1密码安全1.1泄露渠道数据库被盗服务器被入侵通讯被窃听内部人员泄露其他网站（撞库）1.2防御严禁明文存储单向变换变换复杂度要求密码复杂度要求加盐（防止拆解）1.3哈希算法明文-密文一一对应彩虹表记录明文密文一一对应表，容易破解两次md5加密也容易破解所以密码必须复杂加盐加盐可以使密码更加难破解加盐+字符串+密码雪崩效应-明文：明文小幅度变化，密文加剧变化密文：明文无法反推密文固定长度：md5sh

K-均值（K-means）聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将数据集划分为K个不同的簇。该算法通过迭代的方式将数据点分配到最近的簇中，并更新簇的中心，直到收敛为止。一、K-均值聚类算法的基本步骤：初始化K个簇的中心点（可以随机选择或者根据数据集初始化）。将每个数据点分配到最近的簇中。更新每个簇的中心点为该簇所有数据点的平均值。重复步骤2和3，直到簇的中心点不再改变或达到指定的迭代次数。二、K

前端你可能会

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法，用于将一组数据点划分为K个不同的聚类。该算法的主要思想是将数据点分配给最接近的聚类中心，并通过迭代优化聚类中心位置，使得聚类内部的数据点之间的距离最小化。算法流程如下：初始化K个聚类中心，可以是随机选择的数据点或者通过其他方法选择。分别计算每个数据点到K个聚类中心的距离，并将其分配给距离最近的聚类中心。更新每个聚类的中心位置为其内部所有数据点的平均值。重

业务场景：和后端联调中视频监控需要把人员位置框出，返回的后端只给视频和框选位置先上效果图成功给视频添加了两个框demo技术框架vue3+vite+typeScript引入ffmepgnpmi@ffmpeg/ffmpeg2.项目中引入import{createFFmpeg,fetchFile}from'@ffmpeg/ffmpeg/dist/ffmpeg.min.js'3.可能会出现的报错Share

2017.2.14好久没有写代码了，感觉过一个年弄的什么也没有干成，好像看了下c++,突然发现现在来看C++,要简单了好多，并且指针也没有那么难了，然后就是看了下机器学习，感觉有点小难，现在发现好多都涉及到高数

Microsoftaa在其AzureML提供的机器学习功能中增加了几个新功能，包括更好地集成Python和自动自调优功能，以便更快地进行模型开发。

二、技术栈和框架前端HTML/CSS:用于构建静态

当前许多人工智能从业者做的是人工智能算法设计，但参与基础人工智能软件开发的相对较少。我们认为本

作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！

最近在项目中遇到一个需求，前端发来一个命令，这个命令是去执行传递过来的一个脚本(shell或者python)，并返回脚本的标准输出和标准出错，如果执行超过设定时间还没结束就超时，然后终止脚本的执行。

1.引言1.1机器学习框架的重要性在机器学习的黄金时代，框架的选择对于开发高效、可扩展的模型至关重要。合适的框架可以极大地提高开发效率，简化模型的构建和训练过程，并支持大规模的模型部署。

图像预处理之图像去重图像去重介绍方法基于直方图进行图像比对基于哈希法基于ORG进行图像特征提取基于机器学习批量去重图像去重介绍图像去重通常指的是完全相同的图像，即内容完全相同，颜色、尺寸、方向等都相同。

小伙伴们好，我是微信公众号《小窗幽记机器学习》的小编：卖黑神话的小女孩。本文紧接前文Google最新开源大语言模型：Gemma2介绍及其微调(上篇)，介绍如何用中文语料微调Gemma2模型。

构建可扩展的JavaWeb应用架构大家好，我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编，也是冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在现代软件开发中，可扩展性是一个至关重要的概念。

在实际应用场景中，我们通常采用逆向思维方法，即首先明确目标末端的直线运动轨迹，随后据此指导机器人的动作执行。

这些题目旨在考察应试者在人工智能、机器学习、深度学习、算法设计、系统开发等方面的能力。一、选择题无监督学习常用于哪些任务？

机器学习、大数据、深度学习、云计算等的发展和应用，机器人完成复杂专业任务的能力越来越强。

同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。

探索Fabric.js：前端开发的轻量级图形编辑框架是一个强大的、基于WebGL和SVG的JavaScript图形库，专为构建交互式图形界面而设计。

游戏名称:外卖员模拟器.游戏类型:3D,科幻,角色扮演(RPG),开放世界,AI,VR.游戏的主要目的:技术测试/验证.1文案(超低空科幻流派)2030年,基于AI(人工智能)的自动驾驶和人形机器人技术已经大规模普及使用

随着科技的飞速发展，机器人与软件工程作为两大前沿领域，正在不断地推动着人类社会的进步。

在计算机中，Blob常用于数据库中存储二进制文件，但在Web开发中，Blob对象也被广泛用于前端处理二进制数据。

对于性能优化的处理方案对于前端渲染机制的了解极端情况下的处理及知识领域的广度常规处理constrenderList=async()=>{console.time('列表时间')constlist=awaitgetList

前端一、Modal关闭问题vue需求背景：modal框里面是个form表单，点击肯定以后，先验证form表单，验证经过则关闭modal框，验证不成功则提示用户，不关闭。

写在开头：本次项目采用的是vue2.0+iview3.0，最近公司没啥事，来总结一下开发过程中遇到的问题。1、Modal关闭问题需求背景：modal框里面是个form表单，点击确定之后，先验证form表单，验证通过则关闭modal框，验证不成功则提示用户，不关闭。问题描述：本来刚开始想通过modal框v-model绑定的值(true或false)来进行控制，手动改之后，报错。解决办法：官方ivie

最近有不少新关注的读者，在后台问：大学学Java和C++哪个好找工作，学前端好还是后端好，该学Vue还是React。。。

hasbeenblockedbyCORSpolicy:No'Access-Control-Allow-Origin'headerispresentontherequestedresource.问题缘由这个问题，纠缠了我很久期初我是在写前端代码进行调试

深度强化学习在自动驾驶、游戏AI、机器人控制等领域表现出色，推动了人工智能的快速发展。本篇博文将深入探讨深度强化学习的基本框架、经典算法（如DQN、策略梯度法），以及其在实际应用中的成功案例。

未来机器人和自动化会不会完全取代人类劳动力？人类的本质是不是一种机器？未来会不会制造出有意识的计算机？未来人类

前端vue项目服务器部署(docker)步骤1:导入NginxDocker镜像1、上传NginxDocker镜像将你的nginx-alpine.tar包上传到服务器上。

引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网

刷了面试题之后才知道自己的知识是多么薄弱，这题我连Map和WeakMap是什么都不知道参考答案在JavaScript中，Map和WeakMap都是键值对的集合，但它们有几个重要的区别：1.键类型：Map对象的键可以是任何类型,包括基本数据类型和对象类型，而WeakMap对象的键必须是对象类型。2.垃圾回收：Map对象中的键和值都会被常规垃圾回收机制回收，而WeakMap中的键是弱引用，即在对象被垃

ItChat微信个人号接口库全面指南ItChatlittlecodersh/ItChat:ItChat是一个强大的Python微信个人号API库，支持发送消息、接收消息、群聊管理等多种微信个人号操作，常用于微信机器人开发或者微信自动化任务处理

多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进

该论文为AI生成，请勿运用到正式的论文上，以下仅供参考一、引言1.1研究背景在当今数字化时代，前端领域呈现出蓬勃发展的态势。

要编写与ASM兼容的代码，开发人员需要使用UserIdService中的takeUserId()函数来确定OCC调用中使用的userId。这通常在一个服务中完成，该服务调度一个在有效负载中包含userId的Action.在Spartacus官方支持ASM场景之前，在代表经过身份验证的用户发送的请求中，OCCuserId是特殊的currentOCC用户，由OCC_USER_ID_CURRENT常量表

使用vueJS开发前端页面差不多也有大半多年了。

随着技术的发展，特别是人工智能和机器学习的进步，交互方式也在不断演变。

在调研机构最近进行的首席信息官状态调查中，很多IT领导者认为，人工智能和机器学习名列最有可能在2021年对企业运营方式产生重大影响的首位。他们还认为，

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Cesium目录前言一、Cesium二、点线实体1.点实体2.线实体总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要

书籍推荐对于学习设计模式，笔者除了通过网络的方式，还有通过看书的方式。设计模式的书籍，笔者有过两本。一本是《漫谈设计模式-从面向对象开始》，清华大学出版社，作者是刘济华，使用的是Java语言。可能是由于写作风格的问题，我这本书我没怎么看的进去，只粗看了一些。另一本是《HeadFirst设计模式》，中国电力出版社，**这本书我超级、超级、超级推荐。**这本书是我在前公司的书架上面找到的，我一边写代码

最近项目中有需要上传excel文档,后端解析入库,项目技术选型springcloud+vue+postgres.后台接收二进制流,使用@RequestParam(value=“file”)MultipartFilefile去接收,然后就是引入poi依赖,进行操作.poi就是对office文件处理的依赖jar包,加入maven加入依赖后,对其进行操作.我把它提取成方法,尽量避免在controller

用实体接参数时，属性类型是Double，前端传NaN会报错，做了简单处理，记录一下，当然前端不传NaN就更好了…packagecn.edu.oa.jsonSerializer;importcn.micro.framework.exception.BusinessException

这种计算方式常用于科学计算、数据分析、机器学习、图像处理等领域，面对海量数据与复杂计算时，传统的串行计算往往显得无能为力。现代CPU通常具备多个核心，这使得它们能够在同一时间内并行执行多个线程或任务。

1.规则校验（哪些参数必须传入，哪些参数不能一起使用，哪些参数不能传入，等等）2.对字符串类型的参数做trim处理注意，接收前端参数的实体类不会为null，即使你未传入任何参数，通常情况下，SpringMVC

最近一段时间，炭烧的朋友问我说，公司安排他让他研究一下如何在前端实现对RabbitMQ发送消息的实时监控，而这也涉及到了炭烧的知识盲区，于是炭烧就开始了

深度学习项目实践——qq聊天机器人（transformer）（二）配置环境与部署上一节我们讲解了qq聊天的原理和qq机器人的框架以及运行流程，这一节我们来讲怎么配置环境，部署qq机器人。

1、前端提交按钮做单次点击2、后端接收判断请求的数据包，生成唯一key存redis，设置几秒的过期时间（缺陷：带时间戳的数据，需要做些逻辑判断）3、后端代码逻辑redis分布式锁（缺陷：redis崩溃后会造成脏数据

一、web基础以及http协议1、web基本概念和常识前端开发一般用uniapp.1、Web:为用户提供的一种在互联网上浏览信息的服务，Web服务是动态的、可交互的、跨平台的和图形化的。