大打表之术

设计模式之结构型模式

一、结构型模式概述结构型模式主要用于处理类与对象的组合。它描述了如何将类或对象结合在一起形成更大的结构，就像搭积木一样，通过不同的组合方式构建出复杂而强大的软件架构。其主要目的是简化系统的设计，提高系统的灵活性、可维护性和可扩展性。常见的结构型模式有代理模式、适配器模式、桥接模式、装饰器模式、外观模式、享元模式和组合模式。二、代理模式（一）定义与概念代理模式是为其他对象提供一种代理以控制对这个对象
power-辰南·2025-01-18 20:43

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM：Machine：机器学习模型
雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

实战设计模式之命令模式

概述命令模式是一种行为设计模式，用于将请求封装成对象，从而使我们可以用不同的请求对客户进行参数化。简单来说，命令模式就是把一个请求转换为一个包含所有关于这个请求信息的对象。这样，就可以像传递其他对象一样传递这个请求，并且可以在适当的时间和地点执行它。命令模式主要适用于以下几种应用场景。1、需要支持撤销、重做操作的应用程序，比如：文本编辑器、绘图程序等。2、操作可以被放入队列中，并按顺序或特定条件执
希望_睿智·2025-01-18 19:07

【大模型】Spring AI Alibaba 对接百炼平台大模型使用详解

目录一、前言二、SpringAI概述2.1springai是什么2.2SpringAI核心能力2.3SpringAI应用场景三、SpringAIAlibaba介绍3.1SpringAIAlibaba是什么3.2SpringAIAlibaba核心特点3.3SpringAIAlibaba应用场景四、SpringBoot对接SpringAIAlibaba过程4.1前置准备4.1.1获取apikey4.1
小码农叔叔·2025-01-18 19:05

思维图GOT：用大语言模型解决复杂问题

23年8月份来自瑞士和波兰的大学以及一个数据公司Cledar的大语言模型论文“GraphofThoughts:SolvingElaborateProblemswithLargeLanguageModels
硅谷秋水·2025-01-18 19:05

Linux性能优化CPU篇之平均负载

首先使用uptime命令查看对应平均负载.平均负载是指单位时间内,系统处于可运行状态和不可中断状态进程数所谓的可运行状态的进程是指,正在使用CPU或者正在等待的CPU进程数量,也就是我们常用的ps命令,处于R状态。不可中断状态的进程是正在处于内核关键流程中的进程,注意这些进程不可以被打断的,当我们向一个磁盘写入一个文件的时候,它是不可以被打断的。那么平均复杂怎么样才算好呢?平均负载最理想的情况是等
·2025-01-18 18:06

1.Spring AI 从入门到实践

从入门到实践1.什么是SpringAI2.使用SpringBoot&SpringAI快速构建AI应用程序3.ChatClient&ChatModel简化与AI模型的交互4.SpringAIPrompt:与大模型进行有效沟通
laopeng301·2025-01-18 18:57

关于 PHP 性能优化

一般来说，性能优化可先从大的方向开始考虑，从对影响性能比较大的因素来考虑，比如现在使用PHP5.7，性能据说可以成倍提高，最后考虑的应该是PHP语法细节上。1.PHP部署环境单台服务
很青的青蛙·2025-01-18 18:27

Spring 开发必备：深入解析 Spring Bean 的六大作用域

SpringBean一共有六种作用域，我们可以将它们比作是不同场景下的“服务助手”。1.单例作用域（Singleton）：•就像餐厅里只有一个“领班助手”，无论顾客多少次呼唤，来的都是同一位助手。•在Spring容器中，单例作用域的Bean也只会有一个实例，无论在哪里获取，都是同一个对象。•适用于无状态的Bean，如数据库连接池等。2.原型作用域（Prototype）：•就像餐厅里每次顾客呼唤都会
码农技术栈·2025-01-18 18:56

HiveMetaException: Unknown version specified for initialization: 3.1.0（或者其他版本号）

遇到这个问题，也是很难发现的，查阅很多文章，乱七八糟，也可能是遇到的问题不相同吧，我们从以下两个方面去排查吧1.检查你的hive-site.xml和hive-env.sh，配置对就行，这个网上一大片，注意要正确
一品_人生·2025-01-18 18:25

文心一言 vs gpt-4 全面横向比较

GPT-3.5是OpenAI公司的上一代大模型，比GPT-3更智能一些。而GPT-4作为其升级版，大家预计它会有更大的模型参数量，更强的学习和推理能力，可能会在各种语言任务上实现更大突破。
周盛欢·2025-01-18 18:54

【论文速读】| 利用大语言模型在灰盒模糊测试中生成初始种子

基本信息论文标题:HarnessingLargeLanguageModelsforSeedGenerationinGreyb0xFuzzing作者:WenxuanShi,YunhangZhang,XinyuXing,JunXu作者单位:NorthwesternUniversity,UniversityofUtah关键词:Greyb0xfuzzing,LargeLanguageModels,Seed
云起无垠·2025-01-18 17:52

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 17:22

【LLM】大语言模型（LLMs）

大型语言模型（LLMs）1.什么是大型语言模型？大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。它们通过在大规模文本数据上进行训练，学习语言的语法、语义和各种语言特征，从而可以执行诸如文本生成、翻译、总结、问答等多种语言任务。以下是大型语言模型的定义和基本原理：1.1定义大型语言模型是由大量参数组成的神经网络，这些参数通过在
林九生·2025-01-18 17:21

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。
大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

node笔记05——Nodejs学习之Express中间件与接口的编写，GET和POST接口的编写和案例演示。

认识expressexpress是基于Node.js平台的web开发框架作用和Node.js内置的http模块类似，是专门用来创建Web服务器的。本质上Express就是一个npm的第三方包提供了快速创建Web服务器的便捷方法。中文官网：expressjs.com.cnexpress的作用：快速方便的创建Web网站服务器和API接口服务器express的基本使用一、下载express包npmiex
noahsark747·2025-01-18 17:45

Flink 常见面试题

1、Flink的四大特征（基石）checkpoint:基于Chandy-Lamport算法，实现了分布式一致性快照，提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。
知否&知否·2025-01-18 16:14

1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析

走向不同：GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理（NLP）领域，GPT（GenerativePretrainedTransformer）和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers
少林码僧·2025-01-18 16:12

第83期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。
云起无垠·2025-01-18 16:11

重生之我在异世界学编程之算法与数据结构：算法复杂度介绍篇

大家好，这里是小编的博客频道小编的博客：就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识，希望能在这里与大家共同进步，共同收获更好的自己！！！本文目录引言正文一时间复杂度1.常数时间复杂度O(1)2.线性时间复杂度O(n)3.对数时间复杂度O(logn)4.平方时间复杂度O(n^2)5.指数时间复杂度O(2^n)二空间复杂度（1）空间复杂度的定义与重要性（2）常见的空间复杂度类型及介绍1.常数空间复
就爱学编程·2025-01-18 16:39

重生之我在异世界学编程之算法与数据结构：深入静态顺序表篇

大家好，这里是小编的博客频道小编的博客：就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识，希望能在这里与大家共同进步，共同收获更好的自己！！！本文目录引言正文一、顺序表的概念及结构1.顺序表的定义2.顺序表的结构3.顺序表的初始化二、顺序表的基本操作（静态）1.插入操作2.删除操作3.查找操作4.更新操作5.获取元素操作6.遍历操作7.求顺序表的长度8.判断顺序表是否为空快乐的时光总是短暂，咱们下篇
就爱学编程·2025-01-18 16:39

重生之我在异世界学编程之C语言：深入动态内存管理篇

大家好，这里是小编的博客频道小编的博客：就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识，希望能在这里与大家共同进步，共同收获更好的自己！！！本文目录引言正文一动态内存管理的必要性二动态内存管理的关键函数1.`malloc`函数2.`calloc`函数3.`realloc`函数4.`free`函数三动态内存管理中的错误和最佳实践1.内存泄漏2.野指针3.内存越界四动态内存管理的高级主题内存分配器内存
就爱学编程·2025-01-18 16:39

重生之我在异世界学编程之C语言：深入指针篇（上）

大家好，这里是小编的博客频道小编的博客：就爱学编程很高兴在CSDN这个大家庭与大家相识，希望能在这里与大家共同进步，共同收获更好的自己！！！本文目录引言正文（1）内置数据类型指针（2）自定义类型指针1.数组指针与指针数组2.结构体指针3.联合体指针（1）联合体指针的定义（2）联合体指针的使用（3）联合体指针的注意事项（3）函数指针1.函数指针的定义2.函数指针的赋值3.函数指针的使用4.函数指针作
就爱学编程·2025-01-18 16:38

性能场景之异常场景

谈到异常场景，其实大家并不陌生，我们在做功能测试的时候，也要考虑异常用例，例如：切换网络，断网，中断使用等等。那么，性能中的异常场景，我们具体该怎么做呢？设计哪些问题才能将异常场景覆盖完整？这就需要我们明确两个关键点：一是异常场景的范围，二是异常场景的设计逻辑。异常场景的范围我理解的异常场景中，基本上采用的就是是宕主机、断网络、宕应用这几种测试手段。此外，从主机、网络、应用等角度出发，还会有一些细
wfw123123·2025-01-18 16:37

qt/c++学习笔记之基于tcp的文件同步程序demo（第二部分）

server服务器端头文件filebase.h#ifndefFILEBASE_H#defineFILEBASE_H#include#include#include#include#includeenumMsgType{MsgTypeInvaid=0,MsgTypeFile,MsgTypeDel,MsgTypeRename};classfilebase:publicQObject{Q_OBJECTp
Bryce学亮·2025-01-18 15:05

手摸手系列之---camel ftp监听接收解析xml报文并入库生成Java对象实战

前言版本：SpringBoot2.4camel3.5.0最近在做跟一个第三方系统的对接，主要流程就是对方生成XML格式的报文，需要我方将其报文发送到海关申报，然后将申报完的数据再组装成XML报文格式发回到对方的FTP服务器。功能其实挺简单，用Apache的camel-ftp很容易就能实现，下面看看具体如何做吧。一、引入camel依赖：org.apache.camel.springbootcamel
码上艺术家·2025-01-18 15:31

手摸手系列之---camel ftp监听本地报文目录，并在报文生成后上传到远程第三方ftp服务器实战

前言版本：SpringBoot2.4camel3.5.0上篇文章已经说过项目需求和主要流程，现在已经接收解析xml报文并入库生成Java对象。下一步就是处理完生成的数据生成XML报文，再返回给第三方ftp服务器了。下面看看怎么做。1.增加camel配置，本地监听目录和远程第三方ftp服务器URL。#camel配置camel:#camelftp服务路由地址route:id:XMLRouteftp:s
码上艺术家·2025-01-18 15:31

大模型prompt提示工程案例

二、Prompt的基本结构指令部分：清晰明确地说明你希望大模型执行的任务。输入部分：提供必要的输入信息，以便大模型理解上下文。约束部分（可选）：为大模型的输出设定限制，如字数、格式、语言等。
数研妙手·2025-01-18 14:28

2025 年最好的谷歌地图数据采集软件推荐

2024年，谷歌地图抓取已成为企业和研究人员的一大变革。凭借不断更新的餐厅、酒店、药店等数据库，谷歌地图提供了大量信息。
·2025-01-18 14:27

Spring-@Configuration注解简析

大家好，我是半夏之沫一名金融科技领域的JAVA系统研发我希望将自己工作和学习中的经验以最朴实，最严谨的方式分享给大家，共同进步写作不易，期待大家的关注和点赞关注微信公众号【技术探界】前言Spring中的
·2025-01-18 14:55

机器学习数据预处理preprocessing之KernelCenterer

sklearn.preprocessing.KernelCenterer对矩阵XXX执行中心化操作，即使得核矩阵的行和列的均值为零给定二维矩阵XXX，可以下式得到其核变换矩阵KKK：K(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)TK(X,X)=\phi(X).\phi(X)^TK(X,X)=ϕ(X).ϕ(X)T式中ϕ(X)\phi(X)ϕ(X)是一种将XXX从原始空间映射到希尔伯特空间的函数希尔伯特空间是一种完
一叶_障目·2025-01-18 14:53

头歌C语言数据结构课程实验（链表及其应用）

第1关：链表的实现之查找功能任务描述本关任务：实现链表的查找功能。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.链接存储，2.链表涉及的主要操作。链接存储线性表的存储也可以采用链接存储方式来实现。
zzj_262610·2025-01-18 13:21

C语言魔法秀：代码中的“隐藏技能”大揭秘！从位运算到联合体的奇幻之旅

掌握一些有创意和想法的编程技巧对于提升编程能力和写出高效、优雅的代码至关重要。以下是一些我分享的C语言编程技巧，它们不仅深入而且能够增加编程效率。1.利用位运算优化性能C语言中的位运算是一种非常强大的工具，可以用于高效地处理整数数据。通过位运算，我们可以实现快速的数值计算、状态标记和数据压缩。例如，使用位与(&)和位或(|)运算可以高效地合并和分离标志位，使用位移(>)运算可以快速地进行数值的乘除
firdawn·2025-01-18 13:50

PyTorch机器学习与深度学习技术方法

Python基础知识串讲1、Python环境搭建（Python软件下载、安装与版本选择；PyCharm下载、安装；Python之HelloW
Teacher.chenchong·2025-01-18 13:17

lineage os android 9,LineageOS 16.0 发布，基于 Android 9

由于在上一个版本中进行了大量的清理和重构，这次能够更多地关注特性和可靠性;特别是，隐私保护和su插件都得到了相当大的改进。
哈里叔叔·2025-01-18 12:12

「C/C++」C++关键字 之 mutable 可变变量关键字

✨博客主页何曾参静谧的博客（✅关注、点赞、⭐收藏、转发）全部专栏（专栏会有变化，以最新发布为准）「Win」Windows程序设计「IDE」集成开发环境「定制」定制开发集合「C/C++」C/C++程序设计「DSA」数据结构与算法「UG/NX」NX二次开发「QT」QT5程序设计「File」数据文件格式「UG/NX」BlockUI集合「Py」Python程序设计「Math」探秘数学世界「PK」Paras
何曾参静谧·2025-01-18 12:39

浅谈滤波中Q和R的调整——KF第三篇笔记

的意义Q值为过程噪声，越小系统越容易收敛，表示对模型预测的值信任度越高；但是太小则容易发散，如果Q为零，那么我们只相信预测值；Q值越大表示对于预测的信任度就越低，而对测量值的信任度就变高；如果Q值无穷大，
MATLAB卡尔曼·2025-01-18 11:03

docker 与K8s的恩怨情仇

Docker和Kubernetes（通常简称为K8s）是容器化和容器编排领域的两大重要工具，它们在技术生态中扮演着不同的角色，并且有着密切的关系。
慧香一格·2025-01-18 10:00

大模型开发的5种应用架构

然而，当我们进入大模型应用领域时，传统的设计模式似乎不再完全适用。生成式AI等新兴技术的出现，使得我们在设计这些系统时面临前所未有的挑战。
我爱学大模型·2025-01-18 10:59

避坑指南：Element UI在Vue2项目开发中的那些坑与解

文章目录一、引言二、ElementUI初体验之坑（一）安装后不生效解决方案：（二）组件引入报错解决方案：三、表单组件的那些“小脾气”（一）重置表单后无法输入（二）表单自动校验“抽风”解决方案：四、日期组件的
前端没钱·2025-01-18 10:56

Python AI教程之二十一：监督学习之支持向量机（SVM）算法

支持向量机（SVM）算法支持向量机(SVM)是一种功能强大的机器学习算法，广泛用于线性和非线性分类以及回归和异常值检测任务。SVM具有很强的适应性，适用于各种应用，例如文本分类、图像分类、垃圾邮件检测、笔迹识别、基因表达分析、人脸检测和异常检测。SVM特别有效，因为它们专注于寻找目标特征中不同类别之间的最大分离超平面，从而使其对二分类和多分类都具有鲁棒性。在本大纲中，我们将探讨支持向量机(SVM)
潜洋·2025-01-18 10:25

TDengine 如何进行高效数据建模

建库建模在建库阶段应考虑几下几点：建多少库根据业务情况确定建库个数，TDengine不支持跨库查询，如果业务数据之间会发生相互查询，那就需要把这些数据设计在一个库中，根据业务的独立性创建相应数据库，数据库个数多少不会对性能产生大的影响
TDengine （老段）·2025-01-18 09:21

算法第十六期——动态规划(DP)之线性DP

【概述】线性动态规划，是较常见的一类动态规划问题，其是在线性结构上进行状态转移，这类问题不像背包问题、区间DP等有固定的模板。线性动态规划的目标函数为特定变量的线性函数，约束是这些变量的线性不等式或等式，目的是求目标函数的最大值或最小值。因此，除了少量问题（如：LIS、LCS、LCIS等）有固定的模板外，大部分都要根据实际问题来推导得出答案。【例题】最长公共子序列(LCS)lanqiao0J题号1
小叶pyか·2025-01-18 09:17

JUC 三大辅助类: CountDownLatch CyclicBarrier Semaphore

在并发编程中，线程间的协调是一个常见的挑战。Java并发包java.util.concurrent提供了多种工具来帮助开发者解决这一问题。其中，CountDownLatch、CyclicBarrier和Semaphore是三个非常有用的同步辅助类，它们各自具有独特的功能和适用场景。本文将详细介绍这三个类的工作原理，并通过实际案例演示如何在项目中应用它们。CountDownLatch概述定义与用途C
難釋懷·2025-01-18 09:17

Linux系统之配置Nginx负载均衡

Linux系统之配置Nginx负载均衡一、Nginx介绍1.1Nginx简介1.2Nginx反向代理1.3相关概念二、本次实践介绍2.1本次实践简介2.2本次实践环境规划三、部署两台web服务器3.1运行两个
江湖有缘·2025-01-18 08:15

迭代器模式详解附有代码案例分析（包含迭代器模式的源码应用分析）

、迭代器模式的概念（二）、迭代器模式的角色二、迭代器模式的应用场景三、迭代器模式的代码示例四、迭代器模式在源码中的应用五、迭代器模式的优缺点（一）、优点（二）、缺点六、设计模式的相关博客文章链接1、七大设计原则的简单解释
hyyyya·2025-01-18 08:45

Godot引擎开发：物理引擎高级用法_物理引擎的最佳实践与案例分析

如果物理模拟不流畅，会导致游戏体验大
chenlz2007·2025-01-18 08:43

【设计模式】6大设计原则和23种设计模式

I、6大设计原则单一职责原则（SRP,SingleResponsibilityPrinciple）每个类应该只有一个引起变化的原因，职责应该保持单一。目标：高内聚，低耦合。
藓类少女·2025-01-18 08:12

Java 高并发，什么方式解决？高并发和大流量解决方案

对于我们所研发的网站，若网站的访问量非常大，那么我们必须考虑相关的并发访问问题，而并发问题是绝大部分的程序员头疼的问题。
IT茶馆技术斋·2025-01-18 08:41
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