卸载、配置镜像加速数据卷volume网络通讯DockerCompose容器编排docker-compose.yml命令清单相关实战Docker启动MySQL镜像Docker启动YapiDocker部署前后端分离项目安装

今天，我们特邀了北京赛博英杰科技有限公司创始人谭晓生老师，深谙安全之道的他将为我们深入解读人工智能时代下网络安全的发展趋势。

AIGC行业，即人工智能生成内容(ArtificialIntelligenceGeneratedContent)的领域，近年来在全球范围内呈现出快速发展的态势。

比如我的项目是分为前后端两个文件夹的，目录大致如下：root(项目根目录)backDockerfilefrontDockerfileindex.html...docker

目录概述后端代码拦截器HandshakeInterceptor拦截器ChannelInterceptor拦截器消息转换器配置类消息处理广播模式用户模式自定义请求头用户信息ChannelInterceptor

引言：在当今科技浪潮以排山倒海之势汹涌澎湃之际，人工智能宛如璀璨星辰般不断涌现，AIGC（如chatgpt、midjourney、claude等）大语言模型如雨后春笋般破土而出，AI辅助编程工具更是以风驰电掣之速迅速席卷编程领域的每一个角落

Django5+Vue3系列文章前言本节开始，全文仅对会员开放。若点赞和收藏数量超过100，全文将免费开放。此项目采用Django框架的5.0.7版本进行开发。Django5.0支持的Python版本为3.10、3.11和3.12。OA系统系列文章将持续更新，直至项目的Docker部署阶段。专栏链接:~快捷传送门:留个赞再走呗!~个人博客:~所有文章尽在简客免费阅读~文章目录目录Django5+V

AIPC，即搭载人工智能技术的个人电脑，正成为个人电脑市场的新宠儿。而正在如火如荼进行中的Arm人工智能创新应用大赛，则为敏锐的开发者探索AIPC应用开发掘金之路提供了平台。

1.Dao层：全称DataAccessObject。Dao层比较底层，负责与数据库打交道具体到对某个表、某个实体的增删改查2.Service层：又叫服务层或业务层，封装Dao层的操作，使一个方法对外表现为实现一种功能，例如：网购生成订单时，不仅要插入订单信息记录，还要查询商品库存是否充足，购买是否超过限制等等。3.Controller层：业务控制层，负责接收数据和请求，并且调用Service层实现

要利用命令模式实现一个手游后端架构，首先需要理解命令模式的核心概念和优势。

随着人工智能（AI）的不断发展，训练数据的完整性和质量至关重要。早期的AI模型专注于处理和分析任务，如图像识别、语音识别和情感分析。

机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类目录机器学习案例-决策树实现鸢尾花分类1.选题目的和意义2.主要研究内容2.1决策树算法分类（区别于树的结构和构造算法）2.2决策树算法详解2.3决策树的应用3.算法设计

今天主要给大家介绍一下，咱们的人工智能已经发展到什么程度了。我已经多年不看春晚啥的了，知道这个消息的时候还是在微博上哈哈，不过还是震惊到了我，我想过AI发展的很快，但我万万没想到如此之快。

技术架构采用前后端分离、基于SpringBoot、SpringCloud分布

在数据分析和机器学习领域，数据变换（Transform）是一个至关重要的步骤，它直接影响到模型的性能和结果的准确性。本文将深入探讨数据变换的概念、方法以及它在现代数据分析中的应用。

对人工智能产品发展的几点认识说起人工智能的时候，大家都在说是机器具有了人的思维，可以进行情感表达，决策判断。并且通过越多的数据和越长的训练，智能性会越来越高。

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

人工智能对我们的生活影响有多大人工智能给我们的生活带来了巨大的影响！它像魔术师一样，帮我们解决问题、提供建议，甚至预测未来。从智能手机到智能家居，人工智能让我们的生活变得更便捷、更智能。

一、介绍难点主要在于把文件路径当成参数传给后端，后端

深度学习框架人工智能操作系统训练&前向推理深度学习框架发展到今天，目前在架构上大体已经基本上成熟并且逐渐趋同。

文章目录1.ImageNet2.卷积计算2.1两个多项式卷积2.2函数卷积2.3循环卷积3.周期循环矩阵和非周期循环矩阵4.循环卷积特征值4.1卷积计算的分解4.2运算量4.3二维卷积公式5.KroneckerProduct1.ImageNetImageNet的论文paper链接如下：详细请直接阅读相关论文即可通过网盘分享的文件：imagenet_cvpr09.pdf链接:https://pan.

架构设计：采用前后端分离，将WebSocket服务独立部署。前端使用JavaScr

开启预订不到24小时，华为三折叠手机预约人数破200万美团上线自研地图：推出导航功能替代第三方服务中国人工智能核心产业规模已接近6000亿元快手通报：一员工利用公司数据获利，严重违纪解除合同苹果将在新一代

什么是人工智能？通俗来讲，就是让机器能像人一样思考。这个无需解释太多，因为通过各种科幻电影我们已经对人工智能很熟悉了。大家现在感兴趣的应该是——如何实现人工智能？

吃豆人实验（ThePac-ManProject）简介ThePac-ManprojectsweredevelopedforUCBerkeley’sintroductoryartificialintelligencecourse,CS188.TheyapplyanarrayofAItechniquestoplayingPac-Man.Theprojectsallowstudentstovisualiz

最近这段时间ChatGPT的风实在是太大了，人工智能带给大家的冲击一波又一波，3月27日，根据高盛（GoldmanSachs）研究报告显示，以ChatGPT为代表的生成式AI产品，将对美国和欧洲三分之二工作岗位造成影响

最新的GPT-4o、4omini，可搭配使用~1、最新模型科普：现在人工智能很强大，聊聊天、写论文、搞翻译、写代码、写文案、审合同、情感陪伴等，真是无所不能~本来以为ChatGPT早已普及了，没想到仍然有很多小伙伴还没用上

环境管理3.1设置默认环境路径3.2默认环境3.3环境清理3.4自定义命令4.其他常用配置选项4.1配置日志级别4.2缓存设置4.3自动更新总结conda是一个功能强大的包和环境管理工具，广泛用于数据科学、机器学习和科学计算领域

代码开发前后端交互过程：点击加入购物车或者加号按钮，页面发送ajax请求，将菜品或套餐加入购物车。点击购物车按钮，页面发送ajax请

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

《数字化转型战略与实现路径》课程内容与收益本课程的目标是通过深入的学习来帮助学员全面地了解数字化转型的概念和实现路径，掌握数字化转型的各种方法和技巧，进而提升数字化转型的能力和水平，从而使企业更具有竞争力。在这个课程中，将会学习以下内容：-什么是数字化转型，为什么它如此重要以及为什么它是未来的趋势。-数字化转型的基本步骤和方法，以及如何将其应用到企业中。-如何有效地管理数字化转型，包括如何与团队合

1.马尔可夫模型的几类子模型大家应该还记得马尔科夫链(MarkovChain)，了解机器学习的也都知道隐马尔可夫模型(HiddenMarkovModel，HMM)。

代码实现了用户信息的收集与存储、前端界面设计以及后端数据处理。注册功能可能包含安全机制如哈希加盐算法和账号激活流程。发

这篇文章就是在其基础上尝试完整实现了一个代理IP池：后端用的是sqlite3，因为之前爬网易云音乐评论时后端就是用的它，最后存了大概一万条评论，读取写入时间都很不错，我估计代理池里的IP最后也只会是这个量级

跨越解决有两种方案，后端解决，前端解决。

从入门级小白到专业级的大佬，数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能，Python都可以胜任。或许是因为这种万能属性，现在有很多的小伙伴都开始学习Python。

1、之前的博客介绍了，依据页面展示的table表格数据为基础展示表格导出，今天介绍下后端返回文件流来实现表格导出。

对于这篇序言作者尤瓦尔是这么说的：这是一个强大的人工智能系统按指令模仿我的写作风格写的。GPT-3接到指令，要它为《人类简史》出版10周年写一篇新序，于是

简介由于本站以及很大部分项目都是前后端分离模式，前后端所配置的域名并不相同，所以会受到浏览器的同源策略限制，导致不能正确的请求资源，以下内容先用最简单的方法实现Django后端的跨域问题解决，后续原理再慢慢补充实现跨域

学习Python的原因有很多，以下是几个主要的原因：广泛应用：Python被广泛应用于Web开发、数据科学、人工智能、机器学习、自动化运维、网络爬虫、科学计算、游戏开发等多个领域。

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

在写这个文章之前，我花了点时间，自己臆想了一个电商系统，基本上算是麻雀虽小五脏俱全，我今天就用它开刀，一步步剖析，我会讲一下我们可能会接触的技术栈可能不全，但是够用，最后给个学习路线。Tip：请多欣赏一会，每个点看一下，看看什么地方是你接触过的，什么技术栈是你不太熟悉的，我觉得还算是比较全的，有什么建议也可以留言给我。不知道大家都看了一下没，现在我们就要庖丁解牛了，我从上到下依次分析。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

随着大数据、云计算、人工智能等技术的飞速发展，如何有效管理和利用数据，以驱动业务增长、优化决策过程、提升用户体验，成为了每一家企业都需直面的重大挑战。

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

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

0.关于异步程序设计0.1对异步机制的理解运行效率对于后端程序来讲很重要。我曾经以为，多线程机制是后端设计的终极方法，后来才发现，异步机制才是榨干CPU运行效率资源的关键所在。

大致总结从事Python后端开发工程师学习路线、学习重点和学习资源第一阶段：基础学习1.Python基础学习内容：语法基础：变量、数据类型、运算符、条件语句、循环、函数等。

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、技术栈和框架后端开发：SpringBoot（微服务架构）、SpringDataJPA（数据