机器视觉Halcon大总结

Apache Tomcat JBOSS Jetty Nginx WebLogic WebSphere之间的区别区别_jetty和tomcat和weblogic

文章目录总结：Apache/Tomcat/JBOSS/Nginx区别.一、Apache+Tomcat二、Jetty三、Nginx四、JBossWebLogic、WebSphere、JBOSS、Tomcat
2401_89694162·2025-01-30 19:31

Python 调用常见大模型 API 全解析

亲爱的小伙伴们，在求知的漫漫旅途中，若你对深度学习的奥秘、JAVA、PYTHON与SAP的奇妙世界，亦或是读研论文的撰写攻略有所探寻，那不妨给我一个小小的关注吧。我会精心筹备，在未来的日子里不定期地为大家呈上这些领域的知识宝藏与实用经验分享。每一个点赞，都如同春日里的一缕阳光，给予我满满的动力与温暖，让我们在学习成长的道路上相伴而行，共同进步✨。期待你的关注与点赞哟！调用通义千问接口获取APIKe
♢.＊·2025-01-30 19:00

使用Ollama 在Ubuntu运行deepseek大模型：以DeepSeek-coder为例

DeepSeek大模型这几天冲上热搜啦！咱们来亲身感受下DeepSeek模型的魅力吧！整个操作流程非常简单方便，只需要2步，先安装Ollama，然后执行大模型即可。
skywalk8163·2025-01-30 19:00

java FastJSON自定义序列化和反序列化(扩展点)方法总结！10个步骤让你轻松掌握

关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣嘿，小伙伴们！今天我们要一起探讨一个非常实用的话题——如何使用FastJSON自定义序列化和反序列化。你知道吗？FastJSON是阿里巴巴开源的一个高性能JSON库，广泛应用于Java项目中。虽然FastJSON提供了丰富的内置功能，但有时候我们还需要根据具体
墨瑾轩·2025-01-30 19:59

长沙旅游新打卡路线之湘江双层观光巴士？WebGIS带你一睹为快

2、Leaflet.TrackPlayer方法和参数三、集成Leaflet.TrackPlayer到观光路线1、代码实现过程2、动态控制3、成果展示四、总结前言今天是大年初一，在蛇年的第一天里，给各位朋友拜个年
夜郎king·2025-01-30 19:58

企业IT数字化运维运营平台（总体架构、总体蓝图）建设方案

以下是文件的核心要点总结：业务背景概述：IT运维趋势：随着万物互联时代的到来，IT设备数量激增，运维成为保障业务高效运转的基础。
公众号：优享智库·2025-01-30 19:57

Python 爬虫实战：从喜马拉雅爬取有声书播放量，挖掘热门音频内容

1.2数据爬取目标二、技术选型与工具准备2.1技术选型2.2工具准备三、爬取有声书播放量数据3.1获取音频列表3.2获取音频详情四、数据存储五、数据处理与分析5.1数据清洗5.2数据分析六、可视化展示七、总结与展望引言喜马拉雅作为国内知名的音频分享平台
西攻城狮北·2025-01-30 19:26

【C语言】运算符优先级全面解析

目录前言运算符优先级概述运算符分类与优先级列表运算符优先级的实际应用示例1：乘法和加法的优先级示例2：使用括号改变运算顺序示例3：赋值运算符的优先级示例4：逻辑运算符的优先级总结前言C语言作为编程世界中的一颗常青树
雷神 Leo·2025-01-30 19:24

AI编译器之——为什么大模型需要Relax？

放在最前：Relax的关键创新深度学习模型（比如ChatGPT这种大模型）在运行时经常遇到“输入尺寸不固定”的情况。比如你问它一个问题，这次输入是10个字，下次可能是100个字。
FF-Studio·2025-01-30 19:24

实战LLM强化学习——使用GRPO（DeepSeek R1出圈算法）

在大模型的训练或微调当中，大多数场景我们都希望它能“自由发挥”，给出越丰富越好的答案。
FF-Studio·2025-01-30 19:54

【Python入门基础】——第1篇：从入门到精通：Python简介与环境搭建详解

Python的历史与特点安装Python解释器配置开发环境选择合适的集成开发环境（IDE）使用文本编辑器运行第一个Python程序常见问题及解决方法总结什么是Python？
猿享天开·2025-01-30 19:23

Vue 响应式渲染 - 模板语法

Vue渐进式JavaScript框架基于Vue2的学习笔记-Vue响应式渲染-模板语法目录模板语法渲染变量（状态）绑定事件简写事件修改属性样式修改绑定图片路径动态显示和隐藏总结模板语法渲染变量（状态）在页面中直接渲染变量
JSON_L·2025-01-30 19:51

从0开始使用面对对象C语言搭建一个基于OLED的图形显示框架（绘图设备封装）

桥接绘图设备，特化为OLED设备题外话：设备的属性，与设计一个相似函数化简的通用办法使用函数指针来操作设备总结一下图像层的底层抽象——绘图设备抽象在上一篇博客中，我们完成了对设备层的抽象。
charlie114514191·2025-01-30 18:20

5. C语言 常量与宏定义

宏定义2.使用`const`关键字三、`#define`和`const`的区别四、使用建议1.使用场景区分2.避免宏定义的潜在问题五、特殊用法与小技巧1.转义序列的等价性验证2.宏的嵌套与动态计算六、总结前言
涛ing·2025-01-30 18:14

[笔记] 如何在win上安装fbprophet库（Anaconda-Spyder）

本文总结了整个安装过程，记录在此。  首先，先阐述初始配置情况：我习惯使用在Anaconda上使用Spyder来写代码，win10系统，系统基础的环境是python3.11。  
WangMH_CHN·2025-01-30 18:13

解决 Lombok 与 Java 模块系统的兼容性问题：从错误到解决方案

专栏导航：码农阿豪系列专栏导航面试专栏：收集了java相关高频面试题，面试实战总结️Spring5系列专栏：整理了Spring5重要知识点与
码农阿豪@新空间代码工作室·2025-01-30 18:42

github最强Chatbox AI 模型桌面，支持 ChatGPT、Claude等主流模型，适用于 Win、Linux等，总结文档图片并互动，智能编程，AI实时联网搜索与查询，图片生成，科研写作等

一、软件介绍（文末提供下载）Chatbox是一个AI模型桌面客户端，支持ChatGPT、Claude、GoogleGemini、Ollama等主流模型，适用于Windows、Mac、Linux、Web、Android和iOS全平台。github地址：GitHub-Bin-Huang/chatbox:User-friendlyDesktopClientAppforAIModels/LLMs(GPT,
struggle2025·2025-01-30 18:12

Ceph存储架构详解

1、Ceph三大存储接口Ceph能够提供企业中三种常见的存储需求：块存储、文件存储和对象存储。
wespten·2025-01-30 17:11

vLLM源码之分离式架构

一、vLLM分离式架构概述1.基本概念vLLM是一个用于高效地服务大语言模型（LLM）推理的库。其分离式架构是一种创新的设计理念，旨在优化LLM的运行效率。
Bj陈默·2025-01-30 17:38

Python 实现文本摘要功能

摘要就是一篇文章的核心部分信息，文本自动摘要技术分抽取式摘要和生成式摘要，前者是在原文中挑选一定比例的句子拼凑成一个摘要，后者更接近人为的总结式简写一篇文章。
热爱技术的小胡·2025-01-30 17:38

RUP：用例驱动、以架构为中心的迭代增量开发模式

1RUP特点RationalUnifiedProcess(RUP)，即Rational统一过程，二维的开发模型，涉及九大工作流，是一种为了满足这些需求而生的开发模式。
zhousenshan·2025-01-30 17:36

C++并发编程指南04

文章目录共享数据的问题3.1.1条件竞争双链表的例子条件竞争示例恶性条件竞争的特点3.1.2避免恶性条件竞争1.使用互斥量保护共享数据结构2.无锁编程3.软件事务内存（STM）总结互斥量与共享数据保护3.2.1
丁金金_chihiro_修行·2025-01-30 17:06

C语言刷抖音源码,iOS多种刷新样式、音乐播放器、仿抖音视频、旅游App等源码...

优质博客在开发过程中我们可能会遇到不同的产品需求，例如说A-->B--C，如果是层级返回的话我们只需要pop回去就好，但是如果是back到指定VC的时候，例如：A-->B--C，然后从C回到A，在开发过程中还是遇到的比较多的，本文总结了常见的三种方法
weixin_39644494·2025-01-30 17:33

BGP——边界网关协议

目录一、BGP的概述以及优点1.BGP概述：2.BGP的优点二、使用BGP的三大理由三、BGP邻居概述四、BGP配置命令五、BGP邻居建立条件六、使用回环口建立邻居七、BGP报文和状态1.BGP报文类型
网工彭于晏·2025-01-30 17:31

大一计算机的自学总结：堆结构和堆排序

1.大根堆大根堆就是在堆结构这个完全二叉树上，任
WBluuue·2025-01-30 16:28

【练习】PAT 乙 1027 打印沙漏

例如给定17个“*”，要求按下列格式打印所谓“沙漏形状”，是指每行输出奇数个符号；各行符号中心对齐；相邻两行符号数差2；符号数先从大到小顺序递减到1，再从小到大顺序递增；首尾符号数相等。
柠石榴·2025-01-30 16:57

如何获取 DeepSeek 多模态大模型 Janus-Pro-7B

DeepSeek团队近期开源了新一代多模态模型Janus-Pro-7B，该模型在图像生成和多模态理解方面表现卓越，超越了OpenAI的DALL-E3，并在基准测试中取得了优异成绩。Janus-Pro-7B的代码和模型参数已经分别在github和huggingface上开源，我们拉取到本地后就能运行使用了。以下是如何获取Janus-Pro-7B模型的详细指南：步骤一：克隆代码库gitclonehtt
Channing Lewis·2025-01-30 15:20

全球司库 | 国投集团：重构司库平台，统筹全球资源

截至“十三五”末，国投集团财务信息化建设取得了一定的成果，支撑了财务管理工作，但在数字化、智能化时代的大背景下，与集团建设“新国投”、打造“强总部”的管理要求还需统筹规划与提升。
用友智能财务·2025-01-30 15:49

世界一流|深化数智财务共享，夯实央企财务数智化转型根基

企业财务数智化建设历经三大阶段：1.0阶段，企业构建财务共享中心，变革组织架构与职能，优化融合流程，支撑企业高效运营；2.0阶段，在财务共享稳定运行基础上，推进全财务领域数智化升级，助力企业打造世界一流财务管理体系
用友智能财务·2025-01-30 15:49

[笔记] 极狐GitLab实例 : 手动备份步骤总结

官方备份文档:备份和恢复极狐GitLab一.要求为了能够进行备份和恢复，请确保您系统已安装Rsync。如果您安装了极狐GitLab：如果您使用Omnibus软件包，则无需额外操作。如果您使用源代码安装，您需要确定是否安装了rsync。例如：#Debian/Ubuntusudoapt-getinstallrsync#RHEL/CentOSsudoyuminstallrsync二.备份时间戳备份归档保
鲁子狄·2025-01-30 15:46

所有指标全面领先！图像-点云配准最新SOTA！CoFiI2P详细介绍！

作者：大森林|来源：3D视觉工坊在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「原论文」可获取论文pdf。添加微信：dddvisiona，备注：3D点云，拉你入群。文末附行业细分群。
3Ｄ视觉工坊·2025-01-30 14:41

用SpringBoot+mysql+html实现ATM 系统总结与扩展

这里写目录标题ATM系统总结与扩展项目概述主要功能模块1.用户注册2.用户登录3.账户查询4.存款与取款5.转账6.修改密码7.销户系统改进建议功能扩展技术优化完整代码实现数据库表设计后端代码（SpringBoot
SAFE20242034·2025-01-30 14:10

python多线程并发加速

python多线程并发加速python多线程并发遍历数据库，然后查询历史记录，然后分析数据查询100ms，这时需要3分钟，加了并发处理后，需要1.2分钟后来数据库加了索引，需要6秒就可以了，总结：加索引能带来
AI算法网奇·2025-01-30 13:34

工业相机常用词语解释

面阵相机，是采用面阵图像传感器的相机，CMOS和CCD都有面阵相机，面阵相机的分辨率一行的宽度相比线阵相机会小很多，但是画面是整画幅的感应，一次成像的像素高度会比线阵相机大很多。同时程序开发上也相对简
机器视觉小小测试员·2025-01-30 13:02

知识图谱与大语言模型：构建智能问答系统

在这个背景下，知识图谱和大语言模型应运而生，它们通过对数据的深度挖掘和智能处理，为构建智能问答系统提供了可能。2.核心概念与联系2.1知识图谱知识图谱是一种新型的数据结构，它以图的形式表示实体之间
AGI大模型与大数据研究院·2025-01-30 13:32

全面解析文件包含漏洞：原理、危害与防护

随着互联网的迅猛发展，各类Web应用如雨后春笋般涌现，文件包含漏洞也随之成为Web应用安全的一大隐患。
垚垚 Securify 前沿站·2025-01-30 13:32

Deepseek技术浅析（一）

DeepSeek是北京深度求索人工智能基础技术研究有限公司推出的人工智能技术品牌，专注于大语言模型（LLM）的研发与应用。
爱研究的小牛·2025-01-30 12:58

Android知识点目录

持续更新中...第1章Android触摸事件传递机制1.1触摸事件的类型1.2事件传递的三个阶段1.3View的事件传递机制1.4ViewGroup的事件传递机制触摸事件的分析与总结第2章AndroidView
迷路啦·2025-01-30 12:58

【llm对话系统】大模型源码分析之llama模型的long context更长上下文支持

1.引言Llama模型的一个重要特性是支持长上下文处理。本文将深入分析Llama源码中实现长上下文的关键技术点，包括位置编码(positionembedding)的外推方法、注意力机制的优化等。我们将通过详细的代码解析来理解其实现原理。2.位置编码的外推实现2.1旋转位置编码(RoPE)基础Llama采用旋转位置编码(RoPE,RotaryPositionEmbedding)来编码token的位置
kakaZhui·2025-01-30 12:57

基础渗透测试实验—永恒之蓝漏洞复现

使用Metasploit（MSF）工具3.选择一个编码技术，用来绕过杀毒软件的查杀4.远程控制目标机缓解措施概述永恒之蓝是指2017年4月14日晚，黑客团体ShadowBrokers（影子经纪人）公布一大批网络攻击工具
锅盖'awa'·2025-01-30 12:55

YOLOv11小白的进击之路（六）创新YOLO的iou及损失函数时的源码分析

iou或者说是损失函数的修改经常作为论文的创新点之一，那这篇文章就总结分析了在对YOLO11进行损失函数创新时需要关注的源代码，新的一年祝大家论文与财都发发发！
水静川流·2025-01-30 12:23

计算机键盘上的每一个按键应用,电脑键盘按键都代表着什么意思?

计算机由运算逻辑单元、控制器、输入和输出设备、记忆单元五大单元组成，以二进制为计算机基本单位。电脑键盘按键都代表着什么意思?
佯良·2025-01-30 12:50

MongoDB 大俗大雅，上来问分片真三俗 -- 4 分什么分

开头还是介绍一下群，如果感兴趣PolarDB,MongoDB,MySQL,PostgreSQL,Redis,OceanBase,SqlServer等有问题，有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖，可以解决你的问题。加群请联系liuaustin3，（共2710人左右1+2+3+4+5+6+7+8+9）(123456群均已爆满，7群400+，开8群9群)这是MongoDB宣传周的第五篇，这周真漫长，
Austindatabases·2025-01-30 11:48

高级测试简历借鉴--深圳0803

大咖简历借鉴程高级工程师♂-高级-13-20k-7年一、基本信息（关键字）1、目前正在找工作+联系方式+邮箱介绍（性别|28岁（1991年X月X日）|现居住深圳|7年工作经验）2、最近工作（2年）+最高学历
V紫玲珑·2025-01-30 10:44

【自动化】深度解析仓库存储UI自动化

目录一、分层测试1.1单元(Unit)测试1.2接口（Service/服务/API）测试1.3集成（UI）测试1.4分层测试总结二、UI自动化2.1UI自动化作用2.2UI自动化优点2.3UI自动化缺点三
从零开始的-CodeNinja之路·2025-01-30 10:12

GraphRAG、Naive RAG框架总结主流框架推荐(共23个)：LightRAG、nano-GraphRAG、Fast-GraphRAG、Dify、RAGflow等

设想你正致力于构建一个智能问答系统，该系统旨在从庞大的知识库中迅速而精确地提取关键信息，并据此生成自然流畅的回答。然而，随着数据规模的不断扩大，系统面临着严峻的挑战：检索效率逐渐下滑，生成内容的质量亦趋于下降。这正是当前众多检索增强型生成（RAG）系统亟需解决的核心问题——如何在数据冗余、检索效率低下以及生成内容不相关之间找到一个最佳的平衡点。RAG的发展瓶颈:传统RAG系统通过检索模型提取最相关
汀、人工智能·2025-01-30 10:42

LLM系列(0)：行业大模型落地服务在全业务场景的应用与探索【大模型智能问答、NL2SQL、文档智能分析智能生成、AI智能体决策等】

算力资源作为大模型落地的前提条件，是很多客户关注的重点，也是业务团队前期与客户沟通交流的一个重点。行业大模型场景落地是否一定需要大量的GPU算力，以及需要多少的算力才能满足落地需求？
汀、人工智能·2025-01-30 10:41

Mybatis-Flex的魅力

三、Mybatis-Flex和同类框架对比1）功能对比2）性能对比1.测试单条数据2.测试列表(List)数据查询3.分页查询4.数据更新总结四、Mybatis-Flex支持的数据库类型五、入门案例1.
星空宇航员·2025-01-30 10:41

【llm对话系统】大模型 RAG 之回答生成：融合检索信息，生成精准答案

今天，我们将深入RAG流程的最后一步，也是至关重要的一步：回答生成(AnswerGeneration)。在这一步，LLM将融合用户问题和检索到的文档片段，生成最终的答案。这个过程不仅仅是简单的文本拼接，更需要LLM对检索结果进行理解、推理和整合，才能输出准确、流畅且符合用户需求的答案。一、回答生成的目标RAG中回答生成的目标主要包括：准确性(Accuracy):生成的答案需要准确回答用户的问题，并
kakaZhui·2025-01-30 10:09

探索SakuraLLM：轻小说与Galgame翻译的新纪元

探索SakuraLLM：轻小说与Galgame翻译的新纪元SakuraLLM适配轻小说/Galgame的日中翻译大模型项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sa/SakuraLLM
蒋素萍Marilyn·2025-01-30 10:38
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