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深入浅出多线程并发编程实战
并发设计_第八章_《C++并发
编程实战
》笔记
并发设计1.线程间工作划分(工作窃取)2.性能优化(伪共享与缓存行对齐)3.设计并发数据结构(无锁队列)4.多选题目5.多选题目答案4.设计题目5.设计题目参考答案1.线程间工作划分(工作窃取)概念:使用工作窃取(WorkStealing)策略平衡负载。空闲线程从其他线程的任务队列尾部“偷”任务执行,减少闲置线程。代码示例:线程池实现工作窃取队列#include#include#include#i
郭涤生
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2025-03-14 10:59
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并发线程
c/c++
c++
并发编程
C++内存模型和原子操作_第五章_《C++并发
编程实战
》笔记
C++内存模型和原子操作1.原子操作与无锁编程2.内存顺序核心概念示例代码3.原子操作的应用:自旋锁核心概念示例代码4.无锁数据结构:无锁栈核心概念示例代码5.多选题目5.多选答案7.设计题目7.设计题目示例答案1.原子操作与无锁编程核心概念原子操作:是不可分割的操作,在执行过程中不会被其他线程中断。C++标准库在头文件中提供了一系列原子类型,如std::atomic、std::atomic等。原
郭涤生
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2025-03-14 10:29
c/c++
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并发线程
c++
并发编程
深入浅出
Spring AOP:面向切面编程的实战与解析
导语SpringAOP(面向切面编程)作为Spring框架的核心特性之一,提供了强大的横切关注点处理能力,使得开发者能够更好地解耦系统架构,将非功能性需求(如日志记录、事务管理、权限控制等)从主业务逻辑中抽离出来,实现模块化的交叉关注点处理。本文将带你逐步探索SpringAOP的关键技术要点及其实战应用。一、AOP基础概念在SpringAOP中,有几个基础概念对于理解和使用AOP至关重要。以下是对
小码快撩
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2025-03-14 03:13
java
开发语言
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深度掌握 ReactJS 高级概念:前端开发者必备
ReactHook
深入浅出
CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读这篇文章汇总了ReactJS中值得深入研究的高级概念。
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2025-03-14 00:06
前端javascript
Python 网络
编程实战
:5分钟实现多线程下载工具与 Web 服务器
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain:从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块:四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain:从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain:从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain:深度评估问答系统的三种高效方法(示例生成、手
吴师兄大模型
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2025-03-13 20:25
python
Web服务器
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网络编程
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开发语言
PYTHON
Claude 3.7 全解析:AI 代码助手的巅峰之作?
ReactHook
深入浅出
CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读最近AI领域的新模型层出不穷,Claude3.7的发布无疑是最受瞩目的事件之一。
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2025-03-13 02:58
Claude 3.7 全解析:AI 代码助手的巅峰之作?
ReactHook
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2025-03-12 17:34
Java多线程
编程实战
:synchronized与Lock锁对比
一、锁机制全景图:从内核态到用户态1.Java锁分类与演进史锁机制悲观锁乐观锁synchronizedReentrantLockCAS版本号机制2.锁升级全流程(synchronized底层原理)无锁→偏向锁(单线程)→轻量级锁(CAS自旋)→重量级锁(OS互斥量)锁膨胀条件:偏向锁:-XX:BiasedLockingStartupDelay=0(默认延迟4秒)重量级锁:自旋超过阈值(-XX:Pr
微风灬浮尘
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2025-03-11 04:26
java
java
java入门
java多线程
深入Linux内核架构:操作系统的核心奥秘
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地介绍Linux内核架构的核心组成,并配以简单的代码示例和逻辑说明,帮助您更好地理解这一重要领域。一、什么是Linux内核?Linux内核是操作系统的核心,它为上层应用提
Echo_Wish
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2025-03-10 23:47
运维探秘
让你快速入坑运维
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读书报告」网络安全防御实战--蓝军武器库
本书作者
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地讲解了各种攻击手段和防御方法,结合实战案例和工具技术的使用,使读者能够更加深入地理解和掌握网络安全防御的要点
ailx10
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2025-03-10 22:38
web安全
测试工具
网络安全
清华大学:人工智能之知识图谱.pdf
清华大学:人工智能之知识图谱.pdf【下载地址】清华大学人工智能之知识图谱.pdf分享本资源文件来自于清华大学,聚焦于“人工智能之知识图谱”,是一份
深入浅出
地探讨知识图谱这一人工智能领域重要分支的文献。
黄晗昂Aileen
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2025-03-10 16:52
python 支持向量机回归_
深入浅出
python机器学习---支持向量机SVM 笔记0114-2020
题前故事:小D最近也交了一个女朋友,但是这个女孩好像非常情绪化,喜怒无常,让小D捉摸不透,小D女朋友的情绪完全不是“线性可分”的,于是小D想到了SVM算法,也就是大名鼎鼎的一一支持向量机。支持向量机理解引入首先需要知道线性可分和线性不可分的概念我们提取样本特征是“是否有妹子”和“是否有好吃的”这两项的时候,能够很容易用图中的直线把男生的情绪分成“开心”和“不开心”两类,这种情况下我们说样本是线性可
weixin_39864387
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2025-03-10 13:04
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支持向量机回归
网络安全基石:构建安全数字世界的关键概念解析
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地解析网络安全的核心概念,助您构建坚固的网络安全防线,在数字世界中安全航行。1.网
清水白石008
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2025-03-10 12:27
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深入探索C++标准库与模板元编程的奥秘与实用技巧
一、引言 侯捷老师作为C++领域的权威专家,其课程不仅
深入浅出
地讲解了C++的基础知识,更引领我们探索了C++的深层奥秘。
爱编程的Loren
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2025-03-10 11:24
活动文章
活动文章
量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能
深入浅出
讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
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2025-03-10 05:37
量子位
GPU
编程实战
指南03:CUDA开发快速上手示例,GPU性能碾压实测
上一节《GPU编程指南02:CUDA开发快速上手示例》中我们完成了一个使用GPU进行加减乘除四则运算的例子。没有学习的可以先跳转学习这一节,因为它有详细的代码注释,学习完这一篇,你就基本入门了GPU编程。在这个例子中,我们使用GPU进行运算,同时也会用CPU进行运算,然后将两者的结果进行对比,以确保我们代码运行的结果是正确的。既然CPU可以计算,为什么要用GPU呢?因为GPU可以进行并行计算,计算
anda0109
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2025-03-09 15:34
CUDA并行编程
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Manus:颠覆 AI 代理的新时代
ReactHook
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CSS技巧与案例详解vue2与vue3技巧合集VueUse源码解读Manus,这款突破性的AI代理,近期在科技界掀起了巨大波澜。
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2025-03-09 12:10
Mybatis中使用的设计模式
建造者模式这里讲得很清楚了
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设计模式——建造者模式(BuilderPattern)在mybatis中,在解析配置文件的时候使用。
rice_88
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2025-03-09 09:24
Mybatis
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GPU
编程实战
指南01:CUDA编程极简手册
目录1.CUDA基础概念1.1线程层次结构1.2内存层次结构2.CUDA编程核心要素2.1核函数2.2内存管理2.3同步机制3.CUDA优化技巧3.1内存访问优化3.2共享内存使用3.3线程分配优化4.常见问题和解决方案5.实际案例分析1.CUDA基础概念1.1线程层次结构CUDA采用层次化的线程组织结构,从小到大依次为:线程(Thread):最基本的执行单元每个线程执行相同的核函数代码通过thr
anda0109
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2025-03-09 09:20
CUDA并行编程
算法
android_audio架构全分析,Android
深入浅出
之AudioFlinger分析
一目的本文承接Audio第一部分的AudioTrack,通过AudioTrack作为AF(AudioFlinger)的客户端,来看看AF是如何完成工作的。在AT(AudioTrack)中,我们涉及到的都是流程方面的事务,而不是系统Audio策略上的内容。WHY?因为AT是AF的客户端,而AF是Android系统中Audio管理的中枢。AT我们分析的是按流程方法,那么以AT为切入点的话,AF的分析也
迷荆
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2025-03-09 05:41
《Head First 设计模式》例子的C++实现(2 观察者模式)
感觉这本书写的还是很不错的,
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的介绍了各种常用的设计模式。唯一有点不方便的地方是这本书的例子全都是用的Java来实现的。而我主要是用C++。所以就动手将书上的代码用C++来实现了一遍。
liyuanbhu
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2025-03-09 03:49
数据结构与算法
编程杂项
设计模式
鸿蒙文件传输三方库上线开源鸿蒙社区 十行代码实现大文件高速传输
这一三方库的推出,为开发者提供了一套支持大文件
多线程并发
分块下载、断点续下、分片上传、断点续传、自动重试等多个特性的高性能文件传输解决方案,让开发者开箱即用,轻松实现高效稳定的文件传输功能。
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2025-03-08 19:43
互联网
深入浅出
的理解deepseek类大模型(附运行代码)
我们把Qwen2模型想象成一个非常聪明的“阅读理解专家”。这个专家,就像我们人类一样,需要先“看”到文字,然后才能理解文字的意思,最后才能回答问题或者生成新的文字。深入理解之运行代码:fromtransformers.models.qwen2importQwen2Config,Qwen2Modelimporttorchdefrun_qwen2():#根据模型需求配置参数,构造Qwen2模型的配置对
AI人工智能时代
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2025-03-08 08:47
人工智能
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【有啥问啥】
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:大模型应用工具 Ollama 技术详解
深入浅出
:大模型应用工具Ollama技术详解引言近年来,大型模型(LargeModels,LLMs)技术突飞猛进,在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域展现出强大的能力。
有啥问啥
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2025-03-08 00:21
大模型
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Dockerfile
深入浅出
:从基础到进阶全解析
Dockerfile
深入浅出
:从基础到进阶全解析各位同学,大家好!欢迎来到今天的Dockerfile课程。
TechStack 创行者
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2025-03-07 11:52
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服务器容器
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深入浅出
地理解-随机森林与XGBoost模型
目录一、决策树的不足与集成学习的优势1.1决策树的缺点1.2集成学习:通过集成多个模型提升稳定性二、随机森林:通过多棵决策树减少方差2.1随机森林的基本原理2.2随机森林的优势2.3随机森林的参数调整三、XGBoost:高效且强大的Boosting方法3.1Boosting的基本原理3.2XGBoost的优化3.3XGBoost的优点四、随机森林与XGBoost的对比五、总结在机器学习的实战中,决
HP-Succinum
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2025-03-07 00:06
机器学习
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微服务基础设施:服务架构的演进历史
业界有很多介绍微服务框架的文章,但是对于微服务架构本身以及基础设施组件介绍的文章不多,本系列文章将聚焦于微服务架构的底层原理,从基础概念到核心机制,帮助读者真正理解微服务架构的设计理念和运行机制,从而更好地将其应用于实际开发中。在软件工程的漫长历史中,服务架构经历了从单体应用到面向服务的架构(SOA),再到微服务架构的演进。本章将详细探讨这一演进过程,帮助读者理解不同架构的起源、优势和局限性,以及
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2025-03-06 23:15
微服务架构
上班族的DeepSeek指南,厦门大学·DeepSeek手册Ⅲ《DeepSeek企业应用实践》
随着DeepSeek的普及,无论是高校师生、上班族的小伙伴、机构工作人员还是面向社会大众人群,都能在各大高校的一系列手册中找到自己想要学习、了解的内容,这些手册面向大众群体
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地讲解大模型概念、技术与应用实践
纪元A梦
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2025-03-06 21:37
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【数据库初阶】MySQL中表的约束(上)
在这篇文章中,我们将
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地为大家讲解MySQL中表的约束帮助您轻松入门,快速掌握核心概念。如果文章对您有所启发或帮助,请别忘了点赞??、收藏??、留言??支持!
bsefef
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2025-03-06 14:02
面试
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Rust
编程实战
:手把手教你打造命令行文本搜索工具!
知识点结构体声明和方法模块化文件处理测试模块异常处理功能通过命令行的形式触发,根据用户提供的关键字在文本检索。执行命令如下:cargorun--keywordfilepath实现细节拆分获取执行参数读取文本内容检索关键字实现创建项目cargonewminigrep实现参数处理在src目录下新建config.rs文件pubstructConfig{pubquery:String,pubfile_pa
今天也想MK代码
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2025-03-06 13:54
rust编程实战
rust
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rust
编程实战
:实现3d粒子渲染wasm
源码纯js实现fps:wasm实现通过对比可以看出来wasm实现的计算比纯js刷新相对稳定。
今天也想MK代码
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2025-03-06 11:14
rust编程实战
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量子位招聘 | DeepSeek帮我们改的招聘启事
岗位面向:社招、应届毕业生,所有岗位均可实习——表现出色均可转正加分项:乐于探索AI新工具,善用AI新工具;拥有解读论文的能力,能
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讲解原理;有写代码能力;量子位长期读者。加入我们,你可以获得:
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2025-03-06 01:06
量子位
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:ASP.NET Core 中间件的使用与封装
在ASP.NETCore中,中间件(Middleware)是处理HTTP请求和响应的核心组件。中间件可以在请求到达最终处理前对请求进行处理,也可以在响应返回客户端之前修改响应。通过使用中间件,开发者能够灵活地扩展应用程序功能,处理认证、日志记录、跨域请求、错误处理等常见任务。本文将详细介绍ASP.NETCore中间件的工作原理、如何使用内置中间件、如何封装自定义中间件,并提供实际的例子来帮助你掌握
江沉晚呤时
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2025-03-05 23:05
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Serilog:全面掌握 .NET 日志记录
在现代应用程序中,日志记录是至关重要的一部分,它帮助开发人员追踪和调试应用程序的问题。Serilog是一个功能强大且灵活的.NET日志记录库,它不仅支持结构化日志,还能轻松集成到各种日志管理平台中。本教程将介绍如何在.NET应用程序中使用Serilog进行日志记录。一、Serilog概述Serilog是一个为.NET应用程序设计的第三方日志库,具有以下特点:结构化日志:Serilog可以记录结构化
拾忆4377
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2025-03-05 23:01
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:UniApp 从入门到精通全指南
https://juejin.cn/post/7440119937644101684uni-app官网本文是关于UniApp从入门到精通的全指南,涵盖基础入门(环境搭建、创建项目、项目结构、编写运行)、核心概念与进阶知识(组件与开发、页面路由与导航、数据绑定与响应式原理、生命周期钩子)、电商应用开发(商品展示、购物车、订单结算等功能)、项目优化与部署(性能、安全优化及不同平台部署)、案例分析及总结
大胖丫
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2025-03-05 20:39
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第二十课:HarmonyOS Next异步
编程实战
:Promise与async/await深度解析
一、异步编程核心概念HarmonyOSNext基于ArkTS的单线程模型实现高效异步编程,通过Promise与async/await解决传统回调地狱问题,提升代码可维护性24。其核心优势包括:非阻塞执行:异步任务挂起后主线程继续响应UI操作16简化并发逻辑:链式调用替代多层嵌套回调45统一错误处理:通过catch或try/catch集中管理异常45二、Promise核心用法
小_铁
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JAVA多线程详解(超详细)
、进程的三态二、线程实现1、继承Thread类2、实现Runnable接口3、实现Callable接口(不常用)三、线程常用方法1、线程的状态2、线程常用方法四、多线程1、守护(Deamon)线程2、
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14个Flink SQL性能优化实践分享
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地探讨FlinkSQL的常见性能问题、调优方法、易错点及调优技巧,并提供代码示例。1.常见性能问题1.1数据源读取效率低并行度不足:默认的并行度可能无法充分利用硬件资源。
快乐非自愿
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2025-03-04 15:40
flink
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性能优化
(面试经典问题之原子操作篇)原子操作CAS与锁实现
一、什么是原子操作原子操作(AtomicOperation)是指在
多线程并发
编程中,作为一个不可分割的单元执行的操作。无论操作过程中是否有其他线程或进程的干扰,它都会以整体的方式执行完毕。
文弱书生子
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2025-03-03 17:52
基础组件
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8个Python爬虫高效数据抓取技巧
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深入浅出
地介绍8个高效的Python爬虫技巧,帮助初学者提升数据抓取能力,从简单的网页内容提取到复杂的动态网站抓取,逐步解锁爬虫高级技能。
程序员小鱼_
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2025-03-03 15:07
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【实战篇】DeepSeek + Cline
编程实战
:从入门到“上头”
今天咱们来好好唠唠这个超火的组合——DeepSeek+Cline,看看它们在
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里到底能发挥多大的威力。要是你还在为写代码时的各种问题烦恼,那这篇文章绝对能帮到你!
再见孙悟空_
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2025-03-03 13:50
【2025
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【2025AI工具合集】
DeepSeek+cline
DeepSeek
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数据界的达克摩斯之剑----
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带你理解网络爬虫(First)
目录一.引言二.网络爬虫产生的背景三.爬虫背后的相关技术和原理1.插入URL的概念解析2.常见的几种URL格式四.网络爬虫的分类1.通用网络爬虫2.增量式网络爬虫3.DeepWeb爬虫一.引言网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序或技术。它就像一只“小蜘蛛”,在互联网上爬行,抓取各种信息。想象一下,网络就像一张大网,上面有无数的网页,而爬虫就是在这张网上穿梭的“小虫子”。它可以根据预设的规则和目标,
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大模型入门指南:从零开始,轻松掌握AI核心概念
本文主要参考了抖音上文哲老师讲的AI科普课程(课程名为「文哲讲AI」,内容
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,非常推荐观看),同时结合了一些科普文章和DeepSeek提供的检索知识
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2025-03-02 21:57
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TCP之4TCP是一种流协议》
4TCP是一种流协议数据是以字节流的形式传递给接收者,没有固有的报文或报文边界分概念。send通常只是将数据复制到主机的tcp/ip栈中,就返回了,由tcp来决定需要立即发送多少数据(取决于,发送窗口,拥塞窗口,MSS等)tcp会记录它发送了多少字节,以及确认的字节,但它不会记录这些字节是如何分组的变长报文,一般在每条报文前面加上一个首部,这个首部至少包含报文的长度,首先读取定长的报文头部,从首部
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2025-03-01 22:33
量子位
本地大模型
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(27)初探langgraph的流式输出
对于LLM(大语言模型),流式传输已成为一种越来越受欢迎的功能。其理念是在LLM生成令牌时就快速返回,而不是等待创建完整响应后再返回全部内容。对于简单的场景,流式传输实际上非常容易实现,但当涉及到智能体之类的应用时,它会变得复杂,这些智能体有自己的运行逻辑,可能会阻止我们尝试进行流式传输。本文将探讨langchain的流式输出,后面将实现智能体最终结果的流式输出。本次演练将全部使用qwen2.5:
火云牌神
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2025-03-01 15:22
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(09)自制聊天机器人(3)
文章目录准备自动裁剪聊天历史聊天机器人定义提示词模板定义state构建app测试流式输出总结代码本文将实现一个比较完善的聊天机器人的主要功能。包括:使用LangGraph构建聊天机器人自动裁剪聊天历史管理聊天会话的方法以流的方式输出回复我们将同时使用llama3.1和deepseek做演示。由于langchain可能对不同大模型支持程度不同以及其它限制,所以这个对比并不能说明哪个模型更好。准备在正
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2025-03-01 15:52
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(11)与外部工具交互(2)
文章目录准备定义工具方法创建提示词生成工具方法实参以`json`格式返回实参自定义`JsonOutputParser`返回`json`调用工具方法定义通用方法用链返回结果返回结果中包含工具输入总结代码在使用LLM(大语言模型)时,经常需要调用一些自定义的工具方法完成特定的任务,比如:执行一些特殊算法、查询天气预报、旅游线路等。很多大模型都具备使用这些工具方法的能力,Langchain也为这些调用提
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(25)用langgraph实现基于SQL数据构建的问答系统(4)
本文将演练使用基于langgraph链,对结构化数据库SQlite进行查询的方法。该系统建立以后,我们不需要掌握专业的SQL技能,可以用自然语言询问有关数据库中数据的问题并返回答案。使大语言模型(LLM)查询结构化数据与非结构化文本数据有所不同。查询非结构化数据时,通常需要将待查询的文本嵌入到向量数据库中;而查询结构化数据的方法则是让LLM编写和执行DSL(例如SQL)进行查询。在用langcha
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2025-03-01 14:47
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