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NIO框架之MINA源码解析
python接口自动化
Python是一种非常流行的编程语言,也是许多接口自动化测试
框架
的首选语言。
全世界最帅的男人
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2025-03-22 16:55
python
自动化
开发语言
【Q&A】装饰模式在Qt中有哪些运用?
在Qt
框架
中,装饰模式(DecoratorPattern)主要通过继承或组合的方式实现,常见于IO设备扩展和图形渲染增强场景。
浅慕Antonio
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2025-03-22 15:53
Q&A
qt
数据库
服务器
基于Linux的多进程并发服务器设计与实现
基于Linux的多进程并发服务器设计与实现简介本项目实现了一个基于Linux的多进程并发服务器
框架
,采用进程池技术提高服务器并发处理能力,主要用于文件传输服务。
名誉寒冰
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2025-03-22 15:52
服务器
linux
c++
Python文件与格式化:编程世界的“读写之道“(技术深挖版)
一、文件操作:Python的"读写
之
眼"1.1文件基础哲学在计算机世界中,文件就像一本本等待翻阅的典籍。
被窝妄想家
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2025-03-22 14:44
python进阶指南
python
数据库
开发语言
LLMs
之
minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混
LLMs
之
minimind:minimind源码解读(pretrain.py)——实现基于Transformer架构的大规模语言模型预训练及wandb监控—支持余弦退火学习率调度/分布式预训练/自动混合精度优化
一个处女座的程序猿
·
2025-03-22 14:43
NLP/LLMs
CaseCode
transformer
minimind
预训练
Linux系统
之
cal命令详解
cal命令详解cal是一个用于显示日历的简单工具。默认情况下,它会显示当前月份的日历,但可以通过参数和选项显示特定月份、年份或自定义格式的日历。基本语法cal[options][[[day]month]year]无参数:显示当前月份的日历。单参数:显示指定年份的日历。双参数:显示指定月份和年份的日历。三参数:显示指定日、月和年份的日历,并在终端上高亮显示该日期。常用选项选项描述-1,--one显示
门前灯
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2025-03-22 14:42
linux
运维
服务器
cal
struts1+struts2项目兼容升级到了spring boot 2.7
原项目比较复杂,集成了各种
框架
(struts1struts2spring3等),趁工作之余练练手,学习一下springboot。大概花了一周时间才调通。一、调整jar版本,寻找合适的版本。
和稀泥
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2025-03-22 13:33
struts
spring
boot
java
@Autowired 和 @Resource 注解的区别
主要区别1.来源不同@Autowired:由Spring
框架
提供(org.springframework.beans.factory.annotation),与Spring强耦合。
在努力的韩小豪
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2025-03-22 13:33
spring
spring
boot
java-ee
java
使用Spring Boot实现分布式任务调度
SpringBoot作为Java领域流行的开发
框架
,提供了多种实现分布式任务调度的解决方案。二、SpringB
weixin_836869520
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2025-03-22 13:32
spring
boot
分布式
后端
CLR中的类型转换
CLR中的类型转换字符串类型转换容器类型转换自定义类型相互转换项目设置CLR(CommonLanguageRuntime,公共语言运行时)是微软.NET
框架
的核心组件,是微软对CLI标准的具体实现,负责管理和执行托管代码
qzy0621
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2025-03-22 13:29
C#
C++笔记
c++
c#
【DeepThinking】人生反思洞察
之
「知行合一」(经验贴)
引言最近,我深刻体会到一种焦虑:既有生活的现实压力,也有对人生方向的迷茫与无奈。回顾自身,我发现这并不是物质层面的匮乏或欲望驱动,而是对“我是谁”“我想要什么”“我能做什么”的追问。这种焦虑,常常让我想起人的出生:起初我们依赖父母和环境,被动地活着;成年后,我们凭借主动学习、工作和不断积累的信念,去实现自我价值。但终有一天,我们会停下来审视自己,看清一些本质问题,并且发觉自己需要对这一生负责:我应
碣石潇湘无限路
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2025-03-22 13:59
经验分享
笔记
生活
人生
深度思考
知行合一
Yolo系列
之
Yolo的基本理解
YOLO的基本理解目录YOLO的基本理解1YOLO1.1概念1.2算法2单、多阶段对比2.1FLOPs和FPS2.2one-stage单阶段2.3two-stage两阶段1YOLO1.1概念YOLO(YouOnlyLookOnce)是一种基于深度学习的目标检测算法,由JosephRedmon等人于2016年提出。它的核心思想是将目标检测问题转化为一个回归问题,通过一个神经网络直接预测目标的类别和位
是十一月末
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2025-03-22 13:58
YOLO
python
开发语言
yolo
VUE-Element-UI:select-tree
一、概述本文主要是在Element-UI+VUE
框架
下,利用el-select、el-tree组件实现了下拉框多选、回显的效果,如下图:二、实例代码1.HTML代码2.JS代码varvm=newVue(
johnrui
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2025-03-22 13:27
FrontEnd
vue.js
优秀的前端
框架
soybean-admin:https://gitcode.com/gh_mirrors/soy/soybean-adminsoybean-admin(演示):https://elp.soybeanjs.cn/home
johnrui
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2025-03-22 13:57
FrontEnd
web
基于Spring Boot的分布式任务调度实践
无论是定时任务的执行,还是根据业务逻辑动态触发的任务,都需要一个高效、可靠的调度
框架
来管理。
Blossom.118
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2025-03-22 12:24
分布式系统与高性能计算领域
wpf
spring
boot
java
后端
分布式
spring
开发语言
鸿蒙开发工程师简历项目撰写全攻略
)+个人贡献(量化成果)+附加价值(延伸影响)二、鸿蒙特色技术点提炼技巧鸿蒙核心技术技术维度具体实现案例量化成果示例分布式软总线自定义协议实现家电设备低功耗连接连接成功率从89%提升至97%ArkUI
框架
基于
谢道韫689
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2025-03-22 12:53
鸿蒙随笔
harmonyos
华为
Android Compose 线性布局(Row、Column)源码深度剖析(十)
随着Android开发技术的不断演进,JetpackCompose作为新一代的声明式UI
框架
应运而生。它以简洁的代码、高效的性能和强大的可维护性,逐渐成为开发者的首选。线性
&有梦想的咸鱼&
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2025-03-22 12:22
Androiod
Compose原理
Android开发大全
android
机器学习中的贝叶斯网络:如何构建高效的风险预测模型
如何构建高效的风险预测模型1.背景介绍2.基本概念术语说明2.1马尔科夫随机场(MarkovRandomField)2.2条件随机场(ConditionalRandomField,CRF)2.3变量eli
mina
tion
AI天才研究院
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2025-03-22 12:18
DeepSeek
R1
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大数据AI人工智能大模型
自然语言处理
人工智能
语言模型
编程实践
开发语言
架构设计
Spring Boot中定时任务Cron表达式的终极指南
在SpringBoot生态中,结合@Scheduled注解和Quartz调度
框架
,开发者可以轻松实现复杂的定时任务。然而,Cron表达式作为定时任务
A-Kamen
·
2025-03-22 11:14
spring
boot
后端
java
优化 Java 数据结构选择与使用,提升程序性能与可维护性
Java作为一门广泛使用的编程语言,提供了丰富的内置数据结构,如数组、链表、栈、队列、树、图以及集合
框架
中的各种接口实现(如List,Set,Map等)。
A-Kamen
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2025-03-22 11:14
java
数据结构
开发语言
【JavaWeb学习Day25】
官网:一个Vue3UI
框架
|ElementPlus快速入门准备工作:1.创建vue项目2.参照官方文档,安装ElementPlus组件库(在当前工程的目录下):npminstall
quo-te
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2025-03-22 11:42
JavaWeb
vue
黑马
软件测试基础知识必备
之
浅谈单元测试
什么是单元测试?单元测试是指,对软件中的最小可测试单元在与程序其他部分相隔离的情况下进行检查和验证的工作,这里的最小可测试单元通常是指函数或者类。单元测试都是以自动化的方式执行,所以在大量回归测试的场景下更能带来高收益。单元测试代码里提供函数的使用示例,因为单元测试的具体表现形式就是对函数以各种不同输入参数组合进行调用。如何做好单元测试?1)代码的基本特征与产生错误的原因无论是开发语言还是脚本语言
程序员阿沐
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2025-03-22 11:40
软件测试
软件测试
单元测试
AI时代个人财富增长实战指南:从零基础到精通变现的完整路径
(本文基于人工智能技术发展规律,结合互联网经济底层逻辑,为普通从业者构建系统性AI应用
框架
)一、建立AI认知基础:技术理解与工具掌握技术分类认知人工智能工具分为四大功能模块:自然语言处理(文本生成、对话交互
A达峰绮
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2025-03-22 10:38
人工智能
【大模型书籍PDF】从零开始大模型开发与微调:基于PyTorch与ChatGLM (推荐)_从零开始大模型开发与微调 pdf
本书使用PyTorch2.0作为学习大模型的基本
框架
,以ChatGLM为例详细讲解大模型的基本理论、算法、程序实现、应用实战以及微调技术,为读者揭示大模型开发技术。本书配套示例源代码、PPT课件。
喝不喝奶茶丫
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2025-03-22 10:06
pytorch
人工智能
语言模型
大模型
转行大模型
AI大模型
微调
AR眼镜——软件技术栈的必经之路
本文基于行业最新技术动态与头部企业布局,深度剖析AR眼镜软件行业必须突破的七大技术方向,揭示从底层
框架
到应用生态的全栈技术储备路径。
Julian.zhou
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2025-03-22 09:29
人机交互
未来思考
人工智能
ar
人工智能
交互
空间计算
语言模型
定时任务调度
框架
xxl-job与quartz的区别
XXL-Job和Quartz都是Java项目中常用的定时任务
框架
,它们有以下几点区别:xxl-job和Quartz都是用于任务调度的开源
框架
,它们之间有一些区别,主要体现在以下几个方面:语言支持:Quartz
java程序员CC
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2025-03-22 09:57
java
鸿蒙系统架构解析:深入理解分层设计与功能实现
一、鸿蒙系统架构概览鸿蒙系统采用分层架构设计,将系统划分为四个层次:内核层、系统服务层、
框架
层和应用层。这种分层架构具有以下优势:模
斯陀含
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2025-03-22 09:25
harmonyos
架构
华为
SvelteKit 最新中文文档教程(8)—— 部署 Node 服务端
前言Svelte,一个语法简洁、入门容易,面向未来的前端
框架
。
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2025-03-22 09:11
LInux内核学习 -- perCPU变量
文章目录环境关于perCPU变量perCPU变量:__entry_task环境linux4.19关于perCPU变量percpu变量的介绍,这位老哥做了介绍,包括为什么要有这样的变量以及优势:linux内核
之
Per-CPU
lagransun
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2025-03-22 09:21
linux
学习
运维
Tinyflow AI 工作流编排
框架
v0.0.7 发布
目前没有关于TinyflowAI工作流编排
框架
v0.0.7发布的相关具体信息。Tinyflow是一个轻量的AI智能体流程编排解决方案,其设计理念是“简单、灵活、无侵入性”。
自不量力的A同学
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2025-03-22 09:21
人工智能
Linux内核学习
之
-- epoll()一族系统调用分析笔记
相关链接:Linux内核学习
之
–ARMv8架构的系统调用笔记Linux内核学习
之
–系统调用open()和write()的实现笔记Lin
lagransun
·
2025-03-22 09:51
linux
学习
笔记
Hilt 实战:从零到一实现 Android 依赖注入与网络请求
Hilt是Android官方推荐的依赖注入(DI,DependencyInjection)
框架
,基于Dagger构建,专为Android设计。
tangweiguo03051987
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2025-03-22 08:50
android
Kotlin语法
android
Hilt
Kotlin
服务器监控 Prometheus、AlertManager、Grafana、钉钉机器人通知
监控系统简介Prometheus是一套开源的系统监控报警
框架
。需要指出的是,由于数据采集可能会有丢失,所以Prometheus不适用对采集数据要100%准确的情形。
懒熊猫
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2025-03-22 08:42
运维
使用Truffle进行智能合约测试
1、Vscode下安装Solidity插件,change到指定的solidity编译器的版本下2、Truffle开发
框架
的安装:npminstall-gtruffle3、在workspace下新建一个truffle-test
25号底片t
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2025-03-22 08:11
智能合约
区块链
网络
MyBatis学习:基本使用
学习之前:MyBatis是一款优秀的持久层
框架
,它支持自定义SQL、存储过程以及高级映射。MyBatis免除了几乎所有的JDBC代码以及设置参数和获取结果集的工作。
Landy_Jay
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2025-03-22 08:08
mybatis
学习
java
MiC建筑:打破传统边界,中建海龙的创新实践
从基础的结构
框架
,到内部的水电管线铺设,再到精致的室内装修,每个模块在出厂前都已经基本完工,
资讯新鲜事
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2025-03-22 07:36
人工智能
【C++】——精细化哈希表架构:理论与实践的综合分析
核心概念与引入2.哈希表的底层机制:原理与挑战2.1核心功能解析:效率与灵活性的平衡2.2哈希冲突的本质:问题与应对策略2.3开散列与闭散列:两大解决方案的比较3.闭散列的精确实现:从设计到优化3.1整体
框架
设计
m0_74825238
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2025-03-22 07:03
面试
学习路线
阿里巴巴
c++
散列表
架构
java
元数据驱动的设想
pythoncategories:python文章目录1.背景针对相似结构的表单,为了提高ui自动化编写效率,减少以减少重复工作,设想是否可以设计一个针对neoUI2.0通过元数据驱动的方式适应不同业务对象的测试
框架
吾爱乐享
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2025-03-22 07:31
python
解锁区块链智能合约版本管理的新纪元——MySQL架构下的革新之道
本文将深入探讨基于MySQL数据库设计支持智能合约版本控制的解决方案,旨在为读者提供一套完整的、易于实施的技术
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墨夶
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2025-03-22 07:28
数据库学习资料1
区块链
智能合约
mysql
深入剖析 Spring Boot 应用上下文 (Application Context):核心概念与实践应用
它不仅是Spring
框架
的核心容器,负责管理应用中所有Bean的生命周期和依赖关系,更是SpringBoot应用得以运行的基础环境。理解ApplicationContext的概念、作用和工作原理
无眠_
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2025-03-22 06:57
spring
boot
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rpc
《Java线程池深度解析:从核心参数到饱和策略实战》
本文通过电商秒杀场景贯穿线程池参数调优全过程,结合ThreadPoolExecutor
源码解析
核心机制,并给出动态线程池与监控报警的最佳实践。
云之兕
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2025-03-22 06:25
java基础入门到精通
java
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微软Data Formulator:用AI重塑数据可视化的未来
本文将深入解析这一工具的核心功能、安装方法及使用技巧,助你轻松驾驭数据
之
美。一、DataFormulator是什么?
几道之旅
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2025-03-22 06:51
人工智能
智能体及数字员工
人工智能
信息可视化
鸿蒙特效教程09-深入学习animateTo动画
缩放按钮效果抖动按钮效果一、基础准备1.1理解ArkUI中的动画机制HarmonyOS的ArkUI
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提供了强大的动画支持,常见有
苏杰豪
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2025-03-22 05:20
HarmonyOS
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鸿蒙特效教程
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华为
Matplotlib 柱形图
基本用法安装Matplotlib在开始使用Matplotlib
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lly202406
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2025-03-22 05:17
开发语言
Ollama 本地部署
、使用步骤1.安装OllamaWindows检验是否安装成功2.运行ollama模型库运行模型提问修改配置(可选)如果有个性化需求,需要修改默认配置:参考前言Ollama是一个易于使用的本地大模型运行
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FuWen_Hao
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2025-03-22 05:46
ai
Gone v2 使用 Gone Viper 组件进行本地配置
发现gone-io/gone:一个优雅的Go依赖注入
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!它让您的代码更简洁、更易测试。
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轻量却功能强大,完美平衡了灵活性与易用性。⭐如果您喜欢这个项目,请给我们点个星!您的支持是我们前进的动力!
dapeng-大鹏
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2025-03-22 05:44
Gone框架介绍
Gone框架配置管理
Viper配置组件
多格式配置文件
配置自动加载机制
环境变量配置覆盖
层级化配置结构
Go应用配置注入
如何评估一个RAG系统(RAGas评测
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)-下篇
RAGas是一个用于评测RAG系统的评测
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,它支持与不同大语言模型的集成,并与langchain生态打通,能够很方便的构建评测系统。
写程序的小火箭
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2025-03-22 05:13
大语言模型
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【AI大模型应用开发】【RAG评估】0. 综述:一文了解RAG评估方法、工具与指标
微信公众号也可搜【同学小张】本站文章一览:前面我们学习了RAG的基本
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并进行了实践,我们也知道使用它的目的是为了改善大模型在一些方面的不足:如训练数据不全、无垂直领域数据、容易出现幻觉等。
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2025-03-22 05:43
大模型
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清晰架构
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typescript实践:构建可扩展服务的利器
清晰架构
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typescript实践:构建可扩展服务的利器react-with-clean-architectureCleanarchitecturebasedreactprojectsamplecode
吕曦耘George
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2025-03-22 05:12
大模型最新面试题系列:微调篇
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微调基础知识
一、全参数微调(Full-Finetune)vs参数高效微调(PEFT)对比1.显存使用差异全参数微调:需存储所有参数的梯度(如GPT-3175B模型全量微调需约2.3TB显存)PEFT:以LoRA为例,仅需存储低秩矩阵参数(7B模型使用r=16的LoRA时显存占用减少98%)实战经验:在A10080GB显存下,全量微调LLaMA-7B需DeepSpeedZero3优化,而LoRA可直接单卡运行2
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2025-03-22 05:42
大模型最新面试题集锦大全
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