中国人工智能系列白皮书大模型 2023

CSDN宣布C知道产品接入DeepSeek R1满血版大模型，文心一言、星火认知模型周杰伦_Jay 大模型LLMs 热点事件文心一言人工智能 leetcode 目标检测机器学习自然语言处理生成对抗网络
文章目录前言一、产品升级与模式革新二、技术整合与大模型应用三、深度思考模式的核心优势四、应用场景与用户受益五、未来发展与技术创新前言亲爱的家人们，创作很不容易，若对您有帮助的话，请点赞收藏加关注哦，您的关注是我持续创作的动力，谢谢大家！有问题请私信或联系邮箱：[email protected]一、产品升级与模式革新CSDN宣布C知道产品接入DeepSeek大模型。通过植入“深度思考模式”，全面升级AI
DeepSeek 实用集成,接入各类软件安替-AnTi deepseek 集成软件实用
将DeepSeek大模型能力轻松接入各类软件。访问DeepSeek开放平台来获取您的APIkey。详细内容参考：点我应用程序QuantalogicQuantaLogic是一个ReAct（推理和行动）框架，用于构建高级AI代理
本地化部署AI知识库：基于Ollama+DeepSeek+AnythingLLM保姆级教程 elecfan2011 人工智能
前言在数据安全和隐私保护需求日益增长的今天，本地化部署AI知识库成为企业/开发者的首选方案。本文将手把手教你如何通过Ollama（模型管理工具）、DeepSeek-R1（国产开源大模型）和AnythingLLM（知识库管理平台），搭建一套完全本地运行的智能问答系统。全程无需联网，数据100%私有化！目录环境准备与工具安装部署DeepSeek-R1模型配置AnythingLLM知识库平台构建本地知识
腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek赋能文旅繁依Fanyi python
腾讯云大模型知识引擎×DeepSeek赋能文旅——以合肥文旅为例的技术革新与实践路径一、技术底座：知识引擎与DeepSeek的融合逻辑腾讯云大模型知识引擎与DeepSeek模型的结合，本质上是**“知识库+检索增强生成（RAG）+实时联网能力”**的技术框架升级。通过三步调用API接口，开发者可快速搭建基于DeepSeek的文旅智能应用。其核心优势包括：动态知识更新：突破传统大模型预训练数据的时间
DeepSeek大模型的发展的十问十答科技互联人生人工智能 AIGC Deepseek
DeepSeek大模型是由杭州深度求索人工智能基础技术研究有限公司开发的一款基于Transformer架构的大型语言模型，具体介绍如下：1.架构基础Transformer架构：DeepSeek大模型基于Transformer架构，该架构由Google在2017年提出，以自注意力机制为核心，能够并行处理输入序列中的每个元素，从而大大提高模型的计算效率。DeepSeek在Transformer架构的基
【Python】使用SQLAlchemy操作Mysql数据库 m0_74824044 数据库 python mysql
一、SQLAlchemy介绍SQLAlchemy是Python的SQL工具包和对象关系映射（ORM）库，它提供了全套的企业级持久性模型，用于高效、灵活且优雅地与关系型数据库进行交互。使用SQLAlchemy，你可以通过Python类来定义数据库表的结构，并通过这些类与数据库进行交互，而无需编写复杂的SQL语句。以下是SQLAlchemy的一些主要特点和功能：ORM（对象关系映射）：SQLAlche
揭密 scaling laws deardao 机器学习
ScalinglawsOpenAI在其早期的关于scalinglaws的论文[1]中提出了基础理论，但该文缺乏一些具体的求解过程，且未能在更大规模的模型上进行验证。与此同时，后续研究，例如DeepMind的ChinChilla[2]还提出了不同的结论。论文题目：UnravelingtheMysteryofScalingLaws:PartI论文地址：https://arxiv.org/abs/240
Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory UnknownBody LLM Daily transformer 深度学习人工智能语言模型
本文是LLM系列文章，针对《BeyondScalingLaws:UnderstandingTransformerPerformancewithAssociativeMemory》的翻译。超越缩放定律：用联想记忆理解Transformer性能摘要1引言2相关工作3模型4新的能量函数5交叉熵损失6实验结果7结论摘要增大Transformer模型的大小并不总是能够提高性能。这种现象不能用经验缩放定律来解
SQLAlchemy中常用的查询方法[示例学习] 铁松溜达py 数据库
SQLAlchemy是一个强大的PythonORM（对象关系映射）工具，它提供了多种方法来执行数据库查询操作。以下是SQLAlchemy中常用的查询方法的总结：session.query()：使用session.query(Model)来创建一个查询对象，其中Model是你要查询的数据库模型类。filter()：在查询对象上使用filter()方法可以添加过滤条件，例如filter(Model.c
PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署 MO__YE 人工智能
PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境（如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime）部署模型时，.pth可能并不适用。这时，ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）就必不可少。本文目录：什么是.pth文件
什么是Scaling Laws（缩放定律）；DeepSeek的Scaling Laws ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 论文人工智能自然语言处理神经网络语言模型深度学习
什么是ScalingLaws（缩放定律）ScalingLaws（缩放定律）在人工智能尤其是深度学习领域具有重要意义，以下是相关介绍及示例：定义与内涵ScalingLaws主要描述了深度学习模型在规模（如模型参数数量、训练数据量、计算资源等）不断扩大时，模型性能与这些规模因素之间的定量关系。它表明，在一定条件下，模型的性能会随着模型规模的增加而以某种可预测的方式提升，通常表现为模型的损失函数值随模型
智能算力中心万卡GPU集群架构深度解析科技互联人生科技数码人工智能人工智能 gpu算力硬件架构
智能算力中心万卡GPU集群架构深度分析自ChatGPT发布，科技界大模型竞赛如火如荼。数据成新生产要素，算力成新基础能源，大模型成新生产工具，“AI+”转型势不可挡。模型参数量突破万亿，对算力需求升级，超万卡集群成基建竞赛标配。超万卡集群缩短训练时间，加速迭代，助力市场趋势应对。在超万卡集群中，高效稳定地训练大模型面临双重挑战：确保集群算力最大化、网
PyTorch `.pth` 转 ONNX：从模型训练到跨平台部署 MO__YE pytorch 人工智能 python
PyTorch.pth转ONNX：从模型训练到跨平台部署在深度学习里，模型的格式决定了它的可用性。如果你是PyTorch用户，你可能熟悉.pth文件，它用于存储训练好的模型。但当你想在不同的环境（如TensorRT、OpenVINO、ONNXRuntime）部署模型时，.pth可能并不适用。这时，ONNX（OpenNeuralNetworkExchange）就必不可少。本文目录：什么是.pth文件
大模型工具大比拼：SGLang、Ollama、VLLM、LLaMA.cpp 如何选择？ X_taiyang18 人工智能
简介：在人工智能飞速发展的今天，大模型已经成为推动技术革新的核心力量。无论是智能客服、内容创作，还是科研辅助、代码生成，大模型的身影无处不在。然而，面对市场上琳琅满目的工具，如何挑选最适合自己的那一款？本文将深入对比SGLang、Ollama、VLLM和LLaMA.cpp四款热门大模型工具，帮助您找到最契合需求的解决方案！工具概览在开始之前，先简单了解一下这四款工具的特点：SGLang：性能卓越的
UVM的基本教程如筏喻者 UVM学习其他
文章目录一、基本介绍二、在实践中学习1.接口interface2.待测设计DUT3.传输数据包transaction4.序列sequence5.序列器sequencer6.驱动器driver7.监视器monitor8.代理agent9.记分板scoreboard10.仿真环境env11.测试用例test12.顶层top13.参考模型referencemode和直接编程接口（DPI）14.简单的ma
深入解析LangChain4j中的ChatLanguageModel API：从基础到高级应用泰山AI 精品专栏 microsoft langchain4j java ai
聊天与语言模型|LangChain4j注意本页描述的是低级别的LLMAPI。有关高级LLMAPI，请参见AIServices。支持的所有LLMProviderStreamingTools(sync/streaming)JSONSchemaJSONModeSupportedModalities(Input)ObservabilityLocalDeploymentSupportsNativeImage
Qwen 2.5-Max + Cline 组合，真的能替代 DeepSeek V3 和 R1 吗？实测见真章！ surfirst LLM 编程工具大模型 AI编程
1.背景近年来，AI代码编辑器如Cursor和Windsurf在国内市场颇受欢迎，而开源方案Cline+DeepSeekV3也随着DeepSeekV3和R1的崛起逐步被开发者接受。然而，2025年1月29日，阿里正式推出了Qwen2.5-Max，这款模型在各大评测基准上展现了全球领先的能力。其编程实战能力是否能匹敌DeepSeekV3、GPT-4o甚至Claude3.5Sonnet？本文将重点探讨
量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事量子位
关注前沿科技量子位未来同事，你好~这是一则招聘帖。如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。岗位面向：社招、应届毕业生，所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项：乐于探索AI新工具，善用AI新工具；拥有解读论文的能力，能深入浅出讲解原理；有写代码能力；量子位长期读者。加入我们，你可以获得：
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HarmonyOS Next轻量化模型的部署与优化 harmonyos
本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中轻量化模型部署与优化相关技术细节，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、模型部署概述与挑战（一）部署流程与重要性在HarmonyOSNext的应用开发中，将轻量化模型部署到设备上就像是为一艘船找
HarmonyOS Next模型轻量化的综合应用与未来展望 harmonyos
本文旨在深入探讨华为鸿蒙HarmonyOSNext系统（截止目前API12）中模型轻量化的综合应用及未来发展趋势，基于实际开发实践进行总结。主要作为技术分享与交流载体，难免错漏，欢迎各位同仁提出宝贵意见和问题，以便共同进步。本文为原创内容，任何形式的转载必须注明出处及原作者。一、综合应用案例深度剖析（一）案例选择：智能驾驶场景智能驾驶是一个对模型性能、实时性和资源利用要求极高的复杂应用场景。在智能
反超DeepSeek！新版GPT-4o登顶竞技场，奥特曼：还会更好量子位
关注前沿科技量子位GPT-4o悄悄更新版本，在大模型竞技场超越DeepSeek-R1登上并列第一。除了数学（第6），还在多个单项上拿下第一：创意写作；编程；指令遵循；长文本查询；多轮对话；先直观看下新版GPT-4o的能力如何，还是以之前DeepSeek-R1和o3-mini都挑战过的一个例子来看。Prompt：编写一个Python程序，展示一个球在旋转的六边形内弹跳。球应受到重力和摩擦力的影响，并
LangChain大模型应用开发：工作流编排梦丶晓羽 langchain python 自然语言处理人工智能
介绍大家好，博主又来给大家分享知识了，那么今天又给大家分享什么内容呢？今天我要给大家分享的内容是LangChain工作流编排。那么什么是LangChain工作流编排呢？简单来说，LangChain工作流编排就是将多个与自然语言处理相关的组件，像提示模板、大语言模型、各种实用工具等巧妙地组合在一起，形成一个有条理、可执行的流程。LangChain提供了多种方式来实现这种编排，其中很有特色的就是链式调
江行智能×图扑软件：输煤皮带数字孪生管控系统
在现代矿业和电力行业中，输煤皮带系统是运输环节的核心。然后，随着智能化生产的高要求，智慧矿山输煤皮带系统的传统管理模式已显得力不从心。产业引入的三维可视化和数字孪生技术，一改传统输煤皮带系统由于设备老化、管理不善等原因，导致的可能出现停机和故障等问题，大幅提高输煤皮带系统运转效率。效果展示采用图扑软件自主研发HTforWeb产品构建轻量化的3D可视化场景，建立动态的数字化输煤皮带模型。在本次展示的
如何训练LLM“思考”（像o1和DeepSeek-R1一样, 高级推理模型解析果冻人工智能 AI员工人工智能 chatgpt 深度学习
2024年9月，OpenAI发布了它的o1模型，该模型基于大规模强化学习训练，赋予了它“高级推理”能力。不幸的是，他们是如何做到这一点的细节从未被公开披露。然而，今天，DeepSeek（一个AI研究实验室）成功复现了这种推理行为，并公开了他们方法的完整技术细节。在这篇文章中，我将讨论这一创新背后的关键思想，并描述它们在底层是如何运作的。一台会思考的笔记本电脑OpenAI的o1模型标志着训练大语言模
用 Python 撸一个 Web 服务器-第7章：重构——更好的组织代码 pythonweb
通过前几章的学习，我们完成了TodoList程序的todo管理部分，实现了对todo的增、删、改、查基本操作，这也是几乎所有Web程序都具备的功能。我们当然可以按照目前的思路继续来实现用户管理部分，在models.py中编写用户相关的模型，在templates/目录下新建用户相关HTML，在controllers.py中编写用户相关的视图函数。但是，随着新功能的加入，把不同功能的代码都写在相同的文
大模型应用层的创业挑战 AGI大模型与大数据研究院计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
大模型应用层的创业挑战关键词：大模型、应用层、创业、挑战、算法、架构、数据、资源、合作、盈利模型1.背景介绍随着计算能力和数据量的指数级增长，大模型（LargeModels）已经成为人工智能领域的关键驱动因素。大模型的应用从语言模型扩展到图像、视频和音频领域，为各行各业带来了颠覆性的创新。然而，构建和部署大模型的成本高昂，对计算资源和数据的需求也日益增加。本文将探讨大模型应用层面的创业挑战，并提供
商汤绝影端到端自动驾驶的迭代优化 AGI大模型与大数据研究院计算机软件编程原理与应用实践 java python javascript kotlin golang 架构人工智能
自动驾驶,端到端,迭代优化,深度学习,感知,规划,控制,模型训练,数据增强,模型微调1.背景介绍随着人工智能和计算机视觉技术的飞速发展，自动驾驶汽车从科幻走进了现实。商汤科技推出的绝影端到端自动驾驶系统，就是其中的佼佼者。本文将深入剖析商汤绝影端到端自动驾驶系统的迭代优化过程，帮助读者理解其背后的技术原理和架构设计。2.核心概念与联系商汤绝影端到端自动驾驶系统的核心架构如下：graphLRA[感知
Hyperparameter Tuning 原理与代码实战案例讲解 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeek R1 &大数据AI人工智能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
HyperparameterTuning原理与代码实战案例讲解作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词：超参数调优，模型选择，性能提升，代码实战1.背景介绍1.1问题的由来在机器学习中，模型的选择和调优是至关重要的。模型选择涉及选择合适的算法和架构，而调优则集中在优化模型参数以提升性能。然而，模型参数众多，且每个参数的取值范围可能很广，
美国股市主要指数介绍（Major U.S. Stock Market Indexes）：三大股指（中英双语）阿正的梦工坊 Finance 金融
美国股市主要指数介绍美国股市是全球最重要的金融市场之一，其股市指数被广泛用来衡量市场表现。不同的指数代表不同类型的公司和市场趋势，投资者通常通过这些指数了解市场的整体状况。本文将介绍美国股市的主要指数，包括道琼斯工业平均指数（DJIA）、标普500指数（S&P500）和纳斯达克综合指数（NASDAQComposite），并探讨它们的特点和作用。1.道琼斯工业平均指数（DJIA）简称：道指（DowJ
redis学习笔记——不仅仅是存取数据 Everyday都不同 returnSource expire/del incr/lpush 数据库分区 redis
最近项目中用到比较多redis，感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品，如果好好利用它，会带来很多意想不到的效果。（因为我搞java，所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS：不一定全，只是个人理解，不喜勿喷） 1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids) 这个方法是从red
SQL性能优化-持续更新中。。。。。。 atongyeye oracle sql
1 通过ROWID访问表--索引你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高. 2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存 3 选择最有效率的表
[JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善 comsci JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段，然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源，这对于JVM虚拟机显然是不合法的，对操作系统来讲，这样也是不合法的，但是如果是一个工程项目的确需要这样做，合同已经签了，我们又不能够这样做，怎么办呢？那么一个精通汇编语言的那种X客，是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢？ &n
lvs- real 男人50 LVS
#!/bin/bash # # Script to start LVS DR real server. # description: LVS DR real server # #. /etc/rc.d/init.d/functions VIP=10.10.6.252 host='/bin/hostname' case "$1" in sta
生成公钥和私钥 oloz DSA 安全加密
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UIView 中加入的cocos2d，背景透明 374016526 cocos2d glClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8，必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
mysql常用命令香水浓 mysql
连接数据库 mysql -u troy -ptroy 备份表 mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql 恢复表（与恢复数据库命令相同） mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql 备份数据库 mysqldump -u troy -ptroy
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系统层面：高可用性所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说，可以采用两种方式，如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群，然后针对每一台服务器进行监控，一旦发生故障则从集群中移除；如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制，实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
利用ant进行远程tomcat部署 aijuans tomcat
在javaEE项目中，需要将工程部署到远程服务器上，如果部署的频率比较高，手动部署的方式就比较麻烦，可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤（http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html），但是在tomcat7以上不适用，需要修改配置，具体如下： 1.配置tomcat的用户角色
获取复利总收入 baalwolf 获取
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eclipse.ini解释 BigBird2012 eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse，今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置，供大家参考，我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌，看官方文档，这样我们会知道问题的真面目是什么，对问题也有一个全面清晰的认识。 Overview 1、Eclipse.ini的作用 Eclipse startup is controlled by th
AngularJS实现分页功能 bijian1013 JavaScript AngularJS 分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下，我们的数据会比较多，无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下，我们需要把数据以页的方式来展示，同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求，那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页（Paginator）服务是很有意义的。 &nbs
[Maven学习笔记三]Maven archetype bit1129 ArcheType
archetype的英文意思是原型，Maven archetype表示创建Maven模块的模版，比如创建web项目，创建Spring项目等等. mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式， mvn archetype 1.在LearnMaven-ch03目录下，执行命令mvn archetype:gener
【Java命令三】jps bit1129 Java命令
jps很简单，用于显示当前运行的Java进程，也可以连接到远程服务器去查看 [hadoop@hadoop bin]$ jps -help usage: jps [-help] jps [-q] [-mlvV] [<hostid>] Definitions: <hostid>: <hostname>[:
ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性 ronin47
zabbix更新很快，从2009年到现在已经更新多个版本，为了使用更多zabbix的新特性，随之而来的便是升级版本，zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点客户端AGENT兼容 zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4：如果你升级zabbix server，客户端是可以不做任何改变，除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理（p
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unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？问：unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏？答：首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎，目前对2d支持并不完善，unity 3d 目前做2d普遍两种思路，一种是正交相机，3d画面2d视角，另一种是通过一些插件，动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit，ex2d，smooth moves，sm2，
百度笔试题：一个已经排序好的很大的数组，现在给它划分成m段，每段长度不定，段长最长为k，然后段内打乱顺序，请设计一个算法对其进行重新排序 bylijinnan java 算法面试百度招聘
import java.util.Arrays; /** * 最早是在陈利人老师的微博看到这道题： * #面试题#An array with n elements which is K most sorted，就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K * 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
获取checkbox复选框的值 chiangfai checkbox
<title>CheckBox</title> <script type = "text/javascript"> doGetVal: function doGetVal() { //var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
MySQLdb用户指南 chenchao051 mysqldb
原网页被墙，放这里备用。 MySQLdb User's Guide Contents Introduction Installation _mysql MySQL C API translation MySQL C API function mapping Some _mysql examples MySQLdb
HIVE 窗口及分析函数 daizj hive 窗口函数分析函数
窗口函数应用场景：（1）用于分区排序（2）动态Group By （3）Top N （4）累计计算（5）层次查询一、分析函数用于等级、百分点、n分片等。函数说明 RANK() &nbs
PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件 dcj3sjt126com PHP zip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类，可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压，使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启，具体开启方法就不说了，不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有，如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
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基于Java注解的Spring的IoC功能 e200702084 java spring bean IOC Office
java模拟post请求 geeksun java
一般API接收客户端（比如网页、APP或其他应用服务）的请求，但在测试时需要模拟来自外界的请求，经探索，使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。 import org.apache.http.HttpEntity ; import org.apache.http.HttpRespon
Swift语法之 ---- ?和!区别 hongtoushizi ?swift !
转载自： http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html Swift语言使用var定义变量，但和别的语言不同，Swift里不会自动给变量赋初始值，也就是说变量不会有默认值，所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错： var stringValue : String //
centos7安装jdk1.7 jisonami jdk centos
安装JDK1.7 步骤1、解压tar包在当前目录 [root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz 步骤2：配置环境变量在etc/profile文件下添加 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75 export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
数据源架构模式之数据映射器 home198979 PHP 架构数据映射器 datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录，相较于这三种数据源架构模式，数据映射器显得更加“高大上”。一、概念数据映射器（Data Mapper）：在保持对象和数据库（以及映射器本身）彼此独立的情况下，在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的，简单的说，数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。 &nb
在Python中使用MYSQL pda158 mysql python
缘由　　近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到数据库中。　　了解到 Python在这方面有优势，便选用之。　　由于我有台 server上面安装有 mysql，自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题，这里记录一下，大家共勉。　　 python中mysql的调用　　百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
单例模式 hxl1988_0311 java 单例设计模式单件
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27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作 vipshichg 工作
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中国人工智能系列白皮书 大模型 2023

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