文本节点。

深入解析 Vue 3 Teleport：原理、应用与最佳实践

在开发中，我们经常遇到模态框、通知、弹窗、工具提示（Tooltip）等UI组件，这些组件通常需要被渲染到body或特定DOM节点，以避免z-index层级问题。Vue3的Teleport解决了这个问
赵大仁·2025-03-15 16:17

zerotier 组网+moon+dns服务器

软件下载：Download-ZeroTier国内公网服务器，搭建moon节点。教程：打洞不成功？
月落乌啼霜满天@3760·2025-03-15 15:12

2025年开源大模型全景：语言、多模态与开发工具的前沿探索

它支持文本生成、问答、翻译等多种任务，尤其在处理长篇文本时表现出色，支持高达128K的上下文长度。
软件职业规划·2025-03-15 15:08

机器学习-----决策树

根节点：最上面的节点。叶子节点：能直接看到结果的节点。非叶子节点：位于中间的节点。1.2决策树的类型分类树：用于分类任务，叶节点代
多巴胺与内啡肽.·2025-03-15 15:37

机器学习_重要知识点整理

贝叶斯分类器、文本分类（如垃圾邮件检测）。最大似然估计（MLE）通过数据最大化似然函数，估计模型参数。线性回归、逻辑回归参数估计。假设检验判断假设是否成立（如t检验、卡方
嘉羽很烦·2025-03-15 15:06

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》- 大型网站架构技术一览与Web开发技术发展历程

CDN加速：将静态资源分发至边缘节点，降低网络延迟。反向代理：缓存热点内容，提供负载均衡与
诺亚凹凸曼·2025-03-15 15:06

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（4）

压缩资源：Gzip压缩文本文件（HTML/CSS/JS）、图片优化（WebP格式）。CDN加速：静态资源
诺亚凹凸曼·2025-03-15 15:35

zerotier搭建免费moon服务器

前言ZeroTier是一种基于P2P的虚拟组网工具，通过搭建==‌Moon服务器‌==可大幅提升跨运营商/跨国节点的连接质量。本文使用云服务演示部署流程。
ChrisitineTX·2025-03-15 14:33

长文本、知识库、微调对比

长文本、知识库和微调是三种不同的技术手段，用于增强大模型的能力。1.长文本处理•核心目标：理解和生成长篇内容。•优点：•连贯性强，适合处理需要深入理解背景信息的任务。
司南锤·2025-03-15 13:56

鸿蒙 @ohos.arkui.node

鸿蒙@ohos.arkui.node在鸿蒙开发中，@ohos.arkui.node模块提供了一系列用于构建和管理自定义节点的API。这些API组织在一起，方便开发者进行导出和使用。
淼学派对·2025-03-15 12:18

适合企业内训的AI工具实操培训教程（37页PPT）（文末有下载方式）

AIGC指利用人工智能技术自动生成文本、图像、音频、视频等内容，让AI协助甚
极客11·2025-03-15 12:16

QLineEdit控件：基础用法、样式表与扩展应用

本文将全面解析QLineEdit的使用方法，涵盖以下内容：基础用法：文本输入、占位符、输入限制样式表美
Quz·2025-03-15 11:40

C/C++ R-Tree原理及源代码

每个非叶子节点都是一个矩形，它覆盖了它的所有子节点。每个叶子节点都是一个数据对象与其坐标范围的组合。通过这种方式，R树能够将相邻的数据对象聚集在一起，从而减少对数据的搜索
猿来如此yyy·2025-03-15 11:08

STL中list的使用

list的底层结构list底层是一个带头节点的双向循环链表，任意位置插入和删除时间复杂度0(1)list迭代器由于list底层是带头节点的双向循环链表，因此list的迭代器需要list的实现者自己提供迭代器怎么实现呢
海马HiMark·2025-03-15 11:05

数据标注工具及其对预训练模型性能的影响

这些模型通过在大规模无标注文本数据集上进行预训练，学习到丰富的语言知识和语义表示，并在下游任务中展现出优异的性能。BERT、GPT-3等预训练模型的出现，标志着NLP领域进入了一个新的时代。
AGI大模型与大数据研究院·2025-03-15 10:00

基于k3s部署Nginx、MySQL、SpringBoot和Redis的详细教程

1.安装k3s集群1.1单节点快速部署#使用root或sudo权限执行curl-sfLhttps://get.k3s.io|sh-#验证安装sudokubectlgetnodes#输出应为Ready状态
·2025-03-15 10:51

vue中el-tree的懒加载

load方法会在展开一个父节点时触发，它的参数包含了父节点的数据和一
zhz5214·2025-03-15 09:22

吴恩达机器学习笔记复盘（二）监督学习和无监督学习

语音识别，输入音频剪辑，输出文本记录。机器翻译，输入一种语言文本，输出其他语言的相应翻译。在线广告，输入广告和用户信息，预测用户是否点击广告，为公司带来大量
wgc2k·2025-03-15 09:21

大数据技术【7】

A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤：①在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类；②更新中心点为每类的均值；③随机选取k个中心点；④j选择一项：a
星绘搜题·2025-03-15 09:50

cv君独家视角 | AI内幕系列七：EfficientViT模型：基于多尺度线性注意力模块，实现高效的高分辨率密集预测

通过一系列精心策划的文章，我们将带您深入了解AI的各个领域，从计算机视觉到文本语音等多模态领域，从基础理论到前沿技术，从行业应用到未来趋势。
cv君·2025-03-15 09:19

二叉树的所有路径（leetcode 257

leetcode系列文章目录一、核心操作二、外层配合操作三、核心模式代码总结使用递归法一、核心操作1.判断是不是叶子节点（该节点的左右子节点都为空2.收获该路径（将储存的节点一个一个拿出来，用->连接if
JohnFF·2025-03-15 08:41

合并二叉树 迭代（leetcode 617

leetcode系列文章目录一、核心操作二、外层配合操作三、核心模式代码总结一、核心操作1.将右树的值加到左树上2.对两棵树的子节点进行筛选，如果都有则都加进去，如果左树没有则将右数的节点指针赋给左树，
JohnFF·2025-03-15 08:41

UNet 改进：添加Transformer注意力机制增强捕捉长距离依赖关系的能力

目录1.Transformer注意力机制2.Unet改进3.代码1.Transformer注意力机制TransformerBlock是Transformer模型架构的基本组件，广泛应用于机器翻译、文本摘要和情感分析等自然语言处理任务
听风吹等浪起·2025-03-15 08:41

(学习总结28)Linux 基本命令3

Linux基本命令3工具使用命令使用vim编辑器命令vim使用nano文本编辑器命令nano使用gcc/g++编译器命令gcc/g++使用gdb/cgdb调试器命令gdb/cgdb使用自动化构建命令make
瞌睡不来·2025-03-15 07:34

Jump Desktop for Mac v9.0.94 优秀的远程桌面连接工具 支持M、Intel芯片

应用介绍JumpDesktopforMac是一款Mac上非常强大和易用的远程桌面控制软件，支持RDP、VNC协议，无论速度、性能和流畅度上都非常不错，支持全屏、文本粘贴复制、快捷键发送等功能，在各种细节上要比微软的远程桌面优秀很多
Macdo_cn·2025-03-15 07:04

eBest AI Hub全场景接入Deepseek

一、技术赋能，智创未来Deepseek的强大基因将为eBest产品注入新的活力即时智能响应：融合海量行业智慧与互联网搜索精华，提供秒级智能建议；多模态理解能力：突破界限，无缝融合文本、代码与图像理解
eBest数字化转型方案·2025-03-15 07:01

MySQL的覆盖索引

以MySQL常见的三种存储引擎为例：InnoDB、MyISAM、Memory，对于覆盖索引提高查询效率的方式均不同，下面让我们分别讲讲：InnoDB在InnoDB中，主键索引的叶子节点存储完整的数据行，
.晚安.·2025-03-15 07:01

如何优化AI模型的Prompt：深度指南

随着人工智能（AI）技术的快速发展，AI模型在文本生成、翻译、问答等领域的应用越来越广泛。在使用这些模型时，**Prompt（提示）**的质量直接影响输出结果的好坏。
Earth explosion·2025-03-15 06:23

向量库集成指南

其中，语义文本搜索是一个典型的应用，用
三月七꧁ ꧂·2025-03-15 05:16

LeetCode 热题 100_两数相加（28_2_中等_C++）(单链表)

它们每位数字都是按照逆序的方式存储的，并且每个节点只能存储一位数字。请你将两个数相加，并以相同形式返回一个表示和的链表。你可以假设除了数字0之外，这两个数都不会以0开头。输入输出
Dream it possible！·2025-03-15 05:13

分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解

分布式系统唯一ID的特点二、分布式系统唯一ID的实现方案1.UUID2.数据库生成ID3.Redis生成ID4.Snowflake雪花算法5.美团Leaf三、总结在复杂的分布式系统中，数据被分散存储在不同的节点上
好龙7575·2025-03-15 05:43

大语言模型（LLMs）全面学习指南（非常详细）零基础入门到精通，收藏这一篇就够了

这些模型，包括OpenAI的GPT-4o和Google的gemini系列等，已经展现出了在理解和生成类人文本方面的令人印象深刻的能力，使它们成为各行各业的宝贵工具。
网络安全大白·2025-03-15 04:38

分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解

分布式系统中分布式ID生成方案的技术详解在复杂的分布式系统中，数据被分散存储在不同的节点上，每个节点都有自己独立的数据库。为了保证数据的唯一性和一致性，我们需要为每个数据项生成一个全局唯一的主键ID。
扣得A艾·2025-03-15 04:37

神经网络完成训练的详细过程

神经网络完成训练的详细过程一、神经网络的基本概念神经网络是一种模拟人脑神经系统的计算模型，由大量的神经元（节点）和它们之间的连接（权重）组成。
每天五分钟玩转人工智能·2025-03-15 04:34

剑指offer笔试刷题（1）：树专题

（ps：我们约定空树不是任意一个树的子结构）遍历A找到与B根结点相同的位置，子结构是从根结点到叶子节点相同。思路1：1.先考虑特殊情况，如果指针为空则错误。
weixin_35837473·2025-03-15 03:55

自动化测试：灵活书写XPATH定位路径

定位是使用最多的定位方法，但是有时候直接复制出来的XPATH路径会比较长，所以就需要掌握一些更高级的方法，通过询问AI，最终得到了以下方法，感觉很有用，所以记录下来一、基础定位语法绝对路径与相对路径绝对路径：以/开头，从根节点逐层定位
ZJ_star_1220·2025-03-15 01:36

Flutter 按钮组件 ElevatedButton 详解

目录1.引言2.ElevatedButton的基本用法3.主要属性4.自定义按钮样式4.1修改背景颜色和文本颜色4.2修改按钮形状和边框4.3修改按钮大小4.4阴影控制4.5水波纹效果5.结论相关推荐1
帅次·2025-03-15 01:05

HTML星球大冒险之路线图

第二章：标签大狂欢：从基础到变形2.1文本标签的魔法咒语✨幽默教学：：
我自纵横2023·2025-03-15 01:03

DeepSeek面试——分词算法

其核心原理是将文本分解为字节（Byte）序列，通过统计高频相邻字节对的共现频率进行逐层合并，最终形成128K扩展词表。二、BBPE的核心优势1.多语言统一处理能力跨语言
mzgong·2025-03-15 00:27

使用Python的 multiprocessing 模块实现多进程并行计算（上完整代码）

以下是一个更具体、复杂且详尽的多进程并行计算代码示例，用于分析多个大型文本文件中单词出现的频率：importmultiprocessingimporttimeimportrefromcollectionsimportCounter
小码小李·2025-03-14 23:56

自然语言处理（NLP）技术介绍

NLP技术可以应用于多个领域，例如机器翻译、情感分析、文本分类、问答系统等。以下是一些NLP技术的示例：机器翻译：NLP技术可用于将一个语言的文本自动翻译成另一个语言。
风吹晚风悠·2025-03-14 23:56

多分类—微调DistilBERT对生物医学文本进行实验方法多分类：Automated Text Mining of Experimental Methodologies from Biomedical

AutomatedTextMiningofExperimentalMethodologiesfromBiomedicalLiterature从生物医学文献中自动挖掘实验方法文本paper：https:/
小小帅AIGC·2025-03-14 23:56

数据挖掘技术介绍

数据挖掘技术介绍分类聚类关联规则挖掘预测异常检测特征选择与降维文本挖掘序列模式挖掘深度学习集成学习数据挖掘（DataMining）是一种从大量数据中提取有用信息和模式的技术，旨在从数据中发现隐藏的规律、
柒柒钏·2025-03-14 23:25

图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四）

由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
AI专题精讲·2025-03-14 23:52

医学文本分析中的命名实体识别：从理论到实践

数据预处理主要包括医学文本的标注、清洗以及数据增强三个方面。1.1医学文本的标注标注是数据预处理中的关键环节，其目的是将医学文本中的实体明确标记出来，以便模型能够学习到实体的特征和边界。
软件职业规划·2025-03-14 23:51

基于Transformer的医学文本分类：从BERT到BioBERT

随着自然语言处理（NLP）技术的快速发展，Transformer模型在文本分类、情感分析、机器翻译等任务中取得了显著成果。
Evaporator Core·2025-03-14 23:17

TF-IDF：文本挖掘中的关键词提取利器

引言在自然语言处理（NLP）和文本挖掘中，TF-IDF是一种常用的技术，用于评估一个词在文档中的重要性。它不仅在信息检索领域广泛应用，还在文本分类、关键词提取等任务中发挥着重要作用。
巷955·2025-03-14 22:15

算力网络技术创新驱动生态协同发展

当前技术创新主要聚焦三大维度：在架构层面，通过异构计算、量子计算与神经形态计算的融合，突破传统芯片制程限制；在调度层面，依托分布式计算与流批处理技术，实现跨边缘节点、工业互联网平台与超算中心的资源动态编排
智能计算研究中心·2025-03-14 22:14

A800架构设计与实战

全书以分布式运算优化原理为切入点，通过对核心模块的层级化拆解，深入剖析多节点协同计算中的资源分配、任务调度及通信瓶颈突破方法。
智能计算研究中心·2025-03-14 22:43

基于PySide6与PyCatia的CATIA几何体智能重命名工具开发实践

一、工具概述本工具基于CATIAV5/V6的二次开发接口，结合PySide6图形界面框架与PyCatia自动化库，实现了三大核心功能模块：几何体前缀批量添加、后缀动态追加、智能文本替换。
Python×CATIA工业智造·2025-03-14 22:39
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