大边界分类

2、Flink 在 DataStream 和 Table 之间进行转换

DataStreamAPI提供了流处理的基础（时间、状态和数据流管理）；TableAPI抽象了许多内部内容，并提供了一个结构化和声明性的API；在处理历史数据时，需要管理有边界的流；无边界流出现在实时处理场景中
猫猫爱吃小鱼粮·2025-01-18 22:10

Next.js服务器操作：优势、局限与审慎应用

一大诟病在于潜在的紧密绑定问题。若服务器端代码嵌入组件之中，则可能导致代码库模块化程度削弱，维护成本攀升。后端逻辑的任何变动或许都将迫使前端相应更新，反之亦然。
exploration-earth·2025-01-18 21:33

Python 实现七大排序算法

技术博客：github.com/yongxinz/te…本文用Python实现了插入排序、希尔排序、冒泡排序、快速排序、直接选择排序、堆排序、归并排序。先整体看一下各个算法之间的对比，然后再进行详细介绍：排序算法平均时间复杂度最好情况最坏情况空间复杂度排序方式稳定性插入排序O(n²)O(n)O(n²)O(1)In-place稳定冒泡排序O(n²)O(n)O(n²)O(1)In-place稳定选择排
weixin_30527323·2025-01-18 21:26

ChatGPT大模型极简应用开发-目录

引言要理解ChatGPT，了解其背后的Transformer架构和GPT技术一路的演进则变得非常必要。ChatGPT背后的LLM技术使普通人能够通过自然语言完成过去只能由程序员通过编程语言实现的任务，这是一场巨大的变革。然而，人类通常容易高估技术的短期影响而低估长期影响。进一步学习关于LLM技术原理的论文、视频、图书等。在阅读这本书或者后续学习过程中，你有任何疑问都可以随时请教ChatGPT等工具
uncle_ll·2025-01-18 20:55

ElasticSearch11-8.x 新特性

这意味着所有文档在同一个索引中将不再区分类型，简化了索引结构，但同时也要求开发者调整应用程序逻辑以适应这一变化。
李宥小哥·2025-01-18 20:15

设计模式简介

设计模式是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类编目的代码设计经验。它们不是具体的代码，而是解决特定类型问题的通用方案。设计模式旨在提供一种高效、可维护和可扩展的方式来构建软件系统。
智想天开·2025-01-18 19:06

【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

leetcode707-设计链表

leetcode707思路本题也是用了虚拟头节点来进行解答，这样的好处是，不管是头节点还是中间的节点都可以当成是中间节点来处理，用同一套方法就可以进行处理，而不用考虑太多的边界条件。
记得早睡~·2025-01-18 18:32

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

Python 数据建模完整流程指南

通过有效的数据建模，我们能够从原始数据中提取有用的洞察，并为预测或分类任务提供支持。在本篇博客中，我们将通过Python展示数据建模的完整流程，包括数据准备、建模、评估和优化等步骤。
木觞清·2025-01-18 18:56

我学会了整理房间

通过整理房间，我学会了分类和收纳，也养成了良好的生活习惯。
·2025-01-18 18:33

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

nlp培训重点-3

1.文本匹配分类：loader:#-*-coding:utf-8-*-importjsonimportreimportosimporttorchimportrandomimportloggingfromtorch.utils.dataimportDataset
heine162·2025-01-18 18:24

随机森林分类算法原理与实验分析

随机森林分类算法原理与实验分析1.引言随机森林（RandomForest）是一种集成学习方法，它通过构建多个决策树并结合它们的预测结果来进行分类。
ningaiiii·2025-01-18 17:52

【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

《AI语言模型的关键技术探析：系统提示、评估方法与提示工程》

文章主要内容摘要1.系统提示(SystemPrompt)定义:用于设置模型行为、角色和工作方式的特殊指令重要性:定义模型行为边界影响输出质量和一致性可将通用模型定制为特定领域助手挑战:技术集成复杂兼容性问题效果难以精确预测
XianxinMao·2025-01-18 17:16

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

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

MCP（Model Context Protocol）模型上下文协议 理论篇8 - 根目录（Roots）

根目录定义了服务器在文件系统中可以操作的边界，使服务器能够了解它们可以访问哪些目录和文件。支持该协议的客户端可以从服务器请求根目录列表，并在列表发生变化时接收通知。
AIQL·2025-01-18 14:55

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

集团公司L1-L5级流程框架方法论：（1）L1级流程：为业务价值链，是业务流程的主干； （2）L2级流程：为运作模式层面的业务子流程，因场景不同而差异化； （3）L3级流程：为实现运营模式所需的业

集团公司L1-L5级流程框架方法论集团公司L1-L5级流程框架方法论L1级流程：业务价值链定义与作用构成要素与其他流程关系案例分析L2级流程：运作模式层面业务子流程场景差异化原因子流程分类与特点跨场景协同策略案例分析
公众号：优享智库·2025-01-18 12:15

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

行为识别的方法

行为识别主要有以下几大类方法，每类方法各有特点及典型算法：传统方法特点：利用手工设计特征对行为进行表征，再用统计学习的分类方法进行识别。
人工智能专属驿站·2025-01-18 11:07

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

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。
潜洋·2025-01-18 10:25

构建决策树对于流失用户进行分类

我最先接到的任务是根据客服部门记录的客户的流失原因，对于这些客户的流失原因做分类。商业分析师给我提供了23个类别，要求我把客户都分到这些类中。
努力学习中的阿达·2025-01-18 09:23

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

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

Python模块 —— re正则表达式

文章目录一、正则表达式简介二、正则表达式的语法规则2.1字符2.2预定义字符集（可以写在字符集[...]中）2.3数量词（用在字符或（...）之后）2.4边界匹配（不消耗待匹配字符串中的字符）2.5逻辑
julong187·2025-01-18 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

告诉你为什么数据要取对数

例如，每个数据项的值都很大，许多这样的值进行计算可能对超过常用数据类型的取值范围，这时取对数，就把数值缩小了，例如TF-IDF计算时，由于在大规模语料库中，很多词的频率是非常大的数字。
LensonYuan·2025-01-18 08:10

你认为最好的排序算法是什么？

它利用分治法的思想，通过选择一个“基准”值，将数组分为两部分，一部分包含比基准小的元素，另一部分包含比基准大的元素。然后对这两部分递归进行快速排序。•对于大规模数据排序，快速排序的速度通常比其他O
silver687·2025-01-18 07:32

QT正则表达式的使用

对于正则表达式的使用做一下分类，主要分为以下类型（官网内容）：用
康闯·2025-01-18 07:32

【大模型LoRa微调】Qwen2.5 Coder 指令微调【代码已开源】

本文需要用到的代码已经放在GitHub的仓库啦，别忘了给仓库点个小心心~~~https://github.com/LFF8888/FF-Studio-Resources第001个文件哦~一、引言：大语言模型与指令微调
FF-Studio·2025-01-18 07:31
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