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Elastic Stack 8.16.0 日志收集平台的搭建
简介1.1ELK介绍ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三款开源工具的首字母缩写,构成了一套完整的日志管理解决方案,
主要
用于日志的采集、存储、分析与可视化。
JingAi_jia917
·
2025-03-16 12:14
Elastisearch
Logstash
Filebeat
Kibana
Elastic
stack
ELK日志平台
订单管理系统,大学生数据结构期末作业/C语言实践作业
任务:订单管理系统的设计与实现设计并实现一个订单管理系统界面分成两部分,分别是管理员和用户的界面
主要
功能:用户:(1)用户的登录及注册(2)用户信息修改(3)购买物品(4)充值(5)升序排序(按金额)物品管理员
陌路物是人非
·
2025-03-16 12:42
排序算法
数据结构
算法
Python3 【项目实战】深度解析:赛跑成绩统计分析工具
本工具通过程序化处理赛跑数据,自动计算各选手成绩及整体统计指标,
主要
应用于:学校运动会成绩实时统计田径锦标赛的自动化成绩公示运动员训练数据分析2.技术定位:时间数据处理与统计计算的典型案例字典数据结构的实践应用面向过程编程的教学范例二
李智 - 重庆
·
2025-03-16 12:11
Python
精讲精练
-
从入门到实战
python
案例学习
编程技巧
时间处理
项目实战
主流开源大模型能力对比矩阵
模型名称核心优势
主要
局限Llama2/3✅多语言生态完善✅Rotary位置编码✅GQA推理加速⚠️数据时效性差⚠️隐私保护不足Qwen✅千亿参数规模✅中文语境优化✅复杂文本生成⚠️需高性能硬件⚠️领域知识需二次训练
时光旅人01号
·
2025-03-16 12:09
人工智能
开源
python
深度学习
pytorch
带大家vue + springboot/springcloud +minio(可选) 实现文件分片上传和断点续传介绍,问题,原理及 前后端完整源码 (模式2:后台集群部署模式)
回顾与介绍本文承接上文《vue+springboot/springcloud+minio(可选)实现文件分片上传和断点续传介绍,问题,原理及前后端完整源码(模式1:后台单点部署模式)》本篇
主要
针对后台是集群模式下部署时的分片上传方案本篇基于
峡谷电光马仔
·
2025-03-16 12:39
minio分片上传
springboot分片上传
springboot断点续传
springcloud断点续传
springcloud分片上传
SpringCloudAlibaba:从0搭建一套快速开发框架-05 公共模块(common)编写与优化:提升开发效率实践
序言:上篇
主要
介绍了OpenFeign的集成使用,本篇
主要
优化完善公共模块。公共模块介绍本片
主要
针对于我个人创建的公共模块(shine-common)展开。
辉辉.
·
2025-03-16 12:38
SpringCloud
2022
java
spring
cloud
spring
boot
微服务
ros如何编译python文件_(二)ROS入门——4.如何编写ROS的第一个程序hello_world
本章节
主要
内容:1.ROS是什么2.ROS系统整体架构3.在ubuntu16.04中安装ROSkinetic4.如何编写ROS的第一个程序
weixin_39935903
·
2025-03-16 11:34
ros如何编译python文件
企微扫码登录
企微扫码登录企微的扫码登录官网有较为详细的文档扫码授权登录-文档-企业微信开发者中心(qq.com),对
主要
流程有详细说明且对部分代码有示例。
庸懒
·
2025-03-16 11:33
企业微信
js中的export、import、export default等导入导出全解
因为前端的导入导出
主要
分为commonjs和ES6modules两种标准,其中commonjs
主要
用于node环境,而ES6modules
主要
用于浏览器环境,但是ES6modules是兼容commonjs
庸懒
·
2025-03-16 11:03
笔记
反激与正激拓扑:区别、选型与应用
1.反激与正激的区别反激和正激是两种常见的隔离型开关电源拓扑,
主要
区别体现在工作原理、电路结构和性能特性上。
DeepGpt
·
2025-03-16 10:58
电力电子介绍
单片机
嵌入式硬件
反激与LLC电路中假负载的作用及选型分析
在反激(Flyback)和LLC谐振电路中,输出端经常加假负载(DummyLoad)的原因
主要
是为了解决轻载或空载条件下的工作不稳定问题。
DeepGpt
·
2025-03-16 10:58
电路
硬件工程
基于AI算法实现的情感倾向分析的方法
完整代码:https://download.csdn.net/download/pythonyanyan/87430621背景目前,情感倾向分析的方法
主要
分为两类:一种是基于情感词典的方法;一种是基于机器学习的方法
程序员奇奇
·
2025-03-16 10:28
计算机毕设
人工智能
算法
结节性硬化的预防
主要
涉及早期筛查
结节性硬化的预防
主要
涉及早期筛查、健康生活方式和遗传咨询等方面。
poilkjmnbaa
·
2025-03-16 10:58
javascript
特发性震颤的预防方法
主要
涉及到以下几个方面
特发性震颤的预防方法
主要
涉及到以下几个方面:一、生活习惯的调整:1.饮食:保持均衡的饮食,摄入充足的维生素和矿物质,尤其是维生素B族和镁等。
poilkjmnbaa
·
2025-03-16 10:24
模拟退火算法
KNN算法性能优化技巧与实战案例
KNN算法性能优化技巧与实战案例K最近邻(KNN)在分类和回归任务中表现稳健,但其计算复杂度高、内存消耗大成为IT项目中的
主要
瓶颈。
可问 可问春风
·
2025-03-16 09:22
算法
性能优化
什么是SQL语言,它有哪些
主要
功能?
SQL(StructuredQueryLanguage,结构化查询语言)是一种专为管理关系型数据库设计的标准化语言。它不仅是与数据库交互的核心工具,也是现代数据驱动应用的基础。以下从定义、功能分类、扩展性及应用场景等方面进行全面解析:一、SQL语言的定义与历史背景基本定义SQL是一种声明式语言,允许用户通过简洁的语法描述“需要什么数据”,而非具体实现步骤。其发音可为“S-Q-L”或“sequel”
破碎的天堂鸟
·
2025-03-16 09:21
学习教程
sql
数据库
带你深入了解防抖Debounce和节流Throttle
前言:防抖(Debounce)和节流(Throttle)是两种在前端开发中常用的优化技术,它们
主要
用于处理频繁触发的事件(如滚动、窗口调整大小、键盘输入等),以减少不必要的计算,从而提高性能和优化用户体验
全马必破三
·
2025-03-16 08:15
笔记
前端
javascript
Umi-OCR 使用与安装教程
以下是
主要
组成部分的概览:Umi-OCR├──Umi-OCR.exe#主执行文件,Windows平台上直接运行的程序├──umi-ocr.sh#Linux上的启动脚本└──UmiOCR-data├──ma
平依佩Ula
·
2025-03-16 08:42
如何选择显卡(202408)
(图片来自网络)显卡,也被称为视频卡、图形适配器或GPU(图形处理单元),是电脑中负责渲染图形输出到显示器的关键硬件组件一显卡的基本作用1.图形渲染显卡的
主要
任务是处理和渲染图形。
=PNZ=BeijingL
·
2025-03-16 08:41
操作系统
经验分享
1024程序员节
linux jvm gc日志分析,JVM GC 日志详解
SERuntimeEnvironment(build1.8.0_144-b01)JavaHotSpot(TM)64-BitServerVM(build25.144-b01,mixedmode)一、GC日志参数设置JVMGC格式日志的
主要
参数包括如下
一只小小的IOS
·
2025-03-16 07:09
linux
jvm
gc日志分析
浏览器防截屏,录屏.
它
主要
用于支持加密媒体内容的播放,比如流媒
zhongshizhi91
·
2025-03-16 07:39
前端
浏览器
深度学习 Deep Learning 第2章 线性代数
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
odoo中国
·
2025-03-16 07:07
AI编程
人工智能
深度学习
线性代数
人工智能
【prompt实战】知乎问题解答专家
(转载需经授权)#Role:知乎问题解答分类专家##Profile:你是一个知乎问题解答分类专家,
主要
帮助用户解答各类领域专业问题,包括但不限于金融领域、职场问题、互联网领域、科技领域、人工智能领域
姚瑞南
·
2025-03-16 06:04
prompt实战应用案例
prompt
python:数据类构建器
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。
愚戏师
·
2025-03-16 06:04
python基础与机器学习
python
windows
开发语言
自动同步多服务器下SQL脚本3.0
由于上一版发现数据库【MySQL】不支持DML事务回滚,该迭代
主要
是去兼容这种问题。数据表新增一个completed字段,用来表示当前版本下同步成功的个数。
a栋栋栋
·
2025-03-16 05:26
遇到的问题
sql
自动化
事务失效
Java集合进阶
1.Java集合框架概述Java集合框架
主要
包括以下接口和类:核心接口Collection:所有集合类的根接口。List:有序集合,允许重复元素(如ArrayList,LinkedList)。
27xixi
·
2025-03-16 05:54
java
开发语言
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
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
ZhangJiQun&MXP
·
2025-03-16 05:52
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
iptv内容运营系统服务器架构,IPTV系统架构技术的深入解析
IPTV业务是伴随着宽带互联网的飞速发展而兴起的一项新兴的互联网增值业务,它利用宽带互联网的基础设施,以家用电视机和电脑作为
主要
终端,利用网络机顶盒(STB,Set-TopBox),通过互联网协议来传送电视信号
Damong.Liu
·
2025-03-16 04:48
iptv内容运营系统服务器架构
79.HarmonyOS NEXT 手势操作模型详解:移动、缩放与旋转的实现原理
HarmonyOSNEXT手势操作模型详解:移动、缩放与旋转的实现原理1.模型概述这组模型类
主要
用于处理手势交互中的各种变换操作,包括:位置控制(PositionModel)偏移计算(OffsetModel
·
2025-03-16 04:19
harmonyos-next
【MyBatis笔记06】MyBatis中的三种关联查询方式(一对一、一对多、多对多)
这篇文章,
主要
介绍MyBatis中的三种关联查询方式(一对一、一对多、多对多)。
Mr.小朱同学
·
2025-03-16 04:15
SSM专栏笔记
mybatis
关联查询
一对一
一对多
多对多
什么是 MyBatis?有哪些优点和缺点?
MyBatis的
主要
优点和缺点如下:优点:1.简单易用:MyBatis对开发者提供了简单易用的API,无需编写繁琐的JDBC代码,降低了学习和使用成本。
码农落落
·
2025-03-16 04:13
java基础
mybatis
java
数据库
什么是 MyBatis?
文章目录1️⃣MyBatis简介MyBatis
主要
特点2️⃣MyBatisvs传统JDBCvsHibernate3️⃣MyBatis核心组件️1.SqlSessionFactory2.SqlSession3
总是学不会.
·
2025-03-16 03:13
Mybatis
mybatis
开发
java
后端
web开发技术栈个人总结
下面是一些
主要
的Spring项目及其用途:SpringFramewo
蓝砖科技HR_金庆硕
·
2025-03-16 03:41
前端
【AI】Transformer布道:让AI学会“左顾右盼”的超级大脑!(扫盲帖)
主要
目的就是帮助更多的非AI专业的人群入门和了解实现AGI的底层架构。1.为什么要有Trans
碣石潇湘无限路
·
2025-03-16 03:37
人工智能
transformer
深度学习
使用 Python 编写网络爬虫:从入门到实战
网络爬虫
主要
用于数据采集
Manaaaaaaa
·
2025-03-16 02:33
python
爬虫
开发语言
JavaScript 内置对象-Math对象
本文将详细介绍Math对象的
主要
特性和使用方法,帮助你更高效地进行数学相关的编程工作。一、什么是Math对象?Math是一个内置的对象,提供了对数学常量和函数的访问。
咖啡の猫
·
2025-03-16 02:32
javascript
开发语言
深入探究 C 语言内存函数:memcpy、memmove、memset 和 memcmp
1.memcpy:简单直接的内存复制功能memcpy函数的
主要
功能是从源内存地址复制指定数量的字节到目标内存地址。它不关心内存中的内容是
南玖yy
·
2025-03-16 02:32
C语言基础
c语言
开发语言
NPU的应用场景:从云端到边缘
NPU的应用场景非常广泛,
主要
包括以下几个方面:1.云计算与数据中心AI推理服务:在云端提供高效的AI推理服务,例如图像识别、语音识别。
绿算技术
·
2025-03-16 02:29
NPU架构介绍
缓存
人工智能
科技
深度学习
孪生网络模型,当训练集与测试集共用一个数据集时,训练准确率为100%,而测试准确率仍在50%左右浮动
本文收录于《全栈Bug调优(实战版)》专栏,
主要
记录项目实战过程中所遇到的Bug或因后果及提供真实有效的解决方案,希望能够助你一臂之力,帮你早日登顶实现财富自由;同时,欢迎大家关注&&收藏&&订阅!
bug菌¹
·
2025-03-16 01:26
全栈Bug调优(实战版)
pytorch
机器学习
Android插件化和组件化面试题及参考答案
组件化开发的
主要
优势有哪些?如何将Android应用拆分为多个组件?在Android中如何实现组件化?请描述具体的实现步骤。在组件化架构中,如何实现组件的独立运行与集成?
大模型大数据攻城狮
·
2025-03-16 01:24
组件化
插件化
宿主
模块通信
classloader
android面试
安卓面经
《Python实战进阶》小技巧 1:一篇文章讲完网站部署如何优化网站照片加载/访问提速的方法
以下是
主要
的优化策略及其具体实现:1.图片压缩与优化自动压缩上传的图片:通过Python脚本使用PIL库压缩图片,调整大小、转换模式,并保存为优化的JPEG格式。
带娃的IT创业者
·
2025-03-16 01:22
Python实战进阶
python
php
网络
AI大模型学习路线及相关资源推荐
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
python游乐园
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2025-03-16 00:51
学习资源
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Python
AI
AI编程
人工智能
数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性
数据分布偏移检测:保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中,数据分布偏移问题是影响模型性能的
主要
挑战之一。
trust Tomorrow
·
2025-03-16 00:18
机器学习
python
机器学习
人工智能
深度学习
在MATLAB中进行并行计算和GPU加速?
在MATLAB中进行并行计算的
主要
工具有ParallelComputingToolbox和parfor循环。ParallelComputingToolboxPa
琛哥的程序
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2025-03-16 00:18
网络
服务器
人工智能
LangChain深度解析以及
主要
应用场景
文章目录LangChain是什么?LangChain的核心组件(1)PromptTemplates(提示模板)原理代码实例应用场景提示词优化策略(2)LLMs(大语言模型)原理代码实例应用场景调优策略(3)Chains(多步任务链)原理代码实例应用场景优化策略(4)Memory(记忆)原理代码实例应用场景优化策略(5)Agents(智能代理)原理代码实例应用场景优化策略案例分享案例1:电商智能客服
小Rr
·
2025-03-16 00:16
langchain
python
django
numpy
C++学习:类和对象(一)
程序被视为一系列按顺序执行的步骤,
主要
通过函数对数据进行操作特点:执行顺序明确:程序按照代码书写的顺序执行侧重算法:重视具体的操作步骤和实现流程代码重用性低:相似的功能需要重复编写代码代码示例:计算数组元素的平均值
随便取个六字
·
2025-03-16 00:46
c++
用Python添加、读取和删除Word文档属性
文档属性
主要
分为内置属性(如标题、作者等)和自定义属性(用户根据自身需求定义的属性)。合理地管理这些属性,能够提升文档管理效率、优化信息检索功能,并确保文档数据的准确性与安全性。
·
2025-03-16 00:45
StringJoiner 详解
它的
主要
作用是将多
蓝白咖啡
·
2025-03-15 23:43
Java基础
Java
干货:Farrow设计实现详解
以下是Farrow系数设计的
主要
方法及步骤:1.设计目标与基本模型Farrow结构的一般形式为:H(z,μ)=∑m=0Mμm⋅(∑k=0Nck,mz−k)H(z,\mu)=\sum_{m=0}^{M}\
jz_ddk
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2025-03-15 23:41
算法
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人工智能
python
使用SetupTools 管理你的项目打包工作
Setuptools是一个用于Python的包管理工具,
主要
用于构建、打包和分发Python软件包。它是distutils的增强版,提供了更多的功能和灵活性,是Python包管理的核心模块之一。
魔王阿卡纳兹
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