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- 一次 诡异 的 JVM OOM 事故 原创
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- 【开源代码解读】AI检索系统R1-Searcher通过强化学习RL激励大模型LLM的搜索能力
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关于R1-Searcher的报告:第一章:引言-AI检索系统的技术演进与R1-Searcher的创新定位1.1信息检索技术的范式转移在数字化时代爆发式增长的数据洪流中,信息检索系统正经历从传统关键词匹配到语义理解驱动的根本性变革。根据IDC的统计,2023年全球数据总量已突破120ZB,其中非结构化数据占比超过80%。这种数据形态的转变对检索系统提出了三个核心的挑战:语义歧义消除:如何准确理解"A
- 【忍者算法】从找朋友到找变位词:一道趣味字符串问题的深入解析|LeetCode 438 找到字符串中所有字母异位词
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忍者算法LeetCode题解秘籍leetcode算法职场和发展面试跳槽
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- 论文写作篇#6:在C会里,YOLO文章的摘要怎么写?Conclusion怎么写?摘要和Conclusion有哪些区别?
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前两次学习中,我们学习了C会YOLO论文的结构和消融实验的写法论文写作篇#5:想发C会,YOLO的消融实验AblationExperiment/Study怎么写?-CSDN博客https://blog.csdn.net/hjs314159/article/details/146261468?spm=1001.2014.3001.5502论文写作篇#4:YOLO还能发C会论文吗?C会论文的YOLO文
- 非对称加密:SSL/TLS握手的数学基石
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1.密钥交换的密码学困局在未加密的HTTP通信中,攻击者可通过中间人攻击(MITM)窃听或篡改数据。SSL/TLS协议的核心挑战在于:如何在不安全的信道上建立安全通信?这本质上是一个“密钥分发问题”——若使用对称加密(如AES),双方需要共享同一密钥,但密钥本身如何安全传递?非对称加密的突破性在于公钥与私钥的分离。以RSA算法为例,其数学基础是大质数分解难题:选择两个大质数p和q(通常≥2048位
- 嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速
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嵌入式AI必备技能2-模型的压缩与加速引言随着嵌入式AI设备的广泛应用,模型的计算效率和存储需求成为核心挑战。由于嵌入式系统通常资源受限,传统的深度学习模型往往难以直接部署。因此,模型压缩和加速技术应运而生,旨在减少计算量、降低存储需求,同时尽可能保持模型的准确性。本文介绍几种常见的模型压缩与加速方法,包括剪枝、低秩分解、量化、权值共享、知识蒸馏等,并探讨如何综合应用这些技术来优化AI模型。1.常
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一、了解priority_queue用于实现优先队列(堆)。它基于std::vector(默认使用vector)或std::deque实现,默认情况下是一个最大堆(即队首元素是最大的元素)。对于异常处理,空队列一般自定义,但是priority_queue会使用std::out_of_range异常。时间复杂度插入操作:O(logn)删除操作:O(logn)访问队首元素:O(1)常见问题1、如何从给
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文章目录问题描述梳理写法xml写法前端方法后端action的写法错误解释问题描述在前端的kanban视图上添加了几个自定义按钮,按钮点击可以跳转到对应的tree视图,在写按钮调用方法的时候报错如下:前端调用后端action报错:action.views=[...action.views.map((v)=>[v[0],v[1]==="tree"?"list":v[1]])];//manipulate
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HarmonyNext实战:基于ArkTS的高性能图像处理应用开发引言在HarmonyNext生态系统中,图像处理是一个重要且具有挑战性的领域。本文将深入探讨如何利用ArkTS语言开发一个高性能的图像处理应用,重点介绍图像卷积、边缘检测等核心算法的实现。我们将从理论基础出发,逐步构建一个完整的图像处理应用,并通过优化技巧提升性能。1.图像处理基础1.1图像表示在数字图像处理中,图像通常被表示为一个
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每周跟踪AI热点新闻动向和震撼发展想要探索生成式人工智能的前沿进展吗?订阅我们的简报,深入解析最新的技术突破、实际应用案例和未来的趋势。与全球数同行一同,从行业内部的深度分析和实用指南中受益。不要错过这个机会,成为AI领域的领跑者。点击订阅,与未来同行!订阅:https://rengongzhineng.io/情感识别一直是AI领域的难题,尤其是视觉与音频信号的融合。单独依赖视觉或音频的模型,往往
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过去这段时间主要负责了项目中的用户管理模块,用户管理模块会涉及到加密及认证流程,加密已经在前面的文章中介绍了,可以阅读:https://juejin.cn/post/6916150628955717646今天就来讲讲认证功能的技术选型及实现。技术上没啥难度当然也没啥挑战,但是对一个原先没写过认证功能的菜鸡甜来说也是一种锻炼吧技术选型要实现认证功能,很容易就会想到JWT或者session,但是两者有
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方向一:介绍人工智能技术的发展历程和现状,指出它的应用领域和前景一、人工智能技术的发展历程人工智能(ArtificialIntelligence,AI)作为一门学科,其起源可以追溯到20世纪50年代。最初,AI的研究主要集中在逻辑推理、机器学习和自然语言处理等领域,目标是使机器能够模拟人类的智能行为。尽管在早期的探索中,AI遭遇了诸多挑战和瓶颈,但其发展潜力逐渐被认可,并在随后几十年中得到了迅速的
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- DeepSeek R1有什么不同
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- Gemma 3 发布:最强单 GPU/TPU 可运行模型,性能超 Llama-405B!
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- C++每日一练——day 1
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年轻人,你渴望拥有C++练习题吗???从这篇博文开始,我每天都会更新一个C++主要知识点题目,并附上解析!~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~Dayone——解密题目描述给你这样一个任务:解密一份被加密过的文件。经过研究,你发现了加密文件有如下加密规律(括号中是一个“原文一>密文”的例子)
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前言:最近公司准备研究使用luckySheet,为了开源节流,在开掉了前端大佬的情况下,这苦差事儿落在了我这个前端菜鸟身上。无奈,只能打开luckysheet官网,仔细研读文档,并照着敲了个在线协同的demo。本以为这事儿算是结束,谁知,公司来了新需求,要做导入导出功能,又是一番查找资料后,决定先做导出,哈哈哈,别问为什么,问就是因为导出相关的文档丰富,可操作性强。废话结束,进入正题:1.在官网找
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在游戏开发领域,鸿蒙系统的崛起为开发者们带来了前所未有的机遇与挑战。尤其是在开发基于鸿蒙系统的人工智能游戏时,实现智能NPC的行为逻辑与游戏剧情紧密结合,成为了打造沉浸式游戏体验的关键。鸿蒙系统作为一款面向全场景的分布式操作系统,具有强大的多设备协同能力和出色的性能表现。这为人工智能游戏的开发提供了坚实的基础,使得游戏能够在不同设备上流畅运行,并且实现数据的无缝同步。而人工智能技术的融入,则为游戏
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在现实社会社会中统计学的应用范围是比较广泛的,想要报考统计学的朋友也是不再少数的,那么问题就来了关于统计学应该要学习哪一些科目呢,下面就来详细的看一下关于统计学方向具体的统计学考研科目分别有那些。首先对于统计学来讲英语政治史必然的初试科目,而专业课的考研科目具体是什么还是要看你选择的院校的实际出题情况了,所以在确定了考研科目之后一定要在在确定一下你想去的高校,以便能够更好的准备。在来看一下在学校方
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
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- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
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import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
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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Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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angular.injector
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
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
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public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
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Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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位运算
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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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- tomcat7性能调优(01)
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O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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