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liron71
人工智能自动化神经网络
一、AI自进化架构的核心范式1.元代码生成与模块化重构-代码级自编程:基于神经架构搜索的强化学习框架,AI可通过生成元代码模板(框架的抽象层定义)自动组合功能模块。例如,使用注意力机制作为原子单元,通过遗传算法生成模块间连接规则。-动态代码编译:结合JIT即时编译技术,AI生成的模块化代码可在运行时动态编译为可执行单元,类似编译器对计算图的优化逻辑,同时增加结构可变性约束(如连接稀疏度阈值)。2.
- 从零开始学飞塔第一篇:飞塔防火墙基本上网配置(PPPoE拨号&固定IP上网)FortiGate Broadband internet access
Zion_Sue
运维
飞塔防火墙基本上网配置一共分三个部分-----接口-----路由-----策略,且防火墙可代替路由器接入互联网。本文参考Aggy梁工的博客,已征得本人同意。首先我们讲的是PPPoE拨号上网的配置,再讲固定IP的上网配置,详情请见下文,红色字体为PPPoE拨号上网配置,蓝色字体为固定IP上网配置。1.接口部分(PPPoE上网配置):第一步:我们进入接口选择一个接口,将其配置为上网口,接口角色一般会自
- 聊聊vscode配置settings.json知其所以然(附大量配置)
星野睡不醒
Webvscodejssettings.jsonwebfe
前言vscode的配置settings.json是一个老生常谈的话题,随着时间的流逝我们可能会很高频的改动他,但我们应该极力避免一个问题:⚠️配了某项但是不知道他的作用⚠️其实就是一个知其所以然的问题。籍此话题,本文将细致的分析我的settings.json,希冀可以给读者带来一些帮助。正文以下部分插件的配置来自于:《前端web开发高效vscode插件分享(辩证的海量实战检验)》中提到过的插件。自
- 【Block总结】PSA,极化自注意力|即插即用
AI浩
Block总结计算机视觉深度学习人工智能目标检测
1.论文信息标题:PolarizedSelf-Attention:TowardsHigh-qualityPixel-wiseRegression链接:arXivGitHub链接:https://github.com/DeLightCMU/PSA2.创新点该论文提出了一种新的自注意力机制——极化自注意力(PolarizedSelf-Attention,PSA),其主要创新点包括:极化过滤(Polar
- C++监听键盘事件(读取键盘输入)
Allen953
nanopik2c++c++c语言
当我们想要用键盘来控制机器人的时候,就需要实时读取键盘输入。例程程序如下:#include#includeintscanKeyboard(){intin;structtermiosnew_settings;structtermiosstored_settings;//设置终端参数tcgetattr(0,&stored_settings);new_settings=stored_settings;n
- 用deepseek制作我的第一个长视频---使用AI解决尝试新领域没有经验拖延的问题!
imblackcat
音视频人工智能
(由于技术原因,联网搜索暂不可用)制作一个高质量的Vlog或生活记录长视频,即使零基础也能通过系统规划实现!以下是为你定制的「从零到成品」全流程指南,结合叙事逻辑、剪辑技巧和效率工具,帮你把碎片素材变成有感染力的作品。一、明确核心主题:先有灵魂,再有骨架关键问题:你希望这个视频传递什么情绪或观点?例:「一个普通人的365天:平凡中的微小光芒」「从焦虑到自洽:我的202X成长日记」「深圳打工人图鉴:
- 大模型的底层逻辑及Transformer架构
搏博
transformer架构深度学习机器学习人工智能
一、大模型的底层逻辑1.数据驱动大模型依赖海量的数据进行训练,数据的质量和数量直接影响模型的性能。通过大量的数据,模型能够学习到丰富的模式和规律,从而更好地处理各种任务。2.深度学习架构大模型基于深度学习技术,通常采用多层神经网络进行特征学习与抽象。其中,Transformer架构是目前主流的大模型架构,它通过自注意力机制和前馈神经网络来处理输入数据。这种架构能够高效地处理序列数据,如文本。3.自
- openGauss- 支持SQL PATCH
如清风一般
sql数据库
openGauss-支持SQLPATCH可获得性本特性自openGauss3.1.0版本开始引入。特性简介SQLPATCH能够在避免直接修改用户业务语句的前提下对查询执行的方式做一定调整。在发现查询语句的执行计划、执行方式未达预期的场景下,可以通过创建查询补丁的方式,使用Hint对查询计划进行调优或对特定的语句进行报错短路处理。客户价值在业务产生查询计划不优导致的性能问题或系统内部错误导致服务不可
- 一致性 hash 算法理解与实现
一致性哈希算法java
前言近段时间在了解分布式时,经常绕不开一个算法:一致性哈希算法。于是在了解并实践这个算法后,就有了此文章。算法间的对比在分布式分片中,存在着几种算法:取模,分段,一致性hash。取模分段一致性哈希上层是否感知是是否迁移成本高高低,只涉及相邻节点单点故障影响高高低,只影响相邻节点算法复杂度低低高热点数据存在存在存在一致性哈希主要解决问题从上述对比可知,一致性哈希主要降低节点上下线中带来的数据迁移成本
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本就是菜鸟何必心太浮
vscode插件集合vscodeide编辑器
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- 前端实现ai会话聊天的核心原理三步篇
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本人有幸在业务当中实现了一个ai聊天会话界面,因此在这里总结下实现的经验。原理1:如何实现机器人的流式回复流式回复的效果就像是打字效果一样,当然与打字效果也有差异,那就是打字效果是一个字一个字的接替出现,而流式效果就是在打字效果的基础上一句话或者一个段落那样接替出现。要想实现这个效果,那么就需要请求服务端,服务端通过发消息返回给前端,这就不得不提到fetchEventSourceapi了。fetc
- Vue.js开发基础教程
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1.简介Vue.js诞生于2014年,由尤雨溪开发,是一套基于前后端分离模式、用于构建用户界面的渐进式框架,它只关注视图层的逻辑、采用自底向上、增量式开发的设计。优点:轻量级:Vue简单、直接,所以Vue使用起来更加友好。双向数据绑定:数据驱动视图,视图也可以驱动数据。组件化开发:vue.js提供了非常方便且高效的组件管理来进行加载公用的模块。指令:指令绑定在元素上时,指令会给绑定的元素添加一些特
- FORTRAN语言的测试开发
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包罗万象golang开发语言后端
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- 2022.3.3 回溯 —— 回溯算法解题套路框架
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系列文章目录1.回溯算法解题套路框架文章目录系列文章目录1.回溯算法解题套路框架前言一、什么是回溯算法?二、如何使用回溯算法解决问题?三、例题1.全排列2.N皇后问题四、总结前言内容参考自今天是按流程刷数据结构与算法题第二天,今日内容为“回溯算法解题套路框架”。一、什么是回溯算法?回溯算法其实就是我们常说的DFS(DepthFirstSearch)算法,本质上就是一种暴力穷举算法。二、如何使用回溯
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前言ViewModel作为Jetpack组件库组件之一,它的出现释放了Activity/Fragment管理数据的压力,ViewModel经常会搭配LiveData一起用于MVVM的开发模式。Jetpack架构组件库-Lifecycle应用解析之知其然一、认识ViewModel1、什么是ViewModel?ViewModel具备宿主生命后期感知能力的数据存储与数据管理组件。使用ViewModel保
- DeepSeek:探索未来的人工智能模型与技术
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个人主页:一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言近年来,大语言模型(LLM)迅速发展,推动了人工智能在多个领域的应用。从OpenAI的GPT系列到Google的Gemini,再到国内的多个自研大模型,全球AI竞赛已进入白热化阶段。在这一背景下,DeepSeekAI作为一个新兴的AI研究机构,凭借其强大的技术实力和创新能力,在大模型领域崭露头角。本文将从DeepSeek的背景、核心技术、
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要点AI代理是可自主操作的程序,能够分析信息、从经验中学习,并代表用户执行任务。与普通机器人不同,AI代理不仅具有更强的操作和改进能力,而且几乎不需要人工干预。它们还可以与其他代理和应用程序进行交互。AI代理的应用非常广泛。例如,它们能够通过自动完成交易、管理风险、为NFT增加互动性以及简化区块链操作,推动加密货币领域的发展,使Web3更易于使用。简介人工智能(AI)正在转变我们生活、工作以及使用
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1.了解内容安全合规涉及的范围我们先回顾一下智能答疑机器人的问答流程。问答流程主要包括用户、智能答疑机器人、知识库、大语言模型这四个主体。涉及内容安全的关键阶段主要有:输入阶段:用户发起提问。输出阶段:机器人返回回答。知识库召回阶段:从知识库中召回相关的topK文本。针对RAG应用,内容安全合规检查方案的设计将围绕这三个阶段展开。为此,我们可以设计一套通用的合规检查机制,支持不同内容类型的检查,且
- x86和x64架构的区别及应用
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x86和x64架构的区别及应用大家好,我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编,也是冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在计算机硬件和软件领域,x86和x64是两种常见的处理器架构。它们在计算能力、内存支持和软件兼容性等方面有着显著的区别。本文将深入探讨x86和x64架构的特点、差异以及在实际应用中的重要性,帮助读者更好地理解和应用这两种架构。x86和x64架构的基础概念x
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转自:https://wangchujiang.com/linux-command/c/find.html1.-type参数find.-type类型参数f普通文件l符号连接d目录c字符设备b块设备s套接字pFifo2.按时间UNIX/Linux文件系统每个文件都有三种时间戳:访问时间(-atime/天,-amin/分钟):用户最近一次访问时间。修改时间(-mtime/天,-mmin/分钟):文件最
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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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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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- 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)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
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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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- 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
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package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
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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:
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Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
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
bylijinnan
Integer
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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- oracle连接(join)中使用using关键字
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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
dcj3sjt126com
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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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