构建组装模型第2页

Nginx的使用场景：构建高效、可扩展的Web架构

Nginx，作为当今最流行的Web服务器和反向代理软件之一，凭借其高性能、稳定性和灵活性，在众多Web项目中扮演着核心角色。无论是个人博客、中小型网站，还是大型企业级应用，Nginx都能提供强大的支持。本文将探讨Nginx的几个主要使用场景，帮助读者理解如何在实际项目中充分利用Nginx的优势。1.静态文件服务对于包含大量静态文件（如HTML、CSS、JavaScript、图片等）的网站，Ngin

张某布响丸辣·2024-09-16 00:14

【nginx】ngx_http_proxy_connect_module 正向代理

大神竟然给出了一个java工程GINX编译ngx_http_proxy_connect_module及做正向代理是linux构建的。是windows构建的：编译Windo

等风来不如迎风去·2024-09-16 00:14

如何建设数据中台（五）——数据汇集—打破企业数据孤岛

数据汇集——打破企业数据孤岛要构建企业级数据中台，第一步就是将企业内部各个业务系统的数据实现互通互联，打破数据孤岛，主要通过数据汇聚和交换来实现。

weixin_47088026·2024-09-16 00:42

如何给QQ邮箱自动发邮件？无惧「小爱」下线！代码全公开，两步搞定

我把多模态大模型接入了「小爱」，痛快来一场「表情包斗图」

AI码上来·2024-09-15 23:40

大模型训练数据库Common Crawl

CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据，并将其上传到‌CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始，至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据

WindyChanChan·2024-09-15 23:40

前端CSS面试常见题

边界塌陷盒模型有两种：W3C盒模型和IE盒模型，区别在于宽度是否包含边框定义：同时给兄弟/父子盒模型设置上下边距，理论上边距值是两者之和，实际上不是注意：浮动和定位不会产生边界塌陷；只有块级元素垂直方向才会产生

剑亦未配妥·2024-09-15 23:07

Python程序打包指南：手把手教你一步步完成

最近感兴趣想将开发的项目转成Package，研究了一下相关文章，并且自己跑通了，走了一下弯路，这里记录一下如何打包一个简单的Python项目，展示如何添加必要的文件和结构来创建包，如何构建包，以及如何将其上传到

Python_P叔·2024-09-15 23:05

【K8s】专题十一：Kubernetes 集群证书过期处理方法

【Docker】（全网首发）KylinV10下MySQL容器内存占用异常的解决方法【Docker】（全网首发）KylinV10下MySQL容器内存占用异常的解决方法（续）【Docker】MySQL源码构建

行者Sun1989·2024-09-15 22:34

Cut, Paste and Learn方法解读

Abstract问题背景：标注数据的缺乏：在实例检测任务中，部署物体检测模型的一个主要障碍是缺乏大量标注数据。例如，在一个特定的厨房环境中找到包含实例的大型标注数据集是不太可能的。

wangxinwei2000·2024-09-15 22:30

损失函数与反向传播

损失函数定义与作用损失函数(lossfunction)在深度学习领域是用来计算搭建模型预测的输出值和真实值之间的误差。

Star_.·2024-09-15 22:59

七.正则化

/p/4083921.html从数学公式上理解L1和L2https://blog.csdn.net/b876144622/article/details/81276818虽然在线性回归中加入基函数会使模型更加灵活

愿风去了·2024-09-15 21:11

腾讯发表多模态综述，一文详解多模态大模型

多模态大语言模型（MLLM）是近年来兴起的一个新的研究热点，它利用强大的大语言模型作为大脑来执行多模态任务。

存内计算开发者社区·2024-09-15 21:57

新建校新班级新学期构建家校命运共同体的路径

因为关系大于教育，班主任站位要高，格局要大，鉴于我们是新校区新班级新学期，“三新”背景下，树立口碑非常重要，所以与家长建立好的关系上，我们主动出击，先赢得家长“芳心”，进而让家长对我们“无法自拔”，才会构建你中有我

何蕊幸福奋斗着·2024-09-15 21:31

机器学习-------数据标准化

同时在做预测时需要将输出数据逆标准化提升模型精度：标准化/归一化使不同维度的特征在数值上更具比较性，提高分类

罔闻_spider·2024-09-15 21:37

golang学习笔记--MPG模型

MPG模式：M（Machine）：操作系统的主线程P（Processor）：协程执行需要的资源（上下文context），可以看作一个局部的调度器，使go代码在一个线程上跑，他是实现从N：1到N：M映射的关键G（Goroutine）：协程，有自己的栈。包含指令指针（instructionpointer）和其它信息（正在等待的channel等等），用于调度。一个P下面可以有多个G1、当前程序有三个M,

xxzed·2024-09-15 21:36

Kafka详细解析与应用分析

Kafka凭借其高吞吐量、持久化、分布式和可靠性的特点，成为构建实时流数据管道和流处理应用程序的重要工具。Kafka架构Kafka的架构主要由

芊言芊语·2024-09-15 20:33

谈谈你对AQS的理解

AQS概述AQS，全称为AbstractQueuedSynchronizer，是Java并发包（java.util.concurrent）中一个核心的框架，主要用于构建阻塞式锁和相关的同步器，也是构建锁或者其他同步组件的基础框架

Mutig_s·2024-09-15 20:03

了解 UNPKG：前端开发者的包管理利器

不过，随着前端项目复杂性的增加，有时候我们希望快速引入外部依赖，而无需本地安装和构建。此时，CDN（内容分发网络）成为了一种方便快捷的解决方案，而UNPKG就是这种方式中的佼佼者。什么是UNPKG？

小于负无穷·2024-09-15 20:33

前端three.js的Sprite模拟下雪动画效果

/model.js';//模型对象//场景constscene=newTHREE.Scene();scene.add

qq_35430208·2024-09-15 20:02

Python编写简单登录系统的完整指南

通过这一教程，将学习如何构建一个基本的用户登录系统，并理解其中的关键技术。系统需求分析一个基本的登录系统应该具备以下功能：用户注册：新用户可以创建账号，系统会将用户名和密码存储起来。登录

qq_35430208·2024-09-15 20:32

2018-08-16【Swift 4.1】关于Swift4.0以后调用MJExtension无法模型转换问题

1、本人使用swift4.1，弄了一晚上才弄好，结果还是一个小问题真是尴尬，要在model中每个属性前面加上@objcimportUIKitclassUserModel:NSObject{@objcvardix=String()}letdic=["dix":"ffffff"]asNSDictionaryletmodel=UserModel.mj_object(withKeyValues:dic)!

码农happy·2024-09-15 19:46

MacOS Catalina 从源码构建Qt6.2开发库之01: 编译Qt6.2源代码

安装xcode，cmake，ninjabrewinstallnodemac下安装OpenGL库并使之对各项目可见在macOS上安装OpenGL通常涉及到安装一些依赖库，如MGL、GLUT或者是GLEW等，同时确保LLVM的OpenGL框架和相关工具链的兼容性。以下是一个基本的安装步骤，你可以在终端中执行：安装Homebrew（如果还没有安装的话）：/bin/bash-c"$(curl-fsSLht

捕鲸叉·2024-09-15 19:27

ComfyUI中的sam模型国内下载方法

was-node-suite-comfyui这个节点安装的时候，有它内部的config配置文件，里面其实给了一些下载地址，配置文件里是这么写的："sam_model_vith_url":"https://dl.fbaipublicfiles.com/segment_anything/sam_vit_h_4b8939.pth","sam_model_vitl_url":"https://dl.fba

jayli517·2024-09-15 19:57

小说《101所》09：官司（中）

经过合同、沙盘和现场对比，李天明觉得外部环境的变化，可以打打官司，至少还有沙盘模型作为证据，虽然合同里声明不能作为的合同的条款，但外部环境足以影响到是否购买底楼的房子，而且这是开发商提供的格式合同，该条款明显规避了开发商的责任

一言莫辩·2024-09-15 19:20

构建常态化安全防线：XDR的态势感知与自动化响应机制

当前，网络安全威胁日益复杂多变，企业正面临前所未有的严峻挑战。为有效应对这些挑战，态势感知与自动化响应机制在提升网络安全运营效率与防御效果中扮演着至关重要的角色。它们能够实时监测网络状态，智能分析潜在威胁，并在发现异常时立即触发自动化响应流程，从而迅速遏制安全风险，保障企业数字资产的安全。态势感知网络安全的“预警雷达”态势感知，作为网络安全运营的核心组件，犹如一张无形的“预警雷达”，全面监测网络环

安胜ANSCEN·2024-09-15 18:56

《你的顾客需要一个好故事》有感

顶级的营销是要打造一种闭环，简而言之就是发现或者挖掘痛点，然后构建思路和程序来解决痛点，而其中的角色定位，就是两方，即顾客和营销人员，现实中这种对立面的关系让营销加大了难度，顾客更多置身于产品之外，很难完全融入产品细节中

皮皮爱世界·2024-09-15 18:09

Halo 开发者指南——容器私有化部署

华为云SWR私有化部署镜像构建dockerbuild-thalo-dev/halo:2.20.0.上传镜像镜像标签sudodockertag{镜像名称}:{版本名称}swr.cn-south-1.myhuaweicloud.com

SHENHUANJIE·2024-09-15 18:24

重新挑战日更

对我印象最深的当属小说了，尤其是网络小说，通俗易懂，画面感很强，顺着作者的思路可以在脑海中构建一幅完整的画面。从那时起，我心里边就有一个写作梦。梦想者带着自己手上的笔记本电脑或者华为平板电

荣清·2024-09-15 18:59

Python和R均方根误差平均绝对误差算法模型

要点回归模型误差评估指标归一化均方根误差生态状态指标神经网络成本误差计算气体排放气候算法模型Python误差指标均方根误差和平均绝对误差均方根偏差或均方根误差是两个密切相关且经常使用的度量值之一，用于衡量真实值或预测值与观测值或估计值之间的差异

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python和MATLAB及C++信噪比导图(算法模型)

要点视频图像修复模数转换中混合信号链噪音测量频谱计算和量化周期性视觉刺激脑电图高斯噪声的矩形脉冲总谐波失真周期图功率谱密度各种心率失常检测算法胶体悬浮液跟踪检测计算交通监控摄像头图像噪音计算Python信噪比信噪比是科学和工程中使用的一种测量方法，用于比较所需信号水平与背景噪声水平。信噪比定义为信号功率与噪声功率之比，通常以分贝表示。高于1:1（大于0dB）的比率表示信号大于噪声。信噪比是影响处理

亚图跨际·2024-09-15 18:50

Python(PyTorch)和MATLAB及Rust和C++结构相似度指数测量导图

多尺度结构相似度指数和光谱角映射器及视觉信息保真度多种指标峰值信噪比和结构相似度指数测量结构相似性图像分类PNG和JPEG图像相似性近似算法图像压缩，视频压缩、端到端优化图像压缩、神经图像压缩、GPU变速图像压缩手术机器人深度估计算法重建三维可视化推理图像超分辨率算法模型三维实景实时可微分渲染算法

亚图跨际·2024-09-15 18:20

软件测试/测试开发/全日制 |利用Django REST framework构建微服务

霍格沃兹测试开发学社推出了《Python全栈开发与自动化测试班》。本课程面向开发人员、测试人员与运维人员，课程内容涵盖Python编程语言、人工智能应用、数据分析、自动化办公、平台开发、UI自动化测试、接口测试、性能测试等方向。为大家提供更全面、更深入、更系统化的学习体验，课程还增加了名企私教服务内容，不仅有名企经理为你1v1辅导，还有行业专家进行技术指导，针对性地解决学习、工作中遇到的难题。让找

霍格沃兹-慕漓·2024-09-15 18:49

小白 | 华为云docker设置镜像加速器

二、约束与限制构建镜像的客户端所安装的容器引擎（Docker）版本必须为1.11.2及以上。

伏一·2024-09-15 18:49

软件测试缺陷的管理流程（上）：构成要素与流程说明

缺陷管理流程通常由角色定义、流程定义、工具应用、缺陷分析模型等几个关键因素构成：角色定义：表述了在缺陷管理流程中所涉及的若干角色及其职责内容，从而清晰明确定义每个流程节点中角色所需完成的事务。

程序员笑笑·2024-09-15 18:18

24营2组锋妈11月13日作业及阅读笔记

第一部分，听课心得在《时间管理目标模型课程》中，主要学到了如下四点：一、为什么要制定目标二、怎么样制定目标三、制定目标后要做些什么四、立刻行动起来听完后，对照讲课提纲，是自身的存在的弱点，觉着最大的绊脚石是第四点立刻行动起来

锋妈·2024-09-15 17:00

HTTP协议的核心特点：

基于请求/响应模型：即客户端和服务器交互都是基于“一问一答”的形式，通常情况下都是客户端向服务器发起HTTP请求，服务器根据请求返回对应的响应数据。

xiaoxiongip666·2024-09-15 17:47

Jooq 框架介绍及其核心要点

一、引言Jooq（JavaPersistenceforRelationalDatabases）是一个强大的类型安全的SQL查询构建器和ORM（Object-RelationalMapping）框架，专为

木南曌·2024-09-15 17:13

基于flask做大模型SSE输出

默认情况下，Fask以多线程模式运行，每个请求都落在一个新线程上。SSE：基于HTTP的协议，用于实现服务器向客户端推送实时数据。使用长轮询机制，客户端通过HTTP连接向服务器发送请求，并保持该连接打开，服务器可以随时向客户端推送新的数据。SSE协议使用简单的文本格式，数据通过纯文本的消息流进行传输，每个消息以"data:"开头，以两个换行符"\n\n"结尾，如果传递的数据中有字典要使用变量传递。

Mark_Aussie·2024-09-15 16:41

2024年Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型(2)，2024年最新一线互联网公司面经总结

学习路线：这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。不过，要想从脚本小子变成黑客大神，这个方向越往后，需要学习和掌握的东西就会越来越多以下是网络渗透需要学习的内容：网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。需要这份系统化资料的朋友，可以点击这里获取一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不

2401_84264536·2024-09-15 16:39

Presto【基础 01】简介+架构+数据源+数据模型

一个Catalog包含Schema和Connector。例如，配置JMX的Catalog，通过JXMConnector访问JXM信息。当执行一条SQL语句时，可以同时运行在多个Catalog。Presto处理table时，是通过表的完全限定（fully-qualified）名来找到Catalog。例如，一个表的权限定名是hive.test_data.test，则test是表名，test_data是

2401_84254343·2024-09-15 16:09

2023-08-15

不要小看做菜做饭，那是生活里无数的细微构建的欣慰。因此，疲惫时，去厨房做一顿可口饭菜，有心情时来点小酌，或许就是平淡里加了一颗糖。

碎影舞斜阳1·2024-09-15 16:08

校车安全管理工作情况汇报

近年来，在省、市校车办和县政府的正确领导下，在相关部门的大力支持下，我县认真落实《校车安全管理条例》、《湖北省校车管理办法》和《关于在全市推行校车公司化改革的意见》（黄政办发[2016]54号）要求，构建

mayooly·2024-09-15 16:27

数据仓库介绍

数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持（DecisionSupport）。就是数据仓库只分析数据并不产生数据数据仓库的主要特征1、面向主题主题是一个抽象的概念，是

阿龙的代码在报错·2024-09-15 16:08

为什么Node.js不适合CPU密集型应用？

Node.js不适合CPU密集型应用的原因主要基于其设计理念和核心特性，具体可以归纳为以下几点：单线程模型Node.js采用单线程模型来处理用户请求和异步I/O操作。

weixin_54503231·2024-09-15 16:06

【有啥问啥】刷爆各大榜单的Reflection 70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法

刷爆各大榜单的Reflection70B模型背后的错误自我纠正（Reflection-Tuning）技术解析：一种革新AI模型的方法在快速发展的AI领域，尤其是大型语言模型（LLM）的竞争中，错误自我纠正技术

Chauvin912·2024-09-15 15:32

埃隆·马斯克表示特斯拉“没有必要”授权 xAI 模型

该报道指出，马斯克旗下的电动汽车公司特斯拉可能与人工智能初创公司xAI达成了一项收入分享协议，以便特斯拉能够使用xAI的人工智能模型。

喜好儿网·2024-09-15 15:01

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标

HALTT4LLM：大型语言模型的幻觉检测指标haltt4llmThisprojectisanattempttocreateacommonmetrictotestLLM'sforprogressineliminatinghallucinationswhichisthemostseriouscurrentprobleminwidespreadadoptionofLLM'sformanyrealpur

谢忻含Norma·2024-09-15 14:30

VITS 源码解析2-模型概述

VITS的判别器几乎和HiFiGAN一样，生成器则融合了文本、时序、声音三大类模型1.文件概述模型部分包含三

迪三·2024-09-15 14:00

图片中的上采样，下采样和通道融合(up-sample, down-sample, channel confusion)

前言以conv2d为例（即图片），Pytorch中输入的数据格式为tensor，格式为:[N,C,W,H,W]第一维N.代表图片个数，类似一个batch里面有N张图片第二维C.代表通道数，在模型中输入如果为彩色