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西攻城狮北
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- 使用OpenAI API实现自然语言处理应用
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使用OpenAIAPI实现自然语言处理应用技术背景介绍随着人工智能技术的不断发展,自然语言处理(NLP)在各种应用中的地位越来越重要。从自动文本生成、聊天机器人到智能搜索引擎,NLP技术的应用场景非常广泛。而OpenAI提供的API使得开发者可以轻松地将先进的NLP模型集成到他们的应用中。核心原理解析OpenAI的API基于强大的GPT(GenerativePre-trainedTransform
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- 使用Couchbase中的向量搜索进行智能查询
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- 如何利用PubMed作为信息检索器 — 结合LangChain实现高效文献查询
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如何利用PubMed作为信息检索器—结合LangChain实现高效文献查询引言PubMed是由美国国家生物技术信息中心(NCBI)和国家医学图书馆(NLM)维护的一个涵盖超过3500万篇生物医学文献的数据库。对于研究人员和开发者而言,如何高效地从如此庞大的数据库中提取有用的信息是一项挑战。在本文中,我们将探讨如何使用LangChain库中的PubMedRetriever类,从PubMed查询并返回
- 使用Trubrics进行LLM用户分析和反馈管理
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- 仓储系统货位优化毕业论文【Flexsim仿真】
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一、内容简介由堆垛机、货架、输送系统、管理系统、控制系统等组成的传统堆垛式仓储系统因为其成熟的技术和推广方式、高效等特点广泛的应用在物流、车间、制造等行业。但是堆垛机仓库每个巷道都会拥有一台堆垛机,其作业方式受到限制,鲁棒性比较差,一个巷道堆垛机出现问题题将导致整个巷道作业停止。同时,堆垛机立体仓库的可协调性比较差,企业的产品有旺季、淡季之分,在旺季时可能满足正常的出入库需求;在淡季时,可能会出现
- 使用 `UnstructuredURLLoader` 和 `SeleniumURLLoader` 从 URL 加载 HTML 文档
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随着网络数据的爆炸性增长,如何高效地从网页中获取结构化信息变得愈发重要。在这篇文章中,我们将探讨如何使用UnstructuredURLLoader和SeleniumURLLoader来处理和加载来自URL的HTML文档。这两种方法都有其特定的应用场景和优势。技术背景介绍对于需要大量从不同网页中获取信息的场景,选择合适的工具显得尤为关键。UnstructuredURLLoader提供了一种简单直接的
- 仓储穿梭车安全性大考量
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安全地选择仓储穿梭车需要从需求分析、设备性能、品牌信誉、成本效益等多方面综合考虑。通过明确需求、选择可靠品牌、注重设备安全性和技术性能,并结合测试与培训,可以确保选择的穿梭车安全、高效、耐用,满足仓储运营需求。从以下三个角度分析仓储穿梭车的安全性,可以全面评估其安全性能:1.设备设计与技术安全性防撞设计:穿梭车应配备传感器、激光扫描仪或红外检测装置,避免与货架、货物或其他设备发生碰撞。急停功能:紧
- 2024年大数据技术4:Lambda和Kappa架构区别_lambda架构和kappa架构区别,2024年最新你花了多久弄明白架构设计
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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上大数据知识点,真正体系化!由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来,全套包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、大纲路线、讲解视频,并且后续会持续更新需要这份系统化资料的朋友,可以戳这里获取虽然Lambda架构使用起来十分灵活,并且可以适用于很多的应用场景,但在实际应用的时候,Lambda架构也
- SQL注入从入门到入狱:万字长文带你领略手工注入的魅力
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在SQL注入的世界中,灵活而直观的手工注入展现出独特的魅力。相比自动化工具,手工注入不仅能帮助我们深入理解漏洞原理,还能在特定场景下突破工具的局限。本文将从基础SQL函数入手,逐步探讨报错注入、联合注入、布尔盲注和时间盲注等多种手工注入技术。希望通过这篇文章,能让你感受到SQL注入的精妙之处,并在实战中游刃有余。本文以MySQL为例,介绍手工注入原理与实现。一、SQL注入必备函数速览在开始手工注入
- 大数据技术4:Lambda和Kappa架构区别_lambda架构和kappa架构区别(3)
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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。需要这份系统化资料的朋友,可以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!Lambda架构总共由三层系统组成:批处理层(Batc
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在科技日新月异的今天,自动化和智能化已成为推动制造业转型升级的重要引擎。作为全球领先的智能、资源节约型自动化解决方案供应商,KUKA机器人在这一浪潮中扮演着举足轻重的角色。本文将带您深入了解KUKA机器人的发展现状,探索其在智能制造领域的广泛应用与未来前景。一、KUKA机器人的全球布局与实力KUKA,这家源自德国的跨国自动化集团公司,以其卓越的技术实力和创新能力享誉全球。公司拥有超过15000名员
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- 使用Vespa进行高级检索与向量数据库管理
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- 从零手撸工业级Qt文件传输系统:TCP粘包/断点续传/SSL加密全解
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- 【C++项目】从零实现RPC框架「一」:项目准备与前置知识学习
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要在软件中实时查看硬件设备的信息,通常需要结合前后端技术来实现。以下是设计思路和实现步骤:1.系统架构设计实时查看硬件设备信息的系统通常采用以下架构:数据采集层:硬件设备通过传感器采集数据,发送到InfluxDB。数据存储层:InfluxDB存储设备的历史和实时数据。后端服务层:提供API接口,从InfluxDB查询数据并返回给前端。前端展示层:通过Web界面或移动端实时展示设备信息。实时通信层:
- 【HarmonyOS NEXT应用开发】案例140:基于RN框架实现高性能瀑布流页面
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1.简介本文针对应用开发中相当常见的瀑布流页面场景,基于按需渲染、组件复用等技术,使用RN框架实现了高性能瀑布流页面。本文提供详细的开发步骤,帮助开发人员高效实现高性能瀑布流页面。1.1基本概念瀑布流:瀑布流布局在应用开发中非常常见。它利用容器的布局规则,将元素项目从上到下排列,形成多列参差不齐、不断加载的效果,使内容像瀑布般倾泻而下。由于其特点,瀑布流常用于展示图片资讯、购物商品和直播视频等多种
- 驾培市场与低空经济无人机融合技术详解
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随着科技的飞速发展和社会的不断进步,驾培市场正面临着前所未有的变革。传统汽车驾驶培训已不再是唯一的选择,无人机驾驶等新兴领域正逐渐成为驾培市场的重要组成部分。本报告旨在探讨驾培市场与低空经济的融合发展,特别是应用型人才培养与驾校新设无人机培训业务的现状与前景。驾培市场现状分析(一)传统汽车驾驶培训市场1.市场规模与增长趋势近年来,随着汽车保有量的不断增加,传统汽车驾驶培训市场持续扩大。然而,随着人
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1.成立背景:它的背景是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发,该公司成立于2023年7月17日,由量化资管巨头幻方量化创立。幻方量化在AI量化对冲基金领域具有深厚的技术积累和资金支持,这为DeepSeek的研发奠定了坚实的基础。2.技术演进:2024年1月:发布首个大模型DeepSeekLLM,包含670亿参数,在2万亿token的数据集上训练,性能超越Llama270BBase。202
- 无人机热点共享无线连接技术概述
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一、技术优势便捷性与低成本无人机通过WLAN热点共享技术,无需额外硬件即可实现设备间的无线连接。用户只需通过手机、平板等支持Wi-Fi的设备扫描热点即可快速接入,操作门槛低。相比专用通信模块(如4G/5G或卫星通信),WLAN技术成本更低,适合消费级无人机和中小型商业应用。实时高清数据传输支持高清图像和视频的实时传输,适用于航拍直播、监控等场景。例如,2K/4K分辨率视频可通过Wi-Fi6技术实现
- 旋翼机自主着陆-主要技术难点
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搜索阶段:远距离:目标为几个像素,并且淹没在环境里完全没有任何目标或目标偶尔出现,如何进行导航中远距离目标部分容易被遮挡,如何进行目标检测在光线条件较差的环境下,目标检测出现误判和无法工作的情况近距离目标在视场中占据较大部分,飞机的剧烈姿态变换容易引起目标丢失受到飞机震动和相机抖动限制,特征点提取误差较大,位姿解算精度不高当前解决方案:1.依靠GPS、RTK等设备进行目标追踪存在与目标的通信特定的
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开发一个全国性的“仕农工商学急切诉求APP”(以下简称“诉求APP”)是一个复杂且多层次的项目,旨在为不同社会群体(如公务员、农民、工人、商人、学生等)提供一个平台,方便他们提交和查看各自的紧急诉求。该项目需要综合运用多种技术和工具,以确保应用的稳定性、安全性和高效性。以下是使用Python、Java和C++分别开发该应用的关键模块和基本思路。##一、功能需求概述1.**用户管理**:-注册、登录
- 今日学习之 Java TCP通信技术与群聊程序开发
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在今天的Java学习中,我深入探索了TCP通信技术,并将其应用于群聊程序的开发,同时了解了TCP通信的BS架构。以下是我的学习总结与技术分享。一、TCP通信技术基础TCP(传输控制协议)是一种面向连接的、可靠的、基于字节流的传输层通信协议。它的主要特点包括:面向连接:在通信开始之前,需要建立连接(三次握手),通信结束后需要释放连接(四次挥手)。可靠交付:通过确认、重传和排序机制,确保数据准确无误地
- 8.3 GPTQ量化技术:4倍压缩大模型显存,精度零损失!
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掌握先机!从0起步实战AI大模型微调打造核心竞争力语言模型人工智能gpt
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- 多模态大模型:技术原理与实战 模型压缩实战
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DeepSeekR1&大数据AI人工智能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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
多模态大模型:技术原理与实战模型压缩实战作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:多模态大模型,技术原理,模型压缩,实战,TensorFlow,PyTorch,模型压缩方法,应用场景1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展,多模态大模型在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的应用越来越广泛。然而,多模态大模型通常具有庞大
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
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- 优化MySQL数据库性能的八种方法
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
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1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
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- thrift总结 - 跨语言服务开发
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