灵魂交响曲：系统设计各维度的深度解析与实战指南领码科技 IT职场技能篇架构设计系统设计功能模块模型驱动协同设计
引言:系统设计的背景与重要性在快速变化的技术环境中，数字化转型成为企业生存与发展的核心驱动力。系统设计能力不仅是技术团队的核心竞争力，也是推动业务创新和提升整体效率的关键因素。根据Gartner的研究，超过70%的数字化转型项目未能实现预期结果，这强调了有效系统设计的重要性。企业需通过科学合理的系统设计来应对市场变化、用户需求和技术发展，从而实现更高的业务价值。文章将深入探讨架构设计的各个维度，通
风控算法（一）——数据测试月亮月亮要去太阳机器学习人工智能
下面的内容都是针对数据源测试的一些可能得问题：1、请描述你在开发和执行数据测试流程时的具体步骤。确定样本（对齐样本与时间，去除假样本）——确定特征（确认目前特征）——数据信息（返回的数据字典、收费方式、底层数据：特征、分数）——数据清洗（缺失值替换）——数据训练形成报告。2、如何确定数据产品在风险模型中的潜在价值和适用性的？AUC、IV、相关性、性价比、数据产品背景和领域3、请详细描述你负责的10
eclipse中修改svn账号密码漫漫求索者开发笔记 eclips svn账号密码 JaveHL
背景：鉴于单位的邮箱密码定时更换，svn账号又跟邮箱账号绑定，所以每次都需要改svn账号密码，最近由于一直在用androidstudio开放，偶然接触到之前的eclipse项目，想打开一下，却发现svn密码不能用了，想着改下密码，却忘了怎么修改了，教训，还是记录一下吧。步骤如下：1、首先看一下自己eclipse用的是那个版本的SVN，在windows>preference>Team>SVN在右边的
使用提示词进行信息抽取的实用方法 scaFHIO windows python
在大规模语言模型（LLM）中进行信息抽取时，我们不一定需要工具调用功能。通过精心设计的提示词（prompt）可以指导模型输出特定格式的信息，然后对其进行解析以生成结构化数据。这种方法依赖于创建良好的提示词，并将LLM的输出解析为所需的Python对象。技术背景介绍大规模语言模型可以根据提示词生成特定格式的文本。例如，我们可以要求模型以JSON格式输出所需的信息。在信息抽取的场景中，设计良好的提示词
Spring Boot整合SSE实现消息推送：跨域问题解决与前后端联调实战 Cloud_. spring boot 后端 java
摘要本文记录了一次完整的SpringBoot整合Server-SentEvents（SSE）实现实时消息推送的开发过程，重点分析前后端联调时遇到的跨域问题及解决方案。通过@CrossOrigin注解的实际应用案例，帮助开发者快速定位和解决类似问题。一、项目背景与需求开发一个实时订单推送系统，需要实现：司机端与服务端的持久化连接订单信息实时推送客户端主动关闭连接二、技术方案设计2.1技术选型技术组件
Transformer与图神经网络的融合与应用 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。其中，Transformer模型和图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）是两个备受关注的研究方向。Transformer最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制实现了并行计
深度学习的颠覆性发展：从卷积神经网络到Transformer AI天才研究院 AI大模型应用入门实战与进阶 ChatGPT 大数据人工智能语言模型 AI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍深度学习是人工智能的核心技术之一，它通过模拟人类大脑中的神经网络学习从大数据中抽取知识，从而实现智能化的自动化处理。深度学习的发展历程可以分为以下几个阶段：2006年，GeoffreyHinton等人开始研究卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN），这是深度学习的第一个大突破。CNN主要应用于图像处理和语音识别等领域。2012年，AlexKrizh
使用 OpenAI Chat 模型进行对话开发的入门指南 eahba python
技术背景介绍OpenAI的对话模型（ChatOpenAI）为开发者提供了强大的自然语言处理功能，可以实现高度交互的AI应用。这篇文章将帮助您快速入门，了解如何在您的应用中集成和使用这些模型，并探讨不同的功能特性。核心原理解析ChatOpenAI模型是基于OpenAI的GPT家族，能够理解上下文并产生对话式回应。最新版的模型不仅支持标准文本输入输出，还支持工具调用、结构化输出等高级特性，满足多种复杂
高性能计算:GPU加速与分布式训练 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型 AI大模型企业级应用开发实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
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LLM(7)：文本分词 token 化 CS创新实验室大模型人工智能深度学习 LLM
下面讨论如何将输入文本分割成独立的token，这是为LLM创建嵌入所需的预处理步骤。这些tokens要么是单独的词语，要么是特殊字符，包括标点符号，如图2.4所示。图2.4显示了在LLM背景下文本处理步骤的视图。这里，我们将输入文本分割成独立的token，这些tokens要么是词语，要么是特殊字符，如标点符号。此处用于训练LLM的文本是伊迪斯·沃顿的短篇小说《TheVerdict》，该作品已进入公
基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素 AI天才研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录基于Python的智能决策支持系统：实现智能化决策的关键要素11.背景介绍2.核心概念与联系数据收集与预处理模型构建与训练决策规则生成与优化决策结果评估与反馈3.核心算法原理具体操作步骤数据挖掘算法机器学习算法优化算法4.数学模型和公式详细讲解举例说明线性回归模型最小二乘法5.项目实践：代码实例和详细解释说明6.实际应用场景金融领域医疗领域供应链管理智能制造7.工具和资源推荐编程语言和开发
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解决ora-01652无法通过128（在temp表空间中）扩展temp段的过程一个sql语句后，大约花了10分钟，好不容易有一个结果，但是报了一个ora-01652错误，查阅了oracle的错误代码说明：意思是指temp表空间无法自动扩展temp段。这种问题一般有两种原因：一是临时表空间空间太小，二是不能自动扩展。分析过程：既然是temp表空间有问题，那当
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java笔记4 a-john java
操作符 1，使用java操作符操作符接受一个或多个参数，并生成一个新值。参数的形式与普通的方法调用不用，但是效果是相同的。加号和一元的正号（+）、减号和一元的负号（-）、乘号（*）、除号（/）以及赋值号（=）的用法与其他编程语言类似。操作符作用于操作数，生成一个新值。另外，有些操作符可能会改变操作数自身的
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九封信 bijian1013 人生励志
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