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Docker 存储

目录挂载在执行run时设置参数-v即可实现目录映射,实现原理会在宿主机器创建一个空文件夹#挂载宿主机的/data目录到容器的/app目录dockerrun-d-v/data:/app--namemy-appmy-image

Psycho_MrZhang·2025-03-21 14:05

git clone 指定目录

这时，我们可以通过一些参数来指定克隆的目标目录。基本用法要克隆一个仓库到一个特定的目录，可以使用如下命令：gitclon

波格斯特·2025-03-21 14:04

二叉树的三种遍历【树的遍历】（C++实现）Binary Tree Traversal

如何表示树？

Vitalia·2025-03-21 14:01

Flink命令行启动Job任务

Flink非交互式运行Job任务Flink命令行启动Job任务具体命令flink参数说明-c,--class-d,--detached后台运行-p,--parallelism并行度[test@xxx~]

平凡的运维之路·2025-03-21 13:30

优化Apache Spark性能之JVM参数配置指南

因此，合理配置JVM参数是优化Spark性能的关键步骤，以下将详细介绍优化策略和配置建议。通过以下优化方法，可以显著减少GC停顿时间、提升内存利用率，进而提高Spark作业吞吐量和数据处理效率。

weixin_30777913·2025-03-21 13:58

taosdump备份多个数据库近10天的数据

以下是使用taosdump备份多个指定数据库近10天数据的详细步骤：方法1：直接指定多个数据库名称通过--databases参数直接指定多个数据库，逗号分隔：#!

会飞的土拨鼠呀·2025-03-21 13:55

const关键字的作用和用法

在C++中，const关键字有以下作用和用法：修饰变量-表示该变量的值不能被修改，在定义时必须初始化。例如：constintnum=10;，之后任何试图修改num值的操作都会导致编译错误。

C++ 老炮儿的技术栈·2025-03-21 13:25

一、大语言模型微调 vs. 大语言模型应用

一、大语言模型微调vs.大语言模型应用1.微调（Fine-Tuning）的含义与特点定义与作用微调指在预训练好（通用）的基础模型上，通过在特定领域或任务的数据集上进一步训练来调整模型参数，使其在该领域任务中获得更优表现

AI Echoes·2025-03-21 13:54

知识图谱在人工智能语义理解与推理中的关键作用及发展研究

阐述知识图谱的构建原理、表示方法，分析其在自然语言处理、智能问答系统、推荐系统等多领域助力语义理解与推理的应用，探讨面临的挑战并展望未来发展方向，全面呈现知识图谱对人工智能发展的重要价值与深远影响。

@王威&·2025-03-21 13:50

【Kafka高级】Kafka性能优化与调优实践

本文将从生产者性能优化、消费者性能优化以及集群性能调优三个方面展开，结合实际代码示例和配置参数，帮助读者更好地理解和应用Kafka性能优化策略。

全栈追梦人·2025-03-21 12:50

网络编程之解除udp判断客户端是否断开

思路：每几秒发送一条不显示的信息，客户端断开则不再发送信息，超时则表示客户端断开连接。

v维焓·2025-03-21 12:49

MyBatis 中 resultType 的使用详解

常见的用法：resultType="java.lang.String"：表示每一行是一个字符串。resultType="com.example.User"：表示每一行是一个User对象。

旧故新长·2025-03-21 12:19

浮点数Float概述

浮点数：概述浮点数是计算机中表示分数和极大/极小数字的一种基本方式。它们在科学计算、图形学以及其他需要高精度和大范围的领域中广泛应用。以下是浮点数相关关键概念和挑战的总结：1.什么是浮点数？

CoderIsArt·2025-03-21 12:17

ollama 基本使用教程

基础命令启动与停止更新Ollama3.模型管理下载预训练模型运行模型查看已安装模型删除模型从Modelfile创建自定义模型4.高级功能服务器模式与API多会话管理环境变量配置5.常见问题与技巧加速模型下载查看日志模型参数调整模型导出与分享

海上彼尚·2025-03-21 12:17

AI编程系列之Claude 3.5 Sonnet：编码的未来已无限改变！ Claude 3.5 Sonnet 即将改变一切！

简介“编程并不是让你成为一个成功人士的必要条件。”Nvidia首席执行官黄仁勋。正如JensenHuang所说，LLM的最新特点让我们意识到了解编码可能并不像我们想象的那么重要。你知道吗，你可以在2分钟内创建一款贪吃蛇或俄罗斯方块游戏？在本文中，我们将探索Claude3.5Sonnet，你将明白为什么最近每个人都在谈论它。推荐文章《AnythingLLM教程系列之05AnythingLLM允许您创

知识大胖·2025-03-21 12:10

13 异常处理的使用大全

处理模型一般有两种：一种是终止模型，表示该异常是致命的，无法恢复，会直接终止程序；另一种是恢复模型，表示该

希望_睿智·2025-03-21 12:09

SM系列密码算法在网络空间安全中的体系化应用研究

一、算法架构与技术特性解析1.1SM2椭圆曲线公钥算法基于Fp-256r1椭圆曲线构建，采用Weierstrass方程形式：y²≡x³+ax+b(modp)，其核心安全参数满足：素数模p：256位大素数基域

·2025-03-21 11:36

python中的类方法，静态方法，对象方法

htmlclassA:count=100def__init__(self,instancedata):self.instancedata=instancedata@staticmethod#静态方法不能访问类参数和实例参数

a174817529·2025-03-21 11:08

Python静态方法

在Python中，静态方法是一种不会自动接收类（cls）或实例（self）作为第一个参数的方法。它可以通过类直接调用，而不需要类的实例。

Frank_Yee·2025-03-21 11:08

深入分析串口使用rs485功能的内部机制之使用gpio控制传输方向读取rs485温湿度传感器数据（第一期）

ModbusRTU读取rs485温湿度传感器使用ModbusRTU读取rs485温湿度传感器有俩种方法，第一种采用gpio控制数据的传输方向：高电平表示主发从收，低电平表示主收从发。

@曙光，·2025-03-21 11:36

【C++】C++从入门到精通教程（持续更新...）

目录1、C++基础知识C++基础知识一个简单的C++程序函数重载引用的概念引用与指针的区别引用作为函数参数引用作为返回值面向对象类的定义类的声明结构体与类的区别inline函数this

废人一枚·2025-03-21 11:34

没有好的学历，Java开发未来的路应该怎么走？

没有好的学历，Java开发未来的路应该怎么走？在当今数字化时代，技术发展日新月异，大模型应用、鸿蒙系统等新兴技术领域正在蓬勃发展，为Java开发者带来了新的机遇和挑战。

全干程序员demo·2025-03-21 11:03

硬件NAS将成为电子垃圾？

未来的NAS必须集成本地AI能力，才能成为真正的AI-NAS。然而，当前市场上的NAS产品硬件配置普遍较低，无法支持本地AI的运行。

DeepSeek+NAS·2025-03-21 11:02

Python 正则表达式小结1

英文网站中文网站2.特殊元字符及含义元字符含义.表示要匹配除了换行符之外的任何单个字符*星号-

大收藏家·2025-03-21 11:01

Open-Sora - 为所有人实现高效的视频制作大众化

开源软件：发现分享好用的AI工具、AI开源软件、AI模型、AI变现-小众AI这是一款开源的SOTA（State-of-the-Art）视频生成模型，仅用20万美元（224张GPU）就能训练出商业级11B参数的视频生成大模型

小众AI·2025-03-21 10:57

deepseek api参数详解

deepseek的参数与openai保持兼容，所以openai能用的参数deepseek都可以使用，以下是常用的参数介绍。

孽小倩·2025-03-21 10:55

哈希表的前沿演进：从经典实现到未来潜力

本文将探讨哈希表的经典实现方式及其优化技术，并展望未来在量子计算、分布式存储等领域的潜在应用。1.引言：哈希表作为一种具有常数时间复杂度（O(1)）的

大富大贵7·2025-03-21 10:53

算法基础——蓝桥杯（python实现，实际上大多数用c++更明白易懂）（第一部分，共12个小题）

输入格式：输入n+1行，第一行输入一个正整数n，表示学生数量；接下来的n行每行输入5个数据，分别表示姓名、学号、英语成绩、数学成绩和C++成绩。注意成绩有可能会有小数。

New_Teen·2025-03-21 10:53

【AI大模型应用开发】RAG-Fusion框架：忘掉 RAG，未来是 RAG-Fusion

大家好，我是同学小张，+v:jasper_8017一起交流，持续学习C++进阶、OpenGL、WebGL知识和AI大模型应用实战案例，持续分享，欢迎大家点赞+关注，共同学习和进步。RAG目前很火，但是也有一些不足的地方。有不足就有改进方法。本文我们来看一个方法：RAG-Fusion，理解其原理，并看一下其实现源码。文章目录0.RAG的不足1.RAG-Fusion原理概述2.步骤拆解与代码示例2.1

同学小张·2025-03-21 10:22

使用python中you-get库实现下载网抑云

WYY音乐下载前言代码实现使用说明前言前几天，我做了b站视频的下载，有好兄弟表示，只下载视频，不能够让人满足，我还希望能够下载网易云的音乐。

瞎老弟·2025-03-21 09:18

滑块式分拣优势

1.性能参数滑块式分拣适用于纸箱、周转箱及其他不规则形状的物品，

骞途·2025-03-21 09:48

机器学习课堂4线性回归模型+特征缩放

线性回归模型，计算模型在训练数据集和测试数据集上的均方根误差代码：#2-2线性回归模型importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#参数设置

木尘152132·2025-03-21 09:17

智见未来：多大模型协同的数据分析新范式

个人主页：一ge科研小菜鸡-CSDN博客期待您的关注1.引言随着大语言模型（LLM）的快速发展，ChatGPT、DeepSeek、Grok等AI模型在数据分析和洞察生成方面展现出巨大潜力。利用多个LLM的协同能力，可以增强数据分析的多角度解读、减少单一模型的偏差，并优化洞察生成的深度和精准度。本文探讨如何结合多个LLM，在数据分析领域实现更可靠的洞察生成，并提供具体的策略、方法和应用场景。2.主要

一ge科研小菜菜·2025-03-21 09:15

#Hadoop全分布式安装 #mysql安装 #hive安装

：隐藏文件，如果路径以.开始，表示当前目录下..

砸吧砸吧·2025-03-21 09:14

无矩阵乘法LLM：效率与性能双突破

例如，13B参数的模型仅需4.19GBGPU内存，延迟低至695.48ms，远优于传统模型。此外，基于FPGA的硬件优化进一步提升了性能，1.3B参数模型功耗仅为13W，达到人类阅

XianxinMao·2025-03-21 08:42

Adam-mini：深度学习内存效率新突破

在训练十亿参数级别的大语言模型（LLM）时，Adam-mini实现了49.6%的吞吐量提升，并减少了33%的

XianxinMao·2025-03-21 08:42

Pytest的数据驱动DDT

case_all)是个装饰器，里面两个数据：case和cases_all意思就是：将cases_all里每个成员依次传递给case这个变量；cace注意要加引号，虽然是个变量但是要加引号后面的用例方法里的参数

活跃家族·2025-03-21 08:08

springmvc中如何自定义入参注解并自动注入值

在Spring中，`HandlerMethodArgumentResolver`是一个非常强大的接口，用于自定义控制器方法参数的解析逻辑。

红豆和绿豆·2025-03-21 08:38

HarmonyOS第27天:鸿蒙开发新征程探索未来，持续进阶

HarmonyOS：开发领域的璀璨新星在万物互联的时代浪潮中，HarmonyOS犹如一颗璀璨的新星，照亮了智能设备的发展道路。作为一款由华为公司开发的面向万物互联时代的全场景分布式操作系统，HarmonyOS自诞生以来，就以其独特的技术架构和卓越的性能表现，吸引了全球开发者的目光。HarmonyOS的分布式架构是其核心优势之一。它将各个终端设备视为一个整体，通过分布式软总线、分布式数据管理等技术，

老三不说话、·2025-03-21 08:07

SpringBoot配置文件加载优先级

以下是SpringBoot中配置属性的优先级，从最高到最低：命令行参数：命令行参数具有最高的优先级。SpringBoot项目被启动时，可以通过命令行传递参数，这些参数将覆盖其他所有配置源中的相同属性。

不修×蝙蝠·2025-03-21 08:07

鸿蒙元服务摘要

元服务（原名原子化服务），是HarmonyOS提供的一种面向未来的服务提供方式，是有独立入口的（用户可通过点击方式直接触发）、免安装的（无需显式安装，由系统程序框架后台安装后即可使用）、可为用户提供一个或多个便捷服务的用户应用程序形态

阿旭哟嘿·2025-03-21 07:34

笔记：代码随想录算法训练营day56:图论理论基础、深搜理论基础、98. 所有可达路径、广搜理论基础

强连通图是给有向图的定义朴素存储：二维数组邻接矩阵邻接表：list基础知识：C++容器类|菜鸟教程深搜是沿着一个方向搜到头再不断回溯，转向；广搜是每一次搜索要把当前能够得到的方向搜个遍深搜三部曲：传入参数

jingjingjing1111·2025-03-21 07:01

Transformer与图神经网络的融合与应用

Transformer与图神经网络的融合与应用关键词：Transformer,图神经网络,注意力机制,图结构数据,图表示学习,图分类,图生成1.背景介绍近年来，深度学习技术在各个领域取得了显著的进展。

AI天才研究院·2025-03-21 07:58

深入解析 DeepSeek-R1 模型的显存与内存需求

模型参数与量化精度的关系模型的参数量决定了其基础大小，而量化精度（如FP16、INT8、INT4）则影响每个参数所占用的存储空间。

gs80140·2025-03-21 06:24

6-7 统计某类完全平方数

函数接口定义：intIsTheNumber(constintN);其中N是用户传入的参数。如果N满足条件，则该函数必须返回1，否则返回0。

TXHNY·2025-03-21 06:23

两个单链表元素交叉合并

使得C={a1,b1,a2,b2,...am,bm,...,bn},mn函数接口定义：LinkListCombineList(LinkListLa,LinkListLb);其中La和Lb都是用户传入的参数

TXHNY·2025-03-21 06:53

时制转换

提示：输出时间:分钟的格式请使用printf("%02d:%02dAM或PM")，%02d表示