大模型实战营笔记

Data Warehouse 系列之构建业务总线矩阵

它用于定义数据仓库中的业务过程和数据维度之间的关系，提供了数据模型的整体视图以及数据仓库中各个数据源之间的关系。
数字游牧人0v0·2025-03-26 22:29

《今日AI-人工智能-编程日报》--源自2025年3月25日

2.AI编程工具与模型更新DeepSeek发布V3-0324模型更新，编程能力显著增强，前端代码生成接近Claude3.7水平，并采用更
小亦编辑部·2025-03-26 22:28

数仓业务总线矩阵设计实战，重塑企业核心架构 | 架构师必读

目录引言：为什么需要业务总线矩阵？一、业务总线矩阵的核心要素1什么是数据总线及总线矩阵数据总线
莫叫石榴姐·2025-03-26 22:26

Redis 实战

RedisRedis是一个开源的，高级的键值对存储和一个适用的解决方案，用于构建高性能，可扩展的Web应用程序。场景：在互联网中经常用来缓存热点数据：1.redis数据在内存中，可以保证读取的高效（接近每秒数十万次）；2.减少下层持久层数据库读取压力，像mongodb，每秒近千次就有压力；3.redis单线程运行，天然具备读写的原子性使用：1.先get读取redis，没有读到再去db；将db读到的
凄戚·2025-03-26 22:54

基于Java+Springboot云南昆明城市文化展示系统设计与实现

博主介绍：黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育、辅导。
黄菊华老师·2025-03-26 22:24

面向对象的六大原则

一、单一职责原则每一个类只负责一项工作或职责，类中应该是一组相关性很高的函数、数据的封装。定义职责：根据具体的经验和具体的业务逻辑、功能进行拆分。降低代码耦合度：通过职责拆分，类之间的依赖关系更清晰，降低代码的耦合度。提高可维护性和可读性：单一职责的类更容易维护，开发者可以快速定位到问题的具体位置，不需要额外阅读大量无关的代码。促进重用性：单一职责或功能的类更易于在其他上下文中重用，功能单一也更容
木子庆五·2025-03-26 21:21

Java 并发编程——Java BIO NIO Socket编程

参考Java并发编程——JavaBIONIOSocket编程BIO：阻塞式编程模型Socket服务端编程Socket客户端编程NIO：非阻塞式编程模型NIO介绍Java中NIO非阻塞式与前面BIO阻塞式的区别
ShareBeHappy_Qin·2025-03-26 21:51

ZooKeeper 中的 ZAB 一致性协议与 Zookeeper 设计目的、使用场景、相关概念（数据模型、myid、事务 ID、版本、监听器、ACL、角色）

参考Zookeeper介绍——设计目的、使用场景、相关概念（数据模型、myid、事务ID、版本、监听器、ACL、角色）ZooKeeper设计目的、特性、使用场景ZooKeeper的四个设计目标ZooKeeper
ShareBeHappy_Qin·2025-03-26 21:21

HarmonyOS NEXT 中级开发笔记：电竞直播应用的数据库设计与实践

一、数据模型设计遵循HarmonyOSDesign的"简洁高效"原则，电竞直播应用的核心数据模型设计如下：1.直播房间表(LiveRoom)：存储直播间基础信息2.赛事表(Tournament)：记录电竞赛事元数据
·2025-03-26 21:52

一文详解如何使用Redis实战

学了redis不会实战？看这篇就够了适用人群：熟悉redis的指令，但不了解使用场景的人群。
搬山道猿·2025-03-26 21:49

Unsloth 库和Hugging Face Transformers 库对比使用

在深度学习模型的微调过程中，保存模型及其权重是关键步骤。不同的库或框架提供了各自的方法来完成这一任务。Unsloth库：Unsloth是一个专注于加速大语言模型（LLM）微调的开源工具。
背太阳的牧羊人·2025-03-26 21:17

Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则

title:Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则date:2025/3/26updated:2025/3/26author:cmdragonexcerpt:递归模型通过前向引用支持无限层级嵌套结构
·2025-03-26 21:47

pdf-craft：PDF秒转Markdown/EPUB！接入DeepSeek轻松生成电子书，自动整理目录、注释和引文

❤️如果你也关注AI的发展现状，且对AI应用开发感兴趣，我会每日分享大模型与AI领域的开源项目和应用，提供运行实例和实用教程，帮助你快速上手AI技术！
蚝油菜花·2025-03-26 21:16

Sass (Scss) 与 Less 的区别与选择

Sass和Less作为两大主流CSS预处理器，各自具有独特的优点和特性。本文将详细探讨Sass（特别是其语法扩展Sc
misschen888·2025-03-26 20:46

代码随想录算法训练营day24: 122.买卖股票的最佳时机II & 55. 跳跃游戏 & 45.跳跃游戏II & 1005.K次取反后最大化的数组和

122.买卖股票的最佳时机II122.买卖股票的最佳时机II-力扣（LeetCode）这道题需要仔细思考后就能想到我们需要收集每天的正利润就可以，收集正利润的区间，就是股票买卖的区间，而我们只需要关注最终利润，不需要记录区间。classSolution{public:intmaxProfit(vector&prices){intresult=0;for(inti=1;i&nums){intcove
胡某在路上·2025-03-26 20:46

深入学习LLM开发 第六章：LangChain如何从大模型调用工具

Toolcalling模块允许一个大模型通过“调用工具”来响应请求。虽然“工具调用”这个名字意味着模型正在直接执行某些操作，但事实并非如此！该模型只生成工具的参数，实际运行（或不运行）取决于用户。
desert_fish1976·2025-03-26 20:13

高性能 Android 自定义 View：数据渲染与事件分发的双重优化

本文将结合高效数据渲染与精准事件分发两大核心技术，为您提供一套完整的优化方案，实现1万条数据流畅滑动与灵敏交互的完美平衡。
每次的天空·2025-03-26 20:41

深度学习篇---断点重训&模型部署文件

）模式.pdparams文件.pdopt文件.pdscaler文件.pdmeta或.pkl文件2.静态图（StaticGraph）模式.pdparams和.pdopt文件.ckpt文件3.恢复训练二、模型部署文件
Ronin-Lotus·2025-03-26 20:11

vscode在win10上安装modelscope库的C盘缓存优化方法

【问题说明】：笔者在VSCode上安装扩展插件和modelscope模型和数据集，发现默认都直接安装和缓存在C盘中，使得C盘的空间消耗特别快。
何雷 — 智能网联汽车·2025-03-26 20:10

基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度（Matlab代码实现）

概述基于合作博弈的综合能源系统利益分配优化调度研究一、引言二、综合能源系统概述（一）综合能源系统定义与结构（二）综合能源系统的优势三、合作博弈理论基础（一）合作博弈的基本概念（二）Shapley值法四、基于合作博弈的综合能源系统模型构建
@橘柑橙柠桔柚·2025-03-26 20:08

初识TensorFlow：机器学习与深度学习的探索

这本书旨在通过编写代码来实现机器学习和深度学习的概念，构建模型使其行为更接近人类。从计算机视觉到自然语言处理（NLP），这些模型成为了合成的，或者说人造的智能。
韩锋裂变营销·2025-03-26 20:38

【ffuf 详细使用教程】

ffuf详细使用教程一、ffuf核心功能与安装验证1.功能概述2.安装验证二、目录/文件爆破（基础与进阶）1.基础命令2.过滤与优化3.递归扫描三、子域名枚举（高效实战）1.基础命令2.多级子域名爆破3
D-river·2025-03-26 20:07

HTML5 Audio（音频）学习笔记

一、HTML5音频简介HTML5引入了元素，用于在网页中播放音频文件。这使得音频的嵌入变得更加简单和标准化。在HTML5之前，大多数音频是通过插件（如Flash）来播放的，但这种方式存在兼容性问题，因为并非所有浏览器都支持相同的插件。HTML5的元素为音频播放提供了一种标准方法。二、浏览器支持情况InternetExplorer9+、Firefox、Opera、Chrome和Safari都支持元素
齐尹秦·2025-03-26 19:37

HTML5 Geolocation（地理定位）学习笔记

一、HTML5Geolocation简介HTML5Geolocation（地理定位）API用于获取用户的地理位置信息。通过这个API，可以获取用户的纬度、经度、海拔等信息。由于地理定位可能涉及用户隐私，因此只有在用户同意的情况下，才能获取其位置信息。GeolocationAPI支持以下浏览器：InternetExplorer9+FirefoxChromeSafariOpera对于拥有GPS的设备（
齐尹秦·2025-03-26 19:07

深度学习学习经验——生成对抗网络（GAN）

GenerativeAdversarialNetwork）生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetwork，简称GAN）是由IanGoodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型
Linductor·2025-03-26 19:37

ClickHouse与TiDB实操对比：从入门到实战的深度剖析

ClickHouse与TiDB实操对比：从入门到实战的深度剖析宝子们，在当今数据驱动的时代，选择合适的数据库对于处理海量数据和支撑业务发展至关重要。
大数据方向陪跑私教·2025-03-26 19:34

计算机网络，二层和三层协议的理解

二层网络和三层网络二层网络（DataLinkLayer）和三层网络（NetworkLayer）是OSI（OpenSystemsInterconnection）模型中的两个层次，它们在网络通信中扮演着不同的角色
LeonNo11·2025-03-26 19:34

Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则

title:Pydantic递归模型深度校验36计：从无限嵌套到亿级数据的优化法则date:2025/3/26updated:2025/3/26author:cmdragonexcerpt:递归模型通过前向引用支持无限层级嵌套结构
qcidyu·2025-03-26 19:31

Kubernetes实战教程

Kubernetes实战教程=====================本教程旨在提供详细的Kubernetes实战教程，帮助您了解和掌握Kubernetes的基本概念、部署、管理和扩展。
Coder_Kevin_Vans·2025-03-26 18:00

产品资料交付

记得有这么1个故事，苹果在开发iPad时，为了看看用户体验如何，就把产品拿到非洲的贫困区域，给当地的儿童进行使用，这些小朋友在没有人指导的情况下，3~5分钟就能熟练的使用IPAD的了；我想这时为什么在笔记本电脑风靡的时代
Frank_Yee·2025-03-26 18:58

那些自学【AI大模型】的，能骂醒一个算一个！

为啥说胡乱自学大模型的，能骂醒一个算一个。因为很多人学会个AI工具就觉得自己会玩大模型了，其实你才刚入门！
大模型入门学习·2025-03-26 18:27

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（一）

RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）系统是一种结合了检索（Retrieval）和生成（Generation）能力的混合模型架构，广泛应用于问答系统、对话系统、知识密集型任务等领域
大数据追光猿·2025-03-26 18:24

【大模型技术】RAG系统的难题和解决方案（二）

这种情况通常发生在检索阶段的召回结果未能将正确的文档排在头部，导致生成模型无法基于正确信息生成答案。
大数据追光猿·2025-03-26 18:24

手把手带你在Windows中搭建本地知识库（基于ollama本地部署大模型+客户端安装版AnythingLLM）非docker环境部署

一、Ollama安装Ollama是一个专注于本地运行大型语言模型（LLM）的框架，它使得用户能够在自己的计算机上轻松地部署和使用大型语言模型，而无需依赖昂贵的GPU资源。
慕慕涵雪月光白·2025-03-26 18:24

用docker搭建php环境,使用Docker快速搭建PHP开发环境

最近有个同事找过来，希望我对在很早之前写的一个PHP网站上增加一些功能，当时开发使用xampp构建的本地开发环境，但是现在我的笔记本电脑已经更新，没有当时的开发环境。
weixin_39646412·2025-03-26 18:54

用docker搭建php环境,使用docker快速搭建nginx+php环境

经过了繁琐的docker环境安装，看了下镜像/容器的简单使用，开始进行nginx+php环境的搭建，本文记录一下在安装过程中的笔记。
weixin_39710041·2025-03-26 18:24

图像 rgb yuv android,图像实战 - RGB、YUV图像格式介绍

ArcFace2.0API目前支持多种图像格式：BGR24、NV21、NV12、I420、YUYV(Android、IOS只支持其中的部分)。以下介绍这几种图像格式的内存排列方式。一、相关图像颜色空间介绍1.RGB颜色空间RGB颜色空间以Red、Green、Blue三种基本色为基础，进行不同程度的叠加，产生丰富而广泛的颜色，所以俗称三基色模式。常见的RGB格式有：RGB_565、RGB_888、A
weixin_39648297·2025-03-26 18:23

ia-32汇编笔记

1汇编语言中test的用法为举例方便说一下jnz和jz测试条件JZZF=1JNZZF=0即Jz＝jumpifzero(结果为0则设置ZF零标志为1,跳转)Jnz＝jumpifnotzerotest属于逻辑运算指令功能:执行BIT与BIT之间的逻辑运算测试(两操作数作与运算,仅修改标志位,不回送结果).Test对两个参数(目标，源)执行AND逻辑操作搜索,并根据结果设置标志寄存器,结果本身不会保存。
simanstar·2025-03-26 18:23

Linux安装AnythingLLM

它能够将任何文档、资源或内容片段转化为大语言模型（LLM）在聊天中可以利用的相关上下文。AnythingLLM支持多种文档类型（PDF、TXT、DOCX等），具有对话和查询两种聊天模式。
neter.asia·2025-03-26 18:52

代码随想录算法训练营第二十五天 | 491. 非递减子序列、46. 全排列、47.全排列 II、332. 重新安排行程、51. N 皇后、37. 解数独

491.非递减子序列题目链接：https://leetcode.cn/problems/non-decreasing-subsequences/description/文档讲解：https://programmercarl.com/0491.%E9%80%92%E5%A2%9E%E5%AD%90%E5%BA%8F%E5%88%97.html状态：已完成思路：本题考察的是在无序数组中可能有重复元素的
榛果咖啡有点苦·2025-03-26 18:22

代码随想录算法训练营第三十六天 | 1049. 最后一块石头的重量 II、494. 目标和、474. 一和零

1049.最后一块石头的重量II(*)题目链接：https://leetcode.cn/problems/last-stone-weight-ii/文档讲解：https://programmercarl.com/1049.%E6%9C%80%E5%90%8E%E4%B8%80%E5%9D%97%E7%9F%B3%E5%A4%B4%E7%9A%84%E9%87%8D%E9%87%8FII.html状
榛果咖啡有点苦·2025-03-26 18:22

基于深度学习的水果识别系统

YOLO（YouOnlyLookOnce）是一种高效的目标检测模型，其主要特点是检测速度快、精度高，适用于实时目标检测任务。YOLO模型通过
A等天晴·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之对称卷积神经网络结构实现超分辨率

该改进方法基于深度神经网络，其生成模型包含多层卷积模块和多层反卷积模块，其中在感知损失基础上增加了跳层连接和损失函数。该判别模型由多层神经网络组成，其损失函数基于生成式对抗网络生成的判别模型损失函数。
这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:51

Pytorch实现之结合SE注意力和多种损失的特征金字塔架构GAN的图像去模糊方法

简介简介：提出了一种利用特征金字塔作为框架代替多尺度输入的一种方法来构建生成器模型，减少了模型规模并加快了训练速度。在模型架构中还融合了通道注意力方法来提高训练能力。
这张生成的图像能检测吗·2025-03-26 17:21

【EI/Scopus双检索】2025年4月六大AI、数字媒体、信息安全、人工智能与数字经济领域国际会议开放投稿，硕博生速来！

【EI/Scopus双检索】2025年4月六大AI、数字媒体、信息安全、人工智能与数字经济领域国际会议开放投稿，硕博生速来！
努力毕业的小土博^_^·2025-03-26 17:20

十八、实战开发 uni-app x 项目（仿京东）- 后端生成API文档

在上一篇十七、实战开发uni-appx项目（仿京东）-后端指南-CSDN博客中我们已经创建了后端项目，方便前后端开发人员协作，我们要在项目中集成Swagger可以帮助生成API文档。
九班长·2025-03-26 17:19

十五、实战开发 uni-app x 项目（仿京东）- 收货地址

不再讲如何添加新页面了，如不会，可以看六、实战开发uni-appx项目（仿京东）-分类页-CSDN博客添加新页面addres.uvue文件，我们先逐行讲解代码，最后附上整个代码页面功能展示收货地址列表:
九班长·2025-03-26 17:49

基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构

设计Azure云架构方案实现AzureDeltaLake和AzureDatabricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成AzureMachineLearning
weixin_30777913·2025-03-26 17:48

应用接入密码保险箱（应用接入密码保险箱-为应用添加自动生成高强度密码的建议）

且强密码的复杂度高，破解难度大。当开发者没有指定密码规则，或是开发者指定的规则书写错误、不符合规范时，密
RZer·2025-03-26 16:43

华为OD机试E卷 - 分奖金（Java & Python& JS & C++ & C ）

最新华为OD机试真题目录：点击查看目录华为OD面试真题精选：点击立即查看题目描述公司老板做了一笔大生意，想要给每位员工分配一些奖金，想通过游戏的方式来决定每个人分多少钱。
算法大师·2025-03-26 16:42
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