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【AI大模型】23、构建你的西部世界：AI小镇具身智能实战指南无心水 AI大模型人工智能 AI小镇搭建具身智能实战智能体系统架构提示语工程优化虚拟社会构建 AI大模型
引言：从代码到虚拟社会的奇妙旅程在人工智能领域，具身智能的发展正引领着一场新的革命。当我们谈论构建一个类似《西部世界》的虚拟社会时，我们不仅在创造一个数字游乐场，更是在探索智能体如何在模拟环境中展现出类似人类的认知、社交和决策能力。本文将带领你踏上一段激动人心的旅程，从底层架构到上层应用，全面解析如何利用提示语工程构建一个充满活力的AI小镇。想象一下，你将成为这个虚拟世界的造物主，通过精心设计的提
如何构建AI原生应用领域的高效SaaS架构 AI原生应用开发 AI-native 架构 ai
如何构建AI原生应用领域的高效SaaS架构关键词：AI原生应用、SaaS架构、微服务、容器化、机器学习模型部署、自动扩展、多租户隔离摘要：本文深入探讨如何构建面向AI原生应用的高效SaaS架构。我们将从基础概念出发，逐步解析AISaaS架构的核心组件、设计原则和最佳实践，并通过实际案例展示如何实现高性能、可扩展的AI服务交付平台。文章将涵盖从基础设施选择到模型部署，从多租户隔离到自动扩展的全方位技
九章数学体系：定义域无界化——AI鲁棒性的“隐形杀手“ 九章数学体系数学建模拓扑学人工智能神经网络
九章数学体系：定义域无界化——AI鲁棒性的"隐形杀手"摘要传统人工智能模型在面对边缘场景时常常表现出鲁棒性不足的问题，本文深入分析发现，这种现象的本质根源在于模型缺乏显式的定义域约束，导致无界化假设成为影响AI鲁棒性的"隐形杀手"。文章系统阐述了无界假设如何引发对抗样本脆弱性和数值不稳定等核心问题，并引入九章数学体系的定义域约束理论，为解决这些问题提供了全新的数学视角和工程实现路径。研究表明，通过
Python时域信号特征提取技术要点路怜涯
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：在机器学习领域，时域信号特征提取是数据预处理的关键环节，特别是对于时间序列数据。时域信号特征包括信号的基本特性量，如平均值、中值、峰值、谷值、峰谷差、方差、标准差、极值点、峭度与峰度、自相关函数、滑动窗口统计、傅立叶变换和小波分析等。使用Python中的NumPy、Pandas和SciPy库可以帮助我们计算这些特征，并为机器学习模型训练准备数据。本文将介绍如何
从单一设备到万物互联：鸿蒙生态崛起的未来之路王子良. 经验分享 harmonyos 华为
目录一、引言：开启智能时代的钥匙二、鸿蒙生态概述：跨设备协同的核心价值三、开发者机遇与挑战：抓住鸿蒙崛起的机会四、鸿蒙生态崛起的前景：万物互联的未来五、开发者在鸿蒙生态中的实践机遇与挑战1.跨设备开发的机遇2.与人工智能和物联网结合的创新空间3.持续创新与生态完善的挑战六、鸿蒙生态未来的多维发展：智能硬件与大数据的深度结合1.智能硬件与大数据的结合2.在智能家居与城市管理中的应用3.行业领域的深度
考取华为HCIE-AI有什么用？博睿谷IT99_ 华为人工智能华为认证职业规划
在人工智能技术重塑各行各业的浪潮中，掌握核心AI能力成为专业人士的制胜关键。华为推出的HCIE-AISolutionArchitect（华为认证ICT专家-AI解决方案架构师），正是面向这一领域顶尖人才设立的最高级别认证。主要是为了培养和认证掌握人工智能解决方案架构、设计与应用知识，具备大模型业务场景分析、大模型训练与微调、模型推理部署能力的专家级人才。一、HCIE-AI：专家级能力的权威认证HC
多模态实操第一弹：多模态AI是什么？能做什么？江凯吴杰多模态的尝试人工智能
多模态AI专栏第一期：多模态人工智能概述与应用你是否想过，AI如何像人一样同时"看、听、说"？本期专栏将带你深入了解多模态AI的核心原理、发展脉络、关键技术、典型应用，并为后续实战打下坚实基础。最后，我们将详细介绍本系列所用的ERIT数据集及其任务背景。目录1.什么是多模态AI？2.多模态AI的发展历程3.多模态AI的核心技术4.多模态AI的应用场景5.多模态AI的挑战与机遇6.专栏预告与ERIT
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随着人工智能技术的快速发展，大语言模型如ChatGPT和DeepSeek在科研领域的应用正在为科研人员提供强大的支持。这些模型通过深度学习和大规模语料库训练，能够帮助科研人员高效地筛选文献、生成论文内容、进行数据分析和优化机器学习模型。ChatGPT和DeepSeek能够快速理解和生成复杂的语言，帮助研究人员在撰写论文时提高效率，不仅生成高质量的文章内容，还能优化论文结构和语言表达。在数据分析方面
大语言模型助力高效办公、论文与项目撰写、数据分析、机器学习与深度学习建模等 xiao5kou4chang6kai4 人工智能深度学习机器学习 rnn 语言模型 lstm 深度学习机器学习人工智能 DeepSeek
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十分钟了解人工智能的过去、现在与未来 ithadoop 人工智能人工智能
十分钟了解人工智能的过去、现在与未来人工智能(AI)作为重塑人类社会的技术革命，正以前所未有的速度改变着我们的工作方式、生活方式和思维方式。从1943年人工神经元模型的提出，到2025年AI应用场景的全面爆发，AI发展经历了多个关键阶段。在接下来的十分钟里，我们将通过图文解说，快速了解AI从萌芽到现在的历程，以及未来可能带来的机遇与挑战。一、人工智能的过去：从理论奠基到技术突破1.萌芽阶段(194
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**基于Python的数据分析与机器学习实战教程****一、引言**随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言， 2401_89451588 python 数据分析机器学习
基于Python的数据分析与机器学习实战教程一、引言随着大数据时代的到来，数据处理和分析能力已经成为现代软件开发人员的必备技能之一。Python作为一种高效、简洁且功能丰富的编程语言，在数据分析领域得到了广泛的应用。本文将介绍如何使用Python进行数据分析，并结合机器学习算法实现数据驱动的应用。二、Python基础首先，我们需要掌握Python的基本语法和常用的库。Python的语法简洁易懂，上
基于机器学习的超音速流场实时控制——Python/C++混合编程实战莱歌数字数字化转型 #职场经验 #结构热设计机器学习 python c++
作者简介：科技自媒体优质创作者个人主页：莱歌数字-CSDN博客公众号：莱歌数字个人微信：yanshanYH211、985硕士，职场15年+从事结构设计、热设计、售前、产品设计、项目管理等工作，涉足消费电子、新能源、医疗设备、制药信息化、核工业等领域涵盖新能源车载与非车载系统、医疗设备软硬件、智能工厂等业务，带领团队进行多个0-1的产品开发，并推广到多个企业客户现场落地实施。专题课程Flotherm
探索 AI 系统提示与模型资源库：`system-prompts-and-models-of-ai-tools` 几道之旅人工智能智能体及数字员工人工智能
在当今的人工智能领域，系统提示和工具模型的优化与应用对于提升AI助手的性能和响应质量至关重要。x1xhlol开源的system-prompts-and-models-of-ai-tools仓库为开发者们提供了一个丰富的资源集合，涵盖了多种AI工具的系统提示、工具和模型。仓库概述这个仓库包含了超过7500行的代码和文档，详细介绍了多个知名AI工具的系统提示和相关模型，其中包括FULLv0、Curso
2025年中总结 Just Jump 人生经历思考反思认知方法 2025年中总结
2025年中总结。一如往年惯例，总结近半年工作中的体悟和经验。一、把大而难的事拆解成小而具体的小目标。专注解决小目标，每周迭代交付，先完成再完善。1.1把大任务拆解成具体可执行的小目标2025年5月起我开始做大模型相关的技术调研、技术升级和开发工作。传统的机器学习、深度学习算法和大模型的算法在技术知识上还是有很大的差异的。想要快速转型使用大模型做开发、训练，是需要些时间和精力投入的，这并不是一个简
AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用
AI人工智能中LSTM在视频行为识别的应用关键词：LSTM、视频行为识别、深度学习、时序建模、计算机视觉、神经网络、动作识别摘要：本文将深入探讨LSTM（长短期记忆网络）在视频行为识别领域的应用。我们将从基础概念出发，逐步讲解LSTM如何解决视频时序建模的挑战，分析其核心算法原理，并通过实际代码示例展示LSTM在行为识别中的具体实现。文章还将探讨当前的应用场景、工具资源以及未来发展趋势，为读者提供
多模态AI：让机器像人一样“全感官”理解世界 Echo_Wish 前沿技术人工智能人工智能
多模态AI：让机器像人一样“全感官”理解世界咱们人类理解世界，从来不是只靠单一感官：眼睛看到画面，耳朵听到声音，皮肤感受到温度，嘴巴尝到味道，甚至鼻子闻到气味。正是这多感官的“多模态”输入，构筑了我们对复杂世界的深刻认知。而人工智能领域的多模态学习（MultimodalLearning），正是让机器拥有“多感官”理解能力的技术突破。今天，我想跟大家聊聊：多模态学习为何重要？当前有哪些创新模型？如何
【PaddleOCR】快速集成 PP-OCRv5 的 Python 实战秘籍--- PaddleOCR实例化 OCR 对象的参数介绍云天徽上 PaddleOCR python ocr 开发语言人工智能文字识别
博主简介：曾任某智慧城市类企业算法总监，目前在美国市场的物流公司从事高级算法工程师一职，深耕人工智能领域，精通python数据挖掘、可视化、机器学习等，发表过AI相关的专利并多次在AI类比赛中获奖。CSDN人工智能领域的优质创作者，提供AI相关的技术咨询、项目开发和个性化解决方案等服务，如有需要请站内私信或者联系任意文章底部的的VX名片（ID：xf982831907）博主粉丝群介绍：①群内初中生、
最新人工智能硬件培训AI基础入门学习课程参考2025版（离线AI语音视觉识别篇）聆思科技AI芯片聆思大模型开发板实践分享语音识别人机交互人工智能视觉检测嵌入式硬件 mcu AI编程
前言端侧离线AI智能硬件作为AI技术的重要载体之一，凭借其无需依赖网络即可实现智能功能的特性，在一些网络条件受限或对数据隐私有较高要求的场景中，发挥着不可或缺的作用。本章基于CSK6大模型语音视觉开发板开箱即用的离线AI能力，分类列出学习课程知识点和实操参考，希望能够帮助大家快速掌握离线AI智能硬件的基础知识与实战技能，同时了解相关AI技术在实际场景的应用情况。正文按入下框架展开，相关理论和实操除
最新人工智能硬件培训AI 基础入门学习课程参考2025版（大模型篇）聆思科技AI芯片聆思大模型开发板实践分享大模型语音交互人工智能语音识别视觉检测 AI编程人机交互
前言在人工智能大模型重塑教育与社会发展的当下，无论是探索未来职业方向，还是更新技术储备，掌握大模型知识都已成为新时代的必修课。从职场上辅助工作的智能助手，到课堂用于学术研究的智能工具，大模型正在工作生活教育等领域发挥着越来越重要的作用。针对日前前来咨询的广大客户对面向大模型智能硬件的学习需求，我们根据CSK6大模型语音视觉开发板已有功能，整理了一份适合基于本开发板进行教学活动的学习课程参考给大家备
机器学习，支持向量机svm和决策树xgboost介绍 suixinm 支持向量机机器学习决策树
支持向量机(SVM)和XGBoost都是非常强大且应用广泛的机器学习算法，但它们基于不同的原理，各有其优势和劣势，适用于不同的场景。以下是两者的主要区别和优劣势对比：1.核心思想与模型类型:SVM:核心思想:找到一个最优的超平面（在特征空间中），将不同类别的样本分隔开，并且使得该超平面到两类样本中最近的样本点（支持向量）的距离（间隔）最大化。核心是几何间隔最大化。模型类型:单个模型（虽然是核方法，
2025年全球数据安全发展趋势 jinan886 人工智能大数据安全数据分析
随着云计算、大数据、人工智能等技术的迅猛发展，数据已成为驱动经济社会发展的关键生产要素。然而，数据泄露、网络攻击等安全事件频发，给个人隐私、企业利益乃至国家安全带来了前所未有的挑战。全球数据安全发展趋势正随着技术进步和威胁演变而不断变化，以下是主要趋势：1.数据隐私法规加强GDPR（欧盟《通用数据保护条例）和CCPA（加州消费者隐私法案）等法规推动了全球对数据隐私的重视，更多国家和地区正在制定或更
AI原生应用监控：实时领域偏见预警系统设计原理 Agentic AI人工智能与大数据 CSDN AI-native 人工智能 ai
AI原生应用监控：实时领域偏见预警系统设计原理关键词AI监控、算法偏见、实时预警、公平性AI、模型监控、偏见检测、AI治理摘要在人工智能驱动决策日益普及的今天，AI系统中的隐性偏见已成为影响公平性、可信度和业务连续性的关键风险。本文深入探讨了AI原生应用监控的核心挑战，重点剖析了实时领域偏见预警系统的设计原理与实现方法。通过将复杂的算法偏见比作"数字世界的隐形滤镜"，我们揭示了偏见如何在AI系统中
机器学习在智能仓储中的应用：库存管理与物流优化 Blossom.118 机器学习与人工智能机器学习人工智能深度学习机器人 sklearn tensorflow cnn
最近研学过程中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。点击链接跳转到网站人工智能及编程语言学习教程。读者们可以通过里面的文章详细了解一下人工智能及其编程等教程和学习方法。下面开始对正文内容的介绍。随着电子商务的蓬勃发展，仓储和物流行业面临着前所未有的挑战和机遇。智能仓储通过整合先进的信息技术，如物联网（IoT）、大数据和机器学习，能够实现从货物入库到出库的全流程
【自然语言处理-NLP】文本预处理技术云博士的AI课堂哈佛博后带你玩转机器学习深度学习自然语言处理人工智能 NLP 深度学习数据预处理 NLP数据预处理机器学习
以下内容将从基本概念到实用代码分步骤、分场景地详细介绍NLP常见文本预处理方法及其背后的思想。如果无法从外部导入数据，我们会模拟一份简易文本数据（如字符串列表），并在此基础上演示预处理代码及详细解释，确保在常规Python环境下可以运行。一、文本预处理的常见需求和作用在自然语言处理（NLP）任务（如机器学习、深度学习、大模型开发）中，原始文本数据通常会包含各种噪声，例如：多余的空格、换行符、特殊符
行为正则化与顺序策略优化结合的离线多智能体学习算法
离线多智能体强化学习（MARL）是一个新兴领域，目标是在从预先收集的数据集中学习最佳的多智能体策略。随着人工智能技术的发展，多智能体系统在诸如自动驾驶、智能家居、机器人协作以及智能调度决策等方面展现了巨大的应用潜力。但现有的离线MARL方法也面临很多挑战，仍存在不协调行为和分布外联合动作的问题。为了应对这些挑战，中山大学计算机学院、美团履约平台技术部开展了学术合作项目，并取得了一些的成果，希望分享
【机器学习第四期（Python）】LightGBM 方法原理详解 WW、forever 机器学习原理及代码实现机器学习 python 人工智能
LightGBM概述一、LightGBM简介二、LightGBM原理详解⚙️核心原理LightGBM的主要特点三、LightGBM实现步骤（Python）可调参数推荐完整案例代码（回归任务+可视化）参考LightGBM是由微软开源的基于梯度提升框架（GBDT）的机器学习算法，专为高性能、高效率设计，适用于大规模数据处理任务。它在准确率、训练速度和资源使用上都优于传统GBDT实现（如XGBoost）
【机器学习】机器学习的基本分类-监督学习-线性回归（Linear Regression） IT古董人工智能机器学习机器学习分类学习人工智能线性回归
线性回归是监督学习中的一种基础算法，用于解决回归问题。它通过拟合一条直线（或平面、高维超平面），来预测输出与输入变量之间的关系。1.线性回归的基本概念目标给定输入和对应的输出y，找到一个线性函数：其中：是权重（回归系数）。b是偏置（截距）。y是预测值。损失函数为了找到最佳的w和b，需要最小化预测值和真实值
提升AI产品竞争力：可用性评估的10个核心维度 AGI大模型与大数据研究院人工智能 ai
提升AI产品竞争力：可用性评估的10个核心维度关键词：AI产品、可用性评估、用户体验、人机交互、产品竞争力、评估维度、人工智能摘要：本文深入探讨了提升AI产品竞争力的10个核心可用性评估维度。我们将从用户角度出发，系统性地分析如何评估和优化AI产品的可用性，包括易用性、效率、可学习性、容错性等关键指标。通过详细的案例分析和实用建议，帮助产品团队打造更具竞争力的AI解决方案。背景介绍目的和范围本文旨
Spring4.1新特性——Spring MVC增强 jinnianshilongnian spring 4.1
目录 Spring4.1新特性——综述 Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他 Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强 Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理 Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化 Spring4.1新特性——Spring MVC增强 Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
mysql 性能查询优化 annan211 java sql 优化 mysql 应用服务器
1 时间到底花在哪了？ mysql在执行查询的时候需要执行一系列的子任务，这些子任务包含了整个查询周期最重要的阶段，这其中包含了大量为了检索数据列到存储引擎的调用以及调用后的数据处理，包括排序、分组等。在完成这些任务的时候，查询需要在不同的地方花费时间，包括网络、cpu计算、生成统计信息和执行计划、锁等待等。尤其是向底层存储引擎检索数据的调用操作。这些调用需要在内存操
windows系统配置 cherishLC windows
删除Hiberfil.sys ：使用命令powercfg -h off 关闭休眠功能即可： http://jingyan.baidu.com/article/f3ad7d0fc0992e09c2345b51.html 类似的还有pagefile.sys msconfig 配置启动项 shutdown 定时关机 ipconfig 查看网络配置 ipconfig /flushdns
人体的排毒时间 Array_06 工作
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ZooKeeper cugfy zookeeper
Zookeeper是一个高性能，分布式的，开源分布式应用协调服务。它提供了简单原始的功能，分布式应用可以基于它实现更高级的服务，比如同步，配置管理，集群管理，名空间。它被设计为易于编程，使用文件系统目录树作为数据模型。服务端跑在java上，提供java和C的客户端API。 Zookeeper是Google的Chubby一个开源的实现，是高有效和可靠的协同工作系统，Zookeeper能够用来lea
网络爬虫的乱码处理随意而生爬虫网络
下边简单总结下关于网络爬虫的乱码处理。注意，这里不仅是中文乱码，还包括一些如日文、韩文、俄文、藏文之类的乱码处理，因为他们的解决方式是一致的，故在此统一说明。网络爬虫，有两种选择，一是选择nutch、hetriex，二是自写爬虫，两者在处理乱码时，原理是一致的，但前者处理乱码时，要看懂源码后进行修改才可以，所以要废劲一些；而后者更自由方便，可以在编码处理
Xcode常用快捷键张亚雄 xcode
一、总结的常用命令：隐藏xcode command+h 退出xcode command+q 关闭窗口 command+w 关闭所有窗口 command+option+w 关闭当前
mongoDB索引操作 adminjun mongodb 索引
一、索引基础： MongoDB的索引几乎与传统的关系型数据库一模一样，这其中也包括一些基本的优化技巧。下面是创建索引的命令： > db.test.ensureIndex({"username":1}) 可以通过下面的名称查看索引是否已经成功建立： &nbs
成都软件园实习那些话 aijuans 成都软件园实习
无聊之中，翻了一下日志，发现上一篇经历是很久以前的事了，悔过~~ 　　断断续续离开了学校快一年了，习惯了那里一天天的幼稚、成长的环境，到这里有点与世隔绝的感觉。不过还好，那是刚到这里时的想法，现在感觉在这挺好，不管怎么样，最要感谢的还是老师能给这么好的一次催化成长的机会，在这里确实看到了好多好多能想到或想不到的东西。　　都说在外面和学校相比最明显的差距就是与人相处比较困难，因为在外面每个人都
Linux下FTP服务器安装及配置 ayaoxinchao linux FTP服务器 vsftp
检测是否安装了FTP [root@localhost ~]# rpm -q vsftpd 如果未安装：package vsftpd is not installed 安装了则显示：vsftpd-2.0.5-28.el5累死的版本信息安装FTP 运行yum install vsftpd命令，如[root@localhost ~]# yum install vsf
使用mongo-java-driver获取文档id和查找文档 BigBird2012 driver
注：本文所有代码都使用的mongo-java-driver实现。在MongoDB中，一个集合（collection）在概念上就类似我们SQL数据库中的表（Table），这个集合包含了一系列文档（document）。一个DBObject对象表示我们想添加到集合（collection）中的一个文档（document），MongoDB会自动为我们创建的每个文档添加一个id，这个id在
JSONObject以及json串 bijian1013 json JSONObject
一.JAR包简介要使程序可以运行必须引入JSON-lib包，JSON-lib包同时依赖于以下的JAR包： 1.commons-lang-2.0.jar 2.commons-beanutils-1.7.0.jar 3.commons-collections-3.1.jar &n
[Zookeeper学习笔记之三]Zookeeper实例创建和会话建立的异步特性 bit1129 zookeeper
为了说明问题，看个简单的代码， import org.apache.zookeeper.*; import java.io.IOException; import java.util.concurrent.CountDownLatch; import java.util.concurrent.ThreadLocal
【Scala十二】Scala核心六：Trait bit1129 scala
Traits are a fundamental unit of code reuse in Scala. A trait encapsulates method and field definitions, which can then be reused by mixing them into classes. Unlike class inheritance, in which each c
weblogic version 10.3破解 ronin47 weblogic
版本：WebLogic Server 10.3 说明：%DOMAIN_HOME%：指WebLogic Server 域(Domain）目录例如我的做测试的域的根目录 DOMAIN_HOME=D:/Weblogic/Middleware/user_projects/domains/base_domain 1.为了保证操作安全，备份%DOMAIN_HOME%/security/Defa
求第n个斐波那契数 BrokenDreams
今天看到群友发的一个问题：写一个小程序打印第n个斐波那契数。自己试了下，搞了好久。。。基础要加强了。 &nbs
读《研磨设计模式》-代码笔记-访问者模式-Visitor 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; interface IVisitor { //第二次分派，Visitor调用Element void visitConcret
MatConvNet的excise 3改为网络配置文件形式 cherishLC matlab
MatConvNet为vlFeat作者写的matlab下的卷积神经网络工具包，可以使用GPU。主页： http://www.vlfeat.org/matconvnet/ 教程： http://www.robots.ox.ac.uk/~vgg/practicals/cnn/index.html 注意：需要下载新版的MatConvNet替换掉教程中工具包中的matconvnet： http
ZK Timeout再讨论 chenchao051 zookeeper timeout hbase
http://crazyjvm.iteye.com/blog/1693757 文中提到相关超时问题，但是又出现了一个问题，我把min和max都设置成了180000，但是仍然出现了以下的异常信息： Client session timed out, have not heard from server in 154339ms for sessionid 0x13a3f7732340003
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Yii框架中CGridView的使用方法以及详细示例 dcj3sjt126com yii
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Maven项目打包成可执行Jar文件 dyy_gusi assembly
Maven项目打包成可执行Jar文件在使用Maven完成项目以后，如果是需要打包成可执行的Jar文件，我们通过eclipse的导出很麻烦，还得指定入口文件的位置，还得说明依赖的jar包，既然都使用Maven了，很重要的一个目的就是让这些繁琐的操作简单。我们可以通过插件完成这项工作，使用assembly插件。具体使用方式如下： 1、在项目中加入插件的依赖： <plugin>
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第五章常用Lua开发库1-redis、mysql、http客户端 jinnianshilongnian nginx lua
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在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句 pda158 mysql
在Mysql 众多表中查找一个表名或者字段名的 SQL 语句：　　方法一：SELECT table_name, column_name from information_schema.columns WHERE column_name LIKE 'Name'; 　　方法二：SELECT column_name from information_schema.colum
程序员对英语的依赖 Smile.zeng 英语程序猿
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时间过得真快啊，转眼就到了Oracle学习笔记的最后个章节了，通过前面七章的学习大家应该对Oracle编程有了一定了了解了吧，这东东如果一段时间不用很快就会忘记了，所以我会把自己学习过的东西做好详细的笔记，用到的时候可以随时查找，马上上手！希望这些笔记能对大家有些帮助！这是第八章的学习笔记，学习完第七章的子程序和包之后

【机器学习】模型平移不变性/等变性&归纳偏置&Attention机制

一、等变Transformer

二、归纳偏置

三、注意力机制

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