UE之透明

Error response from daemon: Get “https://registry-1.docker.io/v2/“: request canceled while的解决办法

这两天试了一下在Ubuntu上安装docker版本的Dify，说来惭愧，之前一直没怎么用过docker。碰到了一些问题，这里记录一下。首先安装docker，主要参考这两篇博客：在Ubuntu上安装Docker以及使用_ubuntu配置docker-CSDN博客ubuntu环境下docker容器详细安装使用_ubuntudocker-CSDN博客这两篇博客都已经讲的比较详细了，我就不再重复了。安装好

蛐蛐蛐·2025-02-02 13:16

Spring的设计理念之【事务管理】

Spring框架的事务管理是其核心设计理念之一，旨在简化复杂的事务处理逻辑，提供统一的编程模型，同时支持灵活的事务策略配置。以下是Spring事务管理的关键设计理念和实现机制：一、设计目标解耦业务逻辑与事务管理将事务管理代码从业务逻辑中剥离，开发者只需关注业务逻辑，事务的开启、提交、回滚等由框架统一处理。统一事务抽象提供PlatformTransactionManager接口，抽象不同事务实现（如

冰糖心158·2025-02-02 13:44

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之并行训练方案

1.引言训练大型语言模型(LLM)需要巨大的计算资源和内存。为了高效地训练这些模型，我们需要采用各种并行策略，将计算和数据分布到多个GPU或设备上。Llama作为当前最流行的开源大模型之一，其训练代码中采用了多种并行技术。本文将深入Llama的训练代码，分析其并行训练方案，主要关注参数并行和部分结构参数共享。2.并行训练策略概述常见的并行训练策略包括：数据并行(DataParallelism,DP

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 LoRA 微调

1.引言微调(Fine-tuning)是将预训练大模型(LLM)应用于下游任务的常用方法。然而，直接微调大模型的所有参数通常需要大量的计算资源和内存。LoRA(Low-RankAdaptation)是一种高效的微调方法，它通过引入少量可训练参数，固定预训练模型的权重，从而在保持性能的同时大大减少了计算开销。本文将深入分析LoRA的原理，并结合Llama源码解读其实现逻辑，最后探讨LoRA的优势。2

kakaZhui·2025-02-02 13:14

【llm对话系统】大模型 Llama 源码分析之 Flash Attention

1.写在前面近年来，基于Transformer架构的大型语言模型(LLM)在自然语言处理(NLP)领域取得了巨大的成功。Transformer的核心组件是自注意力(Self-Attention)机制，它允许模型捕捉输入序列中不同位置之间的关系。然而，标准的自注意力机制的计算复杂度与序列长度的平方成正比，这使得它在处理长序列时效率低下。为了解决这个问题，FlashAttention被提出，它是一种高

kakaZhui·2025-02-02 13:43

使用Elasticsearch和SelfQueryRetriever实现智能电影检索

在这篇文章中，我们将结合Elasticsearch和SelfQueryRetriever，展示如何通过语言模型实现智能电影查询。

hgSdaegva·2025-02-02 13:43

使用PGVector进行电影文档的向量搜索

具体而言，我们会展示如何使用PGVector创建一个向量存储，并结合自查询检索器（SelfQueryRetriever）来对电影文档集合进行检索。

hgSdaegva·2025-02-02 13:43

Qwen 模型自动构建知识图谱，生成病例 + 评价指标优化策略

关于数据库和检索方式的选择AIMedicalConsultantforVisualQuestionAnswering(VQA)系统：更适合在前端使用向量数据库（如FAISS）结合关系型数据库来实现图像和文本的检索与存储

2301_79306982·2025-02-02 13:11

c++揭秘2024春晚刘谦老师的魔术，快来看看吧

封面：源码：#include#include#includeusingnamespacestd;structCard{intvalue;//用数字代表扑克牌，简化处理};//打印牌堆voidprintDeck

天若有情673·2025-02-02 12:09

28岁开始零基础学前端，这些血的教训你一定要避免

写了一个Vue动态表单组件，发布到NPM上。模仿Vue1.0版本写了一个MiniVue，这让我对Vue的理解达到了源码级别。写了几篇关于Vue的文章。

2501_90336583·2025-02-02 12:06

【自然语言处理（NLP）】基于Transformer架构的预训练语言模型：BERT 训练之数据集处理、训练代码实现

文章目录介绍BERT训练之数据集处理BERT原理及模型代码实现数据集处理导包加载数据生成下一句预测任务的数据从段落中获取nsp数据生成遮蔽语言模型任务的数据从token中获取mlm数据将文本转换为预训练数据集创建

道友老李·2025-02-02 12:04

Redis | Redis入门

写代码的阿呆·2025-02-02 11:33

Java并发编程知识点

按照顺序复习理解CPU&缓存基础Java内存模型&volatile&线程安全：原子性、可见性、顺序性线程基础，Thread&Object相关方法概念ThreadLocalCASAbstractQueuedSynchronizerReentrantLockCountDownLatch

master-dragon·2025-02-02 11:03

C# WPF MVVM框架从 .NET，用优雅的架构构建强大的应用程序

在开始编写WPF应用程序之

XsfFsharp·2025-02-02 11:32

Redis | 字典

目录一、前言二、字典的实现（1）哈希表（2）哈希表节点（3）字典1.向字典中添加一条新的数据2.解决哈希冲突三、rehash四、渐进式rehash一、前言在字典中，一个键（key）可以和一个值（value

瘦弱的皮卡丘·2025-02-02 11:01

python怎么爬网站视频教程_python爬虫爬取某网站视频的示例代码

(请先下载迅雷，并在其设置中心的下载管理中设置为一键下载)实现代码如下：frombs4importBeautifulSoupimportrequestsimportos,re,timeimporturllib3fromwin32com.clientimportDispatchclassDownloadVide

weixin_39630247·2025-02-02 11:29

keras快速上手-基于python的深度学习实践-基于索引的深度学习对话模型-源代码...

envpython#coding:utf-8#In[1]:importpandasaspdimportnumpyasnpimportpickleimportkerasfromkeras.modelsimportSequential

weixin_34162401·2025-02-02 11:59

web3.0入门及学习路径

Web3是指下一代互联网的演进形式，它涉及一系列技术和理念，旨在实现去中心化、开放、透明和用户主导的互联网体验。

吗喽一只·2025-02-02 11:58

推荐使用：Container Queries Prolyfill —— 开启响应式设计新纪元

梅亭策Serena·2025-02-02 10:26

推荐项目：SchemaGlue —— 解锁GraphQL架构新维度

井队湛Heath·2025-02-02 10:55

前端三件套之CSS

它能控制网页的布局、颜色、字体、间距等，帮助设计者呈现出美观的网页1.1css基本语法CSS的基本语法由选择器（selector）、属性（property）和值（value）三部分组成：selector

邂逅you·2025-02-02 10:54

运用python爬虫爬取汽车网站图片并下载，几个汽车网站的示例参考

示例1：爬取汽车之家图片网站地址汽车之家爬虫代码Python复制importrequestsfrombs4importBeautifulSoupimportosdefdownload_images(url

大懒猫软件·2025-02-02 10:54

Vue生命周期钩子是如何实现的

Vue的生命周期钩子是在Vue组件创建、挂载、更新、销毁等过程中自动调用的特殊函数。这些钩子允许开发者在组件的不同阶段执行特定的逻辑。

youhebuke225·2025-02-02 10:23

操作系统之设备管理

输入输出系统（I/O系统）在操作系统中，I/O（输入输出）系统的不同层次包括了用户层I/O软件、设备无关软件、设备驱动程序、中断处理程序和硬件层。I/O系统主要的任务是：1)按照用户的具体请求，启动设备，通过不同的设备驱动程序，进行实际的I/O操作;I/O操作完成之后，将结果通知用户进程，从而实现真正的I/O操作。2)提高I/O设备速率、改善I/O设备的利用率。3)为更高层进程方便使用设备，提供手

火车驶向云外.11·2025-02-02 10:23

Gurobi基础语法之addVar 和 addVars

addVar和addVars作为Gurobi模型对象中的方法，常常用来生成变量，本文介绍了Python中的这两个接口的使用addVaraddVar(lb=0.0,ub=float('inf'),obj=0.0,vtype=GRB.CONTINUOUS,name='',column=None)lb和ub让变量在生成的时候就有下界和上届，obj确定了生成的变量在目标函数的系数的取值vtype确定了变量

Smark.·2025-02-02 10:52

Vue 2 生命周期钩子，Vue 3 生命周期钩子【详解】

Vue.js的生命周期是指Vue实例从创建到销毁的过程，分为多个阶段，每个阶段有对应的生命周期钩子函数，可以在这些钩子中添加特定的逻辑。下面是Vue2和Vue3生命周期的详细介绍，以及示例代码。

TOP印·2025-02-02 10:51

jetpack compose 开发架构选择探讨（一），这是一份用心整理的Android面试总结

组件来实现classMvvmViewModel:ViewModel(){valcountState=MutableLiveData(1)funadd(num:Int){countState.postValue

m0_66264630·2025-02-02 09:18

jetpack compose 开发架构选择探讨（一），移动架构师成长路线

classMvvmViewModel:ViewModel(){valcountState=MutableLiveData(1)funadd(num:Int){countState.postValue(countState.valueasInt

AI设计大师·2025-02-02 09:17

爬虫_pandas

csv')打印某一列;判断某一列是否有空值print(df['NUM_BEDROOMS'])print(df['NUM_BEDROOMS'].isnull())dropna()中写inplace=True

起来，该敲代码啦·2025-02-02 09:47

手机直连低轨卫星通信：架构、关键技术和未来展望

其次，介绍了基于透明转发、部分可再生处理、完全可再生处理、集成接入和回传的四种手机直连低轨卫星网络架构及组网方式。

罗思付之技术屋·2025-02-02 09:46

Android Jetpack 之 Paging3的一些踩坑记录

主要配置一些基本的分页信息，其中部分信息例如页码、需要加载size等信息会在PagingSource的load方法中通过LoadParams传递过来。PagingSource继承该类并实现load方法来加载数据，根据加载情况返回LoadResult.Page或LoadResult.Error。在加载上一页、下一页或刷新都通过这个方法，同时注意suspend修饰。加载状态可通过PagingDataA

全栈_HhM·2025-02-02 09:44

python自动下载阿里云数据库数据_阿里云数据库Redis备份下载（Python）

/usr/bin/envpython3.6#coding=utf-8importosimporturllib.request,json,datetime,timeimportsslfromaliyunsdkcore.clientimportAcsClientfromaliyunsdkr_kvstore.request.v20150101

weixin_39844426·2025-02-02 09:42

浅谈Spring中JDK动态代理和CGLIB动态代理

代理模式是常用得结构设计模式之一，当直接访问某些对象存在问题时候可以通过一个代理对象间接访问，为了保证客户端使用透明性，所访问得真实对象需要实现相同得接口。

程序猿微刊·2025-02-02 09:10

vue3的基本特性和底层原理

一、响应式系统1.Proxy-based响应式代理Vue3的核心创新之一是摒弃了Vue2基于Object.defineProperty的响应式系统，转而采用ES6的Proxy来实现数据代理。

明日筑梦师·2025-02-02 09:39

面试之Solr&Elasticsearch

优点：1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件，分发是实时的，被叫做”Pushreplication”。2.Elasticsearch完全支持ApacheLucene的接近实时的搜索。3.处理多租户（multitenancy）不需要特殊配置，而Solr则需要更多的高级设置。4.Elasticsearch采用Gateway的概念，使得完备份更加简单。5.各节点组成对等的网络结构，某些

字节全栈_vBr·2025-02-02 08:38

【RabbitMQ】RabbitMQ持久化

二、交换器的持久化1、实现方式在RabbitMQ中，实现交换器持久化的主要方式是在声明交换器时，将durable参数设置为true。这个参数告诉RabbitMQ，这个交换器应该被持久化到磁盘上，以便在

泡芙冰淇淋ya·2025-02-02 08:08

RabbitMQ消息持久化

如果需要持久化只要把durable设置为true就可以把队列持久化了。Queue.De

jackwade666·2025-02-02 08:08

CompletableFuture#getNow 源码解析&最佳实践

一、源码/***Returnstheresultvalue(orthrowsanyencounteredexception)*ifcompleted,elsereturnsthegivenvalueIfAbsent

秋夫人·2025-02-02 08:33

一文学会react+redux（模块化/同步/异步操作）

本文基于npxcreate-react-app创建太久没看react，闲来无事重新捡起做一点笔记，希望对部分vue的同行想学习redux起到一些帮助1.准备工作安装1.安装项目插件2.修改`package.json

青山绿水的蓝·2025-02-02 07:59

为AI聊天工具添加一个知识系统之82 详细设计之23 符号逻辑 &正则表达式规则之1

本文要点在继续“逻辑符号”的设计中，我们先回顾一个本项目--作为备忘也作为设计中的时刻牢记：回顾项目介绍项目名：为使用AI聊天工具的聊天者开挂一个知识系统项目口号：通过不断完善一个概念整体运营的大局观思想来持续维护一个动态组织社区的公共形象为使用AI聊天工具的聊天者精心打造一个专属知识系统的私密外挂。项目构成：一系（AI操作系统），三台（前台/中台/后台），和三体（整体/集体/个体）--以Dict

一水鉴天·2025-02-02 07:28

智能工厂的设计软件应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统之24 重审前端实现：主页页面

本文提要正文1本项目（为AI聊天工具添加一个知识树系统）的主页页面的三个页面版块(注：一个项目的基础版本，它明确给出建模限制what(where，how)并悬置模型本身（内部空出模型--内建，留给内部--待建+持续增强）同时提出扩展版本who（when，why）的原则将扩展留给外部，完善--有待完善+不断完善）。每个都是一种矩阵，但每一个都从系统源流的源头source那里差异化继承了不同属性pro

一水鉴天·2025-02-02 07:28

跟我一起学 Python 数据处理（十二）：CSV 数据的读取与处理

一、CSV数据的基础知识CSV，即逗号分隔值（Comma-SeparatedValues），是一种极为常见的机器

lilye66·2025-02-02 07:57

为AI聊天工具添加一个知识系统之30 概念整体运营平台：中间架构层的broker service的API模型

本文要点本项目（为AI聊天工具增加知识系统）通过完善“公路”的整体概念框架最终(在外部）为三类公共运营性交通工具（（高速-轿车taxi/中速--公交车bus/低速-卡车truck））提供运营平台。该平台对内通过明确交通路线上的三种“端”（end/stop/start）的一般术语框架作为程序的形式化规则起点，并全过程指导最终朝向形式化的每一个步骤的设计、实现和部署（自动化程度不同：人工，半自动化，完

一水鉴天·2025-02-02 07:57

Python——pyqt5——消息框（QMessageBox）

一、提供的类型QMessageBox.information信息框QMessageBox.question问答框QMessageBox.warning警告QMessageBox.ctitical危险QMessageBox.about

少年痴北城·2025-02-02 07:26

priority_queue的创建_结构体类型（重载小于运算符）c++

当优先级队列里面存的是一个自定义（结构体）类型，我们有两种方式，一个是用内置类型的方式，在priority_queue,less，把int改成结构体的名字就可以了，但此时就不能用less了，因为less

h^hh·2025-02-02 07:26

Pyqt5_QMessageBox

QMessageBox.information(self,"title","infocontent",QMessageBox.Yes|QMessageBox.No,QMessageBox.Yes)reply2=QMessageBox.question

weixin_33850890·2025-02-02 07:25

深度学习之线性代数

深度学习之线性代数标量如果你从来没有学过线性代数或机器学习，那么你过去的数学经历可能是一次只想一个数字。

ousinka·2025-02-02 06:21

如何将boolean值转换为字符串

要将boolean值转换为字符串，可以使用以下方法之一：1.使用String.valueOf()方法：该方法接受布尔值作为参数，并返回其对应的字符串表示。

final.TD·2025-02-02 06:47

【kubernetes系列】Kubernetes之master和node

在学习k8s之前，必须先了解Kubernetes中的重要概念，它们是组成Kubernetes集群的基石。（参考Kubernetes权威指南）一、MasterKubernetes里的Master指的是集群的控制节点，每个Kubernetes集群里至少需要有一个Master节点负责整个集群的管理和控制，基本上Kubernetes的所有控制命令都发给它，它来负责具体的执行过程，我们后面执行的所有命令基本

margu_168·2025-02-02 05:46

k8s service管理之WEB管理工具Dashboard

Dashboard1.Dashboard概述-Dashboard是基于网页的Kubernetes用户界面。-Dashboard同时展示了Kubernetes集群中的资源状态信息和所有报错信息。-可以使用Dashboard将应用部署到集群中，也可以对容器应用排错，还能管理集群资源。列如，你可以对应用弹性伸缩、发起滚动升级、重启等等。-Dashboard官网：https://github.com/ku

烤鸡翅^_^我最爱吃·2025-02-02 05:16

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