BI智能模板

5分钟搞定Spring AI支持SpringBoot快速构建人工智能AI应用_springai_springboot_AI应用

此外，文章还基于SpringAI的模型调用和Prompt模板，构建一个可操作的示例，让你可以快速的了解具体怎么在springboot的环境下使用springai来构建人工智能AI的应用SpringAI：
web17886480312·2025-01-18 23:52

3.ChatClient&Chat Model简化与AI模型的交互

1.ChatModel对话模型是一种利用人工智能技术，能够生成类似人类对话响应的工具。
laopeng301·2025-01-18 23:20

ubuntu创建普通用户，删除用户，修改用户密码，修改用户名

创建用户名为user的用户1.进入root权限账号su2.添加普通用户名useradduser3.设置普通用户密码passwduser4.修改用户登入后所使用的shellusermod-s/bin/bashuser5
温柔如酒·2025-01-18 22:46

VMware ESXi 8.0U3c macOS Unlocker & OEM BIOS ConnectX-3 网卡定制版

VMwareESXi8.0U3cmacOSUnlocker&OEMBIOSConnectX-3网卡定制版(集成驱动版)VMwareESXi8.0U3cmacOSUnlocker&OEMBIOS集成网卡驱动和
·2025-01-18 22:20

Vue的动态绑定

以下是几种常见的动态绑定方式：数据绑定插值表达式：使用双大括号{{}}将数据插入到模板中。例如{{message}}，当message数据发生变化时，页面上对应的位置会自动更新显示新的值。
m0_74169345·2025-01-18 22:11

docekr在 x86d的 环境下打包arm64架构的docker包

QEMU还有一种用户态模式，基于binfmt_misc模拟目标硬件的用户空间，
学习中的程序媛~·2025-01-18 22:10

智能合约安全之重入攻击

概述重入攻击（ReentrancyAttack）是一种常见的智能合约安全漏洞，指黑客利用合约中存在的逻辑漏洞，在调用合约函数时，利用合约逻辑漏洞，反复调用合约的函数，并利用这种递归调用的机制，以欺骗合约的计算
·2025-01-18 22:15

具体毕设方案100例之第4例STM32智能家居烟雾温度火灾防盗报警系统设计版本1

使用STM32单片机进行数据处理任务。通过LCD1602液晶显示屏实时显示当前的烟雾浓度值。利用按键功能，用户可以设置烟雾浓度报警的上限值。当检测到的烟雾浓度超过预设的上限值时，启动蜂鸣器进行声光报警。
李学长单片机毕设·2025-01-18 22:10

家政服务小程序，打造智慧家政新体验

近年来，家政市场开始倾向数字化、智能化，借助科学技术打造家政数字化平台，让大众在手机上就可以预约家政服务，减少传统家政市场中繁琐流程。
冠品网络科技·2025-01-18 22:39

Python 潮流周刊#86：Jupyter Notebook 智能编码助手（摘要）

以下是本期摘要：文章&教程①介绍JupyterNotebook智能助手②用纯Python写一个“Redis”，速度比原生Redis还快？③30分钟
·2025-01-18 22:44

《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

OpenCV03-高级-滤波与增强

滤波与增强1-OpenCV平滑滤波1.均值滤波(`cv2.blur()`)2.高斯滤波(`cv2.GaussianBlur()`)3.中值滤波(`cv2.medianBlur()`)4.双边滤波(`cv2.bilateralFilter
坐吃山猪·2025-01-18 21:32

用C++实现一个基于模板的观察者设计模式

观察者模式定义观察者模式（ObserverPattern）是一种行为型设计模式，用于定义对象间的一对多依赖关系，使得当一个对象状态发生变化时，其所有依赖它的对象都会收到通知并自动更新。核心概念角色定义Subject（被观察者）：持有观察者列表，维护观察者的注册和移除。状态改变时通知所有观察者。Observer（观察者）：定义接收通知的接口。注册到被观察者中，等待状态变化通知。适用场景一个对象状态改
CoderIsArt·2025-01-18 21:30

基于SIFT特征提取和模板匹配的车标识别算法MATLAB仿真（含MATLAB代码）

摘要本文介绍了一种基于尺度不变特征变换（SIFT）特征提取和模板匹配的车标识别方法，并通过MATLAB进行仿真。
爱学习的通信人·2025-01-18 21:28

docker的staut一直是exit1_Docker随笔记—docker run执行后，容器的状态是Exited的一些困惑...

问题：运行dockerrun-itd-p5000:5000localregistryregistry:2.5/bin/bash命令后，发现容器并没有跑起来，而是变成了Exit状态。
长颈鹿很忙·2025-01-18 21:56

《电子制作从零开始》 第1章：电子制作入门

通过自己的双手，将各种电子元件巧妙地组合在一起，创造出具有各种功能的电子设备，从简单的闪烁灯到复杂的智能机器人，这个过程能够充分发挥个人的创造力。
请向我看齐·2025-01-18 20:22

DataGridView列表筛选

使用DataView作为BindingSource的数据源，通过设置DataView的RowFilter属性实现筛选功能。实现代码usingSyst
幽兰的天空·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。传统上，ER图的绘制需要手动操作或使用特定的工具，而通过SQL自动生成ER图则提供了一种更加高效、便捷的方式。今天，我们将向大家介绍如何使用SQL生成ER图，帮助您更轻松地进行数据库设计，同时推广一款强大易用的工具
小林rr·2025-01-18 20:46

3.6.树状数组

树状数组基本原理树状数组（BinaryIndexedTree，简称BIT）是一种高效的数据结构，它可以在O(logn)的时间复杂度下实现对数组的单点更新和区间求和操作。
赵鑫亿·2025-01-18 20:16

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

布隆过滤器

布隆过滤器是什么工作原理优点缺点二、布隆过滤器的使用Guava步骤1:添加依赖步骤2:创建和使用布隆过滤器Redission使用Redisson的RBloomFilter步骤1:添加依赖步骤2:使用RBloomFilter手动使用BitSet
Lin_Miao_09·2025-01-18 19:41

Node.js - Express框架

核心概念包括路由，中间件，请求与响应，以及模板引擎支持2.Express应用的使用通过npm进行安装express包npminstallexpress示例：以下是一个最简单的Express应用程序cons
蒜蓉大猩猩·2025-01-18 19:37

使用java代码消费kafka数据

jar包org.apache.kafkakafka-clients3.0.0org.slf4jslf4j-log4j121.7.25示例一：使用java代码消费kafka所有数据packagecom.bigdata.day03
二进制_博客·2025-01-18 19:34

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

Android 后台线程

ExecutorServiceexecutor=Executors.newSingleThreadExecutor();executor.execute(newRunnable(){@Overridepublicvoidrun(){Bitmapbitmap
氤氲息·2025-01-18 18:31

VMware ESXi 8.0U3c macOS Unlocker & OEM BIOS Dell (戴尔) 定制版

VMwareESXi8.0U3cmacOSUnlocker&OEMBIOSDell(戴尔)定制版ESXi8.0U3c标准版，Dell(戴尔)、HPE(慧与)、Lenovo(联想)、Inspur(浪潮)、
·2025-01-18 18:09

盘点ECMAScript 2024的新提案

1.模式匹配（初期阶段）JavaScript变得更智能了，有了模式匹配！想象它就像一个超强大的switch语句，可以处理复杂的数据结构。
·2025-01-18 18:08

leetcode 485 python

Givenabinaryarray,findthemaximumnumberofconsecutive1sinthisarray.Example1:Input:[1,1,0,1,1,1]Output:3Explanation
weixin_36908057·2025-01-18 18:00

Azure Synapse Dedicated SQL Pool通过配置选项和参数优化性能

•策略：对于范围查询，使用HASH分布避免数据倾斜；对于维度表，通常选择ROUND-ROBIN分布。索引：•类型：聚集列存储索引（CCI）针对大型数据扫描和聚合进行了优化。
weixin_30777913·2025-01-18 18:29

无缝融入，即刻智能[二]：Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南，42K+星标见证专属智能方案

无缝融入，即刻智能[二]：Dify-LLM平台(聊天智能助手、AI工作流)快速使用指南，42K+星标见证专属智能方案1.快速创建应用你可以通过3种方式在Dify的工作室内创建应用：基于应用模板创建（新手推荐
汀、人工智能·2025-01-18 18:58

云服务器与相关存储服务公网流量过高的问题

最近作百度的一个智能音箱语音技能，发现CFC函数调用功能自从开始收费之后我的扣费一直居高不下，看了一下日志和监控发现公网流量这一项每一天都接近2GB，自己本身是Android开发出身的，数据库和后台接触不多
Joern-Lee·2025-01-18 18:58

C++17（3）

目录类模板实参推导CTAD是如何工作的？
programing菜鸟·2025-01-18 18:26

hive批量修复分区

/bin/bashset-x#定义Hive数据库的名称database_name="edu"#定义要排除的表名exclude_table="tab_name"#使用Hive的shell命令获取所有的表名
青云游子·2025-01-18 18:25

文心一言 vs gpt-4 全面横向比较

GPT-3.5是OpenAI公司的上一代大模型，比GPT-3更智能一些。而GPT-4作为其升级版，大家预计它会有更大的模型参数量，更强的学习和推理能力，可能会在各种语言任务上实现更大突破。
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

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

YOLOv10-1.1部分代码阅读笔记-base.py

base.py目录base.py1.所需的库和模块2.classBaseDataset(Dataset):1.所需的库和模块#UltralyticsYOLO,AGPL-3.0licenseimportglobimportmathimportosimportrandomfromcopyimportdeepcopyfrommultiprocessing
红色的山茶花·2025-01-18 17:51

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

Hive 查看partition 以及msck 修复分区

可以适用下命令重新关联表和数据[MSCKREPAIRTABLE]全量修复分区hive>msckrepairtabletable_name;转载于:https://www.cnblogs.com/TendToBigData
dgsdaga3026010·2025-01-18 17:48

BERT详解

1.背景结构1.1基础知识BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers）是谷歌提出，作为一个Word2Vec的替代者，其在NLP领域的
comli_cn·2025-01-18 17:18

HIVE合并小文件

处理数据时，会产生多个MapTask,然而每个MapTask处理的数据量很少，那么导致MapTask启动时间大于执行时间，整体任务时间消耗较大如何合并小文件：1）在map执行前合并小文件，减少map数：CombineHiveInputFormat
难以触及的高度·2025-01-18 16:12

1.4走向不同：GPT 与 BERT 的选择——两大NLP模型的深度解析

走向不同：GPT与BERT的选择——两大NLP模型的深度解析在自然语言处理（NLP）领域，GPT（GenerativePretrainedTransformer）和BERT（BidirectionalEncoderRepresentationsfromTransformers
少林码僧·2025-01-18 16:12

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

C++ 的 CTAD 与推断指示（Deduction Guides）

1类模板参数推导（CTAD）1.1曲线救国CTAD的全称是类模板参数推导（ClassTemplateArgumentDeduction），它允许在实例化类模板时，根据构造函数的参数类型自动推导模板参数，
王晓华-吹泡泡的小猫·2025-01-18 16:41

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

GitLab：添加SSH密钥之前，您不能通过SSH来拉取或推送项目代码

[root@kingbal-ecs-7612~]#cd.ssh/[[email protected]]#lsauthorized_keysid_ed25519id_ed25519.pubid_rsaid_rsa.pub2
dingcho·2025-01-18 16:38
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