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少林659
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司南锤
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引言在人工智能快速发展的今天,大语言模型(LLM)的推理能力一直是研究的热点。从最初的直接问答,到链式思维(ChainofThoughts,CoT)的出现,再到如今的思维树(TreeofThoughts,TOT),AI的推理方式正在变得越来越接近人类的思维过程。思维树作为一种全新的推理框架,不仅继承了链式思维的优势,更通过树状结构的探索和回溯机制,实现了更加复杂和深入的推理过程。本文将深入探讨TO
- AttributeError: module ‘openai‘ has no attribute ‘ChatCompletion‘解决方案
爱编程的喵喵
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大家好,我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业,现担任全栈工程师一职,热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳,不仅形成深入且独到的理解,而且能够帮助新手快速入门。 本文主要介绍了AttributeError:mod
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检索增强生成(RAG)技术全景解析:从基础到前沿在当今信息爆炸的时代,如何从海量数据中快速准确地获取所需信息,是人工智能领域的一大挑战。Retrieval-AugmentedGeneration(RAG,检索增强生成)技术应运而生,它结合了检索和生成的优势,通过从大量文档中检索相关信息,再利用这些信息生成高质量的回答。本文将系统性地介绍18种RAG技术,通过概念解析、代码示例和实际应用场景分析,帮
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- 【人工智能】 AI的进化之路:大模型如何重塑技术格局
蒙娜丽宁
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数字人视频剪辑与分身的核心技术解析数字人视频剪辑和分身技术是近年来人工智能与计算机视觉领域的热点,涉及虚拟形象生成、动作驱动、语音合成等多项技术。以下从技术实现、应用场景和工具选择三个方面展开分析。数字人视频剪辑的关键技术视频剪辑中数字人的核心在于动态形象的生成与编辑。基于深度学习的生成对抗网络(GAN)和3D建模技术可实现高保真虚拟形象构建。典型流程包括:人物建模:通过多视角图像或视频数据重建3
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揭秘:揭秘系统提示合集背后的秘密在当今这个人工智能技术迅速发展的时代,了解和使用大型语言模型(LLM)已成为技术爱好者、开发者和研究人员的共同目标。而作为核心组成部分,系统提示(systemprompts)的设计和应用直接影响了LLM的表现和功能。今天,我们将为大家揭示一个神秘而又充满吸引力的项目——“leaked-system-prompts”。这个项目为我们打开了一扇窥探这些大型语言模型系统提
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当你在手机上用语音发送消息,当短视频平台精准推送你感兴趣的内容,当智能音箱陪你聊天解闷,背后都有一位“隐形伙伴”——人工智能。它就像从科幻电影中走出的神奇力量,正悄然改变着我们的生活。今天,就让我们借助简单的Python代码,开启一场探索人工智能奥秘的奇妙之旅!人工智能:计算机的“超能力大脑”想象一下,如果给计算机装上“大脑”,让它学会像人类一样思考、学习和解决问题,会发生什么?这就是人工智能(A
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在全球“双碳”目标加速推进与能源危机日益凸显的背景下,建筑行业作为能源消耗与碳排放的重点领域,正面临从传统建造向绿色智能化转型的迫切需求。数据显示,我国建筑运行阶段能耗占全社会总能耗超30%,碳排放占比达21.9%,而传统建筑管理模式下设备低效运行、能源浪费等问题普遍存在。智能楼宇自动化控制系统(BACS)凭借物联网、大数据、人工智能等技术,通过对建筑设备的精准监控、智能调度与协同管理,成为破解绿
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本篇文章中,笔者记录了自己对于MapReduce的肤浅理解,参考资料主要包括《大数据Hadoop3.X分布式处理实战》和网络视频课程。下文介绍了MapReduce的基本概念、运行逻辑以及在wordCount代码示例。一、MapReduce概述1.概述google为解决其搜索引擎中的大规模网页数据的并行化处理问题,设计了MapReduce,在发明MapReduce之后首先用其重新改写了搜索引擎中we
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在人工智能(AI)技术蓬勃发展的今天,智能体作为AI领域的核心概念之一,正逐渐渗透到各个行业与应用场景。而Java凭借其跨平台性、丰富的类库和强大的生态系统,成为开发智能体的热门选择。本文将深入探讨如何使用Java进行AI开发智能体,从基础概念到实践应用,解答常见问题,为你揭开JavaAI开发智能体的神秘面纱。一、Java在AI开发中的优势1.跨平台性Java的“一次编写,到处运行”特性,使得基于
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近年来,随着人工智能技术的快速发展,模型管理与调用变得尤为重要。作为一款备受关注的本地AI模型管理工具,Ollama在最新发布的v0.9.4版本中带来了多项重磅改进和全新功能,提升了用户体验和应用场景的灵活性。本文将深入解析Ollamav0.9.4版本的功能亮点、技术改进以及实用操作指南,帮助广大开发者和AI爱好者全面掌握这款工具的最新动态。一、版本概述Ollamav0.9.4版本于2025年7月
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作者,EvilGenius关于我们外显子的分析课程,我们来一次预报名吧,课表如下第一节:外显子分析基础知识与框架(包括基础文件的格式等)第二节:fastq数据处理到callSNV+基础认知(简单判断谱系突变和体系突变、以及GT:AD:AF:DP等基础信息)第三节(可能需要拆分成2节课):各大数据库如何注释突变信息(clinvar、cosmic、gnomad、HGMD、hotspot、oncoKB、
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《[含文档+PPT+源码等]Django基于大数据技术实现的农产品销售系统》该项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、包运行成功以及课程答疑与微信售后交流群、送查重系统不限次数免费查重等福利!数据库管理工具:phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog后台管理系统涉及技术:后台使用框架:Django前端使用技术:Vue,HTML5,CSS3、JavaScrip
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引言Python已成为全球最受欢迎的编程语言之一,其简洁的语法和强大的生态系统使其在数据科学、Web开发、自动化、人工智能等领域占据重要地位。然而,从初级Python程序员到真正的高级开发人员,需要掌握一系列深入的知识点和实践经验。本文将详细介绍成为高级Python开发人员必备的核心知识体系,并提供系统化的学习资源,帮助你规划专业发展路径。第一部分:Python语言基础进阶1.Python语言特性
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文章目录前言AI产品性能的双重视角:模型指标vs用户信号模型指标:AI系统的“内部视角”用户信号:AI产品的“外部视角”用户信号类型用户信号的价值模型指标为何难以独立支撑产品成功如何设计AI产品的全面反馈闭环一、统一成功标准:模型指标+用户价值二、用户信号的数据采集策略三、整合多源数据流四、分析与洞察从反馈到改进:迭代驱动的闭环循环一、识别并优先解决核心问题二、将用户信号转化为模型改进方向三、产品
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【JVM调优实战Day14】大数据处理中的JVM调优文章标签jvm调优,大数据处理,Java性能优化,JVM参数配置,JVMGC调优,Java开发,大数据架构,Jvm实战文章简述在大数据处理场景中,Java应用通常面临内存占用高、GC频率频繁、堆内存不足等挑战。本文作为“JVM调优实战”系列的第14天,深入探讨了大数据处理中的JVM调优策略。文章从概念解析、技术原理、常见问题、诊断方法、调优策略到
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摘要在当前多设备互联的时代,移动端应用不再局限于单一设备,而是需要在多个终端上保持状态一致、数据同步与持久管理。鸿蒙系统提供了多种数据存储机制,从轻量级状态存储到复杂的数据持久化方案,满足不同场景下的需求。本文将结合实战案例,深入讲解鸿蒙系统中的六大数据存储方式,并配有可运行的代码,帮助开发者快速掌握数据管理方法。引言随着鸿蒙系统的不断发展,越来越多的开发者开始构建面向多设备、多用户、多场景的智能
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个人简介:某不知名博主,致力于全栈领域的优质博客分享|用最优质的内容带来最舒适的阅读体验!文末获取免费IT学习资料!文末获取更多信息精彩专栏推荐订阅收藏专栏系列直达链接相关介绍书籍分享点我跳转书籍作为获取知识的重要途径,对于IT从业者来说更是不可或缺的资源。不定期更新IT图书,并在评论区抽取随机粉丝,书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新,涵盖机器学习、深度学习、自然
- IT 行业深度洞察:从技术革命到产业重构的全景图谱
XQR.小白
重构
摘要本文系统梳理IT行业的发展脉络,深入剖析云计算、人工智能、大数据、物联网等核心技术的演进逻辑与协同效应,揭示IT产业在数字化转型浪潮中的生态重构与价值创造。通过典型案例分析与数据支撑,探讨行业面临的技术挑战、伦理困境与全球化竞争格局,展望IT技术如何持续驱动社会变革与产业升级。全文结合2025年最新技术动态与市场趋势,为从业者、投资者与研究者提供兼具理论深度与实践指导的行业参考。目录摘要一、I
- Python 爬虫实战:12306 订单记录爬取(登录态保持 + 订单数据可视化)
西攻城狮北
python爬虫信息可视化
引言在大数据驱动的今天,12306作为国内最重要的铁路出行平台,积累了海量的出行数据。对于广大用户而言,能够方便地查看和分析自己的出行订单记录,不仅有助于行程管理,还能为未来的出行规划提供有力参考。本文将详细讲解如何利用Python爬虫技术实现12306的模拟登录,爬取个人订单记录,并通过数据可视化技术直观展示出行情况。一、环境搭建与准备工作(一)Python环境配置确保本地已安装Python3.
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =