半主动悬架系统模型第7页

一周学会Flask3 Python Web开发-使用SQLAlchemy动态创建数据库表

锋哥原创的Flask3PythonWeb开发Flask3视频教程：2025版Flask3Pythonweb开发视频教程(无废话版)玩命更新中~_哔哩哔哩_bilibili前面我们定义了模型，我们可以通过

java1234_小锋·2025-03-11 04:49

使用 OpenAI Functions Tool Retrieval Agent 实现智能工具选择

技术背景介绍在构建智能代理系统时，我们通常需要调用多个工具来满足不同的用户查询。然而，随着工具数量的增加，将所有工具描述信息放入每次的查询上下文中变得不切实际。

bavDHAUO·2025-03-11 04:19

MAC-禁止百度网盘自动升级更新

ZHOU_VIP·2025-03-11 03:15

《Python实战进阶》No20: 网络爬虫开发：Scrapy框架详解

Scrapy框架详解摘要本文深入解析Scrapy核心架构，通过中间件链式处理、布隆过滤器增量爬取、Splash动态渲染、分布式指纹策略四大核心技术，结合政府数据爬取与动态API逆向工程实战案例，构建企业级爬虫系统

带娃的IT创业者·2025-03-11 03:15

数据处理领域有OLTP和OLAP两大类型

OLTP全称OnlineTransactionProcessing联机事务处理系统存储的是业务数据，记录某类业务事件的发生，suchas:下单，注册，支付等等。

驭风少年56·2025-03-11 03:14

Java后端面试八股文：系统化学习指南，告别零散知识点

后端面试中的八股大家通常都会参考小林或者JavaGuide，但是这些八股内容太多了，字数成万，我们基本上是看一遍忘一遍，自己也曾经根据网上面经整理过自己的八股题库，通篇共有五万字，知识点也很散，所以想把每个部分的内容系统地写成文章

钢板兽·2025-03-11 03:44

【带你 langchain 双排系列教程】8.LangChain开发Agent智能体：从入门到实战

LangChain是一个专为构建大模型应用设计的开发框架，其模块化设计和丰富的工具链让智能体开发更高效。

夜里慢慢行456·2025-03-11 03:43

从零起步：LangChain ChatPromptTemplate基础使用

它专为多轮对话场景设计，能将不同角色的消息整合为连贯提示，助力开发者精准引导语言模型生成符合预期的回复。通过定义角色、消息内容及灵活的模板变量，ChatPromptTemplate让创建复杂对话提示

软件不硬·2025-03-11 03:42

程序员提示词使用指南：从入门到精通的Prompt技巧

Prompt，即提示词，是指在编程过程中，给AI模型提供的指令或问题，以便获得所需的代码或答案。今天，我们就来详细探讨一下如何从入门到精通地使用Prompt提示词，帮助你在编程过程中事半功倍。

shandianfk_com·2025-03-11 03:42

在运维工作中，硬盘满了，新买了一块，如何扩容？

在运维工作中，当硬盘满了且新增了一块硬盘后，可以通过以下几种方式扩容：直接使用新硬盘如果系统中已经没有多余空间，可以将新增硬盘格式化并挂载到系统中，用于存储数据，详细操作步骤如下：格式化新硬盘：#假设新增硬盘为

Dusk_橙子·2025-03-11 03:42

C++入门之容易忽视的namespace和函数重载

目录命名空间命名空间的定义命名空间的用法1.直接把std整个展开2.对部分常用的展开3.指定命名空间缺省参数全缺省：（所有的参数都指定一个默认值）半缺省：(只有部分被参数指定默认值，而不是一半的参数)函数重载那么为什么

不会的码·2025-03-11 03:12

从基础到实践（十三）：无源晶振和有源晶振的应用指南

无源晶振与有源晶振是电子系统的核心时钟源，共同支撑现代数字设备的精准运行。无源晶振因结构简单、成本低、功耗小，广泛用于基础时钟生成（如MCU、消费电子），但其依赖外部电路设计，稳定性受环境制约。

硬件进化论·2025-03-11 03:41

项目实操分享：一个基于 Flask 的音乐生成系统，能够根据用户指定的参数自动生成 MIDI 音乐并转换为音频文件

系统架构1.1核心组件MusicGenerator类负责音乐生成的核心逻辑包含MIDI生成和音频转换功能管理音乐参数和音轨生成FluidSynth集成用于MIDI到音频的转换支持高质量的音色合成需要正确配置声音字体文件功能特性

mosquito_lover1·2025-03-11 03:40

市面上的OLTP和OLAP工具有哪些

市面上的OLTP（OnlineTransactionProcessing，联机事务处理）和OLAP（OnlineAnalyticalProcessing，联机分析处理）系统或数据库众多，它们各自具有不同的特点和应用场景

研创通之逍遥峰·2025-03-11 03:40

多模态模型在做选择题时，如何设置Prompt，如何精准定位我们需要的选项

我们这里以Qwen2-VL-7B-instruct为例：假设我们需要分析一张图片的情绪（从现有的情绪中进行选择），并且我们需要它以思维链的形式展现出来，我们可以这样设置prompt：emotion6_CoT="""Analyzethegivenimageanddeterminetheemotionitrepresents.Emotionaloptions:(A)anger(B)disgust(C)

暗巷提灯·2025-03-11 03:10

基于STM32单片机的仓库管理系统设计-RFID-电磁锁-震动-ISD1820-TFT1.44-WiFi APP-DIY25-112

本设计由STM32F103C8T6单片机核心板电路+3个RFID模块电路+电磁锁电路+震动传感器电路+ISD1820语音模块电路+TFT1.44寸液晶显示电路+WiFi模块电路+电源电路组成。1、有3张RFID卡，分贝代表张三、李四、王二。2、有4个RFID模块，1个RFID模块代表门禁，其余3个RFID模块代表装备A、B、C。3、张三、李四、王二刷门禁，则电磁锁收缩3秒后伸出，即通过电磁锁模拟开

通旺科技·2025-03-11 03:10

基于STM32单片机的可见光通信系统自适应光线数据收发设计+可见光音频通信设计DIY25-125

本系统由可见光发射板和可见光接收板以及可见光音频收发模块组成：可见光发射板：STM32F103C8T6单片机核心板、高亮LED灯驱动电路、矩阵按键和可见光音频发射模块电路。

通旺科技·2025-03-11 03:10

LLM论文笔记 20: How to think step-by-step: A mechanistic understanding of chain-of-thought reasoning

Arxiv日期：2024.5.16机构：IIT关键词CoT本质LLM推理本质核心结论1.CoT推理的功能组件尽管不同阶段的推理任务具有不同的推理需求，模型内部的功能组件几乎是相同的（共享而非独享）不同的神经算法实际上是由类似归纳头

Zhouqi_Hua·2025-03-11 03:10

程序员如何用DeepSeek改写代码人生？这些硬核技巧让你效率翻三倍

凌晨三点的深圳华强北依然灯火通明，老王调试着双卡4090服务器上的DeepSeekR1模型，屏幕上跳动的代码像夜空中闪烁的星群。

·2025-03-11 03:09

腾讯云主机多账户切换与管理和使用vscode终端ssh登录

当前是2024版本腾讯云主机，在获取到主机实例之后应该有两个用户：lighthouse（这是具有root权限的）和ubuntu（后面叫什么这个应该取决于你的系统版本）由于在linux中不同用户往往有不同权限

·2025-03-11 02:39

如何添加示例到提示中进行查询分析

在我们的查询分析变得越来越复杂时，LLM（大型语言模型）可能难以理解在某些场景下到底应该如何响应。为了提升性能，我们可以在提示中添加示例来指导LLM。

dgay_hua·2025-03-11 02:39

AI生成响应元数据解析

在使用不同的AI模型提供商进行文本生成时，我们通常会收到一些响应元数据。这些元数据包含了有关响应的一些重要信息，比如token使用情况、模型名称、完成原因等。

bavDHAUO·2025-03-11 02:38

【C++基础学习笔记】C++的输入输出流及缺省参数

文章目录C++的输入&输出缺省参数缺省参数的概念缺省参数的分类1.全缺省参数2.半缺省参数：C++的输入&输出婴儿降生到这个世界上时，会以自己独特的方式向这个崭新的世界打招呼。

大家好我叫张同学·2025-03-11 02:08

linux防火墙iptables、ufw、firewalld

的区别iptables、ufw和firewalld都可以在CentOS和Ubuntu上使用防火墙iptables、ufw、firewalld的区别iptables、ufw和firewalld是Linux系统中常用的防火墙管理工具

思静鱼·2025-03-11 02:38

Ubuntu 防火墙iptables和 ufw

文章目录iptables和ufw的区别Ubuntu上使用ufw配置iptables和ufw的区别iptables和ufw是Linux系统中用于管理防火墙的工具，但它们的设计目标和使用方式有所不同。

思静鱼·2025-03-11 02:37

java-练习-学生管理系统

代码实现可能存在冗余或设计不当之处，恳请各位前辈：1⃣指出代码中的不合理实现2⃣推荐更优的解决方案3⃣相关技术扩展建议这个代码是我在看黑马的时候自己看项目文档敲的后续学了static初始化然后我使用在了我的这个学生管理系统不知道为什么

3coo·2025-03-11 02:37

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇

大语言模型原理基础与前沿挑战与机遇1.背景介绍大语言模型（LargeLanguageModels,LLMs）是近年来人工智能领域的一个重要突破。

AI大模型应用之禅·2025-03-11 02:07

AI Prompt 提示词工程入门指南：新手小白快速上手

近年来，人工智能（AI）发展迅猛，特别是大语言模型（LLMs）（如ChatGPT、Claude、Gemini、Llama等）的广泛应用，让人们可以用自然语言与AI进行互动。

机器学习司猫白·2025-03-11 02:37

AI提示词（Prompt）的理解和学习指南

AI提示词（Prompt）是用户输入给人工智能模型的指令或问题，用于引导模型生成特定类型的回答或内容。它如同与AI沟通的“钥匙”，设计得当的提示词能显著提升输出质量。

时光不负追梦人·2025-03-11 02:36

OLAP与OLTP：数据处理系统的两种核心架构

它是一种基于多维数据模型的分析处理技术，用于从不同的角度进行数据挖掘和分析，以帮助用户快速发现数据之间的相关性和趋势。

思静鱼·2025-03-11 02:35

C++——std::Set

可以书上看一遍记个大概，然后做题的过程中，不断遇见各种小知识，这样分散的积累，然后一定规模后，就可以系统的整理。但是现在先花时间来做这件事，其实也可以，建立主体的框架，后面再慢慢细化丰富。

zy2317878·2025-03-11 02:05

K8s 1.27.1 实战系列（六）Pod

Pod的设计灵感来源于“豌豆荚”模型，容器如同豆子，共享同一环境但保持隔离性。其核心设计目标包括：轻量性：Pod本身不负责资源分配，仅作为容器的逻辑封装单元，高效利用集群资源。

白昼ron·2025-03-11 02:05

AI-NAS：当存储遇上智能，开启数据管理新纪元

然而，面对日益庞大的数据量，传统的NAS系统在文件管理和搜索效率上逐渐力不从心。AI-NAS应运而生，它将NAS与人工智能（AI）能力深度融合，为数据管理带来革命性的变化。

DeepSeek+NAS·2025-03-11 02:04

Windows下安装kafka

在Windows系统下安装Kafka可以按照以下步骤进行：1.安装Java环境Kafka是基于Java开发的，因此需要先安装Java环境。

计算机软件程序设计·2025-03-11 02:34

python os模块[zt]

39)http://blog.sina.com.cn/s/blog_4e808acf01009uav.html标签：pythonos杂谈分类：pythonPython的标准库中的os模块包含普遍的操作系统功能

weixin_34357962·2025-03-11 02:04

快速入门OpenAI聊天模型的实战指南

#快速入门OpenAI聊天模型的实战指南OpenAI的聊天模型在开发人工智能应用时至关重要。本文将详细介绍如何使用OpenAI的聊天模型进行开发，并提供可运行的代码示例。

shuoac·2025-03-11 02:03

学习计划：第四阶段（第十周）

考虑项目的实用性和复杂度，最终确定项目主题为“宠物管理系统”。分析项目需求，明确系统应具备的主要功能，如添加宠

狐凄·2025-03-11 01:33

ESP-IDF 双核任务调度及绑核

简单来说，系统根据任务的优先级决定哪个任务会被执行。如果一个高优先级任务变为就绪状态，FreeRTOS会立刻抢占当前正在运行的任务，并将高优先级任务调度运行。

V.Code1024·2025-03-11 01:02

智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统

智能体技术全解析：从基础到前沿，构建智能自动化系统前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，这里分享一下给大家。点击跳转到网站。

二川bro·2025-03-11 01:02

【Java】中Maven依赖详解

基于项目对象模型（缩写：POM）概念，Maven利用一小段描述信息管理一个项目的构件。Maven是一个项目管理工具，可以对Java项目进行构建以及对依赖进行管理。

God Zhang·2025-03-11 01:31

python中os.path模块

os.path模块是os模块根据系统类型从另一个模块导入的，并非由os模块实现1、os.path.abspath（相对路径）-----返回对应路径的绝对路径os.path.abspath(".")importos.pathprint

魏大橙·2025-03-11 01:28

3.10 项目总结

-构建神经网络模型。-定义损失函数和优化器。-训练模型并评估其性能。-可视化训练结果。内容分析1.数据加载和预处理：-使用`torchvision.datasets`加载MN

不要不开心了·2025-03-11 01:58

Linux操作系统基础命令操作

这篇文章旨在对照Windows操作系统下的常见操作，说明如何在Linux操作系统下，使用命令操作。

2501_90686778·2025-03-11 01:57

ESP-IDF架构浅析

中间件(Middleware)：如网络栈、文件系统、图形库等功能。FreeRTOS内核

V.Code1024·2025-03-11 01:27

人脸属性分析：年龄估计_（7）.数据集构建与标注

高质量的数据集能够显著提升模型的性能和泛化能力。本节将详细介绍如何构建和标注用于年龄估计的数据集，包括数据收集、预处理、标注工具的选择以及标注标准的设定。数据收集数据收集是构建数据集的第一步。

zhubeibei168·2025-03-11 01:27

DeepSeekR1之五_RAGFlow中配置DeepSeekR1模型时错误问题及处理

DeepSeekR1之五_RAGFlow中配置DeepSeekR1模型时错误问题及处理文章目录DeepSeekR1之五_RAGFlow中配置DeepSeekR1模型时错误问题及处理1.RAGFlow配置

小猿搬码·2025-03-11 01:56

DeepSeek源码解析（1）

初步看它的代码并不多，主要是inference目录，convert.py#1.导入标准库importos#os是Python的标准库之一，提供了与操作系统交互的功能，比如文件路径操作、环境变量管理等。

白鹭凡·2025-03-11 01:26

DeepSeek源码解析（2）

在大模型（如深度学习模型）中，张量扮演着核心角色，具体来说：数据表示：张量用于表示输入数据、模型参数和中间计算结果。