前端基础语言从学习第5页

workman服务端开发模式-应用开发-总架构逻辑说明

提交之前会在前端进行类型及相应的格式验证，如果验证结果都是OK的情况下，将参数提交到api接口中，等待返回结果。如果api

龙哥·三年风水·2025-02-01 09:13

AIGC时代的Vue或React前端开发

在AIGC（人工智能生成内容）时代，Vue开发正经历着深刻的变革。以下是对AIGC时代Vue开发的详细分析：一、AIGC技术对Vue开发的影响代码生成与自动化AIGC技术使得开发者能够借助智能工具快速生成和优化Vue代码。例如，通过自然语言处理模型（如ChatGPT），开发者可以描述组件的功能和样式需求，然后自动生成包含模板、脚本和样式的完整组件代码。这不仅大大提高了开发效率，还减少了人为错误的可

GISer_Jinger·2025-02-01 09:42

一文带你了解Linux中部署Redis主从复制，主从复制原理

本文谈到的内容主要是以下几点：如何部署Redis主从复制（一主二从）一些关于主从的问题模拟和思考主从复制原理和工作流程前文所谓主从复制，就是以其中一台机器作为master，并且以写为主，其他从服务器（Slave

小满只想睡觉·2025-02-01 09:42

Java反射和动态代理(详解)

1、反射1.1反射的概述是在运行状态中，不用创建对象就能够调用任意一个类的所有属性和方法；1.2反射作用反射都是从class字节码文件中获取的内容。

何似在人间575·2025-02-01 09:12

什么是知识蒸馏技术？

一、基本原理1.模仿学习：知识蒸馏的核心思想是让学生模型模仿教师模型的行为。教师模型通常是

deepdata_cn·2025-02-01 09:41

WSL开发环境配置（linux + python + nodejs + docker）

配置要求及目标总体目标：完整的Linux开发环境可开发基于node.js的前端程序可开发基于python的后端程序（仅日常程序，不包含机器学习程序）可运行docker容器，用于快速搭建测试环境Linux

Lilixxs·2025-02-01 09:11

构建一个智能客服Agent：提升服务效率的实践

从客户需求说起记得第一次和客户沟通时的场景：客户：我们每天要处理上万条客服请求,人工成本太高了我：主要是哪些类型的请求？

·2025-02-01 08:12

计算机网络的分类

覆盖的地理范围从几十米到几千米之内。（2）城域网（MAN）。城域网一般限定在一座城市的范围内，覆盖的地理范围从几十千米到

不会游泳的鱼ꦿ·2025-02-01 08:40

「前端工具」postman接口测试工具详解

Postman是一款流行的API开发工具，用于构建和测试RESTfulAPI。以下是Postman的一些关键特性和使用方法的详解：1.界面和基本操作工作区：Postman的主界面，用于显示集合、环境和全局变量。请求构建器：用于输入请求的URL、HTTP方法、请求头、请求体等。响应区：显示服务器的响应，包括状态码、响应头和响应体。2.创建请求GET请求：获取资源。POST请求：提交新资源。PUT请求

吴维炜·2025-02-01 08:40

redis从安装到三主三从集群

文章目录一、为什么要使用Redis1、读写的二八原则2、信息的统一管理二、常见缓存方案的对比三、安装redis1、下载redis安装包、上传linux服务器2、安装依赖3、解压安装包4、进入文件夹、编译并安装5、修改redis的核心配置文件6、修改redis的启动脚本7、配置开机启动8、运行reids四、redis各数据类型的基本命令1、通用的命令2、String的命令3、hash的命令4、lis

敲代码的旺财·2025-02-01 08:10

AIGC产品数字人 –【字形绘梦】之绘声

拉达曼迪斯II·2025-02-01 08:39

Nginx--日志（介绍、配置、日志轮转）

前言：本博客仅作记录学习使用，部分图片出自网络，如有侵犯您的权益，请联系删除一、Nginx日志介绍nginx有一个非常灵活的日志记录模式，每个级别的配置可以有各自独立的访问日志,所需日志模块ngx_http_log_module

m0_74825466·2025-02-01 08:09

在亚马逊云科技上通过LangChain ReAct Agent开发金融多模态数据AI分析中台

本次介绍的是如何在亚马逊云科技机器学习托管服务AmazonSageMaker上搭建一个多模态LangChainAgent，通过ReAct逻辑让Agent通过AmazonBedrockAI模型托管服务上的大模型

佛州小李哥·2025-02-01 08:39

FreeRTOS深入教程（任务创建的深入和任务调度机制分析）

如何通过就绪链表管理任务的执行顺序三、一个任务能够运行多久1.高优先级任务可抢占低优先级任务一直运行2.相同优先级的任务遵循时间片轮转四、FreeRTOS中任务如何释放CPU总结前言本篇文章将带大家深入学习任务的创建和分析任务调度

花落已飘·2025-02-01 08:38

并发编程 - 线程同步

今天我们继续来深入学习线程的新知识——线程同步。01、什么是线程同步线程同步是指在多线程环境下，确保多个线程在同时使用共享资源时不会发生冲突或数据不一致问题的技术，保证线程间的正确协作。

快乐非自愿·2025-02-01 08:38

postman接口测试工具详解

以下是Postman的一些核心功能和用法详解：1.安装和设置-下载与安装：从Postman的官方网站(https://www.postman.com/downloads/)下载适用于不同操作系统的安装

109702008·2025-02-01 08:07

大模型情况

一、从百模大战到十模共生，再到价格战总体来看，迄今为止大模型行业的发展经历了以下3个阶段：第一个阶段，百模大战；当初OpenAI横空出世，很多企业竞相涌入大模型赛道，出现了蔚为壮观的“百模大战”的景象.

Stestack·2025-02-01 08:07

从 0 到 1，DEEPseek 大模型瞬间 “霸榜” AI 赛道的秘密

大家都知道，科技发展特别快，AI更是突飞猛进。DeepSeek大模型，就像一匹黑马，在AI领域迅速冒尖。它和我们常用的搜索引擎、聊天机器人都有联系，到底有多大能耐？让我们一起揭开它的神秘面纱。deepseek官网传送门：DeepSeek下面就对本文标题来剖析一下：目录一·本篇背景：二.技术实力：突破创新的基石:2.1强大的模型能力:2.1.1高效的训练方法:2.2.2优化的推理速度:三·市场策略：

羑悻的小杀马特.·2025-02-01 08:36

Spring MVC 框架：构建高效 Java Web 应用的利器

Java学习资料Java学习资料Java学习资料一、引言在JavaWeb开发领域，SpringMVC框架是一颗耀眼的明星。

来恩1003·2025-02-01 08:35

《DeepSeek-R1 问世，智能搜索领域迎来新变革》

该模型凭借其卓越的语言理解能力、高效的数据处理能力、自适应学习能力、高安全性与可靠性以及广泛的应用场景与拓展性，在众多人工智能模型中脱颖而出。

黑金IT·2025-02-01 08:35

AI绘画关键词（咒语）分析与热点研究

语义文本图像生成技术关键词分析与热点研究一、研究背景与研究意义随着深度学习的发展，语义文本到图像的生成技术已经取得长足进步，AI绘画也因此快速崛起。

集eee·2025-02-01 08:04

【ProxyBroker】用Python打破网络限制的利器

ProxyBroker的优势4.ProxyBroker的使用方法5.ProxyBroker的应用场景6.结语项目地址：1.什么是ProxyBrokerProxyBroker是一个开源工具，它可以异步地从多个来源找到公共代理

山河不见老·2025-02-01 07:34

Ping Pong Buffer 双缓冲 C++代码学习

1、PingPongBuffer原理分析基本原理如上图所示，当设备有数据来时，先放入缓冲区1然后将缓冲区1的数据放入缓冲区2，这时缓冲区1可接收下次数据。工作区可从缓冲区2拿数据2、C++代码实现相关结构体创建typedefstruct{void*buffer[2];volatileuint8_twriteIndex;volatileuint8_treadIndex;volatileuint8_t

gregrgr·2025-02-01 07:33

【自我提升】一、Hyperledger Fabric 概念梳理

写在前面：最近因为业务需要，开始学习HyperledgerFabric了，做java全栈工程师可真难搞。现在算是啥类型的都在涉及了，现在这个技术啥都不懂，就先开个学习专栏，记录记录。

记录菌·2025-02-01 07:32

Python实现链接MinIO，并将文件数据从MinIO批量下载并保存到本地

前言本文是该专栏的第43篇，后面会持续分享python的各种干货知识，值得关注。MinIO是一个高性能的对象存储服务，它兼容亚马逊S3云存储服务接口，非常适合于存储大容量非结构化的数据，比如说“图片、视频、日志文件、备份数据和容器/虚拟机镜像”等。MinIO原生支持Kubernetes，可以用于构建云存储服务。MinIO可以在标准硬件上运行，非常适合私有云和边缘计算场景。MinIO提供了存储桶级粒

写python的鑫哥·2025-02-01 07:30

【Linux】手把手教你在CentOS上使用docker 安装MySQL8.0

文章目录前言一.docker的安装1.1从阿里下载repo镜像1.2安装docker1.3启动docker并查看版本二.使用docker安装MySQL8.02.1拉取MySQL镜像2.2创建容器2.3操作

我是沐风晓月·2025-02-01 07:28

【leetcode 27】459.重复的子字符串==❗还不会❗==

publicbooleanrepeatedSubstringPattern(Strings){if(s.equals(""))returnfalse;intlen=s.length();//原串加个空格(哨兵)，使下标从1

椰椰荔枝糖·2025-02-01 07:58

「分块」数列分块入门1 – 9 by hzwer 解题记录

出处学习蓝书的时候感觉书上关于分块的题目太少了.而且都是难度较大的一些分块题目,想巩固一下分块方面的知识,就找到了hzwer大佬的分块入门知识介绍.用这篇博客记录一下.从树状数组到线段树再到分块.都是对区间信息的快速处理来达到想要的效果

GA_PK·2025-02-01 07:57

基于深度学习的大规模模型训练

基于深度学习的大规模模型训练涉及训练具有数百万甚至数十亿参数的深度神经网络，以处理复杂的任务，如自然语言处理、计算机视觉和语音识别。

SEU-WYL·2025-02-01 07:56

leetcode:64. 最小路径和

64.最小路径和来源：力扣（LeetCode）链接:https://leetcode.cn/problems/minimum-path-sum/给定一个包含非负整数的mxn网格grid，请找出一条从左上角到右下角的路径

uncle_ll·2025-02-01 06:26

GNU编译优化级别-O -O1 -O2 -O3

因此小小学习了下GNU的编译优化。附言一句，在进行调试的时候，最好关闭编译优化，不然程序自动优化，执行的步骤可能稍有变化。

hemmingway·2025-02-01 06:53

「DeepSeek接班OpenAI」，最新开源的R1推理模型，让AI圈爆了

多阶段训练：创新的模型架构DeepSeek-R1的训练方式采用了多阶段循环的策略，具体包括基础训练、强化学习（RL）、微调等多个阶段。这

人工智能学家·2025-02-01 06:23

DeepSeek R1：AI领域的新标杆

此外，R1-Zero模型通过强化学习和测试时计算实现了强大的推理能力，无需监督微调数据，标志着中国在AI领域的快速崛起，挑战美国的主导地位。AI模型在推理能

XianxinMao·2025-02-01 06:23

38字以上的标题：OTFS仿真 MIMO-OTFS MP检测算法：详细注释、ZF均衡、低复杂度LU分解和误差纠正MMSE均衡检测：OMP及基本信道估计、MRC检测，结合索引调制IM、空间调制SM、正交

适合本科B设及研究生学习。ID:971873550

PGCUZcQeR·2025-02-01 06:23

(动态规划路径基础最小路径和)leetcode 64

视频教程1.初始化dp数组，初始化边界2、从[1行到n-1行][1列到m-1列]依次赋值#include#include#includeusingnamespacestd;intmain(){vector

维齐洛波奇特利(male)·2025-02-01 06:52

verilog中+：和-：用法

+:用于从指定起始位向右选取一定数量的位。-:用于从指定起始位向左选取一定数量的位。+:操作符+:表示从某个位开始，向右延伸一定数量的位。这是对向量的一种正向选择。

snow每天都要好好学习·2025-02-01 06:21

【学习心得】几种特殊但非常必要学习的pip安装小知识

在学习Python全栈的过程中要接触非常多的库，很多库都是直接pipinstall就搞定了！但有一些总是特立独行！

小oo呆·2025-02-01 06:51

【Numpy核心编程攻略：Python数据处理、分析详解与科学计算】1.25 视觉风暴：NumPy驱动数据可视化

1.25视觉风暴：NumPy驱动数据可视化目录视觉风暴：NumPy驱动数据可视化百万级点云实时渲染优化CT医学影像三维重建实战交互式数据分析看板开发地理空间数据可视化进阶WebAssembly前端渲染融合

精通代码大仙·2025-02-01 06:51

算法题（51）：删除链表的倒数第N个节点

审题：需要我们找到倒数第n个节点，并把他从链表中删除，然后把新的链表的头结点返回思路：该题的唯一难点就是如何找到单链表的倒数第n个节点方法一：直接法我们可以遍历一次单链表，然后把链表的总长度求出来，用总长度减去

被AI抢饭碗的人·2025-02-01 06:20

【自学笔记】JavaWeb的重点知识点-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JavaWeb知识点一、基础概念二、项目结构三、Tomcat服务器四、数据库连接（JDBC）五、前端技术六、高级技术总结以下是JavaWeb

Long_poem·2025-02-01 06:50

【Python TensorFlow】入门到精通

TensorFlow是一个开源的机器学习框架，由Google开发，广泛应用于机器学习和深度学习领域。

极客代码·2025-02-01 06:49

【学习心得】Python好库推荐——PEFT

PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning）是一种在深度学习中进行参数高效微调的技术。

小oo呆·2025-02-01 06:48

云原生架构体系

CNCF从其自身的角度定义了云原生技术：云原生技术使企业能够在现代动态环境中构建和运行可扩展的应用程序，如在公共云、私有云和混合云环境中。包括容器、服务网格、微服务、不变的基础设施和声明式API等。

米朵儿技术屋·2025-02-01 06:17

计算机系统大作业——程序人生

专业计算学部学号120L020925班级2003001学生林泽天指导教师史先俊计算机科学与技术学院2022年5月摘要本文通过对hello.c文件的逐步分析，包括预处理，编译，汇编，链接等等操作，来追踪从.

wdsjlinlin·2025-02-01 05:47

Python 机器学习基础之【常用机器学习库】 NumPy 数值计算库

Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库目录Python机器学习基础之【常用机器学习库】NumPy数值计算库一、简单介绍二、Numpy基础1、安装NumPy2、导入NumPy3、

仙魁XAN·2025-02-01 05:17

深度学习训练模型损失Loss为NaN或者无穷大（INF）原因及解决办法

文章目录一、可能原因==1.学习率过高====2.batchsize过大==3.梯度爆炸4.损失函数不稳定5.数据预处理问题6.数据标签与输入不匹配7.模型初始化问题8.优化器设置问题9.数值问题==10

余弦的倒数·2025-02-01 05:17

（python）在一个Python文件中从位于该文件所在文件夹外的另一个文件导入函数或类

要从myfile.py中导入utils.py中的内容★解决方案要在一个Python文件中从位于该文件所在文件夹外的另一个文件导入函数或类，你需要确保两个文件都在Python的搜索路径中。

ZhangTao_zata·2025-02-01 05:46

深度解读大语言模型中的Transformer架构

这导致模型难以捕捉长距离的依赖关系，对于复杂的自然语言文本，无法有效地学习到上下文的关键信息。LSTM虽然在一定程度上缓解了梯度消失的问题，但依然存在梯度不稳定的情况。

老三不说话、·2025-02-01 05:16

2.3、numpy 数组：广播机制、遍历数组

点击上方分类专栏、进行系统性学习（文末可扫码领取资料）1、广播机制NumPy中的广播机制（Broadcast）旨在解决不同形状数组之间的算术运算问题。

融码一生·2025-02-01 05:16

云原生网络架构

着云原生技术的不断发展和演进，实现容器间互联的云原生网络架构也在不断地进行优化和完善，从Docker本身的动态端口映射网络模型到CNCF的CNI容器网络接口，再到“ServiceMesh+CNI”层次化的

key_3_feng·2025-02-01 05:45

推荐频道

前端基础语言从学习