生成式预训练第16页

Vue.js组件开发-解决PDF签章预览问题

步骤和建议：1.选择合适的PDF预览库‌vue-pdf‌：基于PDF.js的Vue组件，提供响应式PDF查看、WebWorker优化的性能和丰富的API。

LCG元·2025-01-19 01:38

分布式Server：IDL_ssgrade

源程序：【免费】分布式Server：IDL-ssgrade资源-CSDN文库//Don'tmodifythisfileasitwillbeoverwritten.

XLYcmy·2025-01-19 00:03

【20.5 python中的FastAPI】

它利用了Python3.7+的新特性，如类型提示（TypeHints），来自动生成API文档（基于OpenAPI和SwaggerUI），以及进行参数校验和序列化/反序列化。

wang151038606·2025-01-19 00:01

HarmonyOS 与 iOS：架构与优势的深度剖析

它们代表了两种不同的发展方向：前者以分布式架构和多终端融合为核心，后者则以精细化的用户体验和封闭的生态系统见长。以下将通过多个维度剖析它们的本质区别与各自的优势。

汪子熙·2025-01-19 00:27

神经网络初始化 (init) 介绍

常见的初始化方法及其应用场景2.1Xavier/Glorot初始化2.2He初始化2.3正交初始化2.4其他初始化方法3.如何设置初始化4.基于BERT的文本分类如何进行初始化4.1项目背景4.2模型构建4.3模型训练与评估

迷路爸爸180·2025-01-18 23:25

单体式架构，集群，分布式架构有什么区别

单体式架构单体架构就是所有的代码都是放在一个项目上面的，并且部署在一个机器上面，他什么都做，自己完成所有的任务。但是当业务规模变得复杂以后，就会暴露他的缺点缺点：1.编译和启动的速度会变慢2.代码冲突3.单个数据库存储能力有限4.很难在进行扩展虽然有缺点，但是他肯定还是有自己的优点的优点1.开发测试简单部署方便2.扩容简单，给应用加机器就可以由于单体架构的缺点，逐渐出现了集群集群集群就是当单体架构

highfish920·2025-01-18 23:52

vue3 + ts + vite 工程化开发Tampermonkey【油猴、篡改猴】脚本

编译后生成Tampermonkey脚本，导入到Tampermonkey插件中直接使用。

雷特130·2025-01-18 23:20

3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互

1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术，能够生成类似人类对话响应的工具。

laopeng301·2025-01-18 23:20

Java 8 新特性详解及应用示例

Java8是Java发展历程中的一个重大里程碑，它引入了许多革命性的新特性，极大地提高了开发效率，增强了语言的表达力，并为函数式编程风格提供了支持。以下是Java8主要新特性的详解及其应用示例。

艾利克斯冰·2025-01-18 23:17

QML音视频实时通信

QML音视频实时通信使用AI技术辅助生成QT界面美化视频课程QT性能优化视频课程QT原理与源码分析视频课程QTQMLC++扩展开发视频课程免费QT视频课程您可以看免费1000+个QT技术视频免费QT视频课程

QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-01-18 22:44

QML Web云应用开发

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QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-01-18 22:14

QT硬件接口设计

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QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-01-18 22:44

【QT教程】QML音视频效果实现 QT音视频

QML音视频效果实现使用AI技术辅助生成QT界面美化视频课程QT性能优化视频课程QT原理与源码分析视频课程QTQMLC++扩展开发视频课程免费QT视频课程您可以看免费1000+个QT技术视频免费QT视频课程

QT性能优化QT原理源码QT界面美化·2025-01-18 22:43

WebClient和RestTemplate的差异

的差异引言RestTemplate的历史背景与适用场景WebClient的诞生背景及其优势编程模型对比错误处理机制的区别性能考量未来发展方向实际应用案例分享引言在当今互联网时代，服务间的通信是构建分布式系统不可或缺的一部分

master_chenchengg·2025-01-18 22:43

Vue 开发者的 React 实战指南：状态管理篇

本地状态管理对比Vue的响应式系统在Vue中，我们习惯使用data选项来定义组件的本地状态：{{count}}+1exportdefault{data(){return{count:0}},methods

·2025-01-18 22:21

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

微调（Fine-tuning）是指在已有预训练模型的基础上，对模型进行进一步训练，以适应特定任务或需求。

疯狂小料·2025-01-18 21:04

标准化可观察量：Web标准新成员及其与RxJS的差异

相较于RxJS这一流行的响应式编程库中的Observables，标准化的可观察量在设计理念与实现细节上均展现出若干显著的不同点，这些差异旨在更好地适应Web环境的特殊需求，提升开发效率与代码的可维护性。

exploration-earth·2025-01-18 21:32

机器学习02-发展历史补充

（20世纪50年代至80年代）2-第二阶段【集成时代】+【核方法】（20世纪90年代至2000年代初期）3-第三阶段【特征工程】+【模型优化】（2000年代中期至2010年代初期）4-大规模数据和分布式计算

坐吃山猪·2025-01-18 21:02

单体架构、集群架构和分布式架构概述

单体架构、集群架构和分布式架构概述在现代系统架构和开发过程中，单体架构、集群架构和分布式架构是三个常见且关键的概念。本文将详细介绍这些技术的相关概念，并探讨它们之间的联系与区别。

JoyousHorse·2025-01-18 21:01

使用Node.js+Express框架，创建一个独立的服务器端项目

在命令行中进入该文件夹，并运行npminit-y来初始化项目并生成packag

海绵宝宝人间体·2025-01-18 21:29

ollama教程——使用LangChain调用Ollama接口实现ReAct

框架Ollama教程——兼容OpenAIAPI：高效利用兼容OpenAI的API进行AI项目开发Ollama教程——使用LangChain：Ollama与LangChain的强强联合Ollama教程——生成内容

walkskyer·2025-01-18 21:25

PCL 生成空间圆点云【2025最新版】

目录一、算法原理二、代码实现三、结果展示本文由CSDN点云侠原创，原文链接。博客长期更新，最近一次更新时间为：2025年1月17日。代码在PCL1.14.1中测试通过。一、算法原理三维空间圆形式如下：三维空间圆的参数方程：{

点云侠·2025-01-18 20:52

C++设计模式---迭代器模式

1、介绍迭代器模式是⼀种行为型设计模式，是⼀种使⽤频率⾮常⾼的设计模式，在各个语⾔中都有应用，其主要⽬的是提供⼀种统⼀的⽅式来访问⼀个聚合对象中的各个元素，而不需要暴露该对象的内部表示。

xinruoqianqiu·2025-01-18 20:21

数电票介绍及如何由数电票生成OFD文件

本人用c#、c++、typescript分别开发了数电票生成系统，可以生成ofd、pdf、图格式的数电票。采用微服务部署，方便调用！本文主要介绍一下数电票概念及生成过程。

源之缘-OFD解决方案之道·2025-01-18 20:50

智能生成ER图工具。使用 SQL 生成 ER 图：让数据库设计更高效

使用SQL生成ER图：让数据库设计更高效在数据库设计中，ER图（实体关系图）是不可或缺的工具。它不仅能帮助开发者直观地展示数据库的结构，还能帮助团队成员更好地理解不同数据实体之间的关系。

小林rr·2025-01-18 20:46

Python中用ollama库实现连续对话

找来找去没找到一个简单示例，用4o和问心来回调整简单生成了一个，抛砖引玉了。

longnershot·2025-01-18 20:45

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

Xgboost从基础到实战XGBoost:eXtremeGradientBoosting*应用机器学习领域的一个强有力的工具*GradientBootingMachines(GBM)的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

VSCode配置调试C-配置launch.json和tasks.json

linkid=830387"version":"0.2.0","configurations":[{"name":"gcc.exe-生成和调试活动文件",//该调试任务的名字，启动调试时会在待选列表中显示

zhougl996·2025-01-18 19:10

（九）ROS运行管理

前言1.ROS是多进程(节点)的分布式框架，一个完整的ROS系统实现：可能包含多台主机；每台主机上又有多个工作空间(workspace)；每个的工作空间中又包含多个功能包(package)；每个功能包又包含多个节点

PaLu-LvL·2025-01-18 19:38

Python Sqlite数据库与配置文件的加载、编辑和保存

它的设计目标是嵌入式的，而且已经在很多嵌入式产品中使用了它，它占用资源非常的低，在嵌入式设备中，可能只需要几百K的内存就够了。

2201_75335496·2025-01-18 19:37

【Python篇】深入机器学习核心：XGBoost 从入门到实战

2.1梯度提升简介3.安装XGBoost4.数据准备4.1加载数据4.2数据集划分5.XGBoost基础操作5.1转换为DMatrix格式5.2设置参数5.3模型训练5.4预测6.模型评估7.超参数调优

半截诗·2025-01-18 19:06

【YOLOv8杂草作物目标检测】

以下是一些关键信息的总结：农作物幼苗与杂草检测系统：基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片训练了一个目标检测模型，用于检测田间的农作物幼苗与杂草对象。

stsdddd·2025-01-18 19:35

思维图GOT：用大语言模型解决复杂问题

GoT的关键思想和主要优势是能够将LLM生成的信息建模为任意图，其中信息单位

硅谷秋水·2025-01-18 19:05

pyinstaller 打包生成.exe 可执行文件报错 “IndexError: tuple index out of range”

想把pyqt写的GUI程序打包成.exe文件，以便在Windows下运行，不想因为使用Python3.6，出现兼容问题：IndexError:tupleindexoutofrangePyinstaller官网目前的版本是3.2.1只支持到Python2.7，Python3.3~Python3.5需自己在官网源码里

静妍·2025-01-18 19:05

Spring Boot入门(19)：超酷炫！Spring Boot + Thymeleaf 带你玩转 Web 页面开发！

前言在Web开发中，不管是MVC框架还是前后端分离，都需要使用模板引擎来渲染生成页面。Thymeleaf是一款非常优秀的模板引擎，它以自然的方式处理模板，支持HTML5标签，同时兼容HTML4。

喵手·2025-01-18 18:04

Qt开发技术【C++ 实现类的二进制序列化与反序列化】

但是在嵌入式中使用代码比较冗余二、实现一个比较简单的仅对

增援未来章北海·2025-01-18 18:32

【视觉惯性SLAM：十五、ORB-SLAM3中的IMU预积分】

15.1视觉惯性紧耦合15.1.1视觉惯性紧耦合的重要性视觉惯性紧耦合（Visual-InertialTightCoupling）在ORB-SLAM3中的作用不可替代，是实现高鲁棒性和高精度定位的核心技术。单一的视觉SLAM主要依赖于图像特征进行定位和建图，这种方法虽然能够在许多环境中获得良好的效果，但其鲁棒性容易受到动态变化、光照条件恶化以及环境特征稀缺等因素的限制。例如，昏暗场景或快速运动可能

KeyPan·2025-01-18 18:31

聊聊 Windi CSS 的替代品 UnoCSS

以下是关于WindiCSS的一些关键特点：按需供应：WindiCSS会扫描你的HTML和CSS，然后按需生成工具类（utilities），这意味着只有你实际使用的工具类才会被包含在最终的CSS文件中，从而减少了文件大小和提高了加载速度

·2025-01-18 18:07

记录搭建一个私人搜索引擎

以下是具体的操作流程逻辑：第一步：创建一个索引任务，一键生成这个操作会自动创建对应的表，用来存放爬取的网页内容，不需要人工创建，省去一些过于细化的配置。第二步，开

·2025-01-18 18:36

工业控制系统的8种类型

最常见的包括监督控制和数据采集（SCADA）系统、分布式控制系统（DCS）、可编程逻辑控制器（PLC）以及其他几种。继续阅读

dotNET跨平台·2025-01-18 18:28

提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性

其核心优势在于提供了一个集成式环境，支持代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。尽管大多数用户熟悉其基本功能，但许多能显著提升工作效率的高级特性往往被忽视。

·2025-01-18 18:05

数据可视化大屏设计与实现

通过整合HTML、CSS、JavaScript以及后端接口请求，我们可以构建一个响应式的数据可视化页面。

木觞清·2025-01-18 18:56

文心一言 vs gpt-4 全面横向比较

文心一言是中国百度公司研发的大规模语言模型，它有超多的参数，就像一个超级大脑，特别擅长理解并生成中文内容。在聊天啊、写文章啊、答题这些任务上表现不错，对中国文化和国情有更深的理解和适应能力。

周盛欢·2025-01-18 18:54

NVIDIA Hopper解说

白总Server·2025-01-18 17:24

LLMs，即大型语言模型

LLMs，即大型语言模型，是一类基于深度学习的人工智能模型，它们通过海量的数据和大量的计算资源进行训练，可以理解和生成自然语言。

maopig·2025-01-18 17:52

【论文速读】| 利用大语言模型在灰盒模糊测试中生成初始种子

基本信息论文标题:HarnessingLargeLanguageModelsforSeedGenerationinGreyb0xFuzzing作者:WenxuanShi,YunhangZhang,XinyuXing,JunXu作者单位:NorthwesternUniversity,UniversityofUtah关键词:Greyb0xfuzzing,LargeLanguageModels,Seed

云起无垠·2025-01-18 17:52

第79期 | GPTSecurity周报

GPTSecurity是一个涵盖了前沿学术研究和实践经验分享的社区，集成了生成预训练Transformer（GPT）、人工智能生成内容（AIGC）以及大语言模型（LLM）等安全领域应用的知识。

云起无垠·2025-01-18 17:22

第60期 | GPTSecurity周报