特性集

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3--非LLM技术方案

NL2SQL技术方案系列(5)：金融领域NL2SQL技术方案以及行业案例实战讲解3NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析[Text2SQL
汀、人工智能·2025-03-08 03:00

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道

NL2SQL技术方案系列(1)：NL2API、NL2SQL技术路径选择；LLM选型与Prompt工程技巧，揭秘项目落地优化之道NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD
汀、人工智能·2025-03-08 03:59

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]

NL2SQL进阶系列(2)：DAIL-SQL、DB-GPT开源应用实践详解[Text2SQL]NL2SQL基础系列(1)：业界顶尖排行榜、权威测评数据集及LLM大模型（SpidervsBIRD）全面对比优劣分析
汀、人工智能·2025-03-08 03:58

R语言获取数据——手工输入数据

在R语言中获取数据集的方法有多种，例如读取Excel文件、数据库中的文件，而当我们没有这些渠道能够获取到数据集时，也可以手工输入数据，即通过键盘输入数据，它是获取数据集的最简单方法。
蜗牛数据分析·2025-03-08 03:58

光子晶体量子阱

光子晶体量子阱（PhotonicCrystalQuantumWell,PCQW）是一种结合了光子晶体和量子阱特性的材料结构，具有独特的光学和电子特性，广泛应用于光通信、激光器、传感器等领域。
学术乙方·2025-03-08 01:09

Spring WebFlux 入门指南

2.WebFlux与SpringMVC对比特性SpringWebFluxSpringMVC编程模型响应式（ReactiveStreams）阻塞式（ServletAPI）适用场景高
zru_9602·2025-03-08 01:31

基于YOLOv5深度学习的田间杂草检测系统：UI界面 + YOLOv5 + 数据集详细教程

我们将分步骤进行，包括环境配置、数据集准备、模型训练、实时杂草检测系统的实现等内容。目录引言目录
深度学习&目标检测实战项目·2025-03-08 00:50

自动扶梯人员摔倒掉落识别检测数据集VOC+YOLO格式5375张2类别

数据集格式：PascalVOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)图片数量(jpg文件个数)：5375标注数量(xml
FL1623863129·2025-03-07 23:18

在 Windows 上部署 DeepSeek 的详细教程

在Windows上部署DeepSeek的详细教程DeepSeek是一款备受瞩目的国产AI大模型，其开源特性使得用户可以在本地进行部署，以获得更快速、稳定的体验，并确保数据的私密性。
2401_89793006·2025-03-07 23:16

分分钟搞定分布式技术专题面试——Nginx+ZK+ActiveMQ+Kafka+RabbitMQ+MongoDB+Redis！

请列举xNginx的一些特性。请列举xNginx和和Apache之间的不同点请解释xNginx如何处理PHTTP请求。在xNginx中，如何使用未定义的服务器名称来阻止处理请求?
独孤球球·2025-03-07 23:43

分布式中间件：Redis介绍

目录Redis概述Redis的特点高性能丰富的数据结构持久化分布式特性简单易用Redis的数据结构字符串（String）哈希（Hash）列表（List）集合（Set）有序集合（SortedSet）Redis
顾北辰20·2025-03-07 23:13

Canal+MySQL+Kafka+Zookeeper

MySQLⅠ、搭建与基础使用Ⅱ、开启二进制日志三、Kafka+Zookeeper集群Ⅰ、搭建与基础使用Ⅱ、创建topic四、测试Ⅰ、数据库操作Ⅱ、kafka消费一、Canal阿里巴巴B2B公司，因为业务的特性
正大光明瑞士卷·2025-03-07 22:06

SpringBoot 自动配置原理详解

SpringBoot的自动配置是其核心特性之一，它允许开发者通过最小化配置来快速启动应用程序。自动配置基于“约定优于配置”的原则，使得javer可以更专注于业务逻辑，而不必关注繁琐的配置。
蒂法就是我·2025-03-07 22:30

对比 ThinkPHP 中间件 和 Java AOP

对比ThinkPHP中间件和JavaAOP特性Thin
众乐乐_2008·2025-03-07 21:28

JavaScript ES6 - 函数扩展

本章节的主要内容是:ES6函数扩展一:函数扩展1.函数新增特性:1.参数默认值2.rest参数3.扩展运算符4.箭头函数5.this绑定6.尾调用如图所示:1.ES6函数参数默认值/**1.函数参数默认值
黑木令·2025-03-07 21:27

【前端知识】Web Components开发框架quarkC介绍

文章目录概述**QuarkC简介****核心特性****QuarkC的使用方法****1.安装QuarkC****2.创建一个简单的QuarkC组件****3.使用组件****QuarkC的优势****
问道飞鱼·2025-03-07 21:57

机器学习｜决策树｜Gini指数和熵的区别｜简单示例

在决策树中，它用于评估数据集的不纯度。Gini指数越低，数据的纯度越高。其计算公式为：Gini=1−∑i=1npi2Gi
漂亮_大男孩·2025-03-07 21:56

什么是云互联网

云互联网并非一个孤立的全新概念，它融合了云计算与互联网的特性，以一种创新的架构模式为用户提供服务。
·2025-03-07 21:58

老榕树的Java专题：你了解java吗？

而在众多编程语言中，Java犹如一颗璀璨的明星，闪耀着独特而迷人的光芒，以其卓越的特性和广泛的应用场景，在全球范围内赢得了无数开发者的青睐与追捧。
程序员_老榕树·2025-03-07 20:52

JDBC（超详细）

JDBC提供了一种基准，据此可以构建更高级的工具和接口，使数据库开发人员能够编写数据库应用程序Java具有坚固、安全、易于使用、易于理解和可从网络上自动下载等特性，是编写数据库应用程序的杰出语言。
肉肉的小白·2025-03-07 20:11

Apache Flink详解：流处理与批处理的强大框架

Flink能够处理实时流数据和批处理数据，具有高吞吐量、低延迟、容错等特性。
微笑听雨。·2025-03-07 19:36

如何通过卷积神经网络（CNN）有效地提取图像的局部特征，并在CIFAR-10数据集上实现高精度的分类？

目录1.CNN提取图像局部特征的原理2.在CIFAR-10数据集上实现高精度分类的步骤2.1数据准备2.2构建CNN模型2.3定义损失函数和优化器2.4训练模型2.5测试模型3.提高分类精度的技巧卷积神经网络
浪九天·2025-03-07 19:27

OpenHarmony 鸿蒙使用指南——概述

为了缩减驱动开发者的驱动开发周期，降低三方设备驱动集成难度，OpenHarmony驱动子系统支持以下关键特性和能力。弹性化的框架能
AIGC龙哥·2025-03-07 18:24

Spring AI 实战：手把手教你打造一个智能客服机器人！

SpringAI框架为我们提供了一个强大的工具集，结合自然语言处理（NLP）技术，我们可以轻松地构建一个功能强大的智能客服机器人。本文将从零开始，一步步教你如何利用SpringAI和相关技术打造一个
Leaton Lee·2025-03-07 18:24

CISC架构

特点指令集复杂：CISC架构的指令集包含大量不同功能的指令，指令数量通常较多，可能有几百条甚至更多。例如，英特尔的x86架构就是典型的CISC架构，它拥有丰富的指令，
搞芯片的小呆鸟·2025-03-07 18:51

计算机架构简介

以下是对RISC-V架构、X86架构、ARM架构、MIPS架构、PowerPC架构、SPARC架构、IA-64架构、Power架构的介绍：RISC-V架构简介：RISC-V是基于精简指令集计算（RISC
搞芯片的小呆鸟·2025-03-07 18:51

开源远程桌面软件

主要特性：1、自定义画面质量2、加密直连，先尝试打洞直连，不行再由服务器转发3、内置文件传输和TCP隧道功能4、RDP连接5、支持自建中
௸ೄ流年ೄ೨·2025-03-07 18:19

vue计算属性源码解读

在Vue.js中，计算属性是一个非常实用的特性，它允许你根据其他数据动态计算出新的值，并且会缓存计算结果，只有当依赖的数据发生变化时才会重新计算。下面我们来深入解读Vue计算属性的源码实现。
新茶十九·2025-03-07 18:19

python量化交易——金融数据管理最佳实践——使用qteasy大批量自动拉取金融数据

文章目录使用数据获取渠道自动填充数据QTEASY数据拉取功能数据拉取接口`refill_data_source()`数据拉取API的功能特性多渠道拉取数据实现下载流量控制实现错误重试日志记录其他功能qteasy
QTEASY量化交易·2025-03-07 17:46

第37篇Personalized Federated Learning: A Meta-Learning Approach（perfedavg联邦学习+元学习）2020个性化联邦学习使用Hessian

传统FL方法得到的全局模型无法适应各用户的异质数据，导致在用户本地数据集上性能不佳因此这篇论文旨在解决联邦学习中模型缺乏个性化的问题第二部分：idea基于模型无关元学习（MAML）框架，提出个性化联邦学习问题的新公式
还不秃顶的计科生·2025-03-07 17:44

Nacos 深度解析与实战指南：构建云原生微服务的核心枢纽

1.Nacos简介Nacos（DynamicNamingandConfigurationService）是阿里巴巴开源的云原生平台核心组件，集服务发现、配置管理、动态DNS和服务元数据管理于一体，支持Kubernetes
小小初霁·2025-03-07 17:14

Lumoz Chain正式上线：AI 时代的新算力破局者

区块链技术本应以其去中心化、透明和安全的特性为AI领域带来革命性
区块链小八歌·2025-03-07 17:43

基于51单片机的多路抢答器犯规可设置时间proteus仿真

它基于8051内核，并具有许多与其兼容的特性。主要特点如下：内部存储器：具有8KB的闪存
weixin_46018686·2025-03-07 17:12

对话开源中国马越：DeepSeek不是国运级的创新，年轻人才是

“开源”背后的自由、开放特性，被普遍认为是互联网精神的外化——源代码向公众开放共享，且允许在遵循特定许可证条款的前提下，对软件进行自由使用、修改和二次分发。
·2025-03-07 17:19

工业级Pandas性能优化：Dask/Modin实战教程

目录工业级Pandas性能优化：Dask/Modin实战教程1.引言与背景1.1Pandas的局限性1.2分布式计算与GPU加速的需求1.3Dask与Modin简介2.数据集介绍3.工业级数据处理理论基础
闲人编程·2025-03-07 17:06

机器学习——使用分类特征的一种独热编码，

在我们目前看到的例子中，每个特性只能具有两个可能的值中的一个，耳朵形状不是尖的就是软的，脸型不是圆就是不圆，胡须不是存在就是不存在，但是如果特性可以具有两个以上的离散值呢？
小卷心菜.·2025-03-07 16:23

Makefile教程 C语言编译 多个C文件编译 C文件 编译链接 自动依赖 make工具使用 makefile make 基础语法

这一特性确保了mak
电科周杰伦·2025-03-07 15:22

C语言、C++和C#的区别在什么地方？

C语言、C++和C#是三种不同的编程语言，它们在设计目标、特性和应用领域上有各自的特点。
破碎的天堂鸟·2025-03-07 15:44

深入探索 Dubbo：高效的 Java RPC 框架

本文将深入探讨Dubbo的核心特性、配置方法，以及如何利用Dubbo提供的高级功能来构建一个高效、可靠的分布式系统。什么是Dubbo？Dubbo是一个轻量级、高性能的JavaRPC框架，主要用
Kale又菜又爱玩·2025-03-07 15:56

RMAN备份数据库_使用RMAN备份归档redo日志

1．关于非CDB的归档redo日志备份RMAN备份的几个特性是归档redo日志特有的。例如，可以使用BACKUP…DELETE在备份到备份集之后从磁盘中删除一个或所有归档redo日志拷
数语数行·2025-03-07 15:25

PCB 目标检测数据集

###**PCB目标检测数据集介绍****关键词**：工业质检、PCB缺陷检测、目标定位、智能制造---####**数据集概览**本数据集聚焦**印刷电路板（PCB）缺陷检测**任务，专为工业质检场景设计
晨兆·2025-03-07 14:21

c++和c#和c语言

C++、C#和C语言之间有关系，但它们在设计目标、应用领域和语法特性上也有显著的区别。
Random_N1·2025-03-07 14:51

Agentic：基于DeepSeek V3与R1的智能代理技术深度解析

引言人工智能的快速发展正在重塑我们的技术世界，而智能代理（Agentic）作为AI领域的新兴分支，正以其自主性、适应性和智能化特性吸引着越来越多的关注。
weixin_40941102·2025-03-07 13:45

Agentic Security：开源LLM漏洞扫描器

通过集成多种攻击技术和数据集，AgenticSecurity能够对LLM进行全面的模糊测试和压力
袁立春Spencer·2025-03-07 13:06

机器学习与深度学习里生成模型和判别模型的理解

两个模型是啥我们从几句话进入这两个概念：1、机器学习分为有监督的机器学习和无监督的机器学习；2、有监督的机器学习就是已知训练集数据的类别情况来训练分类器，无监督的机器学习就是不知道训练集的类别情况来训练分类器
程序员羊羊·2025-03-07 12:03

字符串——7.力扣题目：459. 重复的子字符串

大体思路：制作出next表，抓住next表在这一题的特性：特性1：如果next最后一位==0，说明没有最长相等前后缀，整个字符串没有重复的地方，则一定是false的情况。
big_face_kitty·2025-03-07 12:33

Spring Boot 3.0深度实战：从核心特性到生产级调优

一、SpringBoot3.0核心特性解读1.1JDK17LTS支持（实测性能提升）记录类（Record）与SpringDataJPA完美适配模式匹配简化类型判断密封类（SealedClass）增强DTO
Code_Cracke·2025-03-07 12:02

助力海外，空壳支持Google Play应用分身

空壳支持GooglePlay官方应用的分身多开，分身应用安装包小于1M，分身应用独立运行和管理，这是其他多开软件无法拥有的特性。用户可以直接选择从GooglePlay下载
·2025-03-07 12:34

JAVA学习-练习试用Java实现“使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选”

问题：实现一个Java程序，使用神经网络算法对大数据集进行模式识别和筛选。
守护者170·2025-03-07 12:25

再聊解除HiddenApi限制

说明由于我们容器产品的特性，需要将应用完整的运行起来，所以必须涉及一些隐藏接口的反射调用，而突破反射限制则成为我们实现的基础。现将我们的解决方案分享给大家，一起学习。
·2025-03-07 12:03
上一页 15 16 17 18 19 20 21 22 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他