MQ - 03 基础篇_网络模块

【FAQ】HarmonyOS SDK 闭源开放能力 —Map Kit（6） harmonyos-sdk
1.问题描述：使用华为内置的MapComponent，发现显示不出来。查看日志，MapRender底层有报错。解决方案：麻烦按以下步骤检查下地图服务，特别是签名证书指纹那部分。1.一般没有展示地图，可能和没有配置SHA256指纹证书配置，网络，定位权限，没有打开地图服务等有关系，如果刚配置完权限等，需要24h生效，（可以将手机系统时间往后设置24h）。2.module.json5文件中metada
【Gitee】error: failed to push some refs to “xxx“ git did not exit cleanly (exit code 1)解决方法 Ctrl Z. gitee git
目录1.本地仓库与远程仓库存在冲突2.权限问题3.网络问题4.远程仓库不存在或地址错误另：有关查看分支的介绍在push时操作失败且返回退出码1通常意味着在推送代码到远程仓库时遇到了问题。以下是几种可能的原因以及对应的解决办法：1.本地仓库与远程仓库存在冲突当远程仓库的代码有更新，而本地仓库没有同步这些更新时，就会产生冲突。需要先拉取远程仓库的最新代码，合并到本地分支后再尝试推送。gitpullor
华为ensp--BGP路径选择Community 华为路由bgp
学习新思想，争做新青年，今天学习的是BGP路径选择Community实验目的·理解团体属性的概念与作用·熟悉运用团体属性来控制路由传递的方法·理解No-Export、No-Advertise、No-Export-Subconfed属性的区别实验内容本实验网络中，R1属于AS100，R2、R3和R4属于AS编号为200的一个联盟，R5属于AS300。在联盟AS200中，R2和R4属于成员AS2001
计算机网络笔记再战——理解几个经典的协议HTTP章4 charlie114514191 计算机网络学习计算机网络笔记 http 学习网络协议网络
计算机网络笔记再战——理解几个经典的协议10HTTP章4确保Web安全的HTTPSHTTP是不安全的，它使用的是明文传递，这意味着潜在的报文纂改。这里我们将学习更加安全的HTTPS协议通信使用明文（不加密），内容可能会被窃听不验证通信方的身份，因此有可能遭遇伪装无法证明报文的完整性，所以有可能已遭篡改HTTP本身没有办法加密，但是可以跟SSL（SecureSocketLayer）或者是TLS（Tr
知识库在意图识别中扮演着**数据支撑**和**语义理解辅助**的双重角色 PersistDZ 大数据与AI 人工智能
知识库在意图识别中扮演着数据支撑和语义理解辅助的双重角色，而训练智能客服的意图识别Agent需要结合知识库的结构化数据与机器学习技术。以下是详细解析：一、知识库在意图识别中的作用1.提供标注数据意图标签定义：知识库中存储了预先定义的意图分类体系（如“订单查询”“退换货”“投诉”等），为模型提供明确的训练目标。标注样本：知识库包含大量用户对话历史及其对应的意图标签，是训练监督学习模型的核心数据源。2
Gmsh教程网卡了 Gmsh python Gmsh
13、在没有底层CAD模型的情况下重新擦除STL文件importgmsh#导入Gmsh库，用于几何建模和网格划分importmath#导入数学库，用于计算importos#导入操作系统库，用于处理文件路径importsys#导入系统库，用于处理命令行参数gmsh.initialize()#初始化Gmsh环境defcreateGeometryAndMesh():#清除之前的模型和数据gmsh.cle
OpenBayes 教程上新丨单卡A6000轻松部署Gemma 3，精准识别黄仁勋演讲实拍
3月12日晚间，谷歌发布了「单卡大魔王」Gemma3，号称是能在单个GPU或TPU上运行的最强模型，真实战绩也证实了官方blog所言非虚——其27B版本击败671B的满血DeepSeekV3，以及o3-mini、Llama-405B，仅次于DeepSeekR1，但在算力需求方面却远低于其他模型。如下图所示：*按照ChatbotArenaElo分数对模型进行排名；圆点表示预估的算力需求随后，谷歌也是
一切皆是映射：DQN训练加速技术：分布式训练与GPU并行 AI天才研究院计算 AI大模型企业级应用开发实战 ChatGPT 计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
1.背景介绍1.1深度强化学习的兴起近年来，深度强化学习（DeepReinforcementLearning，DRL）在游戏、机器人控制、自然语言处理等领域取得了令人瞩目的成就。作为一种结合深度学习和强化学习的强大技术，DRL能够使智能体在与环境交互的过程中学习最优策略，从而实现自主决策和控制。1.2DQN算法及其局限性深度Q网络（DeepQ-Network，DQN）是DRL的一种经典算法，它利用
多种弹窗实现方法鸿蒙示例代码
本文原创发布在华为开发者社区。介绍本示例介绍以下五种常见的弹窗场景化案例。应用启动时的隐私政策和用户协议弹窗网络请求完成的结果提示弹窗应用返回上一级页面的退出确认弹窗个人信息填写的信息弹窗应用使用过程中出现的付费类广告弹窗弹窗场景化源码链接效果预览使用说明进入应用会立马弹出一个隐私协议窗口，点同意关闭该窗口，点不同意退出应用。点击网络请求完成的结果提示弹窗，会弹出一个等待的子窗口弹窗，网络请求完毕
LangChain入门：使用Python和通义千问打造免费的Qwen大模型聊天机器人南七小僧人工智能网站开发 AI技术产品经理服务器数据库 windows
前言LangChain是一个用于开发由大型语言模型（LargeLanguageModels，简称LLMs）驱动的应用程序的框架。它提供了一个灵活的框架，使得开发者可以构建具有上下文感知能力和推理能力的应用程序，这些应用程序可以利用公司的数据和APIs。这个框架由几个部分组成。LangChain库：Python和JavaScript库。包含了各种组件的接口和集成，一个基本的运行时，用于将这些组件组合
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构 AI智能涌现深度研究 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能 Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
大规模语言模型从理论到实践分布式训练的集群架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着深度学习技术的飞速发展，大规模语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）在自然语言处理（NaturalLanguageProcessing,NLP）领域取得了突破性进展。LLMs，如BERT、GPT-3等，通
Vue实例 · new Vue() liudachu Vue.js new Vue
十六、Vue实例1.创建一个Vue实例每个Vue应用都是通过用Vue函数创建一个新的Vue实例开始的：varvm=newVue({//选项//当创建一个Vue实例时，你可以传入一个选项对象。})虽然没有完全遵循MVVM模型，但是Vue的设计也受到了它的启发。因此在文档中经常会使用vm(ViewModel的缩写)这个变量名表示Vue实例。一个Vue应用由一个通过newVue创建的根Vue实例，以及可
浏览器开发者工具深度调试指南：从入门到高阶技巧 109702008 编程网络人工智能网络
浏览器开发者工具（DevTools）是现代前端工程师的"瑞士军刀"，本文将系统解析其核心功能与实战技巧，助您掌握高效调试的终极奥义。一、基础操作与核心功能1.1工具启动方式快捷键：F12（Win/Linux）|Cmd+Opt+I（Mac）右键菜单：网页任意位置右键→检查（Inspect）移动端调试：启用设备模式（Ctrl+Shift+M）1.2核心面板全景图面板名称核心功能快捷键切换Element
图生视频技术的发展与展望：从技术突破到未来图景 Liudef06 Stable Diffusion 音视频人工智能深度学习 stable diffusion
一、技术发展现状图生视频（Image-to-VideoGeneration）是生成式人工智能（AIGC）的重要分支，其核心是通过单张或多张静态图像生成动态视频序列。近年来，随着深度学习、多模态融合和计算硬件的进步，图生视频技术经历了从基础研究到商业落地的快速演进。早期探索与GAN的奠基早期图生视频技术主要基于生成对抗网络（GAN），通过对抗训练生成低分辨率的视频片段。例如，DeepMind的DVD
已解决：python多线程使用TensorRT输出为零？附tensorrt推理代码李卓璐算法实战 python 开发语言
我是多个不同类型的模型多线程调用报错。设备：cuda12.1,cudnn8.9.2,tensorrt8.6.11.问题tensorrt的推理没输出？？？有输入：想要的输出：原因：多进程时,每进程应单独调用importpycuda.driverascuda和cuda.init()，完成初始化CUDA驱动，并需要使用self.cfx.push()和self.cfx.pop()管理CUDA上下文，以保证
探索 LangChain、Hugging Face、LM Studio 等 AI 应用工具 Alex程 langchain 人工智能
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java八股文之常见的集合 qq_45923849 java 开发语言
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Python 的 ultralytics 库详解白.夜人工智能
ultralytics是一个专注于计算机视觉任务的Python库，尤其以YOLO（YouOnlyLookOnce）系列模型为核心，提供了简单易用的接口，支持目标检测、实例分割、姿态估计等任务。本文将详细介绍ultralytics库的功能、安装方法、核心模块以及使用示例。1.ultralytics库简介ultralytics库由Ultralytics团队开发，旨在为YOLO系列模型提供高效、灵活且易
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批量请求微信小程序封禁状态的C++代码示例安丨微信小程序 c++小程序
概述：此C++代码示例将展示如何批量请求指定API接口，检查微信小程序是否被封禁。根据返回的code值，我们可以判断小程序是否被封禁，code为0时表示小程序被封禁，code为1表示正常。代码介绍：目标：通过C++编写批量请求的代码，检查多个小程序的封禁状态。使用的库：使用libcurl库来发送HTTP请求。libcurl是一个强大的库，广泛用于在C++中进行网络请求。API接口：https://
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Hugging Face 模型格式全解析：从 PyTorch 到 GGUF mingo_敏 Deep Learning pytorch 人工智能 python
HuggingFace模型格式全解析：从PyTorch到GGUFHuggingFace生态支持多种模型格式，以满足不同场景下的存储、部署和推理需求。以下是主流格式的技术解析与演进脉络：1.PyTorch原生格式（.pt/.pth）特性：直接保存PyTorch的state_dict（模型参数）或完整模型（含结构）。兼容性强，与PyTorch训练/推理流程深度集成。文件体积较大，加载速度较慢，存在安全
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指令系统和计算机体系结构——一文解析冯·诺依曼架构点滴汇聚江河软考-软件设计师架构
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大模型时代的知识焦虑机载软件与适航机器学习-建模算法-代理模型人工智能大数据
引言：浪潮之巅，焦虑暗涌大模型时代已经浩荡而来，如同奔腾的浪潮，以令人惊叹的速度重塑着世界的面貌。从智能客服的温声细语，到AI绘画的妙笔生花，再到自动驾驶的日趋成熟，大型语言模型、图像模型等人工智能技术以前所未有的姿态，渗透进我们生活的方方面面。信息获取前所未有的便捷，知识创造空前高效，人机交互焕然一新，一个充满无限可能的智能化未来似乎触手可及。然而，在这令人眼花缭乱的技术盛景之下，一股无形的焦虑
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二分法真的很容易出错！！！在用dp学习之后总结了一下二分法二分查找关键总结一、核心思想分治策略：每次将搜索范围缩小一半，适用于有序数组。时间复杂度：O(logn)，比线性查找高效得多。二、关键点前提条件有序性：数组必须有序（升序或降序），否则需先排序（但排序成本O(nlogn)）。静态性：适合静态数据或低频更新的数据（高频更新建议用哈希表或树结构）。两种边界问题左边界：第一个等于目标的位置（或第一
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微博发送私信随意而生微博
在前面文章中说了如和获取登陆时候所需要的cookie，现在只要拿到最后登陆所需要的cookie，然后抓包分析一下微博私信发送界面 http://weibo.com/message/history?uid=****&name=**** 可以发现其发送提交的Post请求和其中的数据，让后用程序模拟发送POST请求中的数据，带着cookie发送到私信的接入口，就可以实现发私信的功能了。
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