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【数据库技术NoSQL】MongoDB和Cassandra的使用

简介及使用MongoDB的特点MongoDB的安装和配置MongoDB的基本操作Cassandra简介及使用Cassandra的特点Cassandra的安装和配置Cassandra的基本操作应用场景和最佳实践结论引言在大数据时代

爱技术的小伙子·2025-02-22 03:51

遗传算法定义+特性+原理+公式+Python示例代码（带详细注释）

文章目录引言定义特性基本原理和公式推导基本原理公式推导实现步骤和代码实现实现步骤Python代码实现（带详细注释）应用案例优化和挑战结论引言遗传算法（GeneticAlgorithm,GA）是进化计算技术的一种

快乐的向某·2025-02-22 03:18

利用深度学习进行汇率预测：LSTM与Transformer模型的应用实践

数据序列化2.2LSTM模型构建2.3模型训练与评估2.4结果可视化第三部分：使用Transformer模型进行汇率预测3.1数据序列化3.2Transformer模型构建3.3模型训练与评估3.4结果可视化结论引言外汇市场是一个充满波动性的金融市场

人工智能_SYBH·2025-02-21 06:53

Jmeter 性能-稳定性测试TPS计算

50000请求数总时间：由于不知道每个请求的具体时间，按照普通方法，可以按照一天的时间进行计算总时间=1天=1*24小时=24*36001秒套入公式可得：TPS=50000/24*3600秒=0.58tps1结论

软件测试媛·2025-02-20 17:50

毕业论文如何降低AIGC率？

论文的研究方法、数据分析、结论等核心部分应尽量手动完成。完全依赖AI生成论文会导致AI率过高，而将AI用于辅助性任务则能有效降低AI率。二、采用不同模型不同AI模型

kexiaoya2013·2025-02-20 14:14

Python中LLM的知识图谱构建：动态更新与推理

LLM进行知识抽取2.1实体识别2.2关系抽取2.3属性抽取3.知识融合3.1实体对齐3.2冲突消解4.知识存储5.知识推理5.1规则推理5.2基于LLM的推理6.动态更新6.1增量更新6.2实时更新7.结论引言随着人工智能技术的飞速发展

二进制独立开发·2025-02-20 09:35

LLM论文笔记 14: The Impact of Positional Encoding on Length Generalization in Transformers

Arxiv日期：2023.12.15机构：McGillUniversity/IBM/Facebook/ServiceNow关键词长度泛化位置编码CoT核心结论1.decoder-only中不显式使用位置编码

Zhouqi_Hua·2025-02-20 07:15

前端框架虚拟DOM的产生

直接说结论：为了找出与命令式(原生实现步骤)所执行代码的最小差异化，从而优化代码性能。

大橙子-·2025-02-20 06:12

Leave No Context Behind: Efficient Infinite Context Transformers with Infini-attention

不让任何上下文掉队：无限关注的高效无限上下文Transformer摘要1引言2方法3实验4相关工作5结论摘要这项工作介绍了一种将基于Transformer的大型语言模型（LLM）扩展到具有有限内存和计算的无限

UnknownBody·2025-02-20 05:00

【Java】逻辑运算符详解：&&、|| 与&、 | 的区别及应用

`|`：非短路或（OR）四、总结：什么时候使用短路与非短路运算符五、拓展：短路与非短路运算符的副作用六、结论前言在Java编程中，逻辑运算符是非常常见

小ᶻ☡꙳ᵃⁱᵍᶜ꙳·2025-02-20 01:32

网络安全好就业吗？

先讲结论：需求很大而且只会越来越大，技术越强，薪资越高，上不封顶，缺口也相对较大。而且随着互联网时代的不断前进发展，数据的价值越来越大，数据已然是对于各公司来说都不可或缺、需要不断发展积累的宝

帅帅的q·2025-02-19 22:59

【编译、链接、装载五】编译器后端——gcc生成的汇编代码

【编译和链接五】编译器后端——gcc到汇编一.栈回溯1.framepointers2.debug_frame(DWARF)3.eh_frame(LSB)4CFIdirectives5、关于.cfi结论5.1

郑同学的笔记·2025-02-19 20:17

c++中std::thread构造函数的注意事项

关键点解析1.1第一次拷贝构造：临时对象（mData=101）1.2第二次拷贝构造：线程内部存储对象（mData=102）1.3第三次拷贝构造：线程函数参数p4（mData=103）2.析构顺序验证3.结论

阳洞洞·2025-02-19 13:43

android代码跳转通知权限界面,Android 8.0+通知栏（Notification）适配详解，判断通知权限是否打开，并跳转至通知管理页面...

前不久由于API26(Android8.0)以上的设备没法显示通知栏，因此网上查阅了比较多了资料，得出结论，API26之后引入了通知渠道这么个东西，而后就写了一篇问题对应的博文：Android8.0通知栏

我是索吹·2025-02-19 13:12

基于DeepSeek优化微信：打造下一代社交体验

：超级App的十字路口DeepSeek技术概述：重新定义社交智能的核引擎基于DeepSeek的微信优化方案：五大场景革命实施策略与挑战：从实验室到十亿级落地的关键跃迁未来展望：2030年的社交形态预言结论

zhangjiaofa·2025-02-19 11:29

分布式电源对配电网故障定位的影响（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述分布式电源对配电网故障定位的影响研究一、分布式电源的特点及其对配电网的影响二、传统故障定位方法的局限性三、分布式电源接入后的故障定位改进方案四、未来研究方向五、结论2

创新优化代码学习·2025-02-19 07:32

LLM论文笔记 9: Neural Networks and the Chomsky Hierarchy

Arxiv日期：2022.9.29机构：GoogleDeepMind/Stanford关键词transformer架构原理乔姆斯基体系长度泛化核心结论1.虽然Transformer理论上具有图灵完备性，

Zhouqi_Hua·2025-02-19 02:47

揭密 scaling laws

与此同时，后续研究，例如DeepMind的ChinChilla[2]还提出了不同的结论。

deardao·2025-02-19 00:23

Beyond Scaling Laws: Understanding Transformer Performance with Associative Memory

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。

UnknownBody·2025-02-18 23:48

【为什么有些公司禁止使用@Transactional声明式事务？】

1.长事务问题2.嵌套调用混乱3.可读性和维护性下降4.统一事务管理需求5.示例说明6.结论有些公司禁止使用@Transactional声明式事务，主要出于以下几个原因：1.长事务问题如果一个方法中存在较多耗时的操作

@Corgi·2025-02-18 21:51

DeepSeek系列模型：高效能推理与多模态处理的技术突破与实践路径

目录引言一、高效能推理的核心技术路径二、多模态处理的技术创新三、技术协同与落地实践四、未来技术演进方向结论引言背景与挑战AI模型规模化趋势下，推理效率与多模态融合成为关键瓶颈。

张3蜂·2025-02-18 19:00

DeepSeek与医院电子病历的深度融合路径：本地化和上云差异化分析

它承载着患者从初诊到治疗结束的所有关键信息，涵盖症状描述、检查结果、诊断结论、治疗方案等内容。电子病历系统的重

Allen_LVyingbo·2025-02-18 14:36

提示词工程中的逻辑推理结构

概念介绍：逻辑推理结构在提示词工程中是指通过系统化、精确化的推理方法，帮助生成内容时能够严谨且条理清晰地组织论点、论据及结论，确保思路顺畅且具有逻辑一致性。

由数入道·2025-02-18 08:03

使用 OpenCV 和 Python 对图像进行卡通化

关键词：OpenCVlibrarytoconvertimagestocartoons目录一、说明二、OpenCV2.1要求支持库2.2方法2.3实施和执行三、定义卡通化函数3.1添加按钮3.2保存图像四、结论一

无水先生·2025-02-17 17:52

使用Python实现深度学习模型：知识蒸馏与模型压缩

目录引言知识蒸馏概述模型压缩概述实现步骤数据准备教师模型训练学生模型训练（知识蒸馏）模型压缩代码实现结论1.引言在实际应用中，深

Echo_Wish·2025-02-17 04:34

实验报告一：IT项目与技术实践

本报告"01-实验报告一.zip"为系列报告中的第一份，包含实验目的、方法、数据、观察和结论。它可能涉及文件压缩、实验设计、数据处理和可视化、以及科学报告撰写等关键技能。

朱佳顺·2025-02-16 17:11

使用ThreeJS实现的宇宙大爆炸3D粒子特效思路，原理和关键代码解析

目录1，引言2，技术实现2.1，初始化环境2.2，粒子生成与属性设置2.3，粒子运动与模拟宇宙膨胀2.4，后处理效果3，动画与用户交互4，优化与性能5，结论1，引言在本文中，我们将深入探讨如何利用Three.js

软件工程师文艺·2025-02-16 10:48

基于单片机的土壤温湿度控制系统

技术交流认准下方CSDN官方提供的联系方式文章目录概要一、系统功能设计二、系统的总体构架三、温度湿度控制系统硬件设计四、结论概要由于其强大的功能和成熟的技术，单片机在市场上的应用范围十分广泛。

启初科技·2025-02-16 07:56

react-native-swiper active dot无法更新解决方案

({previewUrl.map((item,index)=>())}):()}结论占位符必须在2张以上，不然react-native-swipper会认为当前激活的index一直为0。

xiangjiu99287·2025-02-15 17:39

【一起看花书1.3】——第5章机器学习基础

先验是“知识”，是合理的假设本文内容对应于原书的5.7-5.11共5小节内容，其中知识性、结论性的内容偏多，也加入了点个人见解。

应有光·2025-02-14 17:03

集成学习算法简述

目录1.必要的导入2.Bagging集成3.基于matplotlib写一个函数对决策边界做可视化4.总结图中结论5.扩展说明1.必要的导入#Tosupportbothpython2andpython3from

終不似少年遊*·2025-02-14 17:02

解析一种SCA（侧通道攻击）的工作原理

1、概念解释2、实际例子二、基于处理器数据缓存的侧通道攻击方法解析1、代码呈现2、代码结构概述2.1结构体定义2.2数组指针定义3、代码执行流程3.1数据读取与索引计算3.2利用缓存特性提取位信息4、结论三

老猿讲编程·2025-02-14 08:26

RESTful API 和 WebSocket 的区别

6.结论RESTfulAPI和WebSocket是两种不同的通信方式，主要区别在于数据交互方式、连接管理、性能和适用场景。1.RESTfulA

戎梓漩·2025-02-13 22:30

数据清洗与预处理：提升数据质量的关键步骤

高质量的数据可以支持有效的决策和精确的分析，而低质量的数据则可能导致误导性的结论和错误的决策。因此，数据清洗与预处理成为了数据分析过程中不可或缺的关键步骤。

Echo_Wish·2025-02-13 17:53

从零开始构建一个大语言模型-第七章第一节

为有监督的指令微调准备数据集7.3将数据整理成训练批次7.4为指令数据集创建数据加载器7.5加载预训练的大语言模型7.6在指令数据上对大语言模型进行微调7.7提取并保存回复7.8评估微调后的大语言模型7.9结论本章内容涵盖大语言模型的指令微调过程准备用于有监督指令微调的数据集将指令数据整理成训练批次提取大语言模型生成的指令响应以供评估此前

释迦呼呼·2025-02-13 15:07

基于麻雀优化算法的路径优化问题（Matlab代码实现）

目录1概述1.引言2.麻雀搜索算法（SSA）原理3.改进策略4.实验与结果展示5.考虑几何约束条件的路径优化6.结论与展望2运行结果3参考文献‍4Matlab代码1概述路径规划是移动机器人技术研究领域中非常重要的部分

长安程序猿·2025-02-13 14:35

Python mmap：使用内存映射改进文件 I/O

读取内存映射文件性能影响mmap对象创建mmap对象作为字符串搜索内存映射文件作为文件的内存映射对象使用Python的mmap编写内存映射文件写入模式搜索和替换文本使用Python的mmap在进程之间共享数据结论

一只牛_007·2025-02-13 05:53

关于cin读入和scanf读入的快慢问题

scanf比cin快关于scanf比cin快这个结论大家肯定都知道，但是一般情况下很难体现出来，只有当读入数据很大时，才会体现出scanf的快，以前从来都没有碰到过一道题是卡了cin输入的，但是今天终于碰到了

harry1213812138·2025-02-13 02:24

关于kafka中的timestamp与offset的对应关系

中的timestamp与offset的对应关系@(KAFKA)[storm,kafka,大数据]关于kafka中的timestamp与offset的对应关系获取单个分区的情况同时从所有分区获取消息的情况结论如何指定时间出现

jediael_lu·2025-02-12 21:22

RAG-Driven Enhancement of Multimodal Electronic Health Records Analysis via Large Language Models

REALM:RAG驱动的通过大语言模型增强多模态电子健康记录分析摘要1引言2相关工作3问题定义4方法5实验设置6实验结果7结论摘要多模态电子健康记录（EHR）数据的集成显著提高了

UnknownBody·2025-02-12 21:50

频繁初始化串口会导致硬件老化？（RS485串口）频繁打开和关闭串口

文章目录**一、直接导致硬件老化的场景****二、间接影响可靠性的场景****三、设计建议****1.避免不必要的初始化****2.硬件加固措施****3.软件优化****四、典型案例对比****结论*

Dontla·2025-02-12 20:40

深入解析ReLU激活函数的优缺点及其平衡策略

结论：这使得

weixin_40941102·2025-02-12 15:08

ES数据压缩、解压调研测试

ES数据压缩、解压调研测试设置best_compression压缩方式所占磁盘空间查询速度(解压)设置默认压缩方式(LZ4)所占磁盘空间5分钟后压缩再次触发变为149M查询速度(解压)结论针对压缩来说，

不懂说话的猿·2025-02-12 04:50

动手学大语言模型LLM-02

LLMAPIpromptengineeringprompt设计原则1、编写清晰、具体指令1、使用分隔符清晰表示不同的输入部分2、寻求结构化的输出3、要求模型检查是否满足条件4、提供少量的示例2、让模型有时间去思考1、指定完成任务的步骤2、指导模型在下结论之前找到自己的解法

阿苏拉则_妫·2025-02-11 12:28

【前端开发工具】Vite：现代化前端构建工具的崛起

ES模块3.3使用Rollup打包生产环境3.4插件生态3.5强大的TypeScript支持4.Vite的优势5.Vite的局限性与挑战6.Vite的版本演进与最新版本7.如何使用Vite构建项目8.结论

呀啊~~·2025-02-11 10:42

『大模型笔记』国外大神对DeepSeek R1的科普！

2025年的预测地缘政治：Distealing结论讨论二

AI大模型前沿研究·2025-02-11 09:02

简记一段数据清洗项目经历

注意，此处仅是数据清洗，尚未进入到真正的数据分析和可视化，得出结论这些阶段！代码镇楼:fromcollectionsi

Jo乔戈里·2025-02-11 07:46

视频曲线速率

---**直接结论**：**FFmpeg方案（第二个）处理速度更快**，尤其对于长视频或高分辨率素材，性能优势明显。

批量小王子·2025-02-11 06:37

解决bad SQL grammar []； nested exception is java.sql.SQLSyntaxErrorException

解决SpringBoot中MySQL数据库报错“BadSQLGrammar”的问题目录解决SpringBoot中MySQL数据库报错“BadSQLGrammar”的问题问题描述解决步骤解决方案结论附：MySql

m0_74824574·2025-02-10 17:05

python预测股票 keras_使用LSTM模型预测股价基于Keras

但不要把本文的结论当作理财或交易建议。本文将通过构建用Python编写的深度学习模型来预测未来股价走势。虽然预测股票的实际价格非常难，但我们可以建立模型来预测股票价格是上涨还是下跌。本文使用的数据可

weixin_39862899·2025-02-10 17:27

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