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转载于http://www.gamedatas.com/archives/134转化率这个指标在各行各业的数据分析中运用的非常之广泛，例如：电商中就会存在，点击到订单生成的一系列转化率，传统的销售行业也会在做广告的时候考虑该广告能够转化多少订单

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文章目录前言正文前言许多流行的静态网站生成器都存在图像CDN功能，它们通过优化网站中的图像来加快页面加载速度。

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1.OpenTelemetryOpenTelemetry是一个开源的观测框架，用于生成、收集和导出遥测数据（如追踪、指标和日志）。ASP.NETCore可以通过集成OpenT

DDT它其实就是一个装饰器，它会根据你传递进来的数据来决定要生成几个测试用例。使用的意义

easyCode插件介绍easyCode插件能够生成mapper.xml、mapper.java、service、serviceImpl、controller文件，避免手写；而且对比mybatisGenerator

这段时间做接口自动化测试，用python直接调用接口，sign值是经过系列复杂算法加密后生成的字符串，保密级别高，不能直接以py文件供大家调用~~pyc文件呢，很容易就被反编译了，pyd文件和一般dll

迁移过程1、获取svn提交用户名因为在git上每个提交需要有用户的提交信息，如邮箱，因此我们得先获取到所有的用户名，然后生成如下对应的git格式，用于稍后的gitclone上。

pyc文件pyc是python编译后，生成的字节码文件。

1、TONGYlLingma-YourAlCodingAssistant.Typeless,Codemore.通义灵码，是一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码

实现效果技术要点总结如下：1、点击添加自动增加多行，实现自主选择增加多条节点数据2、节点地址使用的是Cascader级联选择器，需要动态生成，涉及到一个技术要点是：因v-modal只能获取value不能获取

自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。

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概述使用tcp+select实现的C/S远程通信功能服务器只能与单一的客户端进行信息交互如果服务器连接了多个客户端，由于是单一进程无法同时对多个客户端回复，但可以群发信息启动启动服务器1、在bin目录下生成可执行文件

ChatGPT是一个风靡全球的生成式人工智能(AI)工具。虽然它有可能编造一些东西，但是通过精心设计提示，可以确保获得最佳结果。在这篇文章中，我们将探讨如何做到这一点。

RAGRAG（RetrievalAugmentedGeneration）技术，通过检索与用户输入相关的信息片段，并结合外部知识库来生成更准确、更丰富的回答。

今天再次被python的强大所折服，一直很奇怪公司的excel文件直接生成sql脚本是怎么实现的，今天闲着没事找到实现脚本看了下，竟然就是用python写的！！！

可以很好地从源图像中提取出来，并重建生成一幅全聚焦图像。由于采用了四叉树分解策略和新的加权焦点测量法，因此所提出的算法简单而有效。程序已调通，可直接运行。2-88加权焦点测量方法-小红书(xiaoho

RAG模型结合了检索和生成两种方法，可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理，并提供使用Python

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2.准备工作：3.生成博客4.更换主题5.部署到githubpages总结前言：现在技术更新迭代是非常的快，尤其是web方面！

在设置SSH服务时，生成SSH密钥（公钥和私钥）是一个常见的任务。这些密钥用于安全地进行身份验证，无需输入密码。

QAction可以插入小部件的抽象用户界面操作QActionGroup将动作组合在一起QDockWidget小部件，可以停靠在QMainWindow中，也可以作为桌面的顶层窗口浮动QMainWindow

大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。

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原型模式的核心思想是通过一个原型实例来生成新的对象。通常，一个类会实现一个接口，该接口定义了一个克隆方法，用于复制其自身。

一、Docker主要组成部分的总体概述、二、Docker镜像生成1.构建环境的上下文dockerbuild–ttest/cowsay-dockerfile.(.就是上下文，能够被dockerfile的ADD

认识Swagger:Swagger是一个规范和完整的框架，用于生成、描述、调用和可视化RESTful风格的Web服务。总体目标是使客户端和文件系统作为服务器以同样的速度来更新。

这种LLM系统被称为RAG系统，代表“检索-增强生成”。

这是一个精确的(每个合法的和都有相同的概率)解。它使用所有合法和的枚举，并不是说我们要遍历每个和，而是给定一个数字n，我们可以直接计算枚举中的第n个和。由于我们也知道合法和的总数，我们可以简单地画出统一的整数并对其进行转换：importnumpyasnpimportfunctoolsasft#[email protected]_cache(None)defcapped_pc(N,k,m):

1从给定参数的正态分布中生成随机数当考虑从正态分布中生成随机数时，应当首先知道正态分布的均值和方差（标准差），有了这些，就可以调用python中现有的模块和函数来生成随机数了。

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在Python中，要产生随机整数，可以使用的方法有很多，比如：生成随机不重复的整数，可以使用random中的sample;生成完全随机的整数，可以用numpy中的random.randint，接下来是具体的内容介绍

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如果能够把“淡淡”两字融化在我们的心里，再溶合在我们的性情中，那么就可以生成一个更美丽的词来——“悠

你可以使用Python的random模块中的randint函数来生成这样的随机数。以下是一个简单的示例：importrandom#生成一个8位的随机整数random_int=rando

SpringBoot项目可以通过spring-boot-maven-plugin插件打包生成一个可执行的jar包，这样可以脱离web容器（例如tomcat）直接运行。

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