velocity 代码模板生成

CMake Error at myplugins_generated_yololayer.cu.o.Debug，tensorrtx编译失败解决雪可问春风 BUG 人工智能
system:ubuntu1804gpu:3060cuda:cuda11.4tensorrt:8.4使用项目tensorrtx进行yolov5的engine生成，之前在编译成功的配置为system:ubuntu1804gpu:2060cuda:cuda10.2tensorrt:7.2.3.4换到3060后，make失败，报错错误：/home/yfzx/work/vs-work/tensorrt-y
Spring Data JPA Vic2334 JAVA Spring spring 后端 java 开源
SpringDataJPA什么是JPA？相同处：1.都跟数据库操作有关，JPA是jdbc的升华，升级版。2.JDBC和JPA都是一组规范1接口。3.都是由SUN公司推出的不同处：1.JDBC是有各个关系型数据库实现的，JPA是有ORM框架实现。2.JDBC使用SQL语句和数据库通信，JPA用面向对象方式，通过ORM框架生成SQL，进行操作。3.JPA在JDBC之上，JPA也要依赖JDBC才能操作数
深度学习 Deep Learning 第2章线性代数 odoo中国 AI编程人工智能深度学习线性代数人工智能
深度学习第2章线性代数线性代数是深度学习的语言。张量操作是神经网络计算的基石，矩阵乘法是前向传播的核心，范数约束模型复杂度，而生成空间理论揭示模型表达能力的本质。本章介绍线性代数的基本内容，为进一步学习深度学习做准备。主要内容2.1标量、向量、矩阵和张量标量：单个数字，用斜体表示，通常赋予小写字母变量名。向量：数字数组，按顺序排列，用粗体小写字母表示，元素通过下标访问。矩阵：二维数字数组，用粗体大
python:数据类构建器愚戏师 python基础与机器学习 python windows 开发语言
在Python中，数据类（DataClasses）用于快速创建主要目的是存储数据的类，自动生成__init__,__repr__,__eq__等方法。“Python提供了几种构建简单类的方式，这些类只是字段的容器，几乎没有额外功能。这种模式称为“数据类”（dataclass），dataclasses包就支持该模式。”引用自《流畅的python（第二版）》1.基础数据类使用@dataclass装饰器
回溯法--力扣第17题“电话号码的字母组合”(java) 27xixi 数据结构与算法 leetcode java 算法
力扣第17题“电话号码的字母组合”回溯法（DFS）回溯法通过递归遍历每个数字对应的字母，生成所有可能的组合。核心思想是构建搜索树，每次选择一个字母后进入下一层递归，回溯时撤销选择以尝试其他分支。实现步骤：构建数字到字母的映射表：使用数组或哈希表存储每个数字对应的字母。递归回溯：终止条件：当前路径长度等于输入数字字符串长度时，将结果加入列表。遍历当前数字对应的所有字母，依次选择、递归、撤销选择。Ja
使用 Dify 创建自然语言生成 Word 文档的应用（详细指南） engchina LINUX python 人工智能 Agent Dify
使用Dify创建自然语言生成Word文档的应用（详细指南）一、开发核心API1.1API功能规划1.2环境准备安装依赖库项目目录结构1.3核心代码解析（`app.py`）1.3.1初始化配置1.3.2关键功能模块1.4API接口说明1.4.1转换接口`/convert`1.4.2下载接口`/download/`1.5启动服务1.6测试二、创建Dify工具2.1工作流设计步骤步骤1：创建新工作流步骤
URL拼接重复参数问题 Cloud_. 服务器运维后端 java springboot
在调用第三方API时，手动拼接URL参数容易因编码或重复拼接引发隐藏Bug。例如：Stringname="name=520";//参数值本身包含等号Stringurl=SERVICE_URL+"/add?key="+key+"&sid="+sid+"&name="+name;//错误拼接导致name=name=520最终生成的URL会变成：http://api.com/add?key=123&si
Spring Boot整合JWT 实现双Token机制 Cloud_. spring boot 后端 java
目录JWT核心概念解析SpringBoot整合步骤2.1基础环境搭建2.2Token生成与解析2.3拦截器实现企业级增强方案3.1双Token刷新机制3.2安全防护策略常见问题与解决方案1.JWT核心概念解析1.1Token的三重使命身份凭证：替代Session实现无状态认证信息载体：存储用户基础信息（如userid、roles）安全屏障：数字签名防止数据篡改1.2JWT结构示例Header{"a
程序员必看！DeepSeek全栈开发指南：从代码生成到分布式训练的黑科技解析 AI创享派后端
一、DeepSeek技术新突破：程序员必须掌握的MoE架构实战2025年2月25日，DeepSeek开源了专为MoE模型设计的DeepEP通信库，这项技术革新直接影响了分布式训练和推理效率。该库支持FP8精度与NVLink/RDMA技术，吞吐量提升3倍以上，特别适合处理千亿级参数的分布式任务。对于后端工程师而言，DeepEP的以下特性值得关注：计算-通信重叠机制：通过回调函数实现GPU资源动态分配
SSL证书自动续签(解决泛域名续签问题) 月会 ssl自动续签
文章目录SSL证书自动生成并自动续期Let’sEncryptCertbot介绍申请ssl证书下载certbot申请证书非泛域名申请证书nginx使用证书证书续期脚本linux定时执行脚本泛域名SSL证书自动生成并自动续期自动续期使用Let’sEncrypt证书颁发机构和certbot客户端共同完成Let’sEncryptLet’sEncrypt是一家免费、开放、自动化的证书颁发机构（CA），为公众
server和client通信双方双向认证，基于openssl，使用TLS加密TCP流量 spring*-* tcp/ip 服务器网络协议
设计一个基于OpenSSL的C语言程序来实现双向认证的TLS加密TCP通信，需要包含服务器和客户端两部分。以下是该程序的核心步骤及示例代码。生成证书和私钥首先，需要为服务器和客户端生成证书和私钥。可以使用OpenSSL命令行工具生成这些文件。bash复制代码生成CA私钥和自签名证书opensslgenrsa-outca.key2048opensslreq-x509-new-nodes-keyca.
大模型+智能代理：自动化测试的终极组合？测试者家园软件测试质量效能人工智能人工智能软件测试质量效能职场和发展 AI赋能智能体 LLM
用ChatGPT做软件测试在软件测试领域，自动化测试的目标一直是提高测试效率、减少人工干预、提升缺陷发现率。然而，传统自动化测试仍然面临诸多挑战，例如脚本维护成本高、难以应对动态UI变化、测试数据生成受限，以及难以覆盖复杂业务逻辑。近年来，大模型（LLM,LargeLanguageModel）+智能代理（Agent）的结合，为自动化测试带来了新的可能性。这种“智能测试代理”能够利用大模型的自然语言
java Stream API中的聚合操作 27xixi java java18
聚合操作是指对一组数据进行处理，最终生成一个单一的结果。在编程中，聚合操作通常用于对集合（如列表、数组等）中的元素进行统计、计算或汇总。常见的聚合操作包括求和、求平均值、查找最大值/最小值、计数等。在Java的StreamAPI中，聚合操作是通过终端操作（TerminalOperations）来实现的。以下是一些常见的聚合操作及其用法：1.求和（Sum）对集合中的元素进行求和。示例：求整数列表的和
大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐 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
大语言模型原理与工程实践：大语言模型强化对齐作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的迅猛发展，大语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）如GPT-3、LaMDA等，在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的突破。这些模型在问答、翻译、文本生成等方面展现出惊人的能力，但同时也引发了
LLM对齐方法作用：主要解决大型语言模型（LLMs）输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题 ZhangJiQun&MXP 2021 AI python 2024大模型以及算力 2021数字交易数字资产语言模型安全人工智能机器学习自然语言处理算法
LLM对齐方法作用：主要解决大型语言模型（LLMs）输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题对齐方法（AlignmentMethods）主要解决大型语言模型（LLMs）输出与人类价值观、需求和安全规范不一致的问题。其核心目标是让模型生成的内容更符合人类预期，同时确保伦理合规性和实用性。以下是对齐方法解决的具体问题及典型场景：1.安全性与伦理问题问题：基础LLMs可能生成有害内容（如暴力、歧视、
C++泛型编程鱼不如渔 C++Primer第五版——读书笔记 c++开发语言
感谢哔哩哔哩UP”开发者LaoJ“，以下是听课记录~模板是C++实现泛型编程的手段，同一段代码逻辑可以接受多个类型的参数无论是函数模板还是类模板，在编码后，需要分文件时，将其声明和定义放进.hpp文件中。不要将声明放.h，定义放.cpp，会报错一、函数模板对于函数模板，使用不同的类型对其进行实例化时，会生成多个不同的函数当没有调用函数模板时，不会被实例化(延迟实例化)1.1、接受类型参数#incl
ELK traceId 通过A服务调用B服务举例 C18298182575 elk hive hadoop
在分布式系统中，traceId需要在服务之间传递，以确保整个请求链路的日志能够被追踪。下面我们通过一个具体的例子，展示如何通过A服务调用B服务时传递traceId，并确保日志中能够正确记录traceId。实现思路A服务生成traceId：在A服务的HandlerInterceptor中生成traceId，并将其放入MDC。A服务调用B服务时传递traceId：在A服务调用B服务时，将traceId
大模型火爆 2025：LLaMA、Qwen、DeepSeek 核心原理+就业秘籍，快速入门 AI 工程师 weixin_40941102 llama 人工智能
1.大模型核心原理：从零开始理解AI模型这些是大型语言模型（LLMs）的核心技术，适合初学者逐步深入学习。以下是详细拆解，让小白也能掌握：LLaMA系列模型核心原理详解：什么是LLaMA？：LLaMA是一个基于人工智能的语言模型，像一个超级聪明的聊天机器人，能理解和生成人类语言。它由Meta公司开发，类似ChatGPT，但更开源、灵活。核心原理：Transformer架构：想象一个工厂流水线，LL
使用agent搭建一个简易的ai论文写作程序喂喂喂喂位 langChain手搓AI Agent记录人工智能 langchain 深度学习 python AIGC
本程序能够自动化完成从规划、研究、撰写到修改的整个论文创作流程。基于LangGraph和LangChain框架构建，利用大型语言模型和搜索工具协同工作，形成了一个完整的论文写作流水线。核心功能分析计划生成功能(plan_node)这个node将接收状态，然后创建一个消息列表。其中一个将是PLAN_PROMPT，那将是SystemMessage。然后创建HumanMessage，传入我们要做的tas
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分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解在复杂的分布式系统中，数据被分散存储在不同的节点上，每个节点都有自己独立的数据库。为了保证数据的唯一性和一致性，我们需要为每个数据项生成一个全局唯一的主键ID。本文将详细解析几种常用的分布式ID生成方案，包括它们的工作原理、优缺点以及适用场景。一、分布式系统唯一ID的特点全局唯一性：不能出现重复的ID号，这是最基本的要求。趋势递增：在MySQLInnoDB引
AI大模型学习路线及相关资源推荐 python游乐园学习资源学习 Python AI AI编程人工智能
哈喽，大家好！本文为大家带来AI大模型学习路线及相关资源推荐，这对于学习掌握AI大模型很有帮助呦，希望大家多多点赞收藏～感谢～～1AI大模型的基础信息1.1什么是AI大模型AI大模型，即人工智能大型模型，是一种基于深度学习技术，具有海量参数、强大算力支持、能够处理和生成复杂数据的人工智能模型。1.2AI大模型的主要特点规模庞大：AI大模型通常包含海量的参数。例如，谷歌的BERT模型在最初发布时就有
uniapp中生成视频的第一帧图片进阶的巨人001 uni-app 音视频 mp4 第一帧封面
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洛谷P1320 压缩技术（续集版） westdata-Tm 算法模拟数组字符串
P1320压缩技术（续集版）题目描述设某汉字由N×NN\timesNN×N的0\texttt00和1\texttt11的点阵图案组成。我们依照以下规则生成压缩码。连续一组数值：从汉字点阵图案的第一行第一个符号开始计算，按书写顺序从左到右，由上至下。第一个数表示连续有几个0\texttt00，第二个数表示接下来连续有几个1\texttt11，第三个数再接下来连续有几个0\texttt00，第四个数接
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模型可解释性：基于因果推理的反事实生成与决策可视化燃灯工作室 Ai 人工智能数学建模学习机器学习
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redis 开窍的石头 redis
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