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DeepSeek-V3 通俗详解：从诞生到优势，以及与 GPT-4o 的对比码事漫谈 AI ai
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站1.DeepSeek的前世今生1.1什么是DeepSeek？DeepSeek是一家专注于人工智能技术研发的公司，致力于打造高性能、低成本的AI模型。它的目标是让AI技术更加普惠，让更多人能够用上强大的AI工具。1.2DeepSeek-V3的诞生DeepSeek-V3是DeepSeek公司推出的最新一代A
企业级AI开发利器：Spring AI框架深度解析与实战_spring ai实战 AI大模型-海文人工智能 spring python 算法开发语言 java 机器学习
企业级AI开发利器：SpringAI框架深度解析与实战一、前言：Java生态的AI新纪元在人工智能技术爆发式发展的今天，Java开发者面临着一个新的挑战：如何将大语言模型（LLMs）和生成式AI（GenAI）无缝融入企业级应用。传统的Java生态缺乏统一的AI集成方案，开发者往往需要为不同AI供应商（如OpenAI、阿里云、HuggingFace）编写大量重复的接口适配代码，这不仅增加了开发成本，
【第15章】亿级电商平台订单系统-高可用架构设计 cherry5230 亿级流量架构设计与落地系统架构分布式架构中间件
1-1本章导学课程概述核心内容：订单系统高可用架构设计项目背景：年交易额200亿的B2B电商平台订单系统本章学习路径高可用概念解析设计原则学习七大架构设计方法论项目实战应用一、高可用核心概念定义与价值解析系统可靠性标准指标二、设计原则体系冗余设计故障自动转移服务降级策略监控预警机制三、七大高可用设计方法论<
Python编程：使用Opencv进行图像处理
【参考】https://github.com/opencv/opencv/tree/4.x/samples/pythonPython使用OpenCV进行图像处理OpenCV(OpenSourceComputerVisionLibrary)是一个开源的计算机视觉和机器学习软件库。下面将从基础到高阶介绍如何使用Python中的OpenCV进行图像处理。一、安装首先需要安装OpenCV库：pipinst
JavaScript中的函数柯里化（Currying）：从概念到实战 coding随想 JavaScript javascript ecmascript 开发语言前端
JavaScript中的函数柯里化（Currying）：从概念到实战在JavaScript开发中，函数式编程（FunctionalProgramming）逐渐成为一种主流思想。而函数柯里化（Currying），正是这一思想中的核心技巧之一。它不仅能提升代码的复用性和灵活性，还能帮助我们构建更优雅、更模块化的解决方案。本文将带你从零开始，深入理解柯里化的原理、实现方式及实际应用场景。一、什么是函数柯
莫队算法 —— 将暴力玩出花秒啦算法
莫队算法——将暴力玩出花一、为什么需要莫队？——暴力法的瓶颈我们已经学会了用分块处理一些在线的区间问题。现在，我们来看一类特殊的离线区间查询问题。“离线”意味着我们可以把所有查询先读进来，再按我们喜欢的顺序去处理它们。思考一个问题：给定一个长度为N的数组，M次询问。每次询问一个区间[l,r]，问区间内有多少种数字至少出现了2次？那我们回到最朴素的暴力。纯暴力：对于每个询问(l,r)，都for一遍，
图扑软件智慧云展厅，开启数字化展馆新模式智慧园区可视化 5g 人工智能大数据安全云计算
随着疫情的影响以及新兴技术的不断发展，展会的发展形式也逐渐从线下转向线上。通过“云”上启动、云端互动、双线共频的形式开展。通过应用大数据、人工智能、沉浸式交互等多重技术手段，构建数据共享、信息互通、精准匹配的高精度“云展厅”，突破时空壁垒限制。图扑软件运用HT强大的渲染功能，数字孪生“云展位”，1:1复现实际展厅内部独特的结构造型和建筑特色。也可以第一人称视角漫游，模拟用户在展厅内的参观场景，在保
Web3前沿科技：开启数字资产交易新征程 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战 Agentic AI 实战 AI人工智能与大数据 web3 科技 ai
Web3前沿科技：开启数字资产交易新征程关键词：Web3、数字资产交易、区块链、智能合约、去中心化金融摘要：本文聚焦于Web3前沿科技在数字资产交易领域的应用与发展。详细阐述了Web3的核心概念、相关技术原理，包括区块链、智能合约等。通过具体的算法原理和Python代码示例，深入剖析了数字资产交易在Web3环境下的运行机制。同时，结合实际项目案例，讲解了开发环境搭建、代码实现与解读。探讨了Web3
区块链技术概述：从比特币到Web3.0 闲人编程 Python区块链50讲区块链 web3 python 元宇宙比特币安全
目录区块链技术概述：从比特币到Web3.0引言：数字革命的下一篇章1.区块链技术基础1.1区块链定义与核心特征1.2区块链数据结构可视化2.比特币：区块链的开端2.1比特币的核心创新2.2比特币交易生命周期3.以太坊与智能合约革命3.1以太坊的核心创新3.2智能合约执行流程4.Web3.0：互联网的新范式4.1Web3.0的核心特征4.2Web3技术栈5.Python实现简易区块链系统5.1区块类
Solidity/Rust 实战 —— Web3 开发者免费训练营（第23期） moonshotcommons 共学营 rust web3 开发语言
HackQuest第23期Solidity/Rust共学营即将开营！Solidity/Rust共学营信息清单8月13日-8月22日免费（成功结营的小伙伴还将获得专属周边）全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书主办社区:HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区，我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前，HackQuest组织的共学营已达22
Solidity/Rust 实战 —— Web3 开发者免费训练营（第16期） moonshotcommons 共学营 rust web3 开发语言
HackQuest第16期Solidity/Rust共学营即将开营！Solidity/Rust共学营信息清单6月11日-6月20日免费（成功结营的小伙伴还将获得专属周边）全程线上(会议具体时间入营后通知)️头部公链官方签发的学习证书关于HackQuestHackQuest是一个充满活力的Web3开发者教育社区，我们的目标是培养下一代Web3开发者。目前我们的产品仍处于内测阶段，我们计划招募小伙伴们
转行要趁早！网络安全行业人才缺口大，企业招聘需求正旺！
网络安全行业具有人才缺口大、岗位选择多、薪资待遇好、学历要求不高等优势，对于想要转行的人员来说，是一个非常不错的选择。人才缺口大网络安全攻防技术手段日新月异，特别是现在人工智能技术飞速发展，网络安全形势复杂严峻，人才重要性凸显。教育部《网络安全人才实战能力白皮书》数据显示，到2027年，我国网络安全人员缺口将达327万。近期发布的《2024年网络安全产业人才发展报告》中提到，沿用ISC2的人才缺口
Node.js特训专栏-实战进阶：8. Express RESTful API设计规范与实现爱分享的程序员 Node.js javascript node.js 前端
欢迎来到Node.js实战专栏！在这里，每一行代码都是解锁高性能应用的钥匙，让我们一起开启Node.js的奇妙开发之旅！Node.js特训专栏主页专栏内容规划详情ExpressRESTfulAPI设计规范与实现：构建标准化、可维护的接口服务在前后端分离架构盛行的今天，RESTfulAPI已成为Web服务交互的事实标准。基于Express框架构建RESTfulAPI，既能利用Node.js的高效性能
【Python常用模块】_Pandas模块3-DataFrame对象失心疯_2023 Python常用模块数据分析 pandas 数据挖掘 python 数据统计数据处理
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高斯混合模型GMM&K均值（十三-1）——K均值是高斯混合模型的特例 phoenix@Capricornus 模式识别与机器学习均值算法机器学习算法
EM算法与K均值算法的关系K均值可以看成是高斯混合模型的特例。对K均值算法与EM算法进行比较后，可以发现它们之间有很大的相似性。K均值算法将数据点硬（hard）分配到聚类中，每个数据点唯一地与一个聚类相关联，而EM算法基于后验概率进行软（soft）分配。事实上，可以从EM算法推导出K均值算法。考虑一个高斯混合模型，其中混合分量的协方差矩阵由σ2I{\sigma^2}Iσ2I给出，其中σ2{\sig
《Python数据分析与挖掘实战》Chapter8中医证型关联规则挖掘笔记茫茫大地真干净机器学习 Python 数据挖掘
最近在学习《Python数据分析与挖掘实战》中的案例，写写自己的心得。代码分为两大部分：1.读取数据并进行聚类分析2.应用Apriori关联规则挖掘规律1.聚类部分函数分析：defprogrammer_1():datafile="C:/Users/longming/Desktop/chapter8/data/data.xls"processedfile="C:/Users/longming/Des
Practical TLA+ 项目中的Dekker算法形式化验证焦习娜Samantha
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【C++算法竞赛】前缀和+桶数组 YLCHUP C++算法技巧算法 c++开发语言数据结构哈希算法 c语言笔记
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【机器学习与数据挖掘实战 | 医疗】案例18：基于Apriori算法的中医证型关联规则分析 Francek Chen 机器学习与数据挖掘实战机器学习数据挖掘 Apriori python 关联规则人工智能
【作者主页】FrancekChen【专栏介绍】⌈⌈⌈机器学习与数据挖掘实战⌋⌋⌋机器学习是人工智能的一个分支，专注于让计算机系统通过数据学习和改进。它利用统计和计算方法，使模型能够从数据中自动提取特征并做出预测或决策。数据挖掘则是从大型数据集中发现模式、关联和异常的过程，旨在提取有价值的信息和知识。机器学习为数据挖掘提供了强大的分析工具，而数据挖掘则是机器学习应用的重要领域，两者相辅相成，共同推动
利用chatGPT提取复杂json数据到excel文件中 z日火工具使用 excel chatgpt json
利用chatGPT提取复杂json数据到excel文件中1利用swagger导出json类型的接口数据2使用hiJson工具查看json结构3利用ChatGPT写python代码解析数据4复制代码到vscode运行任务说明：整理一个项目的所有接口，保存到excel文档中。在这里插入图片描述1利用swagger导出json类型的接口数据2使用hiJson工具查看json结构我需要json数据的"pa
构建四则运算解析器：字符串处理与计算逻辑实战大熊小清新
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《提示词编程语言设计艺术探索》关键词：提示词编程语言，设计艺术，编程语言设计，核心算法，实例分析，项目实战摘要：本文旨在深入探讨提示词编程语言的设计艺术，从基础概念到核心算法，再到实际应用和未来趋势，全面解析这一领域的关键技术和设计理念。通过具体的实例分析和项目实战，帮助读者更好地理解和掌握提示词编程语言的设计与实现。引言与概述1.1提示词编程语言的背景和重要性提示词编程语言（Prompt-Bas
【Python深度学习】零基础掌握Pytorch Pooling layers nn.MaxPool方法 Mr数据杨 Python 深度学习 python 深度学习 pytorch
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误差的回响：反向传播算法与神经网络的惊天逆转田园Coder 人工智能科普人工智能科普
当专家系统在20世纪80年代初期大放异彩，成为人工智能实用化的耀眼明星时，另一股曾经被宣判“死刑”的力量——连接主义（神经网络）——正在寒冬的冻土下悄然涌动，孕育着一场惊天动地的复苏。马文·明斯基和西摩·帕尔特在1969年《感知机》专著中那精准而冷酷的理论批判，如同沉重的封印，将多层神经网络的研究禁锢了近二十年。他们指出的核心死结——缺乏有效算法来训练具有隐藏层的网络——仿佛一道无法逾越的天堑。单
根包含文件——Luaconf.h (src) LLLLLLLLLLLLLL265161 Inside Lua lua integer 编译器 alignment c++dll
Luaconf.h是配置的总集，定义了平台相关的设置，是所有文件都包含的，即RootlyIncluded。0.前言开始关注Lua也是06年六月的事情，《程序员》的2006年第六期中，我独独看中了Lua，而不是当时我已经比较熟悉的Python和Ruby，即使它们我都关注了好几年，但是都没有Lua给我的震撼大。于是那个夏天，稍微地尝试读了Lua的代码。开学后，我突然觉得自己有点受唆使，轻信了动态的福音
Python3获取5000个元素的单字符表 DechinPhy
技术背景此前考虑过一个问题，有没有办法获取到python里面所有定义好的单字符的表，比如我们获取5000个不一样的单字符，但是常用的chr(number)的方法里面包含了太多的非字母条目，比如缩进换行符等，也会被识别为长度为1的符号。因此需要在此基础上加一个isalpha()的判断。输出5000个字符示例先解释一下思路，我们还是遍历chr中所包含的字符，此时得到的是所有的长度为1的字符，再用str
小程序领域H5的CSS布局优化小程序开发2020 CS 小程序 css 前端 ai
小程序领域H5的CSS布局优化：从“乱屏”到“丝滑”的实战指南关键词：小程序布局优化、CSSFlex、CSSGrid、rpx适配、重排重绘优化摘要：本文从开发者最头疼的“小程序页面布局错乱”问题出发，结合小程序特有的运行环境（如rpx单位、组件限制），用“装修房子”的生活化比喻拆解CSS布局核心概念，系统讲解Flex/Grid布局的实战技巧、多端适配策略及性能优化方法。通过真实代码案例（含wxml
【C++】命令模式
目录一、模式核心概念与结构二、C++实现示例：遥控器与家电控制三、命令模式的关键特性四、应用场景五、命令模式与其他设计模式的关系六、C++标准库中的命令模式应用七、优缺点分析八、实战案例：数据库事务命令九、实现注意事项如果这篇文章对你有所帮助，渴望获得你的一个点赞！命令模式（CommandPattern）是一种【行为型】设计模式，它将请求封装为对象，从而使你可以用不同的请求对客户端进行参数化，对请
【安装Stable Diffusion以及遇到问题和总结】岁月玲珑 AI stable diffusion AI编程 AI作画
在本地安装部署StableDiffusion，需要准备好硬件环境，安装相关依赖，然后配置模型。下面为你详细介绍安装部署的步骤：一、硬件要求显卡：需要NVIDIAGPU，显存至少6GB，推荐8GB及以上。系统：Windows10/11、Linux（Ubuntu等）或macOS（需要Rosetta2）。内存：至少16GBRAM。存储空间：准备10GB以上的可用空间。二、软件准备首先要安装Python和
力扣网C语言编程题：接雨水（双指针法）魏劭逻辑编程题 C语言 c语言 leetcode 算法
一.简介前面文章是以动态规划方法实现的，文章如下：力扣网C语言编程题：接雨水（动态规划实现）-CSDN博客本文继续针对力扣网的接雨水问题，以另一种解题思路（双指针）以C语言实现和Python实现。二.力扣网C语言编程题：接雨水（双指针法）题目：接雨水给定n个非负整数表示每个宽度为1的柱子的高度图，计算按此排列的柱子，下雨之后能接多少雨水。示例2：输入：height=[4,2,0,3,2,5]输出：
书其实只有三类西蜀石兰类
一个人一辈子其实只读三种书，知识类、技能类、修心类。知识类的书可以让我们活得更明白。类似十万个为什么这种书籍，我一直不太乐意去读，因为单纯的知识是没法做事的，就像知道地球转速是多少一样（我肯定不知道），这种所谓的知识，除非用到，普通人掌握了完全是一种负担，维基百科能找到的东西，为什么去记忆？知识类的书，每个方面都涉及些，让自己显得不那么没文化，仅此而已。社会认为的学识渊博，肯定不是站在
《TCP/IP 详解，卷1：协议》学习笔记、吐槽及其他 bylijinnan tcp
《TCP/IP 详解，卷1：协议》是经典，但不适合初学者。它更像是一本字典，适合学过网络的人温习和查阅一些记不清的概念。这本书，我看的版本是机械工业出版社、范建华等译的。这本书在我看来，翻译得一般，甚至有明显的错误。如果英文熟练，看原版更好： http://pcvr.nl/tcpip/ 下面是我的一些笔记，包括我看书时有疑问的地方，也有对该书的吐槽，有不对的地方请指正： 1.
Linux—— 静态IP跟动态IP设置 eksliang linux IP
一.在终端输入 vi /etc/sysconfig/network-scripts/ifcfg-eth0 静态ip模板如下： DEVICE="eth0" #网卡名称 BOOTPROTO="static" #静态IP（必须） HWADDR="00:0C:29:B5:65:CA" #网卡mac地址 IPV6INIT=&q
Informatica update strategy transformation 18289753290
更新策略组件：标记你的数据进入target里面做什么操作，一般会和lookup配合使用，有时候用0,1,1代表 forward rejected rows被选中，rejected row是输出在错误文件里，不想看到reject输出，将错误输出到文件，因为有时候数据库原因导致某些column不能update，reject就会output到错误文件里面供查看，在workflow的
使用Scrapy时出现虽然队列里有很多Request但是却不下载，造成假死状态酷的飞上天空 request
现象就是：程序运行一段时间，可能是几十分钟或者几个小时，然后后台日志里面就不出现下载页面的信息，一直显示上一分钟抓取了0个网页的信息。刚开始已经猜到是某些下载线程没有正常执行回调方法引起程序一直以为线程还未下载完成，但是水平有限研究源码未果。经过不停的google终于发现一个有价值的信息，是给twisted提出的一个bugfix 连接地址如下http://twistedmatrix.
利用预测分析技术来进行辅助医疗蓝儿唯美医疗
2014年，克利夫兰诊所（Cleveland Clinic）想要更有效地控制其手术中心做膝关节置换手术的费用。整个系统每年大约进行2600例此类手术，所以，即使降低很少一部分成本，都可以为诊所和病人节约大量的资金。为了找到适合的解决方案，供应商将视野投向了预测分析技术和工具，但其分析团队还必须花时间向医生解释基于数据的治疗方案意味着什么。克利夫兰诊所负责企业信息管理和分析的医疗
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Tomcat服务器框架之Servlet开发分析 aijuans servlet
最近使用Tomcat做web服务器，使用Servlet技术做开发时，对Tomcat的框架的简易分析：疑问：为什么我们在继承HttpServlet类之后，覆盖doGet(HttpServletRequest req, HttpServetResponse rep)方法后，该方法会自动被Tomcat服务器调用，doGet方法的参数有谁传递过来？怎样传递？分析之我见： doGet方法的
揭秘玖富的粉丝营销之谜与小米粉丝社区类似 aoyouzi 揭秘玖富的粉丝营销之谜
玖富旗下悟空理财凭借着一个微信公众号上线当天成交量即破百万，第七天成交量单日破了1000万;第23天时，累计成交量超1个亿……至今成立不到10个月，粉丝已经超过500万，月交易额突破10亿，而玖富平台目前的总用户数也已经超过了1800万，位居P2P平台第一位。很多互联网金融创业者慕名前来学习效仿，但是却鲜有成功者，玖富的粉丝营销对外至今仍然是个谜。　　近日，一直坚持微信粉丝营销
Java web的会话跟踪技术百合不是茶 url会话 Cookie会话 Seession会话 Java Web 隐藏域会话
会话跟踪主要是用在用户页面点击不同的页面时,需要用到的技术点会话:多次请求与响应的过程 1,url地址传递参数,实现页面跟踪技术格式:传一个参数的 url?名=值传两个参数的 url?名=值 &名=值关键代码
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