6大关系第9页

使用kubeadm部署高可用IPV4/IPV6集群---V1.32

使用kubeadm部署高可用IPV4/IPV6集群https://github.com/cby-chen/Kubernetes开源不易，帮忙点个star，谢谢了k8s基础系统环境配置配置IP#注意！

·2025-03-23 23:23

C语言三大程序结构 & 单分支语句

核心概念：程序就像流水线，通过顺序、选择、循环三种结构完成复杂任务一、三大程序结构图解结构类型形象比喻代码示例顺序直行马路→不拐弯printf("A");printf("B");选择岔路口→二选一if.

要下雨了吗·2025-03-23 23:38

stability ai推出的 AI模型2D图像转3D视频

模型支持从1到32张输入图像生成不同宽高比(如1:1、9:16、16:9)的视频，最长可达1000帧。无需复杂的重建或优化，可生成高质量的3D视频，同时保持3D一致性和时间平滑性。StableV

微丽宝·2025-03-23 23:08

【Spark】查询优化中分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）是什么关系？什么时候应当分区，什么时候应当分桶？

在学习Spark的过程中，分区和分桶乍一看很像，都能为了计算加速，但是仔细一想，一查还是有些差异的，甚至说差异很大。那么具体有什么差异点，有什么相同点。我做出了如下的整理，供大家参考，欢迎指正。相同点分区（Partitioning）和分桶（Bucketing）在很多方面具有相似性，它们都是用于优化大数据查询性能的技术数据划分的目的：优化查询性能分区和分桶的核心目标是通过将数据分割成更小的逻辑单元来

petrel2015·2025-03-23 23:37

【深度学习与大模型基础】第7章-特征分解与奇异值分解

一、特征分解特征分解（EigenDecomposition）是线性代数中的一种重要方法，广泛应用于计算机行业的多个领域，如机器学习、图像处理和数据分析等。特征分解将一个方阵分解为特征值和特征向量的形式，帮助我们理解矩阵的结构和性质。1.特征分解的定义对于一个n×n的方阵A，如果存在一个非零向量v和一个标量λ，使得：则称λ为矩阵A的特征值，v为对应的特征向量。特征分解将矩阵A分解为：其中：Q是由特征

lynn-66·2025-03-23 23:37

不神话大模型，不做技术乌托邦，用"传统IT+AI积木"实现企业智能转型

一、开篇：AI革命的务实辩证法在技术狂热与落地鸿沟并存的AI时代，灵燕智能体开发平台提出"三轮驱动法则"：•不颠覆的智慧：MySQL、知识图谱库、MQ等传统中间件构成数字地基•不空想的创新：大模型仅承担

·2025-03-23 23:52

186.HarmonyOS NEXT系列教程之列表切换案例数据管理详解

温馨提示：本篇博客的详细代码已发布到git:https://gitcode.com/nutpi/HarmonyosNext可以下载运行哦！HarmonyOSNEXT系列教程之列表切换案例数据管理详解效果演示1.数据模型设计1.1ListInfo类@ObservedexportclassListInfo{//列表项数据结构icon:ResourceStr='';//图标资源name:Resource

·2025-03-23 23:20

Windows10本地部署Dify+Xinference

安装Docker和AnaConda2.安装Xinference3.通过Xinference部署本地glm4-chat-1m4.验证glm4-chat-1m是否部署完成5.安装Dify三、Dify中配置大模型

橘长长长·2025-03-23 22:04

Docker之安装与配置

Docker之安装与配置一、Docker环境配置1.基本配置2.镜像加速3.网络配置4.数据持久化5.优化建议6.常见问题与解决方案7.补充工具二、Docker配置本地仓库指南1.拉取Registry镜像

雨五夜·2025-03-23 22:34

Linux中的 mutex [二] —— 乐观自旋机制

本文基于5.4.86版本内核mutex可视作是spinlock的可睡眠版本，同样是线程无法继续向前执行，但spinlock是"spin"，导致该CPU上无法发生线程切换，而mutex是"block"（我们通常翻译成

jianchi88·2025-03-23 22:02

论文阅读：2023 arxiv Multiscale Positive-Unlabeled Detection of AI-Generated Texts

CSPhD-winston-杨帆·2025-03-23 22:32

程序代码篇---Pyqt的密码界面

文章目录前言一、代码二、代码解释2.1用户数据库定义2.2窗口初始化2.3认证逻辑2.5角色处理2.6错误处理优化2.7功能扩展说明2.7.1用户类型区分管理员普通用户其他用户2.7.2安全增强建议三、

Ronin-Lotus·2025-03-23 22:01

NLP高频面试题（十）——目前常见的几种大模型架构是啥样的

深入浅出：目前常见的几种大模型架构解析随着Transformer模型的提出与发展，语言大模型迅速崛起，已经成为人工智能领域最为关注的热点之一。

Chaos_Wang_·2025-03-23 22:30

基于Windows11的Xinference安装方法简介

基于Windows11的Xinference安装方法简介快速启动命令：condaactivateD:\cwgis_AI\xinferencexinference-local--host192.168.1.82

hsg77·2025-03-23 22:00

matlab近似计算联合密度分布

计算A大于B的逻辑数组：使用关系运算符>来创建一个逻辑数组，其中每个元素表示A中对应位置的元素是否大于B中对应位置的元素。

小蜗笔记·2025-03-23 22:28

卷积神经网络 - 理解卷积核的尺寸 k×k×Cin

对于中间层的特征图，Cin可能为64、

谦亨有终·2025-03-23 22:26

Java24的新特性

Java语言特性系列Java5的新特性Java6的新特性Java7的新特性Java8的新特性Java9的新特性Java10的新特性Java11的新特性Java12的新特性Java13的新特性Java14

hello_ejb3·2025-03-23 22:56

【最新】TensorFlow、cuDNN、CUDA三者之间的最新版本对应及下载地址

TensorFlow、cuDNN、CUDA对应关系官网查询地址CUDA下载地址cuDNN下载地址VersionPythonversionCompilerBuildtoolscuDNNCUDAtensorflow_gpu

江上_酒·2025-03-23 21:25

《今日AI-人工智能-编程日报》-源自2025年3月20日

一、AI行业动态英伟达新一代AI芯片Rubin发布计划英伟达宣布其新一代AI芯片Rubin将于2026年下半年推出，下下一代AI芯片架构命名为Feynman，计划于2028年登场。

小亦编辑部·2025-03-23 21:55

性能优化中如何“避免链接关键请求”

在性能优化中，“避免链接关键请求”是指通过优化资源加载顺序和依赖关系，减少关键渲染路径中的链式请求（CriticalRequestChains），从而加速页面加载。

混血哲谈·2025-03-23 21:24

常见的编码方式及特征

一、BASE编码1、Base64Base64是网络上最常见的用于传输8Bit字节码的编码方式之一，Base64就是一种基于64个可打印字符来表示二进制数据的方法。

菜根Sec·2025-03-23 21:21

开发语言漫谈-脚本语言

还有一大类称之为脚本语言的语言，这类语言数量极多，大部分程序员用不上，也不关心，这是系统维护人员专用的邻域。这个定义其实也很不准确，不必较真。

大道不孤,众行致远·2025-03-23 21:20

开发指南108-工作流

业务流是多个功能的流转关系，每个节点都可以完成对应工作，而不是简单的给出审批意见。例如入职流程。注意和此类似的就有个入职审批流程。这两个是不同概念。入职流程例如先人事专员办理登记，

大道不孤,众行致远·2025-03-23 21:20

PyTorch核心基础知识点

niuTaylor·2025-03-23 21:20

Spring事务失效的常见场景

1事务1.1数据库事务作为单个逻辑工作单元执行的一系列操作，要么完全执行，要么完全不执行1.2事务的四大特性（ACID）原子性(Atomicity)：要么成功，要么失败。

红云梦·2025-03-23 21:49

一文讲清楚深度学习和机器学习

6.总结深度学习和机器学习是人工智能（AI）领域中两个密切相关但有所区别的概念。要清楚地解释它们之间的关系，我们可以从定义、工作原理、应用场景以及两者的主要区别等方面进行探讨。

平凡而伟大.·2025-03-23 21:18

Python 常用内建模块-venv

如果应用A需要jinja2.7，而应用B需要jinja2.6怎么办？这种情况下，每个应用可能需要各自拥有一套“

赔罪·2025-03-23 20:16

回归模型评价指标——衡量预测能力

RMSE）3.平均绝对误差（MeanAbsoluteError，MAE）4.决定系数（CoefficientofDetermination，R²）5.解释方差（ExplainedVariance，EV）6.

Tang–t·2025-03-23 20:12

AI大模型编程能力对比：Deepseek&Claude&Gemini

在当今快速发展的技术领域，人工智能（AI）模型在编程和数据处理方面的应用越来越广泛。不同的AI模型因其独特的设计理念和技术优势，适用于不同的编程任务和场景。本文将对三种主流的AI模型——DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude3.5Sonnet的编程能力进行详细对比，帮助读者根据具体需求选择最合适的工具。同时对DeepSeekv3、GeminiFlash2.0和Claude

黑夜路人（heiyeluren）·2025-03-23 20:11

实时光线追踪技术：Ray Tracing_2024-07-21_02-55-16.Tex

实时光线追踪技术：RayTracing实时光线追踪技术教程基础知识光线追踪原理光线追踪是一种渲染技术，它通过模拟光线在场景中的传播和反射来生成图像。在实时光线追踪中，这一过程被优化以在有限的时间内完成，通常用于游戏和实时动画。其核心原理是逆向追踪，即从观察者（摄像机）发出光线，而不是从光源发出，这样可以减少计算量。示例：光线追踪的基本算法#Python示例代码，展示如何计算光线与场景中物体的交点c

chenjj4003·2025-03-23 20:41

【005安卓开发方案调研】之Flutter+Dart技术开发安卓

实测数据显示，列表滚动帧率稳定在55-60FPS，与原生开发差距小

ThinkPet·2025-03-23 20:10

Transposed convolution（2016 IEEE）

FullyConvolutionalNetworksforSemanticSegmentation论文作者EvanShelhamer,JonathanLong,TrevorDarrell发表日期2016年

刘若里·2025-03-23 19:39

哈尔滨工业大学DeepSeek公开课人工智能：大模型原理技术与应用-从GPT到DeepSeek｜附视频下载方法

本报告深入探讨了大语言模型在自然语言处理（NLP）领域的核心地位及其发展历程，从基础概念出发，延伸至语言模型在机器翻译、拼音输入法、语音识别等任务中的关键作用。

你觉得205·2025-03-23 19:39

吐槽一下VIVO手机限制adb连接

192.168.0.110即为小米手机，端口5555解决VIVO手机开启USB调试仍不能连接ADB_v

zhentongf·2025-03-23 19:09

【Python Qt 基本概念】深入探讨 PySide6 与 PyQt6：选择、共存与最佳实践

目录标题第一章:Python绑定的Qt库——PySide6与PyQt6的比较1.1PySide6与PyQt6的基本介绍1.1.1PySide6：Qt官方推荐的Python绑定1.1.2PyQt6：成熟的第三方

泡沫o0·2025-03-23 19:37

《AI大模型趣味实战》第8集：多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(Flask WEB版) 2

《AI大模型趣味实战》第8集：多端适配个人新闻头条基于大模型和RSS聚合打造个人新闻电台(FlaskWEB版)2摘要本文末尾介绍了如何实现新闻智能体的方法。

带娃的IT创业者·2025-03-23 19:37

520微信代码轰炸

#-*-coding:utf-8-*-#@Time:2022/5/1913:36#@Author:wkbimporttime,osimportpyautogui,pypercliptime.sleep(

wengkebiao·2025-03-23 19:36

LeetCode剑指offer题目记录3

leetcode刷题开始啦,每天记录几道题.目录剑指offer05.替换空格题目描述思路pythonC++剑指offer06.从尾到头打印链表题目描述思路1python思路2pythonC++剑指offer05

t.y.Tang·2025-03-23 19:06

转 C# .NET4.0 混合模式程序集异常

2.项目属性里边，把目标平台改成X86。

weixin_30516243·2025-03-23 19:05

[开题报告]Springboot高校图书管理系统设计与实现lq627计算机毕业设计

本项目包含程序+源码+数据库+LW+调试部署环境，文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。开题报告研究背景：随着高校图书馆的规模不断扩大和信息化程度的提高，传统的手工管理方式已经无法满足日益增长的图书馆资源管理需求。图书管理系统的设计与实现成为了解决这一问题的关键。通过引入计算机技术和信息管理系统，可以提高图书馆的管理效率和服务质量，为读者提供更便捷、高效的借阅体验。研究意义：图书管理系统

卓越计算机毕设·2025-03-23 19:33

The Game of Jumpy

JUMPY3TheGameofJumpy3Jumpy3isaboardgamebetweentwoplayers:WhiteandBlack.Theboardhas16horizontalsquaresinasinglerow.Eachplayerhasfourpieces

W_X_99515681·2025-03-23 19:33

TicTacToe Module

Homework2Releasev5.016/02/2025CONTENTS1TicTacToe12Contents32.1TicTacToeModule........................

W_X_99515681·2025-03-23 19:03

Python 中的 Iterable、Iterator 与生成器

Python中的Iterable、Iterator与生成器Iterable（可迭代对象）Iterator（迭代器）生成器（Generator）Iterable、Iterator与生成器的关系实际应用生成器的高级用法

CavenWang·2025-03-23 19:02

计算机网络笔记(四)——1.4计算机网络在我国的发展

一、早期探索与奠基（1980-1994年）国际联网的起点1986年：中国启动首个国际联网项目“中国学术网（CANET）”，由北京计算机应用技术研究所与德国卡尔斯鲁厄大学合作，目标是实现电子邮件通信。

xiao--xin·2025-03-23 19:31

2014-2023年各区县数字普惠金融指数数据

综合指数、覆盖广度、使用深度、支付业务、保险业务、货币基金业务、投资业务、信用业务、信贷业务、数字化程度5、参考文献：郭峰,王靖一,王芳,孔涛,张勋,程志云.测度中国数字普惠金融发展:指数编制与空间特征6、

-夜深-·2025-03-23 18:31

46-886 Machine Learning Fundamentals

46-886MachineLearningFundamentalsHW1Homework1Due:Sunday,March23,11:59pm•UploadyourassignmenttoCanvas(

W_X_99515681·2025-03-23 18:30

小白学AI量化：DeepSeek+Python构建强大的金融数据挖掘与多维分析机器人

本文将为您揭秘一个革命性的解决方案——基于国产大模型DeepSeek和Python构建的智能数据挖掘分析机器人。它不仅适用于通用网页数据抓取，更能深度应用于金融领域，精准捕捉市场信号。

老余捞鱼·2025-03-23 18:00

软考中级软件设计师考点知识点笔记总结 day06

文章目录6、树和二叉树6.1、树的基本概念6.2、二叉树的基本概念6.3、二叉树的遍历6.4、查找二叉树（二叉排序树）BST6.5、构造霍夫曼树+6.6、线索二叉树6.7、平衡二叉树7、图7.1、存储结构

莫问alicia·2025-03-23 18:59

【机器学习】机器学习工程实战-第3章数据收集和准备

上一章：第2章项目开始前文章目录3.1关于数据的问题3.1.1数据是否可获得3.1.2数据是否相当大3.1.3数据是否可用3.1.4数据是否可理解3.1.5数据是否可靠3.2数据的常见问题3.2.1高成本

腊肉芥末果·2025-03-23 18:28

html5 相册翻转效果,HTML5 css3：3D旋转木马效果相册

专题诱人的实例CSS3打造百度贴吧的3D翻牌效果中有个关于CSS3D效果的比较重要的知识点没讲到，就是perspective和tranlateY效果图：嘿嘿，我把大学毕业时的一些照片，做成旋转木马，绕着我大文理旋转

岑依惜·2025-03-23 18:58

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