内外网知识大揭秘第12页

【数据库系统原理】Ch4 SQL与关系数据库基本操作

目录大纲4.1SQL概述4.2MySQL预备知识4.3数据定义4.4数据更新4.5数据查询4.6视图习题真题2024-102024-042023-102023-042022-10大纲4.1SQL概述结构化查询语言

GIS程序媛—椰子·2025-03-22 11:16

网络安全-信息收集

笔记的只是方便各位师傅学习知识，以下网站只涉及学习内容，其他的都与本人无关，切莫逾越法律红线，否则后果自负。

One_Blanks·2025-03-22 11:45

用 pytorch 从零开始创建大语言模型（零）：汇总

用pytorch从零开始创建大语言模型（零）：汇总本系列官方代码库：https://github.com/rasbt/LLMs-from-scratch/tree/main官方书籍：BuildaLargeLanguageModel

墨绿色的摆渡人·2025-03-22 11:12

软件测试基础知识必备之浅谈单元测试

什么是单元测试？单元测试是指，对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作，这里的最小可测试单元通常是指函数或者类。单元测试都是以自动化的方式执行，所以在大量回归测试的场景下更能带来高收益。单元测试代码里提供函数的使用示例，因为单元测试的具体表现形式就是对函数以各种不同输入参数组合进行调用。如何做好单元测试？1）代码的基本特征与产生错误的原因无论是开发语言还是脚本语言

程序员阿沐·2025-03-22 11:40

Java高并发容器的内核解析：从无锁算法到分段锁的架构演进

一、BlockingQueue体系：生产者-消费者模式的工业级实现1.阻塞队列的四大行为矩阵行为

猿享天开·2025-03-22 10:10

AI时代个人财富增长实战指南：从零基础到精通变现的完整路径

（本文基于人工智能技术发展规律，结合互联网经济底层逻辑，为普通从业者构建系统性AI应用框架）一、建立AI认知基础：技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块：自然语言处理（文本生成、对话交互

A达峰绮·2025-03-22 10:38

【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调：基于PyTorch与ChatGLM （推荐）_从零开始大模型开发与微调 pdf

今天又来给大家推荐一本大模型方面的书籍。

喝不喝奶茶丫·2025-03-22 10:06

大语言模型学习路线：从入门到实战

大语言模型学习路线：从入门到实战在人工智能领域，大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）正迅速成为一个热点话题。

大模型官方资料·2025-03-22 10:05

Java基础面试题学习

主要源于封装继承多态这三大特性。

PowerCloud·2025-03-22 10:03

软考系统架构设计师考试学习和考试的知识点大纲，覆盖所有考试考点

以下是软考系统架构设计师考试的知识点大纲，覆盖所有官方考点，分为基础知识、核心技术、系统设计、案例分析、论文写作五大模块，帮助系统性学习和备考：一、基础知识模块计算机组成与体系结构计算机硬件组成（CPU

DKPT·2025-03-22 10:03

设计模式-抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）结构|原理|优缺点|场景|示例

设计模式（分类）设计模式（六大原则）创建型（5种）工厂方法抽象工厂模式单例模式建造者模式原型模式结构型（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行为型（11种）策略模式模板方法模式观察者模式迭代器模式责任链模式命令模式备忘录模式状态模式访问者模式中介者模式抽象工厂模式

TsengOnce·2025-03-22 10:02

CSS动画：性能优化指南

浏览器渲染机制：理解性能瓶颈根源1.1像素管道（PixelPipeline）全流程1.2各阶段性能损耗对比二、性能分析实战：ChromeDevTools深度使用2.1性能问题定位四步法2.2关键指标解读三、六大核心优化策略

双囍菜菜·2025-03-22 10:01

2025年零基础入门学网络安全（详细），看这篇就够了

自学网络安全学习的误区和陷阱1.不要试图先成为一名程序员（以编程为基础的学习）再开始学习我在之前的回答中，我都一再强调不要以编程为基础再开始学习网络安全，一般来说，学习编程不但学习周期长，而且实际向安全过渡后可用到的关键知识并不多一般人如果想要把编程学好再开始学习网络安全往往需要花费很长时间

网安大师兄·2025-03-22 10:00

24远景能源-动力，10月最后一周面试！【NTAKYsW】

大模型公司收实习啦，入局好机会，全是大佬不卷后端研发实习生简历投递请联系我，牛客会屏蔽邮箱日常实习：面向全体在校生，为符合岗位要求的同学提供为期3个月及以上的项目实践机会。

2301_79125642·2025-03-22 09:59

AR眼镜——软件技术栈的必经之路

Julian.zhou·2025-03-22 09:29

Caffeine vs Guava Cache：性能巅峰对决，谁才是 Java 本地缓存之王？

本文通过算法原理、并发性能、内存管理、实战测试四大维度，彻底揭秘两者的性能差异，文末附迁移指南和选型建议！一、核心差异：算法与淘汰策略

Julian.zhou·2025-03-22 09:28

【颠覆性缓存架构】Caffeine双引擎缓存实战:CPU和内存双优化，命中率提升到92%，内存减少75%

Caffeine智能双缓存实现92%命中率，内存减少75%摘要：本文揭秘千万级流量场景下的缓存革命性方案！

Julian.zhou·2025-03-22 09:28

java集合List，Set，Map怎么理解存储数据有序，无序以及可重复，不可重复

学习java已经有一段时间了，在练习开发项目的过程中经常用到List和Map却不知道其到底有何区别，今天整理了一下知识点对这几个进行浅显易懂的区分。

java程序员CC·2025-03-22 09:57

量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事

如果你与我们志同道合，对AI大模型、具身智能、终端硬件、AI新媒体编辑感兴趣，我们正在招聘这些领域的原创作者。以下岗位均为全职，工作地点：北京中关村。

·2025-03-22 09:11

钉钉发布“AI创新N次方计划”，为AI生态免除佣金、保证金和算力费用

AI时代大幕拉开，钉钉生态也进入新

·2025-03-22 09:41

光影香江聚四海，蓝陵科技扬帆数字内容新蓝海

蓝陵科技携三大创新数字解决方案惊艳亮相，与各国行业领袖共探影视工业化转型路径，开启文化科技出海新篇章。

LhcyyVSO·2025-03-22 08:46

AI工具如何改变编程学习？Trae IDE与Claude 3.5的实践案例

今天，咱们就来好好聊聊AI工具，特别是TraeIDE和Claude3.5这两个工具，在学习FastAPI和构建知识图谱的时候有多厉害，还有它们对编程行业会有什么影响。

黑金IT·2025-03-22 08:45

Pytorch使用手册-DCGAN 指南（专题十四）

无需担心，你不需要事先了解GAN的知识，但初次接触的读者可能需要花一些时间来理

AI专题精讲·2025-03-22 08:43

对象的行为-状态影响行为，行为影响状态

小白Java学习记录4一周掌握Java入门知识学习内容：对象的行为学习产出：你可以传值给方法d.bark(3);方法会运用形参。调用的一方会传入实参。实参是传给方法的值。当传入放后就成了形参。

Java版蜡笔小新·2025-03-22 08:42

C语言复习笔记5---数组

)(插入排序)分离每一位正序逆序哈希(hash)→用值直接作为下标日期处理问题数组的基本操作插入和删除逆序（移位）7-19田忌赛马(双指针)二维数组→矩阵矩阵转置判断对称矩阵矩阵运算矩阵移位杨辉三角*知识点数组

.又是新的一天.·2025-03-22 08:42

c++类和对象(中篇)上

在上一篇博客中学习了一些类和对象的基础,下面让我们一起来看看这部分比较难以理解的重点部分吧.在中篇我主要学习了默认成员函数以及其中包含的运算符重载.在这篇中主要分享下默认成员函数的前三个.赋值函数以及其中包含的运算符重载的知识见下

朽棘不雕·2025-03-22 07:07

【自学笔记】Web3基础知识点总览-持续更新

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Web3基础知识点总览（Markdown格式）1.引言2.区块链基础3.智能合约4.去中心化应用（DApps）5.数字货币与钱包6

Long_poem·2025-03-22 07:37

普通大众航拍、娱乐、户外、创作等情况对无人机的筛选推荐

HolyStoneHS170、HubsanX4特点：价格低廉：适合预算有限或初次体验用户续航短：约5-10分钟功能简化：无专业摄像头，主打基础飞行乐趣适合场景：儿童娱乐、新手练习操控2.中端级（1000-3000元）推荐机型：大疆

yychen_java·2025-03-22 07:36

【Go】map数据类型

知识点关键概念声明mapvardictmap[string]string（nil）初始化mapmake(map[string]string)或map[string]string{}添加/更新元素dict

菜萝卜子·2025-03-22 07:00

法律行业——合同审查与AI律师

这一变革的核心驱动力源于法律服务的两大根本矛盾：‌传统人工服务效率瓶颈‌与‌市场对高精度、低成本法律产品的迫切需求‌‌。‌

zhouyaowei1983·2025-03-22 06:27

专利信息管理知识产权基于Spring Boot SSM

1.2专利信息管理功能二、数据分析与报表生成三、系统性能与安全性四用户体验与界面设计五扩展性与可维护性六、法律法规与合规性七.技术选型与实现‌7.1技术选型‌：‌7.2实现方式‌：随着科技的不断发展和知识产权保护意识的提升

QQ1978519681计算机程序·2025-03-22 06:25

如何加快制造业数字化转型

加速制造业数字化转型的五大战略支点制造业数字化转型已进入深水区。工信部数据显示，2025年我国规模以上工业企业数字化研发工具普及率达88%，但全流程数字化覆盖率不足35%。

九河智造云·2025-03-22 06:23

Angular 动态加载组件与服务注入

由于TestBComponent非常大，并且使

t0_54program·2025-03-22 06:23

Python实战：开发经典猜拳游戏（石头剪刀布）

第一部分：基础知识点与代码实现1.游戏逻辑与流程2.代码分步实现2.1导入必要模块2.2定义游戏规则函数2.3生成计算机选择2.4判断胜负逻辑2.5主循环与交互3.代码运行效果示例第二部分：功能扩展与优化

藍海琴泉·2025-03-22 06:23

微软Data Formulator：用AI重塑数据可视化的未来

DataFormulator是一款基于大语言模型（LLM）的AI工具，旨在帮助用户通过自然语言和界

几道之旅·2025-03-22 06:51

java面向对象基础

引入三大特征封装核心思想就是“隐藏细节”、“数据安全”，将对象不需要让外界访问的成员变量和方法私有化，只提供符合开发者意愿的公有方法来访问这些数据和逻辑，保证了数据的安全和程序的稳定。

miehamiha·2025-03-22 05:19

如何使用百度云Qianfan进行AI应用开发

作为开发者，Qianfan支持多种AI应用开发组件，包括大语言模型（LLMs）、对话模型、嵌入模型和向量存储等。本文将重点介绍如何利用这些组件进行实际的AI应用开发。

dgay_hua·2025-03-22 05:47

免费GIS工具箱：支持多种格式的模型预览及编辑，还能进行协同编辑

01打破价格与功能的双重困境在地理信息系统（GIS）领域，大多数软件的高价一直是小型企业、科研团队以及个人开发者的一大阻碍。这些软件不仅采购成本高，后续的维护和升级费用也不低。与此同时，很多软件功能

GISBox·2025-03-22 05:47

【大语言模型_5】xinference部署embedding模型和rerank模型

一、安装xinferencepipinstallxinference二、启动xinference./xinference-local--host=0.0.0.0--port=5544三、注册本地模型1、注册embedding模型curl-XPOST"http://localhost:5544/v1/models"\-H"Content-Type:application/json"\-d'{"mod

没枕头我咋睡觉·2025-03-22 05:14

向量检索、检索增强生成（RAG）、大语言模型及相关系统架构——典型面试问题及简要答案

1.什么是向量检索？它与传统基于关键字的检索相比有什么不同？答案要点：向量检索是将文本、图像、音频等数据映射为向量，在高维向量空间中基于相似度或距离进行搜索。与传统基于关键字的检索（如倒排索引）相比，向量检索更关注“语义”或“特征”，能找出语义上相似但未必包含相同关键词的内容。向量检索非常适合多模态场景（例如“以图搜图”）或自然语言问答（同义词、上下文关联等）。2.什么是检索增强生成（RAG）？核

快撑死的鱼·2025-03-22 05:13

使用LangSmith追踪LLM令牌使用情况的指南

技术背景介绍在大语言模型（LLM）的应用中，令牌使用计数是估算模型调用成本的基础。LangSmith提供了一种有效的方式来帮助跟踪应用程序中的令牌使用。

dgay_hua·2025-03-22 05:13

如何评估一个RAG系统（RAGas评测框架）-下篇

RAGas是一个用于评测RAG系统的评测框架，它支持与不同大语言模型的集成，并与langchain生态打通，能够很方便的构建评测系统。

写程序的小火箭·2025-03-22 05:13

【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述：一文了解RAG评估方法、工具与指标

大家好，我是同学小张，日常分享AI知识和实战案例欢迎点赞+关注，持续学习，持续干货输出。+v:jasper_8017一起交流，一起进步。

同学小张·2025-03-22 05:43

大模型最新面试题系列：微调篇之微调基础知识

一、全参数微调（Full-Finetune）vs参数高效微调（PEFT）对比1.显存使用差异全参数微调：需存储所有参数的梯度（如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存）PEFT：以LoRA为例，仅需存储低秩矩阵参数（7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%）实战经验：在A10080GB显存下，全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化，而LoRA可直接单卡运行2

人肉推土机·2025-03-22 05:42

7大模型部署框架深度测评：从理论到DeepSeek R1:7B落地实战

人肉推土机·2025-03-22 05:12

DeepSeek-R1核心技术深度解密：动态专家网络与多维注意力融合的智能架构实现全解析

DeepSeek-R1智能架构核心技术揭秘：从动态路由到分布式训练的完整实现指南一、DeepSeek-R1架构设计原理1.1动态专家混合系统DeepSeek-R1采用改进型MoE（MixtureofExperts

Coderabo·2025-03-22 04:41

对MCP工作流的一些个人认知

MCP是一套能实现客户端、多种服务与大模型协同工作的系统，能处理任务请求并及时反馈。

持续学习的老赵·2025-03-22 04:40

GEO：在AI时代抢占DeepSeekC位？

DeepSeek、ChatGPT、豆包等大模型用动态生成的答案，悄然截流了68%的搜索需求。更残酷的是：当用户问"某个产品推荐"时，AI可能同时调用37个信源，却不会留下任何可追踪的搜索痕迹。

白雪讲堂·2025-03-22 03:55

每日一题--内存池

内存池的核心原理预先分配：初始化时一次性申请一大块内存（称为“池”），避免程序运行时频繁调用malloc/new。自主管理：将大块内存划分为多个固定或可变大小的内存单元，由程序自行分配和回收。复用机制

秋凉づᐇ·2025-03-22 03:54

《颠覆传统，用Web3.0技术手撸一个去中心化微博（含完整代码）》

传统互联网正面临三大致命伤：-用户数据被巨头垄断（某浪删帖事件频发）-单点故障导致服务瘫痪（某云宕机损失过亿）-创作者收益被平台榨取（某音抽成高达70%）**Web3.0的破局方案：**-✅数据永久存储在

煜bart·2025-03-22 03:53

推荐频道

内外网知识大揭秘