自己转换成类模型

Debug智能体对比传统Debug的优势在哪？

文心快码(BaiduComate)是基于百度文心大模型，在研发全流程全场景下为开发者提供辅助建议的智能代码助手。
·2025-01-16 17:54

JPA懒加载与实体分离的解决方案

实体定义首先，我们定义两个实体类：Person和Phone。Person实体包含一个懒加载的Phone列表。jav
t0_54manong·2025-01-16 17:09

Python小项目：利用U-net完成细胞图像分割

本文将详细介绍如何利用U-Net完成细胞图像分割项目，涵盖从数据准备到模型部署的各个步骤。
·2025-01-16 17:22

异乡记

张爱玲在途中写下的札记，其中谈到了她所见到的农村过年杀猪等细节，以独特的视角和细腻的笔触，写出了农村过年的一些场景和自己的感受。
·2025-01-16 17:48

过去的年

莫言在文中讲述了自己小时候过年的经历，重点描写了辞灶日的仪式和对年夜饭的期待等，从一个孩子的视角出发，将春节的习俗和欢乐展现得淋漓尽致。
·2025-01-16 17:47

基于SHM的IPC库的性能和功能比较

使用SHM来传输tlmpayload测试前言我花了几天打算自己写一个zero-copy的版本，使用boost里现成的managed_shared_memory和interprocess_semphore
·2025-01-16 17:45

Python小工具：利用ffmpy3库3秒钟将视频转换为音频

作者|pk哥来源公众号|Python知识圈（ID：PythonCircle）最近，有读者微信上私聊我，想让我写一篇视频批量转换成音频的文章，我答应了，周末宅家里把这个小工具做出来了。
Python知识圈·2025-01-16 17:37

开源 多模态 大模型架构深度分析 2024

1.典型开源多模态大模型（1）KOSMOS-2KOSMOS-2是微软亚洲研究院在KOSMOS-1模型的基础上开发的多模态大模型。
AI大模型 lose and dream·2025-01-16 17:36

应急救援路径规划中的蚁群算法与路径评价研究【附代码】

数据科学与大数据专业|数据分析与模型构建|数据驱动决策✨专业领域：数据挖掘与清洗大数据处理与存储技术机器学习与深度学习模型数据可视化与报告生成分布式计算与云计算数据安全与隐私保护擅长工具：Python/
拉勾科研工作室·2025-01-16 17:36

一起学Hugging Face Transformers（8）- 使用Transformers 库制作一个简易问答系统

文章目录前言一、环境准备二、数据准备三、模型选择与加载四、构建问答系统五、模型评估与优化六、部署问答系统七、实际案例分析总结参考资料前言问答系统是一种能够自动回答用户问题的人工智能应用，在许多领域具有重要的应用价值
做个天秤座的程序猿·2025-01-16 17:35

自制啤酒：享受酿造的乐趣

自制啤酒，是一场充满乐趣与挑战的冒险，让我们能够亲手创造出属于自己的独特饮品。
·2025-01-16 17:11

百万架构师第八课：设计模式：设计模式容易混淆的几个对比｜JavaGuide

设计模式容易混淆的几个对比.md1、代理模式跟委派模式混淆委派就是说全权代理代理只参与某一个环节，委派参与整个环节委派可以说是一个静态代理Porxy传一个接口，传实现类不行吗？
·2025-01-16 17:08

多模态模型基础

资料ViT：https://zhuanlan.zhihu.com/p/657666107ViT的位置编码：https://blog.csdn.net/qq_44166630/article/details/127429697Clip：https://zhuanlan.zhihu.com/p/660476765QwenVL：https://blog.csdn.net/qq_35812205/arti
谁怕平生太急·2025-01-16 17:34

python（类和对象之类函数和静态函数）

类函数和静态函数#-*-coding:utf-8-*-#类函数和静态函数classPeople(object):#类变量total=0def__init__(self,name,age):#调用父类的初始化函数
huo_1214·2025-01-16 17:33

探索Qwen-VL：一个全栈式的视觉语言模型开发框架

探索Qwen-VL：一个全栈式的视觉语言模型开发框架Qwen-VLTheofficialrepoofQwen-VL(通义千问-VL)chat&pretrainedlargevisionlanguagemodelproposedbyAlibabaCloud
钟洁祺·2025-01-16 17:03

百万架构师第五课：设计模式：深度分析代理模式

代理模式作用：AOP实现拦截器中介黄牛媒婆解耦专人做专事自己不想做，又不得不做的事增强代理：静态代理动态代理角色代理角色被代理的角色（目标对象）由被代理的角色来做最终的决定代理角色通常来说会持有被代理角色对象引用
·2025-01-16 16:34

知乎高赞！BAT大牛的大数据学习之路！

让我惊叹的是在这个大数据时代底下，比起我们自己，大数据似乎更懂得我们。如果科技更进一步，就像《奇葩说》中一集辩题里所说的，它有可能可以帮我们匹配到那个灵魂相契的人。
数据工程师金牛·2025-01-16 16:32

HarmonyOS Next V2 @Event

我们了解到@Local是管理自己内部的数据的，@Param是负责接收父组件的数据的，而且子自己内部不能直接修改按照一个组件最基本的功能，既能接收外部传入的数据，也要向外部传递数据。
·2025-01-16 16:31

Java 大视界 -- Java 大数据平台迁移与升级策略：平滑过渡的方法（十四）

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:31

Java 大视界 -- Java 大数据测试框架与实践：确保数据处理质量（十二）

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青云交·2025-01-16 16:30

Java 大视界 -- Java 分布式协调服务：Zookeeper 在大数据中的应用（十一）

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青云交·2025-01-16 16:00

Java 大视界 -- Java 与大数据存储优化：HBase 与 Cassandra 应用（十）

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青云交·2025-01-16 16:59

XXL-TOOL v1.3.2 发布 | Java工具类库

ReleaseNotes1、【新增】新增多个工具类模块，包括：Md5Tool、HexTool、HttpTool等；2、【完善】工具类单测完善；3、【升级】升级依赖版本，如freemarker、junit
·2025-01-16 16:31

Java 大视界 -- Java 开发 Spark 应用：RDD 操作与数据转换（四）

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青云交·2025-01-16 16:59

大数据新视界 -- Hive 数据生命周期自动化管理（2 - 16 - 12）

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青云交·2025-01-16 16:59

大数据新视界 -- Hive 数据倾斜问题剖析与解决方案（2 - 16 - 5）

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青云交·2025-01-16 16:29

大数据新视界 -- Hive 数据抽样实战与结果评估（2 - 16 - 2）

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青云交·2025-01-16 16:29

大数据新视界 -- Hive 数据抽样：高效数据探索的方法（2 - 16 - 1）

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青云交·2025-01-16 16:28

智创 AI 新视界 -- AIGC 对游戏产业的革命性影响（16 - 8）

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青云交·2025-01-16 16:28

智创 AI 新视界 -- 优化 AI 模型训练效率的策略与技巧（16 - 1）

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青云交·2025-01-16 16:58

大数据新视界 -- Hive 数据湖集成与数据治理（下）（26 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:58

大数据新视界 -- Hive 与其他大数据工具的集成：协同作战的优势（下）（14/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:57

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 函数库：丰富函数助力数据处理（上）（11/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:27

大数据新视界 -- Hive 函数应用：复杂数据转换的实战案例（下）（12/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:27

大数据新视界 -- 大数据大厂之 数据导入：优化数据摄取的高级技巧（下）（4/ 30）

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青云交·2025-01-16 16:57

大数据新视界 -- Impala 性能优化：量子计算启发下的数据加密与性能平衡（下）（30 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:26

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：跨数据中心环境下的挑战与对策（上）（27 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:56

大数据新视界 -- Impala 性能优化：分布式环境中的优化新视野（下）（28 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:56

大数据新视界 -- Impala 性能突破：复杂数据类型处理的优化路径（上）（25 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:56

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：资源分配与负载均衡的协同（下）（24 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:55

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：分区修剪优化的应用案例（下）（22 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:25

智创 AI 新视界 -- AI 在智能家居中的智能升级之路

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青云交·2025-01-16 16:55

智创 AI 新视界 -- AI 助力医疗影像诊断的新突破

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青云交·2025-01-16 16:55

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃：动态分区调整的策略与方法（上）（21 / 30）

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青云交·2025-01-16 16:54

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升：解析执行计划优化的神秘面纱（上）（17/30）

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青云交·2025-01-16 16:54

大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：数据加载策略如何决定分析速度（上）（15/30）

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青云交·2025-01-16 16:24

大数据新视界 -- 大数据大厂之提升 Impala 查询效率：索引优化的秘籍大揭秘（上）（3/30）

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青云交·2025-01-16 16:24

大数据新视界 -- 大数据大厂之多因素认证在大数据安全中的关键作用

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:24

大数据新视界 -- 大数据大厂之大数据重塑影视娱乐产业的未来（4 - 3）

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:23

大数据新视界 -- 大数据大厂之大数据重塑影视娱乐产业的未来（4 - 4）

在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
青云交·2025-01-16 16:23
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