AIGC-生成式人工智能

【QT教程】QML音视频效果实现 QT音视频

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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

《智守数据堡垒——AI驱动的MySQL数据治理合规框架》

今天，我们将探讨一种创新性的解决方案——利用人工智能（AI）技
墨夶·2025-01-18 22:06

吴恩达系列——微调（Fine-tuning）与生成模型的应用

在自然语言处理领域，生成模型通过微调可以在特定场景下生成更加准确、一致的输出，同时保护用户的隐私，减少不当信息的泄露。
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

Pytorch 三小时极限入门教程

一、引言在当今的人工智能领域，深度学习占据了举足轻重的地位。而Pytorch作为一款广受欢迎的深度学习框架，以其简洁、灵活的特性，吸引了大量开发者投身其中。
power-辰南·2025-01-18 20:43

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

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

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下一代Hopper架构曝光，采用5nm工艺 晶体管超1400亿

据媒体报道，NVIDIA下一代主要面向高性能计算、人工智能等Hopper架构，将会采用5nm工艺制程，晶体管多达1400亿个，面积核心达到了900平方毫米，是有史以来最大的GPU。
Java小海.·2025-01-18 17:54

NVIDIA Hopper解说

NVIDIAHopper架构是NVIDIA推出的面向高性能计算（HPC）和人工智能（AI）的最新一代GPU架构。
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

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

【LLM】大语言模型（LLMs）

大型语言模型（LargeLanguageModel，LLM）是基于深度学习的自然语言处理模型，能够理解和生成自然语言文本。
林九生·2025-01-18 17:21

大语言模型（LLMs）入门教程（非常详细）从零基础入门到精通，看完这一篇就够了

大语言模型（LLMs）作为人工智能（AI）领域的一项突破性发展，已经改变了自然语言处理（NLP）和机器学习（ML）应用的面貌。
大模型零基础教程·2025-01-18 17:19

深入理解Python生成器与协程：原理、实践与最佳应用场景20240919

深入理解Python生成器与协程：原理、实践与最佳应用场景引言在Python编程中，生成器和协程是两个核心概念，它们能够帮助开发者编写高效、可维护的代码。
Narutolxy·2025-01-18 17:45

微博文本挖掘并生成词云图（亲身经历~超级小白教程）

在参与正大杯市场调研大赛的准备过程中，我被分配到了文本挖掘及后续可视化的工作任务，其中就包括爬取微博博文内容数据、以及将内容可视化（生成云图）接下来我将以生成词云图为目标，介绍实现方法以及煮波的一些心路历程
吟游诗人理智鱼·2025-01-18 17:45

Flink 常见面试题

1、Flink的四大特征（基石）checkpoint:基于Chandy-Lamport算法，实现了分布式一致性快照，提供了一致性的语义。State:丰富的StateAPI。
知否&知否·2025-01-18 16:14

1.8 GPT-4：开创人工智能的新纪元

GPT-4：开创人工智能的新纪元自从OpenAI推出GPT-4以来，人工智能领域经历了显著的突破。
少林码僧·2025-01-18 16:12

第83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 16:11

【Python】已解决：ModuleNotFoundError: No module named ‘sklearn‘

不定期更新IT图书，并在评论区抽取随机粉丝，书籍免费包邮到家AI前沿点我跳转探讨人工智能技术领域的最新发展和创新，涵盖机器学习、深度学习、自然
屿小夏·2025-01-18 16:10

设计模式-生成器模式(建造者模式)-(Builder)

生成器模式是一种创建型设计模式，使你能够分步骤创建复杂对象。该模式允许你使用相同的创建代码生成不同类型和形式的对象。就像流水线的组装机器人一样，一件产品组装分成好几部，每一个工位组装不同的内容。
树懒_Zz·2025-01-18 16:39

C语言入门算法——明明的随机数

题目描述：明明想在学校中请一些同学一起做一项问卷调查，为了实验的客观性，他先用计算机生成了N个1到1000之间的随机整数(N≤100)，对于其中重复的数字，只保留一个，把其余相同的数去掉，不同的数对应着不同的学生的学号
0X78·2025-01-18 16:38

Python：Numpy使用方法

一.生成数组1.快速生成数组importnumpyasnpa=np.array([1,2,3,4,5])#[12345]b=np.array(range(6,11,1))#[678910]c=np.arange
从小就看凹凸曼^o^·2025-01-18 16:07

手摸手系列之---camel ftp监听接收解析xml报文并入库生成Java对象实战

前言版本：SpringBoot2.4camel3.5.0最近在做跟一个第三方系统的对接，主要流程就是对方生成XML格式的报文，需要我方将其报文发送到海关申报，然后将申报完的数据再组装成XML报文格式发回到对方的
码上艺术家·2025-01-18 15:31

手摸手系列之---camel ftp监听本地报文目录，并在报文生成后上传到远程第三方ftp服务器实战

前言版本：SpringBoot2.4camel3.5.0上篇文章已经说过项目需求和主要流程，现在已经接收解析xml报文并入库生成Java对象。
码上艺术家·2025-01-18 15:31

2.TIDB整体架构

与传统的单机数据库相比，TiDB具有以下优势：纯分布式架构，拥有良好的扩展性，支持弹性的扩缩容支持SQL，对外暴露MySQL的网络协议，并兼容大多数MySQL的语法，在大多数场景下可以直接替换MySQL
胡晗-·2025-01-18 14:30
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