集群化部署第16页

Spring Boot整合RabbitMQ极简教程

异步处理：解耦耗时操作（如发短信、日志记录）流量削峰：应对突发请求，避免系统过载应用解耦：服务间通过消息通信，降低依赖二、快速整合RabbitMQ1.环境准备安装RabbitMQ（推荐Docker一键部署

Cloud_.·2025-03-16 06:32

Certbot实现SSL免费证书自动续签（CentOS 7版 + Docker部署的nginx）

前置安装，可参考Certbot实现SSL免费证书自动续签（CentOS7+nginx/apache）如果是通过Docker运行Nginx，certbot无法直接检测到本地的Nginx配置。解决方案是使用standalone模式或挂载Webroot方式获取SSL证书，并手动配置Nginx。方案1：Standalone模式（临时关闭Nginx获取证书）如果你的服务器不支持Webroot（或Nginx配

程序猿S先森丶·2025-03-16 05:26

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）

气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）数据分享：气候变化和人类活动对中国植被固碳的贡献量化数据（2001-2018）该数据集包括中国2001~2018年月尺度或年尺度的地表短波波段反照率

树谷-胡老师·2025-03-16 04:50

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践

数据处理和分析之数据降维：t-SNE：使用t-SNE进行数据可视化实践数据降维简介降维技术的重要性在数据科学和机器学习领域，数据降维是一种关键的技术，用于减少数据集的维度，同时保留数据的结构和重要信息。

kkchenkx·2025-03-16 04:17

高效快速教你deepseek如何进行本地部署并且可视化对话

随着最近一个新的人工智能deepseek的爆火，很多大佬都开始了在本地进行deepseek的部署操作，并且离线也可以使用，这里的话我就一步一步带你们部署本地的deepseek,说实话这个人工智能的实力不亚于

·2025-03-16 04:50

mybatis一对多结果集,主表分页查询,子表条件查询

文章目录前言一、举个栗子二、如何解决这个问题1.嵌套查询2.嵌套结果集查询根据如上思路,这里做些伪代码方便大家理解总结太复杂了,有更简单的前言一对多查询mybatis中一对多的查询一般分为两种:嵌套查询

寂寞旅行·2025-03-16 04:15

基于asp.NET的病历管理系统 (源码+net+vue+部署文档+讲解等)

收藏关注不迷路！！文末获取源码+数据库感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题（免费咨询指导选题），项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人文章目录前言程序资料获取一、项目技术二、项目内容和功能介绍三、核心代码数据库参考四、效果图五、资料获取前言博主介绍：✨全网粉丝10W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师，专注于Java/Python/小程序app/深度学

qq_1406299528·2025-03-16 04:15

MyBatis高级查询：一对多查询详解

MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码和手动设置参数以及获取结果集的工作。

蓝天资源分享·2025-03-16 03:13

计算机系统04 - Unicode 和 UTF-8

什么是字符集认识Unicode字符集为什么要使用Unicode字符集Unicode编码标准Unicode编码格式UTF-8编码UTF的字节序问题总结什么是字符编码什么是字符？

是小崔啊·2025-03-16 03:10

【奇点时刻】通义千问开源QwQ-32B技术洞察报告（扫盲帖）

本报告将从模型背景与定位、核心技术、性能表现与对比、部署与使用方式，以及未来潜力与可能的影响五个维度，帮助读者更好地了解这一新兴且备受瞩目的开源推理模型。

碣石潇湘无限路·2025-03-16 03:37

#PyCharm 2024.1新增功能

以下是对这些新增功能的详细解析：一、智能编码辅助HuggingFace模型和数据集文档预览PyCharm2024.1引入了HuggingFace模型和数据集的快速文档预览功能。

Dingdangr·2025-03-16 02:05

正则表达式全解析 + Java常用示例

目录一、正则表达式基础（一）元字符（二）字符集（三）量词二、正则表达式常用示例（一）验证邮箱格式（二）验证电话号码格式（三）提取网页中的链接（四）验证日期格式（五）验证URL格式三、正则表达式在Java

我真的不想做程序员·2025-03-16 02:05

rapidocr-onnxruntime库及在open-webui上传PDF 图像处理 (使用 OCR)应用

目前已知运行速度最快、支持最广，完全开源免费并支持离线快速部署的多平台多语言OCR。

原野AI·2025-03-16 02:31

孪生网络模型，当训练集与测试集共用一个数据集时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动

问题描述【问题】孪生网络模型，测试效果异常：当训练集与测试集共用一个数据集（样本、标签完全相同）时，训练准确率为100%，而测试准确率仍在50%左右浮动（正常来说测试的都

bug菌¹·2025-03-16 01:26

《数据挖掘导论》第二章数据

Collectionofdataobjectsandtheirattributes特征值数值型的或者描述性的（男/女-->0/1）特征和特征值之间的区别：相同的属性可能被赋予不同的特征值，如身高的单位可能是米或者英尺不同的属性可以映射到相同的值集，

爱吃草莓的西瓜酱·2025-03-16 01:56

必看！一文读懂知识蒸馏技术

1.知识蒸馏是什么在深度学习领域，大型模型（如DeepSeek）通常具有强大的性能，但它们的计算量和参数量都非常庞大，这使得它们难以在资源受限的设备（如移动设备或嵌入式设备）上部署。

小天才学习机打游戏·2025-03-16 01:54

思特奇实践项目入选2024年“数据要素×”大赛优秀项目案例集

2024年“数据要素×”大赛是国内首个聚焦数据要素开发应用的全国性大赛,由国家数据局联合有关部门主办,活动围绕《“数据要素×”三年行动计划(2024—2026年)》部署的工业制造、现代农业、文化旅游等12

资讯分享周·2025-03-16 01:53

《Python实战进阶》小技巧 1：一篇文章讲完网站部署如何优化网站照片加载/访问提速的方法

一篇文章讲完网站部署如何优化网站照片加载/访问提速的方法摘要在网络速度较低的情况下，大量照片会导致网站加载缓慢。本文档详细介绍了优化家庭网站中照片加载速度的多种方法和技术。

带娃的IT创业者·2025-03-16 01:22

如何快速开发一款AI小程序？基于微信云开发的实战指南

本文将深入讲解如何利用微信云开发快速搭建一款AI小程序，展示从模型训练到云端部署的完整流程。准备工作在开始开发之前，确保完成以下准备工作：

一键难忘·2025-03-16 00:21

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性

数据分布偏移检测：保障模型在生产环境中的稳定性引言在机器学习系统从开发环境部署到生产环境的过程中，数据分布偏移问题是影响模型性能的主要挑战之一。

trust Tomorrow·2025-03-16 00:18

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速？

在MATLAB中进行并行计算和GPU加速是提升计算性能和处理大规模数据集的重要手段。下面将详细介绍如何在MATLAB中实现这些技术。

琛哥的程序·2025-03-16 00:18

rk3588部署deepseek

也是终于部署上了，过程不难，下面简单叙述：111我的方法肯定有很多漏洞，但是我其他手段要么加载不出来，要么网络超时，呜呜呜，大伙如果有别的好方法，请求各位指导我，不甚感激！！！！

随便取个六字·2025-03-16 00:46

如何进行OceanBase 运维工具的部署和表性能优化

因此，部署专门的运维工具、实施针对性的表性能优化策略，以及加强指标监测工作，都变得更为重要。以下为基于我们的使用场景，所采取的一些部署和优化措施分享。

·2025-03-16 00:15

边缘设备模型量化部署：TFLite INT8校准实现细节深度解析

一、技术原理与数学公式INT8量化的核心是通过线性映射将浮点数值范围（[-max,max]）映射到8位整数范围（[-128,127]）。校准过程通过分析真实数据分布确定最优缩放因子（scale）和零点（zeropoint）：量化公式：Q=round(float_valuescale)+zero_pointQ=round(\frac{float\_value}{scale})+zero\_point

燃灯工作室·2025-03-15 23:42

模型蒸馏：从复杂到精简，AI技术的“瘦身”秘籍

然而，这些“庞然大物”通常拥有数十亿甚至数千亿个参数，计算和存储成本极高，难以部署到资源受限的设备上。为了解决这一问题，模型蒸馏技术应运而生。

lmtealily·2025-03-15 23:41

基于AI编程，产品全流程变革的具体案例

一、制造业智能化生产案例1.长安汽车南京工厂通过部署AI驱动的柔性制造系统，工厂可在5分钟内切换生产不同型号的电动汽车底盘，并利用数字孪生技术实时模拟生产变量，将设备停机时间大幅缩短。

xinxiyinhe·2025-03-15 22:33

《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年2月28日

其“快思考”架构使响应速度提升至秒级，部署成本下降40%。企业动态贵州广电

小亦编辑部·2025-03-15 22:59

数字马力ai面试题

在前端工程化中，通常会用到一些工具来辅助完成各种任务，比如构建、测试、部署等。以下是一些常用的前端工程化工具：1.

泠波·2025-03-15 21:29

webpack5（Module Federation）+vue3.0实现微前端

项目源码地址：https://github.com/wuxiaohuaer/webpack5-vue-admin一、什么是微前端微前端是一个比较宏观的概念，他的核心就是独立，开发独立、部署独立，比较适合大的团队来进行重量级项目开发

weixin_42140041·2025-03-15 21:57

大模型工程师学习日记（十五）：Hugging Face 模型微调训练（基于 BERT 的中文评价情感分析）

1.datasets库核心方法1.1.列出数据集使用datasets库，你可以轻松列出所有HuggingFace平台上的数据集：fromdatasetsimportlist_datasets#列出所有数据集

MMMMMMMay Love Code·2025-03-15 20:52

ResNet-SE + MFCC 训练框架，包括数据加载、训练流程，以及混淆矩阵可视化示例

大霸王龙·2025-03-15 19:10

max_samples，batch_size，gradient_accumulation_steps这三个分别的联系和区别

这三个参数都是控制训练数据如何被处理的，它们的作用和区别如下：1.max_samples（最大样本数）定义：限制每个数据集最多使用多少条数据。

背太阳的牧羊人·2025-03-15 19:09

LLM之Colossal-LLaMA-2：源码解读(init_tokenizer.py文件)实现基于源词表的扩展、(init_model.py文件)实现过计算均值扩展模型、(prepare_pretr

)→保存新的分词模型、(init_model.py文件)实现过计算均值来扩展模型的嵌入层以适应新的词汇表，然后保存扩展后的模型、(prepare_pretrain_dataset.py文件)将原始数据集进行处理

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插

LLMs之Colossal-LLaMA-2：源码解读(train.py文件)基于给定数据集实现持续预训练LLaMA-2—解析命令行参数→初始化配置(分布式训练环境colossalai+训练日志+加速插件

一个处女座的程序猿·2025-03-15 18:38

如何在飞牛云NAS快速使用Docker打造稳定安全的本地网站并对外可见

文章目录前言1.Docker下载源设置2.Docker下载WordPress3.Docker部署Mysql数据库4.WordPress参数设置5.飞牛云安装Cpolar工具6.固定Cpolar公网地址7

gkfkfhk·2025-03-15 18:36

【大一新生必收藏系列】❤机器学习7大方面，30个数据集。纯干货分享❤

而事实上一定是，质量高的数据集可能是最重要的！数据集在机器学习算法项目中具有非常关键的重要性，数据集的大小、质量

.Boss.·2025-03-15 18:05

独立开发经验谈：我是如何借助 Docker 环境变量让客户 1 分钟上线客服系统的

陆陆续续开发了几年，从一开始的偶有用户尝试，到如今线上环境和私有化部署均有了越来越多的稳定用户，在这个过程中，我也积累了不少如何开发运营一款独立产品的经验。

·2025-03-15 18:07

DeepSeek 使用教程及部署指南：从入门到实践

的核心功能1.3DeepSeek的应用场景第二部分：DeepSeek使用教程2.1注册与登录2.2创建项目2.3数据导入2.4数据分析2.5文本挖掘2.6信息检索2.7保存与分享第三部分：DeepSeek部署指南

点我头像干啥·2025-03-15 18:05

小狐狸AI数字人源码独立SAAS部署全开源+搭建环境教程

一.系统介绍小狐狸AI数字人分身系统源码独立部署支持PC端、小程序端、H5端，一键克隆真人形象+声音核心功能亮点：1:1真人级克隆技术声音克隆：上传3分钟音频，AI深度学习声纹特征，复刻语气、情感、方言形象克隆

kaui52066·2025-03-15 18:34

探究Visual Studio中的乱码问题

三个字符集概念源码字符集MSVC中/source-charset即源代码文本文件的字符集，NodePad++、记事本、VSCode这样类似的文本编辑器，可以打开源文件看一下你的字符集（文件编码）。

L-Super·2025-03-15 17:25

llm数据存储基础设施

原生数据库，可提供对密集向量、稀疏向量、张量（多向量）和全文的快速混合搜索项目仓库:https://github.com/infiniflow/infinity关键特性令人难以置信的快在百万级矢量数据集上实现

galileo2016·2025-03-15 17:24

Orin NX 安装Jetpack 6.2 及部署pytorch tips

刷机tips:刷完系统之后，如果需要安装其它软件，这个时候不需要跳线，然后输入真实的IP，确保你的x86ubuntu能ping通OrinNX.其它安装环境时遇到的问题如下：1.GPUenable=False-installtorch-2.3.0-cp310-cp310-linux_aarch64.whl2.ImportError:/home/platform/miniconda3/envs/cel

MYVision_ MY视界·2025-03-15 17:23

k8s基础架构介绍

通过k8s可以实现对容器的编排、部署、更新等学习k8s之前，先了解相关的一些使用和配置k8s的一些工具。

忍界英雄·2025-03-15 16:22

Windows域渗透之域管理

Windows域管理一、使用组策略进行软件分发1、操作步骤2、PowerShell命令示例二、配置组策略（GPO）设置1、设置密码策略2、禁用USB存储设备三、批量用户管理1、创建单个用户2、批量导入用户四、部署和管理共享驱动器

人间酒中仙·2025-03-15 16:20

Spring Boot与Django对比：哪个更适合做为Web服务器框架？

性能比较3.1SpringBoot性能3.2Django性能4.开发效率4.1SpringBoot开发效率4.2Django开发效率5.社区与生态系统5.1SpringBoot社区5.2Django社区6.部署与运维

m0_74824076·2025-03-15 16:48

机器学习驱动的智能化电池管理技术与应用

故障诊断人工智能机器学习基础人工智能的发展机器学习的关键概念机器学习在电池管理中的应用案例介绍人工智能在电池荷电状态估计中的应用荷电状态估计方法概述基于迁移学习的SOC估计(1)基于迁移学习的SOC估计方法数据集、

萌萌可爱郭德纲·2025-03-15 15:07

我与DeepSeek读《大型网站技术架构》（6）- 上

横向分业务：将不同业务模块（如用户系统、支付系统）部署到独立的服

诺亚凹凸曼·2025-03-15 15:35

AS32X601双核锁步MCU技术优势分析

AS32X601是国科安芯公司研制的一系列基于32位RISC-V指令集车规级MCU处理器芯片。主频高达180MHz，支持双核锁步架构，基于软错误防护技术加持，显著提高芯片安全性能。

国科安芯·2025-03-15 15:04

zerotier搭建免费moon服务器

本文使用云服务演示部署流程。

ChrisitineTX·2025-03-15 14:33

高安全可靠MCU芯片AS32X601应用解析

1.AS32X601简介AS32X601系列是国科安芯基于32位RISC-V指令集研发的高性能MCU产品，具备高安全、低失效、多接口、低成本等核心优势。

国科安芯·2025-03-15 14:03

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