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miliang1688
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现在我们尝试从最开始的启动流程来熟悉androidcamera的整体framework流程:首先从上图的各个步骤来逐一分析流程,后续会根据具体的一些点进行内容的添加和扩充:?Camera.javapackages/apps/camera/src/com/android/最上层的应用就是从这个文件开始。该文件集中了整个android上层应用的所有相关内容,当然更多的则为界面的代码实现。如果出现了ca
- 【部署prometheus+pushgateway+node_exporter+opengauss_exporter+grafana监控openGauss数据库】
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prometheus数据库
1.Prometheus组件总览如上图所示,Prometheus监控系统主要由三部分组成:监控数据采集(上图左)、监控数据存储处理(上图中)、监控数据显示上报(上图右)exporters该工具用于将Prometheus不能识别的指标数据转换为Prometheus能识别的指标数据,它可以将各种应用程序、服务、操作系统等的指标数据暴露为HTTP接口,供PrometheusServer采集。pushga
- 詳細講一下mobx的在ReactNative中的用法,包含下載,配置。
asecretman!
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1.安装依赖#安装MobX核心包和React绑定npminstallmobxmobx-react-lite#如果使用装饰器语法(可选)npminstall--save-dev@babel/plugin-proposal-decorators2.配置Babel(如果使用装饰器):module.exports={presets:['module:metro-react-native-babel-pre
- 詳細講一下在RN(ReactNative)中,6個比較常用的組件以及詳細的用法
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1.View组件(基础容器)import{View,StyleSheet}from'react-native';constMyComponent=()=>{return({/*子组件*/});};conststyles=StyleSheet.create({container:{flex:1,//flex布局padding:10,//内边距backgroundColor:'#fff',//背景色b
- 我在华为做Android外包的真实经历!附小技巧
m0_56259669
程序员android移动开发面试
前言不论是校招还是社招都避免不了各种面试、笔试,如何去准备这些东西就显得格外重要。不论是笔试还是面试都是有章可循的,我这个“有章可循”说的意思只是说应对技术面试是可以提前准备,所谓不打无准备的仗就是这个道理,以下为大家,描述了从面试准备到最后的拿到offer提供了非常详细的目录,建议可以从头看是看几遍,如果基础不错的话也可以挑自己需要的章节查看。应届坎坷求职路一个广州非985/211普通本科生,计
- 抖音算法:信息茧房的真相与AI代码生成器的助力
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近年来,抖音的推荐算法备受争议,引发了公众对“信息茧房”的广泛关注。抖音集团副总裁李亮近日接受采访,就抖音算法的运作机制和“信息茧房”问题发表了独到见解。他认为,抖音算法并非神秘莫测,其核心原理与业界普遍使用的算法并无本质区别,关键在于平台的目标和用户体验的侧重点。这也引出了一个关键问题:如何利用技术手段,例如AI代码生成器,来优化算法,提升用户体验,并最终打破“信息茧房”的困局?抖音算法:长期留
- Azure AI-102 认证全攻略: (二十二) AI的隐私与安全
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引言:AI隐私与安全的重要性随着人工智能技术的飞速发展,数据隐私和安全问题已成为一个亟需解决的挑战。AI系统往往需要处理大量的敏感数据,这些数据的泄露或滥用不仅会对个人隐私产生严重影响,还可能对企业的声誉和信任度造成灾难性的损害。因此,在AI领域中,隐私与安全的保护已经成为设计和实施AI解决方案时必须严格遵守的基本原则。随着全球隐私保护法规的日益完善,如欧洲的《通用数据保护条例》(GDPR)和加利
- 【趣学SQL】第二章:高级查询技巧 2.2 子查询的高级用法——SQL世界的“俄罗斯套娃“艺术
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第二章:高级查询技巧2.2子查询的高级用法——SQL世界的"俄罗斯套娃"艺术如果说JOIN是数据库的"社交达人",那么子查询就是"逻辑鬼才"——它能像俄罗斯套娃一样,在查询中嵌套查询,甚至让AI都怀疑人生!今天我们将通过一个虚拟的「餐厅订单暴走事件」,揭秘子查询的七重幻境。2.2.1标量子查询——单身狗顾客的倔强--找出比平均消费高的顾客(子查询返回单个值)SELECTcustomer_name,
- OpenCV相机标定与3D重建(64)用于迭代地优化图像点的位置函数undistortImagePoints()的使用
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- OpenCV相机标定与3D重建(65)对图像点进行去畸变处理函数undistortPoints()的使用
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- OpenCV相机标定与3D重建(66)对立体匹配生成的视差图(disparity map)进行验证的函数validateDisparity()的使用
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- 【原创】大数据治理入门(5)《数据生命周期管理:从采集到归档》入门必看 高赞实用
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- 【机器学习实战入门】使用OpenCV进行性别和年龄检测
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GenderandAgeDetectionPython项目首先,向您介绍用于此高级Python项目的性别和年龄检测中的术语:什么是计算机视觉?计算机视觉是一门让计算机能够像人类一样观察和识别数字图像和视频的学科。它面临的挑战大多源于对生物视觉有限的了解。计算机视觉涉及获取、处理、分析和理解数字图像,旨在从现实世界中提取高维数据,从而生成可用来做决策的符号或数值信息。该过程通常包括物体识别、视频跟踪
- OpenCV相机标定与3D重建(2)鱼眼相机模型
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操作系统:ubuntu22.04OpenCV版本:OpenCV4.9IDE:VisualStudioCode编程语言:C++11算法描述鱼眼相机是一种具有非常宽视野的相机,通常会产生强烈的径向畸变。鱼眼相机模型旨在捕捉这种畸变,以便能够准确地处理和校正图像。鱼眼相机模型通常使用多项式函数来描述径向畸变。定义:设P是世界参考系中的一个3D点,其坐标为X(存储在矩阵X中)。点P在相机参考系中的坐标向量
- 探索LangChain中OpenAI模型的token级log probabilities
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在AI模型的开发和调试中,了解每个生成token的概率是非常有用的。这些信息可以帮我们理解模型的决策过程,识别可能的错误。本篇文章将介绍如何通过LangChain与OpenAI整合来获取这些token级的logprobabilities。技术背景介绍什么是LogProbabilities?在自然语言处理中,logprobabilities是一种对token生成概率的度量。通常,这个值越高,表示生成
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- 实现宿主机(Windows 10 Docker Desktop)和Linux容器之间的数据挂载的三种方法
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运维DevOpswindowslinux运维
在Windows10上使用DockerDesktop运行Linux容器时,经常需要将宿主机上的文件或目录与容器内的文件或目录进行关联,以便实现数据的共享和持久化。Docker提供了多种方法来实现这一目标,包括使用-v选项挂载宿主机目录、创建Docker数据卷以及使用--mount指令进行绑定挂载。本文将详细介绍这三种方法的基本语法、具体实践以及它们各自的使用场景。一、使用-v选项挂载宿主机目录基本
- 使用VolcEngine Maas Chat进行语言模型对话的入门指南
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技术背景介绍VolcEngineMaasChat模型提供了一种便捷的方式进行对话接口的设计与实现,特别是对于自然语言处理(NLP)应用。通过简单的API调用,开发者可以轻松集成强大的AI对话能力到他们的应用中。本文将指导您如何使用VolcEngineMaasChat进行对话交互。核心原理解析VolcEngineMaasChat利用大语言模型来处理和生成自然语言,在接收到用户的输入后,模型会通过分析
- 使用iFlyTek SparkLLM进行实时聊天应用开发
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技术背景介绍在当今的AI应用开发中,实时对话模型越来越受到重视。iFlyTek的SparkLLM为开发者提供了强大的聊天模型API,支持灵活的集成和扩展。本文将介绍如何使用SparkLLM搭建一个简单的聊天应用,包括基本的API初始化和调用,以及如何实现流式输出。核心原理解析SparkLLM是一款基于大规模语言模型的对话生成系统。它的核心在于通过自然语言理解和生成,实现人机之间的自然交流。通过使用
- 如何使用 LangChain 实现模型功能调用
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在本文中,我们将探索如何使用LangChain框架实现语言模型(LLM)的功能调用。这是构建智能对话系统、工具调用代理等应用的核心能力。通过本文,你将能够理解模型功能调用的原理,并学习如何在代码中实现这一功能。技术背景介绍功能调用是近年来语言模型(特别是ChatGPT等对话模型)的一个重要特性。它允许开发者定义特定的工具或功能,并让模型根据上下文自动决定是否调用这些功能,以及如何调用。LangCh
- 使用ModelScope实现高效句嵌入生成
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技术背景介绍在自然语言处理(NLP)任务中,向量化文本(嵌入)是许多下游任务(如语义搜索、文本分类、问答系统等)的核心步骤之一。通过将文本转换为密集向量表示,我们可以在高维向量空间中构建更加高效的表示和检索算法。ModelScope是阿里云开源的一个模型和数据集管理平台,提供了大量预训练模型,涵盖了各种领域和任务。ModelScopeEmbeddings是一个与LangChain社区集成的工具类,
- 微软 azure_Microsoft Azure管理员方案相关的面试问题与解答
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微软azureInthisarticle,wewilldiscussseveralscenario-relatedinterviewquestionsthatyoumaybeaskedwhenapplyingtoanAzureAdministratorposition.在本文中,我们将讨论与多个方案相关的面试问题,当您申请Azure管理员职位时可能会被问到。Q1:Assumethatyourman
- 使用LangChain实现与维基百科集成的知识检索
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一、简述如何学习机器学习/深度学习,理论和实践都很重要,理论上的内容需要看课程、读教材。但是实践需要自己动手,实践之后自然会对理论有更深入的理解。怎么实践?借用欧阳修《卖油翁》的话”无他,但手熟尔“。就是多看多写多跑。下面创建这个github的目的是为了存放一些图像处理/计算机视觉/机器学习/深度学习的示例代码集合,不定期会添加新的示例,可供参考。GitHub-bashendixie/ml_too
- Java 大视界 -- Java 与大数据分布式机器学习平台搭建(58)
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亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。一、欢迎加入【福利社群
- 解读 77页2024 集团企业IT技术架构规划方案
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概述了集团企业2024年度IT技术架构规划方案的首课,旨在通过TOGAF企业架构框架方法论,系统规划并优化技术架构。项目核心目标在于结合集团信息化建设愿景与当前技术架构现状,制定前瞻性、标准化的技术架构规划及发展策略,以支撑集团业务的长远发展。规划内容涵盖技术架构设计原则、方法及参考,确保方案的科学性与可行性。技术架构设计将聚焦于产品研发、市场营销、战略经营等关键业务领域,通过明确技术架构的设计目
- 架构开场介绍&&环境准备
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架构linux
第0章学习方法的变化1.第一阶段学习方法1.记命令80-1502.记参数常用3-5个3.练习考试题手写4.回顾总结2.第二阶段学习方法1.理解思考提问2.应用场景干嘛用的怎么用3.安装部署配置文件启动测试关闭4.各种报错看日志看日志看日志收集整理5.英文单词量积累不然看不懂报错第1章综合架构开场介绍中小规模网站架构组成顾客–用户访问网站的人员保安–防火墙(firewalld)进行访问策略控制迎宾–
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在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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- JVM 不稳定参数
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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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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每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- 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)" { 
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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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(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- 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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Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
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命令
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:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
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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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AngularJSAngularJS API
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...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
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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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If i select like this:
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This by default will select users in this order
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- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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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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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
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javaDAO设计模式bean领域模型
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。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持