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AI天才研究院
Python实战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
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Android(安卓)是一个开源的移动设备操作系统,由Google主导,是一种基于Linux的手机操作系统,最初叫做HarmonyOS。目前市面上主要的版本包括Nexus、Pixel、SamsungGalaxy系列、HTCOne系列、MIUI等,它已广泛应用于智能手机、平板电脑、路由器等多种终端设备上。2017年,谷歌推出了基于安卓源码的AOSP(Android
- 第1章 量子暗网中的血色黎明
tuan_zhang
AI编程代码蜕变与AI的觉醒AI编程探索未来人工智能
月球暗面的危机与阴谋量子隧穿效应催生的幽蓝电弧,于环形山表面肆意跳跃,仿若无数奋力挣扎的机械蠕虫,将月球暗面的死寂打破,徒增几分诡异。艾丽伫立在被遗弃的“广寒宫”量子基站顶端,机械义眼之中,倒映着来自地球方向的数据洪流。这是人类耗时三十七年搭建的星际互联网,此刻,却被混沌指令集3.0疯狂啃噬,形成一个个巨大的认知黑洞,仿佛要将人类文明的所有信息吞噬殆尽。她伸出由液态金属构成的手指,在真空中缓缓勾勒
- 看深度求索如何思索自己的未来
tuan_zhang
东方艾艾与探宇计划绝密芯片计划战略欺骗太空探索人工智能算法攻坚工业软件
深度求索(DeepSeek)的崛起无疑是AI领域的一次现象级突破,但其未来能否持续"狂飙",需从技术、生态、商业和行业环境四个维度进行系统性分析:一、技术护城河的虚实验证1.动态优化技术的含金量:将模型迭代周期压缩至周级别需突破分布式训练瓶颈。其公布的训练效率提升数据(30%时间缩短、50%推理加速)若经第三方验证,可能重构行业技术标准。对比谷歌TPU+JAX框架实现的20%效率提升,深度求索的技
- C++学习——类和对象(上)
{Hello World}
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C++学习——类和对象一、面向对象和面向过程的初步认识二、什么是类一、面向对象和面向过程的初步认识我们之前学习了C语言,我们知道①C语言:C语言是一门面向过程的语言,关注的是过程,分析出求解问题的步骤,通过函数调用来逐步解决问题。②C++:C++是一门面向对象的语言,关注的是对象,将一件事情拆分为不同的对象,靠对象之间的交互完成。我们在此可以举一个例子,洗衣服的过程。面向过程:洗衣服的过程便是:拿
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第一篇:数据库基础与概念目标读者:没有接触过数据库的初学者。内容概述:在本篇文章中,我们将从零开始,详细介绍数据库的基本概念、常见的数据库管理系统(DBMS)以及数据库设计的基础知识。无论你是完全没有接触过数据库,还是对其有些模糊的印象,这篇文章都将帮助你理解数据库的核心功能和工作原理,并为你进一步深入学习数据库打下坚实的基础。一、什么是数据库?我们生活中每时每刻都在接触数据,比如:你手机上的联系
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- 大模型开发流程及项目实战
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一、大模型开发整理流程1.1、什么是大模型开发我们将开发以大语言模型为功能核心、通过大语言模型的强大理解能力和生成能力、结合特殊的数据或业务逻辑来提供独特功能的应用称为大模型开发。开发大模型相关应用,其技术核心点虽然在大语言模型上,但一般通过调用API或开源模型来实现核心的理解与生成,通过PromptEnginnering来实现大语言模型的控制,因此,虽然大模型是深度学习领域的集大成之作,大模型开
- LitGPT - 20多个高性能LLM,具有预训练、微调和大规模部署的recipes
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#AI开源项目LitGPT预训练微调部署
文章目录一、关于LitGPT二、快速启动安装LitGPT高级安装选项从20多个LLM中进行选择三、工作流程1、所有工作流程2、微调LLM3、部署LLM4、评估LLM5、测试LLM6、预训练LLM7、继续预训练LLM四、最先进的功能五、训练方法示例六、项目亮点教程一、关于LitGPTLitGPT用于使用、微调、预训练和部署LLMLightning快速⚡⚡每个LLM都是从头开始实现的,没有抽象和完全控
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在对数据表进行日常操作时,有一些操作是经常用到的,记录如下:1.输入:从文件读取数据/从头创建一个dataframepd.DataFrame(data,index=[list],columns=[list])2.修改列名、索引列a.columns=[yourlisthere]DataFrame可以通过set_index方法,可以设置单索引和复合索引。3.切片操作df可以[]直接切片,不过规则比较混
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引言在全球化与互联网飞速发展的当下,社交媒体成为连接世界各地人们的重要桥梁。小红书作为国内热门的生活方式平台,以其丰富多元的内容吸引着海量用户。近期,大量美国网民涌入小红书这一现象,格外引人注目。它不仅反映出小红书内容在国际上的吸引力,更体现了跨文化传播的新趋势。这一现象背后所蕴含的文化碰撞、市场拓展等因素,值得我们深入探究。本文将深入剖析美国网民涌入小红书的原因、带来的影响,以及这一现象背后隐藏
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一、Rsync服务概述Rsync是一种功能强大的文件同步工具,广泛应用于Linux系统中的数据备份和文件同步任务。它通过比较文件的修改时间和大小来实现增量备份,大大提高了同步效率,减少了网络带宽的使用,并且支持多种同步选项,如压缩、加密和排除特定文件等。二、Rsync主要特点1、增量同步Rsync通过比较文件的修改时间和大小,只同步发生变化的部分,而不是整个文件。这使得同步过程更加高效,特别是在处
- 园区智能化系统实现管理与服务的智能化转型与创新进阶
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内容概要园区智能化系统的出现,标志着管理与服务向智能化转型的重要一步。这一系统不仅仅是一个技术解决方案,更是一个全面提升园区运营效率与安全性的独特工具。通过集成大数据分析、物联网和人工智能,园区智能化系统能够为各类园区如工业园、产业园、物流园、写字楼与公寓等提供切实可行的解决方案。“智能化管理不仅是未来的发展趋势,更是提升竞争力的必要手段。”在资产管理方面,智能化系统能够实时监控并优化资源的配置,
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第二章开发技术与环境配置以Java语言为开发工具,利用了当前先进的SSM框架技术,以MyEclipse10为系统开发工具,MySQL为后台数据库,开发的一个个性化商铺系统。2.1微信开发者工具在传统web浏览器中,在加载htm15页面时先加载视图层的html和css,后加载逻辑层的javascript,然后返回数据并在浏览器中展示页面。而微信开发者工具的系统层是基于NativeSystem的,视图
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第27篇:多线程与多进程编程目录并发编程概述什么是并发编程多线程与多进程的区别多线程编程线程的基本概念创建和管理线程线程同步与锁多进程编程进程的基本概念创建和管理进程进程间通信线程与进程的比较全局解释器锁(GIL)GIL的影响绕过GIL的策略异步编程简介异步与并发asyncio模块示例代码常见问题及解决方法总结并发编程概述什么是并发编程并发编程是一种程序设计范式,允许多个任务在同一时间段内交替执行
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- 「 机器人 」扑翼飞行器的偏航力矩控制:分周期参数调节机制
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前言通过调节分周期控制参数,扑翼飞行器能够在机翼拍动周期中引入时间不对称性,从而在左右机翼之间制造不同的空气动力,最终产生偏航方向的力矩。以下从原理、数学描述、实现过程以及实验验证等方面对该方法进行介绍。1.偏航力矩的生成原理1.1分周期控制参数定义是一个位于区间的控制参数,用于定义机翼在一个完整冲程周期内上冲(上冲程)与下冲(下冲程)的时间比例。•当时,上冲与下冲时间相等,对称性最高,偏航力矩为
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Docker不是lxc的一个替代方案。“lxc”是指linux内核(尤指命名空间以及Cgroup)的一个特性,它允许其他一些沙盒进程运行在一块相对独立的空间,并且能够方便的控制他们的资源调度。而基于底层的内核特性的基础上,Docker在上层构建了一个更高层次的具备多个强大功能的工具集:可移植的跨机器部署。Docker定义了一个将应用打包的规范,而它的所有依赖都被封装到了一个简单对象里,它可以被传输
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2.Vue基本工作原理2.1VirtualDOM概念:DOM:DOM以内存中树状数据结构的形式,代表了网页上的HTML(或XML)文档内容。它充当了一个编程接口,将网页与实际的编程代码(如JavaScript)连接起来。VirtualDOM是浏览器中实际DOM的内存虚拟副本,但它更轻量且具有额外的功能。VirtualDOM工作原理:通过用户界面交互,用户向Vue传达了他们希望元素达到的状态;随后,
- python 爬取小红书
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爬虫实现基本流程一.明确需求明确采集的网站及数据内容目标:根据小红书作者主页链接,采集作者主页所有笔记,并保存为excel表格。采集的字段包括作者、笔记类型、标题、点赞数、笔记链接。网址:https://www.xiaohongshu.com/user/profile/64c38af4000000000e026b43二.分析思路分析爬虫思路,概括如下:打开小红书主页与登录打开小红书作者主页,获取作
- Python笔记 之 collections.deque双端队列
一起种梧桐吧
Python笔记列表队列python
deque简介deque是一个双端列表,如果要经常从两端操作数据,选择deque就比较好,如果要实现随机访问,还是建议使用列表list.collections.deque官方说明文档操作简介append()append(x)Addxtotherightsideofthedeque.importcollectionsmydeque=collections.deque(range(3),maxlen=
- python操作腾讯文档_python通过调用腾讯api实现对图片内文字提取
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需求:读取图片内的文字,图片包含url形式的和image形式的实现思路:python调用腾讯api,参考腾讯官方文档:https://cloud.tencent.com/document/product/866/17596步骤:调用api需要配置header请求头,请求头需要鉴权签名,鉴权签名需要api密钥。鉴权签名:https://cloud.tencent.com/document/produ
- java封装继承多态等
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javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
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javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
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GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
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新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
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我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
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编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
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linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
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高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
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这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
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假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
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TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
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关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
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