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xsj_592523829
javajavaspringboot
项目场景:准备使用nacos做配置中心,版本1.3.1(官方推荐稳定版本–2021-01-11)mysql版本:5.7版本(听说5.8改动很大),否则运行不了nacos-mysql.sql文件JDK版本:1.8.0_144(版本低了也不行)问题描述:1、本地idea运行springcloudalibabanacos源码报错UnabletostartembeddedTomcatorg.springf
- 微调DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B打造sql2text大模型!小白也能十分钟打造自己的推理大模型!unsloth+Colab轻松上手
X.Cristiano
DeepSeek-R1Llama-8Bsql2text人工智能
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- IgH详解 一、概述
EtherCAT.技术研究
IgH详解ethercat
IgH源码地址:EtherLab/EtherCAT·GitLabIgH是开源的EtherCAT主站协议栈,虽然功能上和从站兼容性比不上商业协议栈,但完全能满足学习和普通场景的使用,公司也可以基于IgH作产品开发,基本能满足大部分使用场景。如有项目需求,欢迎沟通交流。本系列博客主要分为三部分1、介绍IgH主站ec_master运行流程;2、介绍IgH对网卡驱动的实时性优化;3、IgH上层应用程序开发
- RocketMQ的架构及其工作流程详解
--流星。
微服务rocketmqjava
RocketMQ的架构及解析Producer1、消息发布的角色,支持分布式集群方式部署。2、Producer通过MQ的负载均衡模块选择相应的Broker集群队列进行消息投递,投递的过程支持快速失败并且低延迟。Consumer1、消息消费的角色,支持分布式集群方式部署。2、支持以push推,pull拉两种模式对消息进行消费。3、同时也支持集群方式和广播方式的消费,它提供实时消息订阅机制,可以满足大多
- 56、深度学习-自学之路-自己搭建深度学习框架-17、关于为什么LSTM可以解决RNN的梯度爆炸和梯度消失的问题的解析。
小宇爱
深度学习-自学之路深度学习rnnlstm
我的话太苍白,你们可以去哔哩哔哩上搜索一个"大白话讲解LSTM长短期记忆网络如何缓解梯度消失,手把手公式推导反向传播”不仅仅解释了为什么,还把公式的推导也给了出来。讲的已经非常好了。还可以看一下他的专辑内容,其中有RNN,LSTM,GRU的详细解释。比我说的好。
- 二叉树的类型定义与基本操作
S01d13r
笔记
二叉树的类型定义与基本操作树结构是一类重要的非线性数据结构,在客观世界中广泛存在。树在计算机领域中也得到了广泛的应用,尤以二叉树最为常用。本文重点讨论二叉树的基本操作。1.二叉树的类型定义二叉树通常由三个域组成:数据域、左孩子指针域和右孩子指针域。其类型定义为:typedefstructBiNode{chardata;//数据域structBiNode*lchild,*rchild;//左右孩子指
- 第9章 Apache WEB服务器企业实战
lihuhelihu
Linux运维学习apache前端服务器linux运维centos计算机网络
万维网(WORLDWIDEWEB,WWW)服务器,也称之为WEB服务器,主要功能是提供网上信息浏览服务。WWW是Internet的多媒体信息查询工具,是Internet上飞快发展的服务,也是目前用的最广泛的服务。正是因为有了WWW软件,才使得近年来Internet迅速发展。目前主流的WEB服务器软件包括:Apache、Nginx、Lighttpd、IIS、Resin、Tomcat、WebLogic
- 毕业5年月入1万+,算不算失败的程序猿/攻城狮!
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先说结论:月入几万的大有人在,完全不是吹牛。但是计算机行业两级分化严重,收入高的大有人在,收入一般的同样很多,找不到工作的也不是没有。如果毕业能进BATTMD汉哲等大厂,收入薪资福利都很不错,简单贴一张2021校招薪资表:这还只是本科生的薪资信息,最高都40万了!但如果是中小厂那就不一定了,如果是小厂那就惨不忍睹了,7k、8k的大有人在。关键是进大厂,对于程序员来说,只能进小厂和能进大厂的差距真的
- 如何学习训练大模型——100条建议(附详细说明)_如何训练自己的大模型_大模型如何训练
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人工智能语言模型产品经理大模型AI大模型
摘要:通过深入了解本文中的这些细节,并在实际项目中应用相关知识,将能够更好地理解和利用大模型的潜力,不仅在学术研究中,也在工程实践中。通过不断探索新方法、参与项目和保持热情,并将其应用于各种领域,从自然语言处理到计算机视觉和自动驾驶。通过不断学习、实践和探索,可以不断提升自己在深度学习领域的技能和洞察力,同时也能为社会和行业带来创新和改进。从小规模的项目和模型开始,逐渐迭代和扩展到更大的模型,逐步
- 大模型入门指南:从零开始,轻松掌握AI核心概念
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背景当前负责的业务正在大规模应用大模型,为了方便团队成员快速了解大模型相关的背景知识,我对相关内容进行了整理。经过自己日常工作中的一些沟通协作,验证了下述知识应该足以满足大部分场景下对于AI知识理解和应用的需求,如果有遗漏也欢迎大家在评论里补充。本文主要参考了抖音上文哲老师讲的AI科普课程(课程名为「文哲讲AI」,内容深入浅出,非常推荐观看),同时结合了一些科普文章和DeepSeek提供的检索知识
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将进度条百分比分成两种情况(顺时针方向,起点在顶部):百分比50%将整个圆,也对应分成左右两个部分:左半边和右半边。假设表示进度的颜色为黄色,圆环底部颜色为灰色。第一种情况:百分比percent50%,转换为度数(360*percent)为deg:圆环底部灰色。设置左半边圆环的颜色为黄色,然后顺时针旋转180度。设置右半边圆环的颜色为黄色,然后顺时针旋转(deg-180)度。代码见css圆环
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题目描述有N个学生合影,站成左端对齐的k排,每排分别有N1,N2,……,NK个人。(N1>=N2>=……>=NK)第1排站在最后边,第k排站在最前边。学生的身高互不相同,把他们从高到底依次标记为1,2,…,N。在合影时要求每一排从左到右身高递减,每一列从后到前身高也递减。问一共有多少种安排合影位置的方案?下面的一排三角矩阵给出了当N=6,k=3,身高从高到低进行编号,编号为1的同学身高最高。我们得
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第一种方法,直接unsignedinta,使它变成无符号数,也是最简单直接的方法。这是第二种方法,也是最为简便的方法,其中的while(n),当n=0时,为假,也就跳出了循环,然后n&(n-1)这个步骤也不难理解,第一个n与第二个n可以发现它的最右端1没了,第二个与第三个也是如此,因此可以得出n&(n-1)可以消掉其最右端的1。这是第三种方法,理解较简单,看代码便能看懂,就不一一赘述了。
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软考网络安全员证书:信息安全领域的黄金标准随着信息技术的飞速发展,网络安全问题日益凸显,网络安全员的需求也日益增加。软考网络安全员证书作为信息安全领域的黄金标准,对于网络安全从业者来说具有重要意义。本文将详细介绍软考网络安全员证书的背景和意义、获得要求、价值以及备考建议,为有意向参加软考网络安全员证书考试的人员提供参考。一、引言随着网络攻击和数据泄露事件的频繁发生,企业对网络安全人才的需求不断增长
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23年AI大模型技术狂飙一年后,24年AI大模型的应用已经在爆发,因此掌握好AI大模型的应用开发技术就变成如此重要,那么如何才能更好地掌握呢?一份AI大模型详细的学习路线就变得非常重要!由于AI大模型应用技术比较新,业界也没什么参照标准,打造AI大模型技术的学习路线并非一件容易的事,我和团队花费了6个多月时间,边整理、边摸索、边实践打造了业界首份AI大模型学习路线。这份完整的AI大模型学习路线,都
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我遇到一个问题,在上位机界面给设备设参数时,某一个参数的值大于一个常数时给不下去,我检查了数据类型没有问题,我在显示界面打开参数的属性设置面板,最大值设置没有问题。后发现在实时数据库对数据范围也做了限制昆仑通态有两个数据库:分别是设备窗口的数据库和实时数据库。设备窗口的数据库可以添加多个设备分别存储数据,对数据类型、数据长度等自由定义;实时数据库存储所有的数据,确保数据共享。设备窗口的数据库数据存
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架构概览在最高配置下,pulsar服务应该由一个或多个pulsar集群组成。一个pulsar集群可以包括如下组件一个或多个broker。broker会将生产者的消息分派给消费者。与pulsar配置存储通信来协调各种任务。将消息存储在BookKeeper实例中(也可以叫bookie)。并且依赖zk集群执行一些特定的任务一个BookKeeper集群,由多个bookies组成。可以持久化消息(企业级分布
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在机器学习中,神经网络一般指的是"神经网络学习",是机器学习与神经网络两个学科的交叉部分。所谓神经网络,目前用的最广泛的一个定义是"神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体做出交互反应"。神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助
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引言:数据时代,你的分析工具够智能吗?每天,全球产生2.5亿GB数据,但80%的人仍在用Excel手动处理表格。你是否也面临这些问题?✅数据清洗耗时占分析过程的60%✅复杂模型需要反复调试代码✅团队协作时版本混乱难以追溯Deepseek的数据分析模块,正是为解决这些痛点而生。本文将手把手教你:零代码完成专业级分析(从数据清洗到可视化)20个实战技巧直接提升3倍效率3大真实案例揭秘电商/科研/金融场
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
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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- JVM 不稳定参数
g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
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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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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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無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
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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
bijian1013
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import static org.mockito.Mockito.mock;
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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
bit1129
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:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
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
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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
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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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- [职业与教育]青春之歌
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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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- select in order by , mysql排序
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windowsPHPunixMicrosoftperl
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位运算
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&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
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