BA模型第5页

网络参考模型以及各层对应的协议

网络参考模型在互联网中实际使用的是TCP/IP参考模型。实际存在的协议主要包括在：物理层、数据链路层、网络层、传输层和应用层。各协议也分别对应这5个层次而已。

窗外千纸鹤·2025-07-22 20:19

网络五层协议与每层对应的协议

包括的协议：1000BASE-SX、1000BASE-LX、1000BASE-CX数据链路层数据链路层：为网络层提供数据传送服务包括的协议：点对点协议PPP：CSMA/CD协议：具有冲突检测的载波监听多点接入协议

旋转的Kumamon·2025-07-22 20:19

如何构建高效的向量数据库以优化大模型检索能力

1.构建向量数据库的基础架构1.1确定数据存储需求构建高效的向量数据库以优化大模型检索能力，首先要明确数据存储需求。

学习ing1·2025-07-22 20:19

LLM初识

从零到一：用Python和LLM构建你的专属本地知识库问答机器人摘要：随着大型语言模型（LLM）的兴起，构建智能问答系统变得前所未有的简单。

·2025-07-22 20:48

大模型——TRAE+Milvus MCP 自然语言就能搞定向量数据库

大模型——TRAE+MilvusMCP自然语言就能搞定向量数据库不久前，继Cursor和ClaudeDesktop在海外市场掀起智能编程浪潮后，字节跳动TRAE海外版也进入了付费模式。

不二人生·2025-07-22 20:18

大语言模型：人像摄影的“达芬奇转世”？——从算法解析到光影重塑的智能摄影革命

今天，当摄影师面对复杂的光线环境或苦苦寻找最佳构图时，一位由代码构筑的“光影军师”正悄然降临——大语言模型（LLM）正以前所未有的方式，重塑人像摄影的创作边界。

黑巧克力可减脂·2025-07-22 20:47

【速通RAG实战：数据库】6.RAG向量数据库原理

1.向量数据库原理1.向量表示在RAG系统里，文本首先会通过Embedding模型（如OpenAIEmbeddings、SentenceTransformers等）转化为固定维度的向量。

无心水·2025-07-22 20:47

做悬赏任务赚钱最好软件排行（赚钱最快的app）

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趣闲赚手机做任务赚佣金·2025-07-22 20:32

LangChain4j入门：Java开发者的AI应用开发指南

在AI浪潮席卷全球的今天，Java开发者如何快速上手大语言模型应用开发？LangChain4j为我们提供了完美的解决方案！前言：为什么Java开发者需要LangChain4j？

半夜偷你家裤衩子·2025-07-22 20:16

深入解析部分可观测马尔可夫决策过程（POMDP）及其应用

POMDP的基本概念与模型部分可观测马尔可夫决策过程（PartiallyObservableMarkovDecisionProcess,POMDP）是强化学习领域中处理不完全信息环境的核心数学模型。

码字的字节·2025-07-22 20:15

全球软件技术峰会 2025：聚焦大模型开发、智能运维与架构创新，共赴技术实战盛宴

全球软件技术峰会2025：聚焦大模型开发、智能运维与架构创新，共赴技术实战盛宴在软件定义未来的时代，人工智能与数字化技术正以颠覆性力量重塑全球产业格局。

向日葵也有悲伤·2025-07-22 20:45

销售易发布中国首款AI CRM，纷享销客什么时候能抄上作业

这款融合了腾讯混元大模型与DeepSeek开源技术的智能体矩阵，不仅重新定义了CRM的交互逻辑，更将行业竞争推向了“使技术真正回归赋能业务的本质”

wq54wq·2025-07-22 20:14

mybatis/mybatis-plus添加数据,自增id的值为负数

使用mybatis-plus的insert方法添加数据的时候，数据虽然添加成功了，但是返回值为false，提示添加失败。

雾林小妖·2025-07-22 20:44

零信任安全：重塑网络安全架构的革命性理念

与传统的基于边界的安全模型不同，零信任模型假设网络内部和外部都存在潜在威胁，因此对每一次访问请求都进行严格的身份验证和授权。

scuter_yu·2025-07-22 20:14

【Tomcat】Tomcat线程池深度调优手册（终极版）

线程池架构全解析二、精准参数计算公式（带场景适配）三、线程池溢出故障树分析四、生产环境全链路调优五、极限性能压测方案六、特殊场景应对策略七、调优禁忌清单八、调优效果验证一、Tomcat线程池架构全解析三层处理模型

夜雨hiyeyu.com·2025-07-22 20:44

Springboot + MyBatis-Plus + PageHelper 分页性能混合优化方案

springboot+MyBatis-Plus+PageHelper分页性能混合优化方案一、传统分页性能瓶颈分析1.1深度分页问题1.2性能对比测试二、混合优化方案架构三、完整实现代码3.1依赖配置3.2

夜雨hiyeyu.com·2025-07-22 20:13

大模型 Function Calling 中的两种参数传入方式对比——为什么建议tools方式传参而不建议system message传参

大模型FunctionCalling中的两种参数传入方式对比——为什么建议tools方式传参而不建议systemmessage传参一、设计定位与功能匹配度不同二、结构化vs非结构化：影响工具调用的准确性三

John_今天务必休息一天·2025-07-22 19:43

AI产品经理面试宝典第45天：AI应用设计与伦理隐私问题应对指南

最后建立动态反馈闭环，通过埋点采集用户行为数据，结合A/B测试持续迭代模型输出结果。专业指导此题考察产品

TGITCIC·2025-07-22 19:43

泽平的ScalersTalk第七轮新概念朗读持续力训练Day 394 20220420

练习材料：L44-3:SpeedandcomfortForafewhours,yousettlebackinadeeparmchairtoenjoytheflight.Therealescapistcanwatchafilmandsipchampagneonsomeservices.Butevenwhensuchrefinementsarenotavailable

郑泽平·2025-07-22 19:10

背靠腾讯的销售易，发布中国首款AI CRM，纷享销客接下来怎么办

这款融合了腾讯混元大模型与DeepSeek开源技术的智能体矩阵，不仅重新定义了CRM的交互逻辑，更将行业竞争推向了“使技术真正回归赋能业务的本质”

CC_54321·2025-07-22 19:13

财富进化之路，永无止境 2020.03.20 超有才华第322次百字悟

定位冠军战略教练，需要具备多元思维模型和素材，胸无点墨，画不出波澜壮阔。3、卖经验什么成就了你，你用来成就别人，

超有才华·2025-07-22 19:08

微软CEO Satya Nadella提出AI重构法则：从范式跃迁到社会盈余

AI的特殊性在于其叠加了前三代技术的基础设施能力：云计算：提供百亿级参数模型的分布式训练能力互联网：构建全球数据流动与反馈闭环移动终端：扩展AI服务的触达边界技术范式核心特征代表产品对AI的支撑作用客户端本地化计算

TGITCIC·2025-07-22 19:12

【WPF】自定义ScrollViewer中遇到的Name坑——“Name=PART_XXX”

代码如下（修改后）：<ScrollBarx:Name="PART_VerticalScrollBar"HorizontalAlignment="Right"Maximum="{TemplateBindingScrollableHeight

_hmdyc·2025-07-22 19:10

45.sentinel自定义异常

如果要自定义异常时的返回结果，需要实现BlockExceptionHandler接口：BlockException有很多子类：packagecom.xkj.org.sentinel;importcom.alibaba

卷土重来…·2025-07-22 19:39

LangChain 源码剖析（二）：LangChain 流程编排的核心骨架——Chain 基类源码剖析

在LangChain框架中，Chain是连接各种组件（模型、工具、数据库等）的核心骨架，负责将多个步骤按逻辑串联成可执行的工作流。

ATM006·2025-07-22 19:09

十日师

见你前，我紧张得像个baby反复练习，我们见面的话语未到机场接你，表示深深地歉意敲门后的气息，变得凝重无比周围瞬间安静得没有丝毫声音心跳加速，深吸呼气可曾想当你开门后的第一句慈祥的笑容，热情的language

胡言简语·2025-07-22 19:15

WPF利用NotifyIcon创建任务栏图标（菜鸟教程）

流程：1、环境：Win10+VS2017打开VS2017，选择文件->新建->项目->VisualC#->Windows桌面->WPF应用->更改项目名为TasbarIcon->确定2、添加图标类右键项目

不喜欢打篮球的厨师不是好程序员·2025-07-22 19:38

大数据领域 Kafka 入门指南：从安装到基础使用

大数据领域Kafka入门指南：从安装到基础使用关键词：Kafka、消息队列、分布式系统、大数据处理、实时数据流、生产者消费者模型、ZooKeeper摘要：本文是一篇全面介绍ApacheKafka的入门指南

大数据洞察·2025-07-22 19:38

在NLP深层语义分析中，深度学习和机器学习的区别与联系

例如，BERT等模型可从原始文本中捕获词向量、句法关系甚至篇章级语义，无

·2025-07-22 19:08

WPF 初始界面启动时播放背景音乐

这里使用MediaPlayer类来播放音频，并确保音乐只播放一次：完整实现方案1.添加音频文件到项目在项目中创建Assets或Media文件夹添加音频文件（如background.mp3）设置文件属性：

上元星如雨·2025-07-22 19:07

Microsoft Powerpoint for Mac 2021 中文破解版 (幻灯片演示文稿制作)

MicrosoftPowerPoint2021forMac破解版是办公必备的软件之一，作为知名的幻灯片演示文稿制作软件，这次的PowerPoint2021破解版改进和新增不少功能，比如@提及功能、墨迹绘制、3D模型插入等

1f40c7e94f60·2025-07-22 18:01

2019-07-27文献阅读记录

本文以长江三角洲城市群为例，基于交通网络、引力模型和空间句法模型，结合1980、1990、2000和201

一行白鹭上青天·2025-07-22 18:23

谈谈JVM内存泄漏与内存溢出的区别

二、核心概念解析1.JVM内存模型回顾在讨论内存泄漏和溢出前，我们先回顾下JVM的内存结构：┌────

cyc&阿灿·2025-07-22 18:05

深度学习--利用梯度下降法进行多变量的二分类（感知机）

为什么用感知机学习二分类常见的解决问题的模型有很多，这里我们使用感知机模型。至于为什么，因为感知机模型很多地方用起来比较简便，就拿我们这一节的问题举一下例子，我们需要依照房子的价格对房子进行分类。

白话学生nit·2025-07-22 18:04

*SFT深度实践指南：从数据构建到模型部署的全流程解析

一、SFT技术原理与定位核心定义SFT是在预训练语言模型（如LLaMA、GPT）基础上，利用标注数据优化模型以适应特定任务的技术。

大千AI助手·2025-07-22 18:34

你还在使用存储过程吗？

依赖DBA并在数据库层创建依赖关系似乎没有必要。另外，存储过程调试起来很麻烦。所以它有什么好处呢？网友xabrol给出了非常用心的回答。他说：我不是说教，只是讲点事实。

·2025-07-22 18:34

LiteCoT：难度感知的推理链压缩与高效蒸馏框架

“以智能裁剪对抗冗余，让推理效率与精度兼得”LiteCoT是由香港科技大学（广州）联合独立研究者团队提出的创新方法，旨在解决大模型知识蒸馏中推理链过度冗长和缺乏难度适应性的核心问题。

大千AI助手·2025-07-22 18:33

【爬虫】某某查cookie逆向

加密参数加密参数主要是cookie，其中只有三个cookie最重要，BAIDUIDBAIDUID_BFESS和一个ab开头的cookiecookie获取BAIDUID和BAIDUID_BFESS在访问百度系的产品时

kisloy·2025-07-22 17:02

mac的m芯片上跑cuda程序

parser.add_argument('--device',type=str,default='mps')main里device=torch.device(cfg['device'])train里x_batch

xinxuann·2025-07-22 17:29

AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析

AI原生应用中的用户画像构建：从理论到实践全解析关键词：用户画像、AI原生应用、特征工程、机器学习、个性化推荐、数据隐私、模型优化摘要：本文全面解析AI原生应用中用户画像构建的全过程，从基础概念到核心技术

·2025-07-22 17:26

社科院课堂朱民ST-balance节能风电被骗揭秘！受害者亲述不能出金真相！

随着互联网的普及，数字经济蓬勃发展，各种线上平台如雨后春笋般涌现。然而，在这些看似繁荣的平台中，不乏一些黑平台，它们以欺诈手段骗取用户的财产，给人们的财产安全带来严重威胁。因此，我们有必要提高警惕，防范黑平台诈骗。针对网上素未谋面的牛散大咖，经济学家等推荐网上投资理财、数字经济，数字体育市场，人工智能项目，数字低碳，慈善投票网站买数字的等等都是骗局若你也不幸被骗遇到此类平台一定不要打草惊蛇，早期不

正义青天·2025-07-22 16:16

.NET依赖注入IOC你了解吗？

IOC在WebAPI中是经常使用的，但是在一些WPF项目并不是经常使用或者被人熟知的，我把相关依赖注入的内容又做了一次学习和整理什么是依赖注入？依赖注入是一种设计模式和软件设计原则，用于实现控制反转。

·2025-07-22 16:55

DB restore point and datagurad

########12.5.1FlashingBackaPhysicalStandbyDatabasetoaSpecificPoint-in-TimeThefollowingstepsdescribehowtoavoidre-creatingaphysicalstandbydatabaseafteryouissuedtheOPENRESETLOGSstatementontheprimarydatab

weixin_33836223·2025-07-22 16:25

智能喷洒机器人目标识别系统：基于NanoDet的目标检测与UI界面实现

在本篇博客中，我们将构建一个基于NanoDet深度学习目标检测模型的智能喷洒机器人目标识别系统。我们将介绍如何使用

YOLO实战营·2025-07-22 16:23

批量图片转PDF文件的多种方法详解

方法二：使用AdobeAcrobat打开AdobeAcrobat

徐浪老师·2025-07-22 16:23

Oracle Restore Points

（一）NormalRestorePoints一般还原点只是给恢复SCN起个别名方便使用，并不会生成类似flashbacklog，存储空间基本为0，并不保证一定能把数据库恢复到此还原点，你可以在RECOVERDATABASE

彦祖的小号·2025-07-22 16:23

使用闪回数据库（FLASHBACK DATABASE）和还原点（RESTORE POINT）

这个章节讲述闪回数据库和还原点。作为数据保护策略整体的一部分，讨论配置，监控和维护这些特性。1．闪回数据库，还原点和保证还原点概述Oracle闪回数据库和还原点是相关的数据保护特性，让你可以按时间倒回数据，纠正在指定的时间窗口内任何逻辑数据损坏或用户错误导致的问题。这些特性相对于时间点恢复提供了一个更有效的替代方案，它不需要先还原数据库的备份，效果与数据库时间点恢复（DBPITR）类似。闪回数据库

数语数行·2025-07-22 16:52

flashback database遇到不能flashback的tablespace reset incarnation

Howdoweflashbackadatabasetoaguaranteedrestorepoint(GRP)thathas2tablespaceswithflashbackoffafteraRESETLOGSwasdone

·2025-07-22 16:52

ASM 下 file全名

HowtocollectthefullpathnameofthefilesinASMdiskgroupsSolutionSetyourORACLE_SIDtotheASMinstancename.ConnecttotheASMinstance:in10g:sqlplus/assysdbain11g

jnrjian·2025-07-22 16:52

横幅检测数据集-1500张图片智慧城市管理活动现场管理商业广告分析

横幅检测数据集-1500张图片已发布目标检测数据集合集（持续更新）️横幅检测数据集介绍数据集概览检测目标类型应用场景数据样本展示使用建议1.数据预处理优化2.模型训练策略3.实际部署考虑4.应用场景适配

·2025-07-22 16:51

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