学习Springboot 第2页

深度学习-130-RAG技术之基于Anything LLM搭建本地私人知识库的应用策略问题总结(一)

文章目录1AnythingLLM的本地知识库1.1本地知识库应用场景1.2效果对比及思考1.3本地体现在哪些方面1.3.1知识在本地1.3.2分割后的文档在本地1.3.3大模型部署运行在本地2问错问题带来的问题2.1常见的问题2.2原因分析3为什么LLM不使用我的文件？3.1LLM不是万能的【omnipotent】3.2LLM不会自省【introspect】3.3AnythingLLM是如何工作的

皮皮冰燃·2025-03-20 00:43

设备树学习（二十三、番外篇-中断子系统之softirq）

既然开始学了，那么还是一次把中断的所有知识都系统的学一下。刚好有蜗窝大神的博客做指引。http://www.wowotech.net/irq_subsystem/soft-irq.html一、前言对于中断处理而言，linux将其分成了两个部分，一个叫做中断handler（tophalf），是全程关闭中断的，另外一部分是deferabletask（bottomhalf），属于不那么紧急需要处理的事情

奔跑的小刺猬·2025-03-20 00:43

3DMAX点云算法：实现毫米级BIM模型偏差检测（附完整代码）

文中提供关键代码实现，涵盖点云处理、特征提取与深度学习模型搭建。一、核心算法流程点云预处理与特征增强去噪与下采样：采用统计滤波与体素网格下采样，去除离群点并降低数据量。

夏末之花·2025-03-20 00:42

Java数据类型 Arrays VS ArraysList VS LikedList 解析

在学习Java过程中，在刷题时总是搞不清楚这三种数据结构的区别，打算写篇文章记录一下ArraysVSArrayListArrayListVSLinkedList总结ArraysVSArrayListArraysArrayList

fantasy_4·2025-03-19 23:40

数据增强：扩充数据集提升模型泛化能力

1.背景介绍1.1.数据增强的重要性在机器学习领域，模型的泛化能力至关重要。一个泛化能力强的模型能够在未见数据上表现良好，而过拟合的模型则会在训练数据上表现出色，但在新数据上表现糟糕。

AI天才研究院·2025-03-19 23:06

【商城实战(43)】探秘知名商城架构：解锁电商成功密码

从项目基础搭建，运用uniapp、ElementPlus、SpringBoot搭建商城框架，到用户、商品、订单等核心模块开发，再到性能优化、安全加固、多端适配，乃至运营推广策略，102章内容层层递进。

奔跑吧邓邓子·2025-03-19 23:05

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性

数据增强：扩充数据集，提升模型的鲁棒性1.背景介绍1.1数据集的重要性在机器学习和深度学习领域中,数据集是训练模型的基础。高质量的数据集对于构建准确、鲁棒的模型至关重要。

AI天才研究院·2025-03-19 23:05

vue3+springboot电影院售票选座管理系统

目录本系统(已开发完成)->成品实现截图开发技术本系统支持的技术栈源码获取详细视频演示：文章底部获取博主联系方式！！！！本课题重点核心代码部分展示论文提纲来自指导老师帅的肯定视频演示/源码获取本系统(已开发完成)->成品实现截图开发技术关键技术实现：在Java的开发过程中，可以使用HTML、CSS、JavaScript等前端技术来实现系统的用户界面设计和交互功能。后端可以使用Java语言编写业务逻

qq_3166678367·2025-03-19 23:34

嵌入式C语言学习笔记（2）

1.数组指针数组指针本质上就是一个指针，它里面存放的是数组的首地址。#includevoidshow(int(*p)[4],intn){for(inti=0;i4*4=16;3.命令行传递参数，main函数的标准格式intmain(intargc,constchar*argv[]){return0;}//argc：参数的个数包括./a.out//argv：参数的值列表argv[0]="./a.ou

愿抬头有阳光·2025-03-19 23:32

【算法学习之路】12.DFS

DFS前言一.DFS简介二.思路三.缺点四.三种类型五.题目1.2前言我会将一些常用的算法以及对应的题单给写完，形成一套完整的算法体系，以及大量的各个难度的题目，目前算法也写了几篇，题单正在更新，其他的也会陆陆续续的更新，希望大家点赞收藏我会尽快更新的！！！一.DFS简介1.深度优先搜索，是一种用于遍历或搜索树或图的算法。所谓深度优先，就是说每次搜尝试向更深的节点走。2.在搜索算法中，该DFS常常

零零时·2025-03-19 23:02

C++学习笔记：引用

引用是已知变量的别名，通过将引用变量用作参数，函数将使用原始数据而不是其副本。下面将r作为a的别名：inta;int&r=a;就像char*是指向char的指针一样，int&是指向int的引用。（a和r指向相同的值和内存单元)注意：&r表示r引用变量的地址。引用和指针的区别1.必须在声明引用时将其初始化，而不能像指针那样先声明再赋值。2.引用更接近const指针，一旦与某个变量关联起来便有一直效忠

etp_·2025-03-19 23:32

2025年计算机毕业设计springboot 智慧社区管理系统

本系统（程序+源码）带文档lw万字以上文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。系统程序文件列表开题报告内容选题背景关于智慧社区管理系统的研究，现有成果多聚焦于单一功能模块的数字化（如物业缴费或门禁系统），缺乏对多场景服务整合与用户体验优化的系统性研究。国外研究侧重物联网技术应用（如新加坡“智慧国”计划中的社区传感器网络），而国内研究更多关注管理平台的基础框架设计，但针对业主、物业、设备多方

zhihao503·2025-03-19 22:31

关于使用python进行处理雷达数据笔记

六毛驴·2025-03-19 22:31

Tsfresh + TA-Lib + LightGBM ：A 股市场量化投资策略实战入门

项目旨在为量化技术初学者提供一个系统的学习框架，帮助读者掌握从数据获取到策略评估的全流程操作。文中内容仅限技术学习与代码实践参考，市场存在不确定性，技术分析需谨慎验证，不构成任何投资建议。

船长@Quant·2025-03-19 22:00

Docker打包深度学习项目

文章目录Docker打包深度学习项目1.Docker和NVIDIAContainerToolkit的安装1.Docker2.NVIDIAContainerToolkit3.添加国内镜像源2.使用Dockerfile

FLY_LTL·2025-03-19 22:30

Flink读取kafka数据并写入HDFS

硬刚大数据系列文章链接：2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021

王知无(import_bigdata)·2025-03-19 22:59

使用TensorFlow、OpenCV和Pygame实现图像处理与游戏开发

这三个工具在机器学习、计算机视觉和游戏开发领域都非常流行，并且它们的结合可以提供强大的功能和无限的创造力。我们将逐步介绍如何安装和配置这些工具，并提供相关的源代码示例。

UwoiGit·2025-03-19 22:25

Java开发者必看！零成本集成DeepSeek-R1打造AI办公神器，源码级实战教程让你效率翻倍！

二、手把手部署DeepSeek-R1本地环境（附避坑指南）步骤1：Docker一键部署步骤2：下载模型步骤3：验证部署三、Java整合DeepSeek-R1：从理论到实战1.添加HTTP客户端依赖（以SpringBoot

Leaton Lee·2025-03-19 22:25

机器学习之KMeans算法

KMeans算法的优缺点4.1优点4.2缺点5.KMeans算法的应用场景5.1图像分割5.2市场细分5.3文档聚类5.4异常检测6.Python实现KMeans算法7.总结引言KMeans算法是机器学习中最经典的无监督学习算法之一

知舟不叙·2025-03-19 21:24

机器学习流程—数据预处理清洗

文章目录机器学习流程—数据预处理清洗定义问题数据预处理数据加载与展示重复数据处理数据类型空值处理无关特征删除数据分布删除异常值生成标签和特征数据分割机器学习流程—数据预处理清洗数据处理是将数据从给定形式转换为更可用和更理想的形式的任务

不二人生·2025-03-19 21:50

仓颉：关于封装，继承，多态

在对于仓颉有了初步了解之后，我们自然会想在我们之前所学习，编写的简单代码上添加一些其他的功能，今天我们就来讲几个重要的小功能封装为了提高数据访问的安全性，我们可以使用访问修饰符private。

繁星幽蓝悼梦影·2025-03-19 21:50

游戏成瘾与学习动力激发策略研究——了解“情感解离”“创伤理论”

一、情感解离（EmotionalDissociation）定义：情感解离是一种心理防御机制，指个体在经历无法承受的情绪压力或创伤时，通过切断情感体验与认知、记忆或现实感知的联系来保护自我。它不是简单的“麻木”，而是大脑为应对极端刺激而启动的“紧急逃生通道”。核心特征1、意识分裂现实解离：感到身体或环境“不真实”（如玩游戏时出现“灵魂出窍”般的视角抽离）情感隔离：能描述事件但无法体验对应情绪（如你通

*TQK*·2025-03-19 21:18

Docker 部署RabbitMQ

文章目录镜像docker-compose.yml访问控制台SpringBoot批量声明队列镜像https://hub.docker.com/_/rabbitmqdockerpullrabbitmq:managementdockerpullrabbitmq

逢生博客·2025-03-19 20:47

HarmonyOS TEXT 语音搜索场景学习和总结

在HarmonyOS中实现语音搜索功能时，涉及到麦克风权限的申请、音频数据的采集、编码和传输等多个步骤。以下是对上述代码的详细解析和补充说明：麦克风权限的申请与检查在HarmonyOS中，使用麦克风需要申请ohos.permission.MICROPHONE权限。在代码中，通过GRPermissionsUtils.checkPermissions方法来检查和申请权限。如果权限被授予，则可以继续进行

·2025-03-19 20:24

深入学习 DNS 域名解析

一、前言在平时工作中相信大家都离不开DNS解析，因为DNS解析是互联网访问的第一步，无论是使用笔记本浏览器访问网络还是打开手机APP的时候，访问网络资源的第一步必然要经过DNS解析流程。二、DNS是什么DNS（域名系统DomainNameSystem），它是一个记录域名和Ip地址相互映射的一个系统，是互联网的“电话簿”，负责将人类可读的域名（如example.com）转换为机器可识别的IP地址（如

·2025-03-19 20:53

深度革命：ResNet 如何用 “残差连接“ 颠覆深度学习

一文快速了解ResNet创新点在深度学习的历史长河中，2015年或许是最具突破性的一年。

安意诚Matrix·2025-03-19 20:46

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算【超级详细版】

智能形状匹配技术全解析：从经典算法到深度学习与神经形态计算1.引言1.1研究背景在计算机视觉、模式识别、医学影像分析和自动驾驶等领域，形状匹配是核心任务之一。

AI筑梦师·2025-03-19 20:16

数据库 + Spring Boot + Vue 全栈交互逻辑详解

目录整体架构概述技术栈说明数据库设计规范SpringBoot后端架构Vue前端架构完整交互流程关键技术实现细节安全与性能优化异常处理机制整体架构概述graphTDA[Vue前端]-->|HTTP请求|B

代码CC·2025-03-19 20:15

C#搭建Json RPC2.0 Server/Client

写在前面这篇文章写了改，改了写，中间耽搁好长时间，最终还是决定坚持写下来，因为我自己在学习这部分开发时也花了很长时间去理解，所以这篇文章也相当于是对我这部分开发和学习的一个总结，希望它能给你带来帮助。

Flora*.*·2025-03-19 20:13

基于C语言的数据结构之串——带你熟练掌握串的基本操作！！超级详细！！

1.2.1strcmp1.2.2strcpy1.2.3strlen1.2.4strcat1.3串的分类1.3.1静态分配内存的串1.3.2动态分配内存的串2.串的基本操作2.1初始化串2.2输出字符2.3插入子串2.4删除子串2.5取子串操作2.6撤销删除操作结束语前言掌握串之前最好先去学习好顺序表和单链表

Elnaij·2025-03-19 20:12

C++与C语言的区别

前言本文主要用C语言和C++做对比来学习C++，便于个人理解。

@haihi·2025-03-19 20:12

从C语言开始的C++编程生活（1）

前言本系列文章承接C语言的学习，需要有C语言的基础才能学会哦。第1篇主要讲的是有关于C++的命名空间、输入和输出。C++才起步，都很简单呢！

Elnaij·2025-03-19 20:41

【一起学Rust | Tauri2.0框架】基于 Rust 与 Tauri 2.0 框架实现跨平台二维码扫描应用

在这个教程中，开发者可以学习如何使用Rust与Tauri2.0框架实现一个跨平台二维码扫描应用。具体步骤可

金枝玉叶9·2025-03-19 19:37

SAP-ABAP：SAP采购模块（MM-PUR）学习指南

Ⅰ.模块全景图采购管理需求计划供应商协同采购执行财务集成采购申请/MRP供应商评估/合同订单/收货/发票应付账款Ⅱ.核心配置矩阵2.1组织结构配置对象事务码配置关系业务影响示例值采购组织OX01分配公司代码跨法人采购1000-US工厂OX18链接采购组织库存管理2000-CH采购组OME9指定采购专家责任划分PG01-IT采购2.2单据类型配置单据类型配置路径关键字段审批策略应用场景标准采购订单M

爱喝水的鱼丶·2025-03-19 19:03

【含文档+PPT+源码】基于微信小程序农家乐美食餐厅预约推广系统

项目介绍本课程演示的是一款基于微信小程序农家乐美食餐厅预约推广系统，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的Java学习者。

编程毕设·2025-03-19 19:03

Python 模拟鼠标轨迹算法

AI大模型的出现，使得能够通过深度学习技术，学习并模拟更自然的鼠标移动行为。二.鼠标轨迹算法实现AI大模型通过学习大量的人类鼠标操作数据，能够识别和模拟出自然且具有个体差异的鼠标轨迹。

a485240·2025-03-19 19:02

Apache Storm：实时数据处理的闪电战

Storm被广泛用于实时分析、在线机器学习、连续计算等多种场景。本文将深入探讨ApacheStorm的原理、基础使用、高级特性及其优点

Aaron_945·2025-03-19 18:01

深入自制Shell：解锁Linux进程控制的实践密码

在上一篇文章《Linux进程控制：创建、终止、等待与程序替换全解析》中，我们系统地学习了Linux进程控制相关知识，从进程的创建、终止，到进程等待与程序替换，每一个环节都为我们深入理解Linux系统的运行机制提供了关键线索

A charmer·2025-03-19 18:00

【AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破

AI大模型前沿】浙大携手阿里推出HealthGPT：医学视觉语言大模型助力智能医疗新突破目录系列篇章前言一、项目概述二、技术原理（一）异构低秩适应（H-LoRA）（二）分层视觉感知（HVP）（三）三阶段学习策略

寻道AI小兵·2025-03-19 18:28

Python零基础通关教程（二）：列表、字典与函数详解（附生活化案例）

一、前情回顾与学习路线第一篇重点复习：✅变量与数据类型✅条件判断✅循环结构本篇新知识地图：graphLRA[基础语法]-->B[列表]A-->C[字典]B-->D[函数进阶]C-->D二、列表(List

中意可口可乐·2025-03-19 18:58

Spring Boot 整合 Elasticsearch 实践：从入门到上手

本文将带你通过一步步的教程，在SpringBoot项目中整合Elasticsearch，轻松实现数据存储与查询。1.创建SpringBoot项目首先，你需要创建一个SpringBoot项目。

遇见伯灵说·2025-03-19 18:27

【含文档+PPT+源码】基于SpringBoot+vue的疫苗接种系统的设计与实现

项目介绍本课程演示的是一款基于SpringBoot+vue的疫苗接种系统的设计与实现，主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生与需要项目实战练习的Java学习者。

小咕聊编程·2025-03-19 18:25

基于thinkphp5小区物业管理系统设计与实现(源码+lw+部署文档+讲解等)

(源码+lw+部署文档+讲解等)引言项目概述功能介绍系统管理员：社区业主：技术栈功能截图示例代码数据库操作示例源码获取引言博主介绍：✌专注于Java技术领域和学生毕业项目实战，欢迎大家交流✌主要内容：SpringBoot

阿逸学长·2025-03-19 17:23

kevindanglu·2025-03-19 17:23

React学习笔记20

一、React.forward1.1、作用通过ref暴露子组件的DOM1.2、场景说明1.3、语法实现//子组件constInput=forwardRef((props,ref)=>{return})//父组件functionfather_component(){constinputRef=useRef(null)constfocus=(ref)=>{ref.current.focus()}ret

充气大锤·2025-03-19 17:22

知识蒸馏：从软标签压缩到推理能力迁移的工程实践(基于教师-学生模型的高效压缩技术与DeepSeek合成数据创新)

核心在于利用教师模型的软标签（概率分布）替代独热编码标签，学生模型不仅学习到教师模型输出数据的类别信息，还能够捕捉到类别之间的相似性和关系，从而提升其泛化能力核心概念知识蒸馏的核心目标是实现从教师模型到学生模型的知识迁移

AI仙人掌·2025-03-19 17:20

【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？

【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？文章目录【迁移学习入门之域适应的背景、理论与方法】进一步理解迁移学习啦？

985小水博一枚呀·2025-03-19 17:48

【论文精读】SCINet-基于降采样和交互学习的时序卷积模型

《SCINet:TimeSeriesModelingandForecastingwithSampleConvolutionandInteraction》的作者团队来自香港中文大学，发表在NeurIPS2022会议上。动机该论文的出发点是观察到时间序列数据具有独特的属性：即使在将时间序列下采样成两个子序列后，时间关系（例如数据的趋势和季节性成分）也基本上得以保留。这个观察启发了作者去设计一种新型的神

打酱油的葫芦娃·2025-03-19 17:17

超越传统！wangEditor编辑器如何实现excel、ppt、pdf及word一键导入？

要求：开源，免费，技术支持编辑器：wangEditor前端：vue2,vue3,vue-cli,html5后端：java,jsp,springboot,asp.net,php,asp,.netcore,

2501_90699780·2025-03-19 16:15

迁移学习基础知识

简介使用迁移学习的优势：1、能够快速的训练出一个理想的结果2、当数据集较小时也能训练出理想的效果。注意：在使用别人预训练的参数模型时，要注意别人的预处理方式。

zhooooooou·2025-03-19 16:44

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