人工智能之机器视觉

5分钟搞定Spring AI支持SpringBoot快速构建人工智能AI应用_springai_springboot_AI应用

此外，文章还基于SpringAI的模型调用和Prompt模板，构建一个可操作的示例，让你可以快速的了解具体怎么在springboot的环境下使用springai来构建人工智能AI的应用SpringAI：
web17886480312·2025-01-18 23:52

前端工程化之vite

vite常用的插件有哪些?@vitejs/plugin-vue：用于支持Vue.js单文件组件（.vue文件）@vitejs/plugin-react：用于支持React和JSX语法rollup-plugin-visualizer:用于打包分析vite-plugin-restart:文件修改时自动重启vitevite-plugin-components:组件按需自动导入vite-plugin-sv
看到请催我学习·2025-01-18 23:51

3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互

1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术，能够生成类似人类对话响应的工具。
laopeng301·2025-01-18 23:20

智能合约安全之重入攻击

概述重入攻击（ReentrancyAttack）是一种常见的智能合约安全漏洞，指黑客利用合约中存在的逻辑漏洞，在调用合约函数时，利用合约逻辑漏洞，反复调用合约的函数，并利用这种递归调用的机制，以欺骗合约的计算，从而使攻击者获得非法利益。重入攻击的本质是合约内部调用的函数未能恰当地处理合约状态的更改。攻击者利用这个漏洞，将攻击代码插入到合约执行流程中，使得攻击者可以在合约还未完成之前再次调用某个函数
·2025-01-18 22:15

具体毕设方案100例之第4例STM32智能家居烟雾温度火灾防盗报警系统设计版本1

使用STM32单片机进行数据处理任务。通过LCD1602液晶显示屏实时显示当前的烟雾浓度值。利用按键功能，用户可以设置烟雾浓度报警的上限值。当检测到的烟雾浓度超过预设的上限值时，启动蜂鸣器进行声光报警。
李学长单片机毕设·2025-01-18 22:10

《智守数据堡垒——AI驱动的MySQL数据治理合规框架》

今天，我们将探讨一种创新性的解决方案——利用人工智能（AI）技
墨夶·2025-01-18 22:06

设计模式之命令模式：从原理到实战，深入解析及源码应用

命令模式什么是命令模式？命令模式（CommandPattern）是一种行为设计模式，它将一个请求封装为一个对象，从而允许使用不同的请求、队列或者日志来参数化对象，并支持可撤销的操作。命令模式的核心思想是将命令的发起者和执行者解耦，从而使得命令的发起者不必关心命令是如何被执行的。命令模式的关键组成部分：命令（Command）：定义命令的接口，声明执行方法。具体命令（ConcreteCommand）：
coffee_baby·2025-01-18 20:24

Java 基础之泛型：类型安全的保障与灵活运用

在Java编程的世界里，泛型是一个至关重要且非常实用的特性。它在Java5中被引入，从根本上改变了我们处理数据类型的方式，提供了更强的类型安全保障，同时也增加了代码的复用性和可读性。一、什么是泛型泛型（Generics）简单来说，就是允许在定义类、接口和方法时使用类型参数。这些类型参数在使用时会被具体的类型所替代。例如，我们常见的集合类ArrayList就是一个泛型类，它的定义形式是ArrayLi
幽兰的天空·2025-01-18 20:49

设计模式之结构型模式

一、结构型模式概述结构型模式主要用于处理类与对象的组合。它描述了如何将类或对象结合在一起形成更大的结构，就像搭积木一样，通过不同的组合方式构建出复杂而强大的软件架构。其主要目的是简化系统的设计，提高系统的灵活性、可维护性和可扩展性。常见的结构型模式有代理模式、适配器模式、桥接模式、装饰器模式、外观模式、享元模式和组合模式。二、代理模式（一）定义与概念代理模式是为其他对象提供一种代理以控制对这个对象
power-辰南·2025-01-18 20:43

Pytorch 三小时极限入门教程

一、引言在当今的人工智能领域，深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架，以其简洁、灵活的特性，吸引了大量开发者投身其中。
power-辰南·2025-01-18 20:43

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM：Machine：机器学习模型
雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

实战设计模式之命令模式

概述命令模式是一种行为设计模式，用于将请求封装成对象，从而使我们可以用不同的请求对客户进行参数化。简单来说，命令模式就是把一个请求转换为一个包含所有关于这个请求信息的对象。这样，就可以像传递其他对象一样传递这个请求，并且可以在适当的时间和地点执行它。命令模式主要适用于以下几种应用场景。1、需要支持撤销、重做操作的应用程序，比如：文本编辑器、绘图程序等。2、操作可以被放入队列中，并按顺序或特定条件执
希望_睿智·2025-01-18 19:07

Linux性能优化CPU篇之平均负载

首先使用uptime命令查看对应平均负载.平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态进程数所谓的可运行状态的进程是指,正在使用CPU或者正在等待的CPU进程数量,也就是我们常用的ps命令,处于R状态。不可中断状态的进程是正在处于内核关键流程中的进程,注意这些进程不可以被打断的,当我们向一个磁盘写入一个文件的时候,它是不可以被打断的。那么平均复杂怎么样才算好呢?平均负载最理想的情况是等
·2025-01-18 18:06

NVIDIA下一代Hopper架构曝光，采用5nm工艺 晶体管超1400亿

据媒体报道，NVIDIA下一代主要面向高性能计算、人工智能等Hopper架构，将会采用5nm工艺制程，晶体管多达1400亿个，面积核心达到了900平方毫米，是有史以来最大的GPU。
Java小海.·2025-01-18 17:54

NVIDIA Hopper解说

NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算（HPC）和人工智能（AI）的最新一代GPU架构。
白总Server·2025-01-18 17:24

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。
maopig·2025-01-18 17:52

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。
大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

node笔记05——Nodejs学习之Express中间件与接口的编写，GET和POST接口的编写和案例演示。

认识expressexpress是基于Node.js平台的web开发框架作用和Node.js内置的http模块类似，是专门用来创建Web服务器的。本质上Express就是一个npm的第三方包提供了快速创建Web服务器的便捷方法。中文官网：expressjs.com.cnexpress的作用：快速方便的创建Web网站服务器和API接口服务器express的基本使用一、下载express包npmiex
noahsark747·2025-01-18 17:45

1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元

GPT-4：开创人工智能的新纪元自从OpenAI推出GPT-4以来，人工智能领域经历了显著的突破。
少林码僧·2025-01-18 16:12

第83期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 16:11

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-18 16:10

重生之我在异世界学编程之算法与数据结构：算法复杂度介绍篇

大家好，这里是小编的博客频道小编的博客：就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识，希望能在这里与大家共同进步，共同收获更好的自己！！！本文目录引言正文一时间复杂度1.常数时间复杂度O(1)2.线性时间复杂度O(n)3.对数时间复杂度O(logn)4.平方时间复杂度O(n^2)5.指数时间复杂度O(2^n)二空间复杂度（1）空间复杂度的定义与重要性（2）常见的空间复杂度类型及介绍1.常数空间复
就爱学编程·2025-01-18 16:39

重生之我在异世界学编程之算法与数据结构：深入静态顺序表篇

大家好，这里是小编的博客频道小编的博客：就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识，希望能在这里与大家共同进步，共同收获更好的自己！！！本文目录引言正文一、顺序表的概念及结构1.顺序表的定义2.顺序表的结构3.顺序表的初始化二、顺序表的基本操作（静态）1.插入操作2.删除操作3.查找操作4.更新操作5.获取元素操作6.遍历操作7.求顺序表的长度8.判断顺序表是否为空快乐的时光总是短暂，咱们下篇
就爱学编程·2025-01-18 16:39

重生之我在异世界学编程之C语言：深入动态内存管理篇

大家好，这里是小编的博客频道小编的博客：就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识，希望能在这里与大家共同进步，共同收获更好的自己！！！本文目录引言正文一动态内存管理的必要性二动态内存管理的关键函数1.`malloc`函数2.`calloc`函数3.`realloc`函数4.`free`函数三动态内存管理中的错误和最佳实践1.内存泄漏2.野指针3.内存越界四动态内存管理的高级主题内存分配器内存
就爱学编程·2025-01-18 16:39

重生之我在异世界学编程之C语言：深入指针篇（上）

大家好，这里是小编的博客频道小编的博客：就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识，希望能在这里与大家共同进步，共同收获更好的自己！！！本文目录引言正文（1）内置数据类型指针（2）自定义类型指针1.数组指针与指针数组2.结构体指针3.联合体指针（1）联合体指针的定义（2）联合体指针的使用（3）联合体指针的注意事项（3）函数指针1.函数指针的定义2.函数指针的赋值3.函数指针的使用4.函数指针作
就爱学编程·2025-01-18 16:38

性能场景之异常场景

谈到异常场景，其实大家并不陌生，我们在做功能测试的时候，也要考虑异常用例，例如：切换网络，断网，中断使用等等。那么，性能中的异常场景，我们具体该怎么做呢？设计哪些问题才能将异常场景覆盖完整？这就需要我们明确两个关键点：一是异常场景的范围，二是异常场景的设计逻辑。异常场景的范围我理解的异常场景中，基本上采用的就是是宕主机、断网络、宕应用这几种测试手段。此外，从主机、网络、应用等角度出发，还会有一些细
wfw123123·2025-01-18 16:37

qt/c++学习笔记之基于tcp的文件同步程序demo（第二部分）

server服务器端头文件filebase.h#ifndefFILEBASE_H#defineFILEBASE_H#include#include#include#include#includeenumMsgType{MsgTypeInvaid=0,MsgTypeFile,MsgTypeDel,MsgTypeRename};classfilebase:publicQObject{Q_OBJECTp
Bryce学亮·2025-01-18 15:05

手摸手系列之---camel ftp监听接收解析xml报文并入库生成Java对象实战

前言版本：SpringBoot2.4camel3.5.0最近在做跟一个第三方系统的对接，主要流程就是对方生成XML格式的报文，需要我方将其报文发送到海关申报，然后将申报完的数据再组装成XML报文格式发回到对方的FTP服务器。功能其实挺简单，用Apache的camel-ftp很容易就能实现，下面看看具体如何做吧。一、引入camel依赖：org.apache.camel.springbootcamel
码上艺术家·2025-01-18 15:31

手摸手系列之---camel ftp监听本地报文目录，并在报文生成后上传到远程第三方ftp服务器实战

前言版本：SpringBoot2.4camel3.5.0上篇文章已经说过项目需求和主要流程，现在已经接收解析xml报文并入库生成Java对象。下一步就是处理完生成的数据生成XML报文，再返回给第三方ftp服务器了。下面看看怎么做。1.增加camel配置，本地监听目录和远程第三方ftp服务器URL。#camel配置camel:#camelftp服务路由地址route:id:XMLRouteftp:s
码上艺术家·2025-01-18 15:31

Spring-@Configuration注解简析

大家好，我是半夏之沫一名金融科技领域的JAVA系统研发我希望将自己工作和学习中的经验以最朴实，最严谨的方式分享给大家，共同进步写作不易，期待大家的关注和点赞关注微信公众号【技术探界】前言Spring中的
·2025-01-18 14:55

机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer

sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作，即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX，可以下式得到其核变换矩阵KKK：K(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)TK(X,X)=\phi(X).\phi(X)^TK(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)T式中ϕ(X)\phi(X)ϕ(X)是一种将XXX从原始空间映射到希尔伯特空间的函数希尔伯特空间是一种完
一叶_障目·2025-01-18 14:53

头歌C语言数据结构课程实验（链表及其应用）

第1关：链表的实现之查找功能任务描述本关任务：实现链表的查找功能。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.链接存储，2.链表涉及的主要操作。链接存储线性表的存储也可以采用链接存储方式来实现。
zzj_262610·2025-01-18 13:21

PyTorch机器学习与深度学习技术方法

近年来，随着AlphaGo、无人驾驶汽车、医学影像智慧辅助诊疗、ImageNet竞赛等热点事件的发生，人工智能迎来了新一轮的发展浪潮。尤其是深度学习技术，在许多行业都取得了颠覆性的成果。
Teacher.chenchong·2025-01-18 13:17

基于生成式人工智能的网联自动驾驶：通感融合决策技术

【摘要】探讨了生成式人工智能在网联自动驾驶技术中的潜在价值。现有研究主要侧重于传统感知决策和车联网技术，但却忽视了生成式人工智能在推动自动驾驶方面的重要作用。
罗伯特之技术屋·2025-01-18 13:17

人工智能英语学习笔记

基础篇单词mythologyn.ancientmythsingeneral;ideasthatmanypeoplethinkaretruebutthatdonotexistorarefalse神话Examples:AsatyrishalfmanandhalfgoatinGreekandRomanmythology.在希腊和罗马神话中，森林之神是半人半羊的样子。Thishasbeenwellillu
「已注销」·2025-01-18 12:14

从小白到高手：人工智能学习中的挑战与突破

引言：人工智能学习之路充满挑战学习过程中常见的问题与困境环境安装与配置问题简单报错反复调试，时间浪费大学习进度慢，难以找到合适的方向网上资料过多，选择困难导师催进度，任务压力大不敢多问：与同事、师兄师姐的尴尬理论与实践脱节
博雅智信·2025-01-18 12:44

文秘要学计算机吗,高考志愿：计算机专业和文秘专业哪个适合女生？

虽然目前有出现这种人工智能方面的软件，减
weixin_39707851·2025-01-18 12:42

计算机专业毕业可以做文秘吗,高考志愿：计算机专业和文秘专业哪个适合女生？...

虽然目前有出现这种人工智能方面的软件，减
ShuYini·2025-01-18 12:42

「C/C++」C++关键字 之 mutable 可变变量关键字

✨博客主页何曾参静谧的博客（✅关注、点赞、⭐收藏、转发）全部专栏（专栏会有变化，以最新发布为准）「Win」Windows程序设计「IDE」集成开发环境「定制」定制开发集合「C/C++」C/C++程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「UG/NX」BlockUI集合「Py」Python程序设计「Math」探秘数学世界「PK」Paras
何曾参静谧·2025-01-18 12:39

华为 Ascend 平台 YOLOv5 目标检测推理教程

1.背景介绍随着人工智能技术的快速发展，目标检测在智能安防、自动驾驶、工业检测等领域中扮演了重要角色。YOLOv5是一种高效的目标检测模型，凭借其速度和精度的平衡广受欢迎。
Lunar*·2025-01-18 12:39

Python学习路线

Python是一门易学易用的编程语言，广泛应用于数据处理、Web开发、人工智能、自动化运维、游戏开发等领域。本篇文章将介绍Python的学习路线以及一些值得参考的书籍。
Python_JC·2025-01-18 11:32

【2025最新计算机毕业设计】基于SSM的旅游与自然保护平台【提供源码+答辩PPT+文档+项目部署】

✌主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等。
万码堂源码·2025-01-18 11:01

【源码+文档】基于SpringBoot+Vue旅游网站系统【提供源码+答辩PPT+参考文档+项目部署】

✌主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等。
万码堂源码·2025-01-18 11:31

人工智能领域单词：英文解释

有问题请私信或联系邮箱：[email protected]、单词组1：15个1、人工智能(ArtificialIntelligence,AI):atechnologythatsi
周杰伦_Jay·2025-01-18 10:59

华为CANN架构与Ascend C算子开发

CANN架构CANN（ComputeArchitectureforNeuralNetworks）是华为专为应对人工智能场景而推出的一种新型异构计算架构。
z1931195·2025-01-18 10:28

避坑指南：Element UI在Vue2项目开发中的那些坑与解

文章目录一、引言二、ElementUI初体验之坑（一）安装后不生效解决方案：（二）组件引入报错解决方案：三、表单组件的那些“小脾气”（一）重置表单后无法输入（二）表单自动校验“抽风”解决方案：四、日期组件的
前端没钱·2025-01-18 10:56

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。SVM具有很强的适应性，适用于各种应用，例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。SVM特别有效，因为它们专注于寻找目标特征中不同类别之间的最大分离超平面，从而使其对二分类和多分类都具有鲁棒性。在本大纲中，我们将探讨支持向量机(SVM)
潜洋·2025-01-18 10:25

算法第十六期——动态规划(DP)之线性DP

【概述】线性动态规划，是较常见的一类动态规划问题，其是在线性结构上进行状态转移，这类问题不像背包问题、区间DP等有固定的模板。线性动态规划的目标函数为特定变量的线性函数，约束是这些变量的线性不等式或等式，目的是求目标函数的最大值或最小值。因此，除了少量问题（如：LIS、LCS、LCIS等）有固定的模板外，大部分都要根据实际问题来推导得出答案。【例题】最长公共子序列(LCS)lanqiao0J题号1
小叶pyか·2025-01-18 09:17
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