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网罗开发
实战源码前端kong低代码
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萝萝仔
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最刚开始听到老师说让谈新能源跟计算机的关系的时候,我是感觉怎么这两者完全扯不上什么联系,根本就是两个不同领域啊。后来想着计算机本身也是需要能源支撑着的,这不就是联系所在,而且就我现在的专业——计算机系统结构而言,现在越来越多的研究想要做到计算机的能耗与效率的负载均衡,从体系结构层次、软件层次、算法层次,都是想要尽量节约计算机的能源。再后来想着我本科的专业——物联网工程,其实就是提倡物物相连的一个概
- 生成式AI技术对未来知识生产模式的颠覆性影响:跨学科案例分析
德宿
人工智能
引言随着人工智能技术的迅猛发展,生成式AI作为一种革命性技术正在深刻地改变人类知识生产和学术研究的范式。生成式AI不仅能够创建原创内容,还能模拟人类思维过程,处理和生成大量数据,从而在各个学科领域展现出广阔的应用前景。本研究报告旨在深入探讨生成式AI技术对未来知识生产模式的颠覆性影响,通过对比传统学术研究与AI辅助研究的范式差异,并选取医学、法学、文学、经济学和艺术学等五个典型领域进行深度案例分析
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学境思源AcademicIdeas
学境思源AI写作ChatGPTchatgpt
跨学科研究已成为解决复杂问题的重要手段。学境思源,无论是人工智能与心理学的结合,一键生成论文初稿!还是生态学与经济学的融合,越来越多的研究者正试图打破学科界限,探索全新问题域。但问题是:acaids.com。我们如何高效发现这些跨学科交叉点?使用传统方式,像文献综述、领域专家访谈或大型头脑风暴虽有效,但耗时,且受限于已有认知。今天为大家分享一种高效、智能、可复制的方法——利用ChatGPT进行跨学
- 大模型本地部署,拥有属于自己的ChatGpt
小妖同学学AI
chatgpt
ChatGpt以其强大的信息整合和对话能力惊艳了全球,在自然语言处理上面表现出了惊人的能力。不管用于文案撰写还是程序辅助开发都大大提高了我们的工作效率,但是其使用有一定的门槛,让我们大多数人都望而却步,今天我们利用ollama实现本地大模型的步骤,让我们轻松拥有自己的人工智能。Ollama作为一个轻量级的工具,可以帮助用户在本地运行这些大型语言模型,无需持续依赖云服务,既保护了数据隐私,又能减少网
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又是一个装逼的
分享一下我老师大神的人工智能教程!零基础,通俗易懂!http://blog.csdn.net/jiangjunshow也欢迎大家转载本篇文章。分享知识,造福人民,实现我们中华民族伟大复兴!PPT,要你好看(全彩)杨臻编著ISBN978-7-121-14725-82011年11月出版定价:49.90元16开264页宣传语:般若黑洞▪百万点击之升华16位知名PPT高手联袂热议内容简介此刻呈现在你面前的
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没刮胡子
软件开发技术实战专栏人工智能AISpring数据库spring人工智能spring-aimcp-servermysql
在现代应用开发中,将人工智能与数据库查询结合可以创造更自然、更智能的用户交互方式。下面我将详细介绍如何使用SpringAI框架结合MCP(可能指MySQL连接池或相关组件)实现对话中的数据库查询功能。什么是SpringAI和MCPMySQLSpringAI框架概述SpringAI是基于Spring生态的人工智能集成框架,它提供了:与大型语言模型(LLM)的集成能力对话管理和自然语言处理功能业务逻辑
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开源大模型MiniMax-M1研究报告一、引言在人工智能技术飞速发展的当下,大模型领域的竞争愈发激烈。开源大模型以其开放性、可定制性和社区协作的优势,逐渐成为推动人工智能技术进步的重要力量。MiniMax-M1作为全球首个开源大规模混合架构的推理模型,一经发布便引起了广泛关注。它在长上下文处理、推理效率和成本控制等方面展现出了卓越的性能,为人工智能的发展带来了新的思路和方向。本文将对MiniMax
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基于人工智能的图表生成器软件需求分析本项目旨在开发一个基于Web的图表生成工具,利用人工智能技术将自然语言描述转换为专业的流程图、时序图等可视化图表。具体需求如下:支持用户输入自然语言描述来生成图表。提供实时预览功能,让用户能够即时看到生成的图表。允许用户对生成的Mermaid代码进行编辑。支持图表的缩放和平移操作。提供代码保存和图片导出功能。具备快捷键支持,提高用户操作效率。技术选型前端HTML
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Edge-TTS在广电系统中的语音合成技术的创新应用作者:本人是一名县级融媒体中心的工程师,多年来一直坚持学习、提升自己。喜欢Python编程、人工智能、网络安全等多领域的技术。摘要随着人工智能技术的快速发展,文字转语音(Text-to-Speech,TTS)系统已成为多种应用的重要组成部分,尤其在广播电视领域。本文介绍了一种基于Edge-TTS大模型的文字转语音工具,该工具结合了现代文本处理和语
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深度剖析AI人工智能在自动驾驶中的系统优化关键词:AI人工智能、自动驾驶、系统优化、传感器融合、决策算法摘要:本文深入探讨了AI人工智能在自动驾驶系统中的优化问题。从自动驾驶的背景入手,详细解释了相关核心概念,如传感器、决策算法等。阐述了这些核心概念之间的关系,介绍了核心算法原理和具体操作步骤,还通过数学模型和公式进行了理论支持。给出了项目实战案例,分析了实际应用场景,推荐了相关工具和资源,最后探
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不摸鱼的独立开发者日报人工智能科技产品经理microsoft个人开发游戏
✍️说明日报相关信息:网站:https://daily.nomoyu.com/RSS:https://daily.nomoyu.com/rss/rss.xml欢迎一起沟通交流AI教父Hinton:别太相信科技领袖们的公开说辞,他们私下对AI的看法会让你不安“人工智能教父”GeoffreyHinton在访谈中表示,他对自己毕生的工作成果表示深切忧虑,并致力于警告世界AI带来的巨大风险,他的主要观点如
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探索Kafka监控新维度:Burrow深度解析BurrowKafkaConsumerLagChecking项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/bu/Burrow项目介绍在大数据领域,ApacheKafka作为实时数据流处理的领军者,其稳定性和性能备受赞誉。然而,对于消费者端的监控始终是一个挑战。这时,LinkedIn开源的Burrow应运而生,它是一款专为Kaf
- openai-go v1.6.0版本详解:新增功能与优化全面解析
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一、前言openai-go作为OpenAI官方提供的Go语言客户端库,一直备受广大Go语言开发者关注和喜爱。随着人工智能技术的飞速发展,openai-go的迭代速度也在不断加快。最近,openai-go发布了v1.6.0版本,该版本带来了多项新功能和优化,进一步提升了API的灵活性和开发者体验。本文将基于官方发布的完整更新日志,深入解析v1.6.0版本的新增功能、改进细节及实际应用,帮助读者全面掌
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今年上半年在外省做一个大数据相关的项目,在review项目组成员的代码时,发现一段处理大数据集的模块存在明显性能瓶颈:10万条数据的清洗流程耗时近20分钟,CPU占用率却始终在30%以下。深入分析后发现,看似简洁的Python代码背后,隐藏着诸多可以优化的细节——这并非个例,我们的程序在追求代码可读性时,往往忽略了Python特有的性能陷阱。今天抽点时间,从我实践中的代码就python开发,从内存
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今天的内容,应该很好理解。我们先从场景切入来理解。首先,你回想一下,有没有遇到过这样的情况:和朋友聊天时,聊了一会儿,突然朋友说起之前的某个话题,你却有点反应不过来,得努力回忆之前说了啥。人工智能之所以“智能”,因为它就不可能这么健忘。在和Deepseek聊天,在多轮对话中,Deepseek就像一个记忆力超强的小伙伴,能清楚记得你们聊过的每一个重要细节,让对话一直顺顺畅畅。这背后呀,藏着Deeps
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MCP与AI任务分解:如何让AI高效执行复杂任务?在人工智能应用中,任务分解(TaskDecomposition)是一个绕不开的话题。无论是自动驾驶、智能客服,还是代码生成,AI都需要将复杂问题拆解成可执行的小任务,逐步完成目标。而在AI领域,MCP(Multi-StepCognitiveProcessing,多步认知处理)是一种前沿技术,旨在提升AI的任务分解能力,使其能够更精准、高效地执行复杂
- 基于python的公众号文章爬取思路(总结版)
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目录一、技术方案分类1.接口直连模式(推荐)2.网页解析模式3.第三方API模式二、核心技术栈三、爬虫实现步骤1.接口直连模式(微信公众平台API)2.网页解析模式(搜狗微信搜索)3.第三方API模式(如清博大数据)四、可视化界面实现五、数据存储方案六、高级技巧七、注意事项八、推荐工具链一、技术方案分类1.接口直连模式(推荐)2.网页解析模式3.第三方API模式二、核心技术栈三、爬虫实现步骤1.接
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备份与还原是数据库运维的核心环节,TDengine提供了五种主流数据备份方法,覆盖不同场景需求。本文将详细解析各方法的特性与操作要点。1.taosdump介绍taosdump是TDengine社区版首选的数据备份工具(企业版同样支持),其核心特点是操作简便、支持多线程处理,且备份文件采用ApacheAvro格式(大数据领域通用数据交换格式),便于向其他系统共享数据。工具支持跨平台连接远程服务器执行
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AIGC领域Prompt工程:原理、方法与行业应用关键词:Prompt工程、大语言模型(LLM)、提示设计、少样本学习、AIGC应用、思维链(CoT)、提示优化摘要:随着AIGC(人工智能生成内容)技术的爆发式发展,大语言模型(如GPT-4、LLaMA、通义千问)的性能已达到前所未有的高度。然而,模型的强大能力能否被充分释放,很大程度上依赖于"提示(Prompt)"的设计质量。本文系统解析Prom
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在大数据处理领域,ApacheFlink凭借强大的实时流处理和批处理能力,成为众多开发者的首选工具。在日常工作中,开发FlinkJar任务是常见需求,但每次都需重复配置日志、梳理pom依赖、设置打包插件等,流程繁琐且易出错。为提升开发效率,减少重复劳动,将这些基础配置进行整理归纳十分必要。本文将围绕Flink项目的本地日志配置、pom依赖及插件配置展开详细介绍,为开发者提供一套可直接复用的基础配置
- 人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用
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LLM大模型落地实战指南大数据人工智能语言模型AILLMJavaPython架构设计AgentRPA
文章目录人工智能大模型原理与应用实战:大模型在金融风控中的应用01.背景介绍1.1金融风控的挑战1.2大模型的优势2.核心概念与联系2.1大模型在金融风控中的应用场景2.2大模型与传统风控技术的结合3.核心算法原理具体操作步骤3.1基于大模型的欺诈检测3.2基于大模型的信用评估4.数学模型和公式详细讲解举例说明4.1逻辑回归模型4.2XGBoost模型5.项目实践:代码实例和详细解释说明5.1基于
- 大数据智能风控核心:模型
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读书笔记大数据
概述模型线性判别分析方法,SirRonaldFisher最早提出模型评分的概念。个人FICO模型信用分。巴塞尔委员会发布巴塞尔Ⅱ协议,推出内部评级法(InternalRatingBasedApproach,IRB)。IRB综合考虑客户评级和债项评级,通过违约概率(ProbabilityofDefault,PD)、违约损失率(LossGivenDefault,LGD)、违约风险暴露(Exposure
- AlphaStar 星际首秀,人工智能走向星辰大海
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文/王晶,资深工程师,GoogleBrain团队作者王晶,现为GoogleBrain团队的资深工程师,主要致力深度强化学习的研发,和DeepMind团队在强化学习的应用上有许多合作。北京时间1月25日凌晨2点,DeepMind直播了他们的AIAlphaStar和人类顶尖的职业电竞选手对战星际争霸2。根据DeepMind介绍,AlphaStar在2018年12月10日和19日先后以5:0全胜的战绩击
- **双生“基尼”**:跨越世纪的术语撞车与学科分野
在学术的宇宙中,“基尼”(Gini)这个名字如同一个奇特的星标,闪耀在两个看似毫不相关的领域:衡量社会贫富差距的经济学与驱动人工智能的机器学习。然而,当人们在这两个领域都遇到“基尼指数”或“基尼系数”时,困惑油然而生——它们为何如此不同?又为何共享同一个名字?这不是某个“傻逼”的随意命名,而是一场跨越学科与世纪的“术语交通事故”,其背后是学术传承与概念抽象的交织。本文由「大千AI助手」原创发布,专
- Python爬虫实战:研究Bleach库相关技术
ylfhpy
爬虫项目实战python爬虫php开发语言Bleach
1.引言在大数据时代,网络内容采集已成为信息获取的重要手段。Python凭借其丰富的爬虫库(如Requests、Scrapy)和灵活的数据处理能力,成为网页爬虫开发的首选语言。然而,从互联网获取的内容往往包含恶意脚本、不安全标签等安全隐患,直接使用可能导致XSS(跨站脚本攻击)、数据泄露等风险。Bleach作为专业的HTML净化库,通过白名单机制提供了可靠的内容安全过滤方案。本文将结合实际案例,详
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理