LMDrive: 基于大语言模型的闭环端到端自动驾驶

讯飞星火深度推理模型X1，为教育医疗带来革新
在科技飞速发展的今天，人工智能大模型已经成为推动各行业变革的重要力量。科大讯飞作为人工智能领域的佼佼者，其研发的星火深度推理模型X1，凭借独特的技术优势和强大的功能，为教育和医疗两大关乎国计民生的领域带来了前所未有的革新。技术原理与创新讯飞星火深度推理模型X1基于Transformer架构，并在此基础上进行了一系列创新。它通过大规模多阶段强化学习训练方法，在复杂推理、数学、代码、语言理解等场景全面
UI TARS 和 Magentic-UI的区别和差异 frank0060071 ui 运维
UI-TARS和Magentic-UI都是当前前沿的AI驱动自动化工具，但它们在设计理念技术架构和应用场景上存在显著差异。以下是两者的核心区别和对比分析：1.开发背景与目标定位UI-TARS由字节跳动开发，专注于跨平台GUI自动化，强调通过自然语言指令实现端到端的任务执行（如打开应用填写表单等），目标是成为通用型视觉语言模型代理，减少人工干预核心定位：多模态感知与自动化执行，适用于需要高精度界面操
Spring AI ETL Pipeline使用指南超级小忍 SpringAI spring 人工智能
前言（Introduction）版本声明：本文基于SpringAI1.0.0版本编写。由于SpringAI目前仍处于活跃开发阶段，API和组件可能在后续版本中发生变化，请注意及时关注官方文档更新以保持兼容性。在当今大数据和人工智能快速发展的背景下，ETL（Extract,Transform,Load）系统已经不再只是简单的数据搬运工。ETL是数据仓库和数据分析流程中的核心环节，它负责将分散的数据从
LoRA微调详解：如何为AIGC模型节省90%显存 SuperAGI2025 AI大模型应用开发宝典 AIGC ai
LoRA微调详解：如何为AIGC模型节省90%显存关键词：LoRA、低秩适应、AIGC模型、参数高效微调、显存优化摘要：在AIGC（人工智能生成内容）领域，大模型（如GPT-3、LLaMA、StableDiffusion）的微调需要消耗海量显存，普通用户或企业难以负担。本文将深入解析LoRA（Low-RankAdaptation，低秩适应）这一参数高效微调技术，通过生活类比、数学原理、代码实战和应
自动驾驶行业向端到端架构转型未来创世纪自动驾驶自动驾驶架构人工智能
一、效能革命消除信息损耗与延迟传统模块化架构的流程是感知、决策、规划、控制这四个环节串联。例如，在一个自动驾驶汽车行驶过程中，感知模块先识别出前方有障碍物，将信息传递给决策模块，决策模块再决定是刹车还是变道，接着规划模块规划具体的行驶路径，最后控制模块执行操作。然而，在这个过程中，每个模块之间的接口会导致信息损失。比如，感知模块可能只能传递有限的关于障碍物的信息（如距离、速度等几个关键参数），而一
借助 KubeMQ 简化多 LLM 集成强哥之神智能路由器 transformer 深度学习语言模型架构 deepseek
将多个大语言模型（LLM），如OpenAI和Anthropic的Claude集成到应用程序中是一项具有挑战性的任务。处理不同API和通信协议的复杂性，以及确保请求高效路由，都会带来诸多难题。然而，使用消息代理和路由器可以成为解决这些问题的优雅方案，能处理这些痛点并提供多项关键优势。在本文中，我们将探讨如何实现这一点，并提供代码示例，指导大家如何使用KubeMQ构建一个与OpenAI和Anthrop
科普语音交互所需开源技术方案
以下是ASR（自动语音识别）、LLM（大语言模型）和TTS（文本转语音）三者结合的应用场景及开源方案：一、应用场景智能语音助手如百聆（Bailing），支持语音输入、意图理解、任务管理及语音输出，端到端延迟仅800ms，支持打断和记忆功能。车载语音交互系统（如蔚来、小鹏），结合ASR识别指令、LLM处理复杂查询（如"找有充电桩的高评分餐厅"）和TTS提供语音反馈。语音到语音翻译（S2ST）阿里Fu
结合LangGraph、DeepSeek-R1和Qdrant 的混合 RAG 技术实践大模型之路 RAG rag
一、引言：混合RAG技术的发展与挑战在人工智能领域，检索增强生成（RAG）技术正成为构建智能问答系统的核心方案。传统RAG通过向量数据库存储文档嵌入并检索相关内容，结合大语言模型（LLM）生成回答，有效缓解了LLM的“幻觉”问题。然而，单一的稠密向量检索（如基于Transformer的嵌入模型）在处理关键词匹配和多义词歧义时存在局限性，而稀疏向量检索（如BM25）虽擅长精确关键词匹配，却缺乏语义理
军事，本身就是智能人机与认知实验室人工智能大数据
军事智能后面两个字不重要，军事本身就是智能。军事活动中的许多决策和操作本质上都离不开“智能”，不论是指人类的智慧，还是现代技术和人工智能的应用。军事行动本质上是一种复杂的决策过程，涉及到战略、战术、资源配置、情报分析等多个方面。每一个决策都需要充分的智慧和智能的支持，考虑的因素包括敌我态势、地理环境、气候、技术优势等。人类指挥官的战略智慧和经验在军事行动中至关重要，但随着现代技术的发展，智能化技术
如何在GNSS信号丢失时依然保持精准导航？ EriccoShaanxi 技术文章无人机算法数据结构人工智能
在无人机飞行、自动驾驶或水下探测等场景中，GNSS信号遮挡或干扰是常见挑战。ER-GNSS/MINS-03组合导航系统凭借深度融合的GNSS/INS技术，即使在卫星信号中断时，也能持续提供高精度定位、姿态和速度数据，确保任务不间断执行。战术级MEMS惯性器件，稳定可靠该系统采用高性能MEMS陀螺仪（零偏不稳定性<0.3°/h）和加速度计（零偏不稳定性<10μg），结合全温补偿技术，在-40℃~+8
图像分类：从基础原理到前沿技术随机森林404 计算机视觉分类数据挖掘人工智能
引言在当今数字化时代，图像数据正以惊人的速度增长。从社交媒体上的照片分享到医疗影像诊断，从自动驾驶到工业质检，图像分类技术已经成为人工智能领域最基础也最重要的应用之一。本文将全面介绍图像分类的基础概念、发展历程、关键技术、应用场景以及未来趋势，帮助读者系统性地理解这一领域。第一章图像分类概述1.1什么是图像分类图像分类（ImageClassification）是计算机视觉中的一项核心任务，其目标是
通义灵码+DeepSeek：国产代码生成王炸组合，带你飞！
引言在人工智能飞速发展的当下，AI代码生成工具如雨后春笋般涌现，为开发者们带来了前所未有的编程体验。其中，国产的通义灵码结合DeepSeek模型异军突起，成为众多开发者关注的焦点。它们凭借强大的功能和出色的表现，在代码生成领域崭露头角，不仅提升了开发效率，还为编程工作流注入了新的活力。然而，如同任何新兴技术一样，在使用过程中也会遇到各种问题和挑战。本文将通过实测，深入剖析通义灵码与DeepSeek
uni-app 多端开发中 AI 的集成与适配：一次开发，智能多端运行欧阳天羲大前端与 AI 的深度融合 #AI 与大前端框架结合篇 uni-app 人工智能前端
一、引言：uni-app与AI多端集成的背景在当今跨平台开发趋势下，uni-app凭借"一次编写，多端运行"的特性成为企业级应用开发的首选框架之一。随着人工智能技术的普及，将AI能力集成到多端应用中已成为提升用户体验的关键需求。然而，小程序、APP、Web等不同端的运行环境差异显著，如何实现AI功能的统一集成与高效适配成为开发难点。本文将系统讲解在uni-app框架中集成AI能力的完整方案，涵盖跨
大语言模型技术系列讲解：大模型应用了哪些技术知世不是芝士语言模型人工智能自然语言处理 chatgpt 大模型
为了弄懂大语言模型原理和技术细节，笔者计划展开系列学习，并将所学内容从简单到复杂的过程给大家做分享，希望能够体系化的认识大模型技术的内涵。本篇文章作为第一讲，先列出大模型使用到了哪些技术，目的在于对大模型使用的技术有个整体认知。后续我们讲一一详细讲解这些技术概念并解剖其背后原理。正文开始大语言模型（LLMs）在人工智能领域通常指的是参数量巨大、能够处理复杂任务的深度学习模型。这些模型使用的技术主要
LLM---大语言模型技术研究报告
摘要大语言模型（LLMs）已从技术突破走向产业规模化落地。2025年，全球LLMs进入“模型即服务”（MaaS）时代，参数量级突破万亿级，多模态能力、智能体协作、专业化细分成为主流趋势。中国大模型领域在DeepSeek、通义千问、讯飞星火等头部模型推动下，实现技术突破与场景创新。本报告基于截至2025年7月的最新数据，系统梳理LLMs的技术演进、应用场景、挑战与未来方向。一、大语言模型的演进与突破
解释LLM怎么预测下一个词语的 ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 语言模型 python 深度学习人工智能机器学习
解释LLM怎么预测下一个词语的通过上文词的向量进行映射在Transformer架构的大语言模型（如GPT系列、BERT等）中，词语会先被转化为词向量。在预测下一个词时，模型会基于之前所有词的向量表示（并非仅仅上一个词，但上一个词的向量是重要信息来源之一）进行计算。以GPT-2为例，在生成文本时，它会将输入文本中每个词对应的词向量依次输入到模型的多层Transformer编码器-解码器结构中。每一层
大语言模型：是逐字生成还是一次多词？ ZhangJiQun&MXP 教学 2024大模型以及算力 2021 AI python 算法 prompt 人工智能自然语言处理均值算法
大语言模型（LLM）既可以按顺序逐个生成单词（token），也能实现一次生成多个token核心差异源于解码策略与模型架构设计一、常规“逐个生成”模式（基础逻辑）多数入门级演示或简单文本生成中，LLM会默认按“生成一个token→拼接回输入→再生成下一个”的流程，本质是自回归（Auto-Regressive）机制的基础应用。比如用小语言模型续写“今天天气____”：模型先基于“今天天气”预测第一个t
免费学中医，这些优质资源不容错过少林659 零基础学中医免费学中医
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微软：LLM训练数据组织框架DELT 大模型任我行大模型-模型训练人工智能自然语言处理语言模型论文笔记
标题：DataEfficacyforLanguageModelTraining来源：arXiv,2506.21545摘要数据是语言模型（LM）训练的基础。最近的研究一直致力于数据效率，其目的是通过选择训练数据的最小或最优子集来最大限度地提高性能。数据过滤、采样和选择等技术在这一领域起着至关重要的作用。为了补充这一点，我们定义了数据效能，它侧重于通过优化训练数据的组织来最大限度地提高性能，目前尚未得
思维树(Tree of Thoughts): 超越链式思维的AI推理新范式司南锤 LLM 人工智能
引言在人工智能快速发展的今天，大语言模型(LLM)的推理能力一直是研究的热点。从最初的直接问答，到链式思维(ChainofThoughts,CoT)的出现，再到如今的思维树(TreeofThoughts,TOT)，AI的推理方式正在变得越来越接近人类的思维过程。思维树作为一种全新的推理框架，不仅继承了链式思维的优势，更通过树状结构的探索和回溯机制，实现了更加复杂和深入的推理过程。本文将深入探讨TO
云原生环境下部署大语言模型服务：以 DeepSeek 为例的实战教程一ge科研小菜菜人工智能 Python 编程语言语言模型人工智能自然语言处理
个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注一、引言随着DeepSeek、Qwen、ChatGLM等大语言模型（LLM）的开放与普及，企业将其私有化部署并服务化的需求愈发迫切。然而，从HuggingFace下载模型，到提供一个结构化、稳定、可调用的API，并不是一个简单过程。它涉及：模型推理框架（如vLLM）的集成；WebAPI封装（FastAPI等）；容器化部署与资源调度；可扩展性设计与
AttributeError: module ‘openai‘ has no attribute ‘ChatCompletion‘解决方案爱编程的喵喵 Python基础课程 python AttributeError openai ChatCompletion 解决方案
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。喜欢通过博客创作的方式对所学的知识进行总结与归纳，不仅形成深入且独到的理解，而且能够帮助新手快速入门。本文主要介绍了AttributeError:mod
RAG技术全面对比研究：探索最优检索增强生成策略
检索增强生成（RAG）技术全景解析：从基础到前沿在当今信息爆炸的时代，如何从海量数据中快速准确地获取所需信息，是人工智能领域的一大挑战。Retrieval-AugmentedGeneration（RAG，检索增强生成）技术应运而生，它结合了检索和生成的优势，通过从大量文档中检索相关信息，再利用这些信息生成高质量的回答。本文将系统性地介绍18种RAG技术，通过概念解析、代码示例和实际应用场景分析，帮
目标检测数据集——交通信号灯红绿灯检测数据集
在智能交通系统迅速发展的背景下，准确且实时地识别交通信号灯的状态对于提升道路安全和优化交通流量管理至关重要。无论是自动驾驶汽车还是辅助驾驶技术，可靠地检测并理解交通信号灯的指示——特别是红灯与绿灯的区别——是确保交通安全、避免交通事故的关键环节之一。然而，复杂的光照条件、不同的天气状况以及信号灯被遮挡等情况都给交通信号灯的识别带来了不小的挑战。这是专门针对交通信号灯（尤其是红绿灯）检测的数据集，旨
用Firecrawl轻松获取网站数据，提升AI应用的效率！人工智能我来了人工智能 AI 人工智能
Firecrawl：助力AI应用的强大工具！在数字化信息爆炸的时代，如何高效地从海量网页中提取有用数据变得尤其重要。Firecrawl的问世，为我们揭开了一种便捷的方法来应对这一挑战。它不仅能够将整个网站的数据转化为适用于大语言模型（LLM）的markdown或结构化数据，还能通过单一的API实现数据抓取、爬取和提取。从此，清晰、整洁的数据触手可及。什么是Firecrawl？Firecrawl是一
【人工智能】 AI的进化之路：大模型如何重塑技术格局蒙娜丽宁 Python杂谈人工智能人工智能 python
《PythonOpenCV从菜鸟到高手》带你进入图像处理与计算机视觉的大门！解锁Python编程的无限可能：《奇妙的Python》带你漫游代码世界本文深入探讨了人工智能大模型的进化历程及其对技术格局的深远影响。从早期神经网络到现代大模型的突破，文章分析了关键技术进步，如Transformer架构、预训练机制和分布式计算。结合数学公式和代码示例，详细阐述了大模型的训练原理、优化方法及实际应用场景。文
数字人视频剪辑与数字人分身源码开发的的核心技术解析微~18339948121 数字人分身源码数字人剪辑源码数字人源码 django pygame virtualenv plotly scikit-learn flask tornado
数字人视频剪辑与分身的核心技术解析数字人视频剪辑和分身技术是近年来人工智能与计算机视觉领域的热点，涉及虚拟形象生成、动作驱动、语音合成等多项技术。以下从技术实现、应用场景和工具选择三个方面展开分析。数字人视频剪辑的关键技术视频剪辑中数字人的核心在于动态形象的生成与编辑。基于深度学习的生成对抗网络（GAN）和3D建模技术可实现高保真虚拟形象构建。典型流程包括：人物建模：通过多视角图像或视频数据重建3
探秘AI的秘密：leaked-system-prompts 人工智能我来了人工智能 AI 人工智能
揭秘：揭秘系统提示合集背后的秘密在当今这个人工智能技术迅速发展的时代，了解和使用大型语言模型（LLM）已成为技术爱好者、开发者和研究人员的共同目标。而作为核心组成部分，系统提示（systemprompts）的设计和应用直接影响了LLM的表现和功能。今天，我们将为大家揭示一个神秘而又充满吸引力的项目——“leaked-system-prompts”。这个项目为我们打开了一扇窥探这些大型语言模型系统提
代码探秘人工智能万能小贤哥人工智能
当你在手机上用语音发送消息，当短视频平台精准推送你感兴趣的内容，当智能音箱陪你聊天解闷，背后都有一位“隐形伙伴”——人工智能。它就像从科幻电影中走出的神奇力量，正悄然改变着我们的生活。今天，就让我们借助简单的Python代码，开启一场探索人工智能奥秘的奇妙之旅！人工智能：计算机的“超能力大脑”想象一下，如果给计算机装上“大脑”，让它学会像人类一样思考、学习和解决问题，会发生什么？这就是人工智能（A
深入探索 Vanna：让数据库交互更智能从零开始学习人工智能数据库交互
深入探索Vanna：让数据库交互更智能在数字化时代，与数据库进行高效交互是许多开发者、数据分析师和企业面临的挑战。传统的SQL查询编写不仅需要对数据库结构有深入的了解，还需要花费大量的时间和精力来调试和优化。Vanna，一个基于Python的开源工具，通过结合检索增强（RetrievalAugmentation）和大型语言模型（LLM），为这一问题提供了一个创新的解决方案。本文将深入探讨Vanna
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Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库白糖_ JQuery Mobile
目录导航 SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库，目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好，很容易使用，很小，高效而且可靠。因为Android已经集成了SQLite，所以开发人员无需引入任何JAR包，而且Android也针对SQLite封装了专属的API，调用起来非常快捷方便。我也是第一次接触S
impala-2.1.2-CDH5.3.2 dayutianfei impala
最近在整理impala编译的东西，简单记录几个要点：根据官网的信息（https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala）： 1. 首次编译impala，推荐使用命令： ${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format 2.仅编译BE ${I
求二进制数中1的个数周凡杨 java 算法二进制
解法一：对于一个正整数如果是偶数，该数的二进制数的最后一位是 0 ，反之若是奇数，则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此，可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。 public int bitCount(int x){ int count = 0; while(x!=0){ if(x%2!=0){ /
spring中hibernate及事务配置 g21121 Hibernate
hibernate的sessionFactory配置：  <bean id="sessionFactory" class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean"> <
log4j.properties 使用 510888780 log4j
log4j.properties 使用一.参数意义说明输出级别的种类 ERROR、WARN、INFO、DEBUG ERROR 为严重错误主要是程序的错误 WARN 为一般警告，比如session丢失 INFO 为一般要显示的信息，比如登录登出 DEBUG 为程序的调试信息配置日志信息输出目的地 log4j.appender.appenderName = fully.qua
Spring mvc-jfreeChart柱图（2）布衣凌宇 jfreechart
上一篇中生成的图是静态的，这篇将按条件进行搜索，并统计成图表，左面为统计图，右面显示搜索出的结果。第一步：导包第二步；配置web.xml(上一篇有代码) 建BarRenderer类用于柱子颜色 import java.awt.Color; import java.awt.Paint; import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer aijuans Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现，也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。 PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文（配置文件）中的属性值放在另一个单独的标准java
maven 之 cobertura 简单使用 antlove maven test unit cobertura report
1. 创建一个maven项目 2. 创建com.CoberturaStart.java package com; public class CoberturaStart { public void helloEveryone(){ System.out.println("=================================================
程序的执行顺序百合不是茶 JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧代码如下; 经典的程序执行面试题 //关于程序执行的顺序 //例如： //定义一个基类 public class A(){ public A(
设置session失效的几种方法 bijian1013 web.xml session失效监听器
在系统登录后，都会设置一个当前session失效的时间，以确保在用户长时间不与服务器交互，自动退出登录，销毁session。具体设置很简单，方法有三种：（1）在主页面或者公共页面中加入：session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒，即在没有活动15分钟后，session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的，而不是客户端。所
java jvm常用命令工具 bijian1013 java jvm
一.概述程序运行中经常会遇到各种问题，定位问题时通常需要综合各种信息，如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据，进而提高问题解决速度。本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法，主要包含以下工具: &nbs
【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解 bit1129 Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后，对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态，写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个： Autowired Resource Component Service Controller Transactional 根据它们的功能、目的，可以分为三组，Autow
mysql 操作遇到safe update mode问题 bitray update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全. 在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行 SET
nginx_perl试用 ronin47 nginx_perl试用
因为空闲时间比较多，所以在CPAN上乱翻，看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine)，现在托管在github.com上。地址见：https://github.com/zzzcpan/nginx-perl 这个模块的目的，是在nginx内置官方perl模块的基础上，实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能（这里
java-63-在字符串中删除特定的字符 bylijinnan java
public class DeleteSpecificChars { /** * Q 63 在字符串中删除特定的字符 * 输入两个字符串，从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。 * 例如，输入”They are students.”和”aeiou”，则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.” */ public static voi
EffectiveJava--创建和销毁对象 ccii 创建和销毁对象
本章内容： 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器 2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器（Builder模式） 3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性 4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力 5. 避免创建不必要的对象 6. 消除过期的对象引用 7. 避免使用终结方法 1. 考虑用静态工厂方法代替构造器类可以通过
[宇宙时代]四边形理论与光速飞行 comsci
从四边形理论来推论为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行？一组星体组成星座向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带，按照四边形-频率假说一组频率就代表一个时空的入口那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道，该时空通道在三维空间的投影是一
ubuntu server下python脚本迁移数据 cywhoyi python Kettle pymysql cx_Oracle ubuntu server
因为是在Ubuntu下，所以安装python、pip、pymysql等都极其方便，sudo apt-get install pymysql，但是在安装cx_Oracle（连接oracle的模块）出现许多问题，查阅相关资料，发现这边文章能够帮我解决，希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602 1.安装python 2.安装pip、pymysql
Ajax正确但是请求不到值解决方案 dashuaifu Ajax async
Ajax正确但是请求不到值解决方案解决方案：1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法！！！！！！！例如： $.ajax({ &
windows安装配置php+memcached dcj3sjt126com PHP Install memcache
Windows下Memcached的安装配置方法 1、将第一个包解压放某个盘下面，比如在c:\memcached。 2、在终端（也即cmd命令界面）下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。 3、再输入： 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。（需要注意的: 以后memcached将作为windo
iOS开发学习路径的一些建议 dcj3sjt126com ios
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Javascript闭包概念 fanfanlovey JavaScript 闭包
1.参考资料 http://www.jb51.net/article/24101.htm http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462 2.内容概述要理解闭包，首先需要理解变量作用域问题内部函数可以饮用外面全局变量 var n=999; 　　functio
yum安装mysql5.6 haisheng mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm 2、yum install mysql 3、yum install mysql-server 4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
po/bo/vo/dao/pojo的详介 IT_zhlp80 java BO VO DAO POJO po
JAVA几种对象的解释 PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作. VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递，和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
java设计模式 kerryg java 设计模式
设计模式的分类：一、设计模式总体分为三大类： 1、创建型模式（5种）：工厂方法模式，抽象工厂模式，单例模式，建造者模式，原型模式。 2、结构型模式（7种）：适配器模式，装饰器模式，代理模式，外观模式，桥接模式，组合模式，享元模式。 3、行为型模式（11种）：策略模式，模版方法模式，观察者模式，迭代子模式，责任链模式，命令模式，备忘录模式，状态模式，访问者
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Google 工程师亲授：菜鸟开发者一定要投资的十大目标 qindongliang1922 工作感悟人生
身为软件开发者，有什么是一定得投资的？ Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资，第一项就是身体健康，英文与数学也都是必备能力吗？来看看他怎么说。（以下文字以作者第一人称撰写））你的健康无疑地，软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。每天连坐八到十六小时，休息时间只有一点点，绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险，
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File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释衞酆夼 java VO BO POJO po
PO:persistant object持久对象最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理，可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录，多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。 BO:business object业务对象封装业务逻辑的java对象

LMDrive: 基于大语言模型的闭环端到端自动驾驶

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1. 背景动机

2. 内容提要

你可能感兴趣的:(语言模型,人工智能,自动驾驶)