队列模型消息中间件第16页

halcon深度学习4：深度学习在 OCR的用法-deep_ocr_workflow解析

2、deep_ocr_workflow在深度学习中，只有一篇例子关于OCR就是这一篇，文中介绍了深度OCR模型的建立与使用（如果使用过计量模型的可以较好理解，就是建立模型→设置参数→导入图片→进

mlxg99999·2024-09-08 01:16

通义灵码怎么样？分为哪些版本，看看基础能力多少分？

通义灵码，是一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云的云服务使用场景调优

阿里云云原生·2024-09-08 01:14

【事件驱动架构】CloudEvents和消息队列的区别

CloudEvents和消息队列有以下几点主要区别:消息结构不同消息队列中的消息一般就是简单的字符串或字节数组,内容不固定。而CloudEvents定义了一组标准化的消息结构和字段,要求遵循这种规范。

季邦邦·2024-09-08 01:44

【AI大模型应用开发】【LangChain系列】2. 一文全览LangChain数据连接模块：从文档加载到向量检索RAG，理论+实战+细节

持续学习，持续干货输出，关注我，跟我一起学AI大模型技能。本文学习LangChain中的数据连接（Retrieval）模块。该模块提供文档加载、切分，向量存储、检索等操作的封装。

同学小张·2024-09-08 01:13

SpringBoot教程（十五） | SpringBoot集成RabbitMq（消息丢失、消息重复、消息顺序、消息顺序）

消息丢失的解决方案（1）生成者丢失消息丢失的情景解决方案1：发送方确认机制（推荐，最常用）解决方案2：事务（不推荐，因为性能差）（2）MQ丢失消息丢失的情景解决方案：开启RabbitMQ的持久化+开启镜像队列

Slow菜鸟·2024-09-08 01:13

深入剖析 RabbitMQ：架构深度解析、原理细节与关键特性全面掌握

摘要：本文深入探讨了RabbitMQ这一开源消息代理的各个方面，包括其架构设计、工作原理、关键特性如延迟消息、死信队列、高可用性、消费限流、去重策略、消息持久化和事务性操作等。

马丁的代码日记·2024-09-08 01:43

财富水池助你轻松理财

财富水池的理财模型可以帮助我们很好地梳理和打理好财富。它的运作如下：财富通过我们的收入源源不断地注入财富水池，分别注满水池里的现金池，保险池，目标池和金鹅池，然后通过支出流出水池。我们的主要任务就是

Shirley赖·2024-09-08 00:55

一文让你搞懂什么是AI大模型

近年来，人工智能（AI）技术飞速发展，特别是大模型的出现，给各行各业带来了巨大的变革。无论是自然语言处理、图像识别，还是自动驾驶，AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。

码上飞扬·2024-09-08 00:11

Python 使用 Detectron2 进行目标检测 (Detectron2, CenterNet2, Detic)

它提供了一系列预训练模型和灵活的配置系统，

Eric Woo X·2024-09-08 00:07

Linux rpc结构一种事件驱动的状态机处理

为了高效的调度各个RPC请求，Linux的PRC调度实际上是一个事件驱动模型。C/S结构，大多使用多进程服务模型，这种模型的优点是编程简单，因为操作系统都是基于进程调度的，可以直接使用操作系统的接口。

linux_coder·2024-09-08 00:37

消息队列专题(高级特性篇)：RabbitMQ 如何保证消息的可靠性投递、传输和消费

消息的可靠性投递1.消息投递模式消息可靠性投递，是指保证生产者能够把消息100%发送到消息队列中，生产者Producer为我们提供了两种消息投递模式：Confirm确认模式和Return退回模

盛夏温暖流年·2024-09-08 00:36

消息补偿。

消息可靠性保障消息补偿机制步骤：如果正常情况，生产者投递消息到队列，消费者监听队列消费，那就万事大吉，但是有很多不可控原因，网络波动，程序异常，等等，导致不是每次都正常投递消费，所以我们要做到消息可靠投递消费

架构小闻闻·2024-09-08 00:34

延迟队列。

延迟队列消息进入队列不会被立即消费，过指定时间后再消费其他的消息队列有延迟队列，RabbitMQ没有，但是可以通过使用TTL过期+死信队列达到延迟队列的效果应用场景售后回访，用户购买商品以后，30天给用户发送邮件做一个回访因为不同用户购买时间是不同的

架构小闻闻·2024-09-08 00:03

大模型推理框架 RTP-LLM 架构解析

RTP-LLM是阿里巴巴智能引擎团队推出的大模型推理框架，支持了包括淘宝、天猫、闲鱼、菜鸟、高德、饿了么、AE、Lazada等多个业务的大模型推理场景。

阿里技术·2024-09-07 23:32

基于Prometheus和Grafana的现代服务器监控体系构建

它不仅提供了多维数据模型和强大的PromQL查询语言，还支持服务发现和HTTP拉取模型。这些特性使得Prometheus特别适合在微服务和

不会代码的小林·2024-09-07 23:00

Ollama常用信息

目录常用命令常用模型运行模型常用命令输入Ollama命令，正常的得出命令行输出，表示已经安装成功，下面有ollama的常用命令：Usage:ollama[flags]ollama[command]AvailableCommands

AIGC_Connect·2024-09-07 23:29

大模型计算首字吐出时间

代码计算的时候稍微有一点偏差其它人有没有更好的解决办法#coding:utf-8importopenpyxlimportrequestsfromloguruimportloggerimportjsonimporttime#读取excel文件的路径filepath="F:/chery_gpt_problem/query.xlsx"#请求的url地址url="https://www.cherygpt.

一个月总有那么30天不想上班·2024-09-07 23:28

数学建模-基于熵权法对Topsis模型的修正

topsis模型赋予权重有层次分析法，但层次分析法也有其弊端。层次分析法最大的缺点：判断矩阵的确定依赖于专家，如果专家的判断存在主观性的话，会对结果产生很大的影响。

啥都想学点的研究生·2024-09-07 23:58

基于Llama 3搭建中文版（Llama3-Chinese-Chat）大模型对话聊天机器人

前面两篇博文，我们分别在个人笔记本电脑部署了Llama38B参数大模型，并使用Ollama搭建了基于Web可视化对话聊天机器人，可以在自己电脑上愉快的与Llama大模型Web机器人对话聊天了。

老牛同学·2024-09-07 22:26

GPT-4 已经到来，其功能和用途概述

好吧，我们并没有等太久，因为OpenAI今天下午发布了多模态预训练模型GPT-4。GPT-4最令人兴奋的方面之一是它的多模式方法（图像和文本输入，文本输出），它在功能和对齐方面都有显着进步。

iCloudEnd·2024-09-07 22:30

Linux：读者写者模型（读写锁）

读者写者模型（读写锁）在编写多线程时，有可能会出现有些公共区域的数据修改的机会比较少，但是读的机会反而很多，也就是说写者少，读者多。

ETalien_·2024-09-07 22:52

python调用ollama库详解

0准备1）准备Ollama软件（注意：两个不是同一个东西）详见上次的文章Ollama通过gguf文件加载AI模型（补充：关于Ollama加载AI模型的补充）2）准备ollama库如果您还未安装ollama

2201_75335496·2024-09-07 22:51

SpringBoot程序MQ宕机备用方案-多活架构

通过Nacos动态配置管理，可以在运行时根据服务状态选择合适的消息中间件。

普照大帝&·2024-09-07 22:51

AI推介-多模态视觉语言模型VLMs论文速览（arXiv方向）：2024.04.15-2024.04.25

文章目录~1.AutoGluon-Multimodal(AutoMM):SuperchargingMultimodalAutoMLwithFoundationModels2.FusionofDomain-AdaptedVisionandLanguageModelsforMedicalVisualQuestionAnswering3.CatLIP:CLIP-levelVisualRecognitio

小小帅AIGC·2024-09-07 21:49

项目遇到的难点、印象深刻点总结

用户无需为应用持续付费，只需支付函数运行时产生的资源消耗费用，而这，就是Serverless服务的模型。1、更快地创建一个服务且免运维：大量的Node.js服务，创建服务，

橙秋筱·2024-09-07 21:15

解读心理健康，引领未来智能——MentaLLaMA：大型语言模型的革命性应用

解读心理健康，引领未来智能——MentaLLaMA：大型语言模型的革命性应用在如今的数字时代，社交媒体成为人们分享生活、表达情绪的重要平台。然而，从中洞察公众的心理健康状况并提供及时帮助却是一大挑战。

滑辰煦Marc·2024-09-07 21:44

RAFT: Adapting Language Model to Domain Specific RAG

RAFT：使语言模型适应特定领域的RAG摘要1引言2LLM用于开卷考试3RAFT4评估5RAFT推广到Top-KRAG6相关工作7结论摘要在文本数据的大型语料库上预训练大型语言模型（LLM）现在是一种标准范式

UnknownBody·2024-09-07 21:43

RabbitMQ 消费端的限流策略（basicQos）

业务场景：高并发情况下，队列里面一瞬间就积累了上万条数据，但是消费者无法同时处理这么多请求，这个时候当我们打开客户端，瞬间就有巨量的信息给推送过来，但是客户端是没有办法同时处理这么多数据的，结果就是消费者

斯沃福德·2024-09-07 21:13

特定领域 RAG 新突破：LlamaPack 实现 RAFT 论文方法

一、前言在上一篇文章《RAFT：让大型语言模型更擅长特定领域的RAG任务》中，我们介绍了RAFT训练方法，RAFT（检索增强微调）是一种训练方法，可以提高大型语言模型(LLM)在开卷、域内问答任务中的性能

技术狂潮AI·2024-09-07 20:43

python测试开发基础（四）---Queue

###什么是队列？队列是一种数据结构，用于存储和管理数据。在队列中，数据项按照特定的顺序进行处理，通常遵循“先进先出”（FIFO，First-In-First-Out）原则。

面包会有的，牛奶也会有的。·2024-09-07 20:10

「正义联盟」我没去影院，但看了真人版的模型

相信圈子里一定有不少人都去看完电影，真是五味杂陈、一言难尽。收集一些好的影评分享给大家即便是作为DC电影粉丝，也说不出“瑕不掩瑜”这样的话。只能说，加上一层厚厚的粉丝滤镜，也只是勉强及格的水准。故事简单到无话可说，组团打怪不是问题。问题是，剧情又平又散，整体风格往隔壁漫威那儿靠，但是自家的黑暗风格又不能全丢，造成了“四不像”的尴尬处境。这个联盟就是临时凑齐的草台班子，每次团战都像是约架，毫无战略，

分享旅行·2024-09-07 20:46

ollama教程——Ollama Tools功能详解实现复杂任务的完整教程

walkskyer·2024-09-07 20:07

《Learning to Count without Annotations》CVPR2024

摘要论文提出了一种名为UnCounTR的模型，该模型能够在没有任何手动标注的情况下学习进行基于参考的对象计数。

夏日的盒盒·2024-09-07 19:35

【机器学习】朴素贝叶斯方法的概率图表示以及贝叶斯统计中的共轭先验方法

引言朴素贝叶斯方法是一种基于贝叶斯定理的简单概率模型，它假设特征之间相互独立。

Lossya·2024-09-07 19:33

颜色识别基于高斯混合模型（GMM）的查找表分类器（LUT）

文章目录create_class_gmm创建高斯混合模型（GMM）以进行分类任务add_samples_image_class_gmm提取训练样本，并将其添加到高斯混合模型(GMM)的训练数据集中train_class_gmm

吃个糖糖·2024-09-07 18:27

命令模式（Command Pattern）

命令模式（CommandPattern）是一种行为设计模式，它将一个请求封装为一个对象，从而使你可以使用不同的请求、队列或日志来参数化对象。

榴月~·2024-09-07 18:53

习惯在Java使用Spring Boot，转golang之后，也可以简单又高效的开发高性能的web服务

golang是一种编译型的语言，它有着不同的语法、类型系统、并发模型、错误处理等，你需要花费很多时间和精力来学习和适

zhuyasen·2024-09-07 17:16

【可控图像生成系列论文（四）】IP-Adapter 具体是如何训练的？1公式篇

系列文章目录【可控图像生成系列论文（一）】简要介绍了MimicBrush的整体流程和方法；【可控图像生成系列论文（二）】就MimicBrush的具体模型结构、训练数据和纹理迁移进行了更详细的介绍。

多恩Stone·2024-09-07 17:44

底盘运动模型及里程计原理

主要研究底盘运动模型及里程计目录1.底盘模型1.1两轮差分底盘的运动学模型1.1.1前向运动学1.1.2逆运动学1.1.3差分模型与运动解算（线速度和角速度的计算过程分析）1.2二、三轮全向底盘的运动学模型

周陽讀書·2024-09-07 16:42

五大实操要点，掌握用户召回技巧

不管是高阶的结合模型算法与自动化工具进行推送，还是手动导出用户群体数据包，用表格做画像分析，再制定策略进行召回。

涛涛记得笑·2024-09-07 16:56

2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛（B题）深度剖析 | 建模完整过程+详细思路+代码全解析

问题1(1)解答过程题目要求建立一个基于纯方位无源定位的模型，用来确定某些位置略有偏差的无人机的精确位置。

star数模·2024-09-07 16:07

2024年MathorCup高校数学建模挑战赛（C题）深度剖析_建模完整过程+详细思路+代码全解析

因此可以采用基于时间序列的回归模型进行货量预测。具体而言，将首先分析时间序列的性质，然后构建回归模型，最后利用模型对未来30天每天及每小时的货量进行预测。

Unicorn建模·2024-09-07 15:37

2024高教社杯全国大学生数学建模竞赛（A题）深度剖析 _ 建模完整过程+详细思路+代码全解析

问题1解答过程1.1螺线运动的基本几何模型板凳龙的舞动路径为等距螺线。螺线是极坐标中一类常见曲线，其特点是半径随角度线性增加。

Unicorn建模·2024-09-07 15:05

python中的deque

deque（全称为"double-endedqueue"，即双端队列）是Python的collections模块中的一个类，它提供了一个可变序列，支持从两端进行快速的添加和删除元素操作。

Freak587·2024-09-07 15:34

活动火热报名中｜搜索进化论：基于大模型的企业级AI搜索

搜索开发工作台，是阿里云为企业及开发者打造的先进AI搜索平台，具备丰富的组件化服务与强大的模型能力。

阿里云大数据AI技术·2024-09-07 15:04

JAVA多维动态数组

JAVA多维动态数组一维数组数组大小size()增加元素add获取元素get删除元素remove修改元素set输出二维数组三维数组ArrayList类是一个可以动态修改的数组（队列），与普通数组的区别就是它是没有固定大小的限制

天微亮。·2024-09-07 15:03

deque python_python实现Deque

1Deque定义deque(也称为双端队列)是与队列类似的项的有序集合。它有两个端部，首部和尾部，并且项在集合中保持不变。deque不同的地方是添加和删除项是非限制性的。可以在前面或后面添加新项。

weixin_39982452·2024-09-07 15:03

使用中转API访问OpenAI大模型的指南

在现代AI技术的迅速发展中，大语言模型（LLM）如OpenAI的GPT-4变得越来越重要。然而，由于中国地区的网络限制，直接访问海外的API可能会遇到困难。

qq_37836323·2024-09-07 15:31

Python 实现 Deque

1Deque定义deque（也称为双端队列）是与队列类似的项的有序集合。它有两个端部，首部和尾部，并且项在集合中保持不变。deque不同的地方是添加和删除项是非限制性的。可以在前面或后面添加新项。

木水_·2024-09-07 15:58

OSI模型以及各类协议

OSI(网络层次结构模型)物理层-网卡，网线等物理设备数据链路层-数据封装，交换机网络层-IP地址，路由器传输层-TCP,UDP，定义传输数据的协议端口号会话层-本地与远程主机进行会话表示层-数据的表示

cainiaoke·2024-09-07 14:58

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