reactor网络三种模型第29页

每日一题--计算机网络

一、基础概念类问题1.TCP和UDP的区别是什么？回答示例：TCP：面向连接、可靠传输（通过三次握手建立连接，丢包重传）、保证数据顺序（如文件传输、网页访问）。UDP：无连接、不可靠传输（不保证数据到达或顺序）、低延迟（如视频通话、实时游戏）。加分点：补充实际应用场景（如HTTP/3基于UDP优化性能）。2.HTTP和HTTPS的区别？核心区别：HTTP：明文传输，端口80，无安全性。HTTPS：

秋凉づᐇ·2025-03-18 20:30

C#入门：从变量与数据类型开始你的游戏开发之旅

Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain

吴师兄大模型·2025-03-18 20:29

如何计算一个7B的模型训练需要的参数量以及训练时需要的计算资源

1.模型参数量的计算7B参数模型的总参数量是70亿（7billion）。

yxx122345·2025-03-18 20:59

程序员必看！DeepSeek全栈开发实战指南：从代码生成到性能优化

一、DeepSeek技术新突破：程序员效率革命（开篇结合最新技术动态）2025年2月25日，DeepSeek接连放出两大技术王牌：全球首个面向MoE模型的全栈通信库DeepEP开源，以及深度思考R1模型的全面升级

AI创享派·2025-03-18 20:59

Ultralytics包引起的编码报错问题

安装完Ultralytics包后，加载YOLO相关模型，执行报错：UnicodeEncodeError:'gbk'codeccan'tencodecharacter'\u0467'inposition3

Xylokrysen·2025-03-18 20:28

MM-RAIT：多模态检索增强生成（RAG）的认知革命

多模态检索增强生成（RAG）领域迎来了一项里程碑式的突破——MM-RAIT框架通过“评估-训练”双轮驱动，显著提升了主流视觉语言模型的RAG性能，增幅达27%至34%。

花生糖@·2025-03-18 20:58

基于生成对抗网络（GAN）的图像超分辨率实战：从SRGAN到ESRGAN

生成对抗网络（GAN）是图像超分辨率的经典方法，而增强型超分辨率生成对抗网络（ESRGAN）则通过引入残差网络和感知损失进一步提升了图像质量。

Evaporator Core·2025-03-18 20:57

【Django】【vue】设计一个评论模块

包含以下功能：基本评论功能（用户可以对文章进行评论，并支持多级回复）评论点赞（支持点赞/取消点赞）评论收藏（支持收藏/取消收藏）评论计数（统计文章的评论数量）嵌套评论（支持多级评论显示）二、后端设计（一）数据库模型

患得患失949·2025-03-18 20:27

RAG问答系统：检索增强生成框架

框架的举例说明四、RAG框架的优势RAG问答系统二、工作流程三、优势四、应用场景RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）框架即检索增强生成框架，是一种结合了信息检索技术与语言生成模型的人工智能技术

ZhangJiQun&MXP·2025-03-18 20:26

AIGC带来数据革命：R语言如何成为数据科学家的秘密武器？

文章目录一、R语言的基础特性1.1R语言的起源与发展1.2R语言的核心优势二、R语言在AIGC中的应用场景2.1数据预处理与清洗2.2文本分析与生成2.3机器学习与模型构建2.4数据可视化与报告生成三、

程序边界·2025-03-18 19:22

【后端】【django】抛弃 Django 自带用户管理后，能否使用 `simple-jwt`？

但需要进行额外配置，确保simple-jwt能识别和处理你的自定义用户模型。二、Django用户管理的作

患得患失949·2025-03-18 19:52

关于xshell和todesk两种远程控制电脑的区别以及核心原理

SSH是一种加密的网络协议，用于在不太安全的网络环境中安全地开展系统管理以及数据传输。具体步骤：构建加密连接：用户启动Xshell并输入远程服务器的地址以及登录凭据后，Xshe

白雪落青衣·2025-03-18 19:51

五、AIGC大模型_05模型的vLLM部署与LangChain调用

0、概述要搭建一个大模型应用服务，通常需要包含以下五层结构，即：基础环境、模型层、推理层、对外接口、外挂应用在了解了模型的微调训练之后，本文将以vLLM、OpenAI、LangChain为例，介绍大模型的推理部署以及对外接口开放调用

学不会lostfound·2025-03-18 19:20

PyTorch 深度学习实战（12）：Actor-Critic 算法与策略优化

在上一篇文章中，我们介绍了强化学习的基本概念，并使用深度Q网络（DQN）解决了CartPole问题。

进取星辰·2025-03-18 19:17

现代密码学 | 具有数字签名功能的安全方案

1.案例背景1.1冒用签名触发信任危机，360安全大脑率先截杀解除警报2020年8月，360安全大脑独家发现冒用数字签名的网络攻击再度活跃，且继此前360安全大脑披露过的GoDaddy、StarfieldSecure

He_Donglin·2025-03-18 19:16

DoS攻击防范

一、网络架构优化使用CDN或反向代理通过内容分发网络（CDN）或反向代理（如Nginx）分散流量，将请求分发到多个服务器节点，减轻单点压力，同时过滤异常请求。

C7211BA·2025-03-18 19:46

Android Zygote的进程机制

.init进程启动Zygote✅2.Zygote初始化虚拟机与核心类库✅3.Zygote监听Socket✅4.Zygotefork创建应用进程三、Zygote与应用进程之间的关系四、Zygote多进程模型

王景程·2025-03-18 19:45

自建 DeepSeek 时代已来，联网搜索如何高效实现

作者：张添翼（澄潭）开源LLM的新纪元：DeepSeek带来的技术平权随着DeepSeek等高质量开源大模型的涌现，企业自建智能问答系统的成本已降低90%以上。

·2025-03-18 18:38

模型上新！体验文心大模型4.5卓越性能，文心快码邀您探索

3月16日，文心大模型4.5和文心大模型X1正式发布！当天，文心快码BaiduComate也发布了文心大模型4.5支持的新版本，为用户带来更加强大的智能交互体验。

·2025-03-18 18:07

F12抓包用于做postman接口测试的全过程解析

一、为什么抓包从功能测试角度通过抓包查看隐藏字段Web表单中会有很多隐藏的字段，这些隐藏字段一般都有一些特殊的用途，比如收集用户的数据，预防CRSF攻击，防网络爬虫，以及一些其他用途。

自动化测试君·2025-03-18 18:40

大模型转型之路：必要性与未来前景，迎接智能时代的浪潮_转行大模型

随着人工智能（AI）技术的迅猛发展，特别是大型语言模型（LLM,LargeLanguageModels）的崛起，各行各业正迎来一场前所未有的技术革命。

大模型入门学习·2025-03-18 18:08

Flask应用调试模式下外网访问的技巧

以下是几种方法让你在开发过程中从外网访问你的应用：方法一：修改Flask运行参数最简单的方法是修改Flask的运行参数，让它监听所有网络接口：flaskrun--host=0.0.0.0--port=5000

带娃的IT创业者·2025-03-18 17:38

《AI大模型趣味实战》 No3：快速搭建一个漂亮的AI家庭网站-相册/时间线/日历/多用户/个性化配色/博客/聊天室/AI管家(下)

《AI大模型趣味实战》No3：快速搭建一个漂亮的AI家庭网站-相册/时间线/日历/多用户/个性化配色/博客/聊天室/AI管家(下)摘要本文介绍了家庭网站V1.3版本的更新内容，主要聚焦于AI管家功能的优化与完善

带娃的IT创业者·2025-03-18 17:38

3分钟看懂MCP协议：AI领域的“万能插头“革命

3分钟看懂MCP协议：AI领域的"万能插头"革命一、MCP简介模型上下文协议（ModelContextProtocol，MCP）是由Anthropic公司于2024年11月推出的开放标准，旨在解决AI模型与外部数据源

东锋17·2025-03-18 17:37

注意力机制：GPT等大模型的基石

1啥是注意力？人类观察事物，能快速判断一种事物，是因为大脑能很快把注意力放在事物最具辨识度的部分从而作出判断，而非从头到尾一览无遗观察一遍才能有判断。基于这样的观察实践，产生了注意力机制（AttentionMechanism）。想象你在人群中找一个穿红衣服的人。你不会一一检查每个人的鞋子、裤子、头发，而是直接把目光锁定在衣服颜色，因为那是“最有辨识度的特征”。大脑就是这么高效工作的。注意力机制是模

·2025-03-18 17:33

网络基础，IOS七层模型架构与TCP/IP协议

目录网络基础什么是网络网络的形成及规模常见的网络设备OSI七层与TCP/IP协议OSI参考模型7.应用层6.表示层5.会话层4.传输层3.网络层2.数据链路层：1.物理层TCP/IP协议数据封装理想的网络设计网络基础什么是网络网络

bob_gem·2025-03-18 17:06

小白怎么入门网络安全？看这篇就够啦！

Hacker_LaoYi·2025-03-18 17:35

7招教你掌握用DeepSeek辅助论文写作的提示词技巧

随着人工智能技术的快速发展，大模型（如DeepSeek、ChatGPT等）已经成为论文写作的重要辅助工具。合理运用提示词（Prompt），不仅能极大提高写作效率，还能辅助生成高质量的学术内容。

学境思源AcademicIdeas·2025-03-18 17:35

《前端监控与性能优化全景指南：构建企业级高性能应用》

核心监控指标清单二、性能数据采集实战2.1增强版性能采集器2.2用户行为轨迹录制三、深度性能优化策略3.1构建阶段优化（Webpack5示例）3.2运行时优化技巧四、错误监控与智能诊断4.1增强型错误边界4.2网络请求监控五

前端极客探险家·2025-03-18 16:31

Java Web开发核心内容全解析（上）

在当今数字化时代，JavaWeb在构建企业级应用、电子商务平台、社交网络等方面发挥着至关重要的作用。

风铃儿~·2025-03-18 16:29

yolov4

V4贡献：亲民政策，单GPU就能训练的非常好，接下来很多小模块都是这个出发点两大核心方法，从数据层面和网络设计层面来进行改善消融实验，感觉能做的都让他给做了，这工作量不轻全部实验都是单GPU完成，不用太担心设备了

zzh-·2025-03-18 16:28

【pytorch(cuda)】基于DQN算法的无人机三维城市空间航线规划（Python代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、研究背景与意义二、DQN算法概述三、基于DQN的无人机三维航线规划方法1.环境建模2.状态与动作定义3.奖励函数设计4.深度神经网络训练5.航线规划四、研究挑战与展望

wlz249·2025-03-18 16:28

yolov8的第一次实验报告

1.实验概述实验名称:占道经营目标检测模型实验目标:提高模型的精确率（Precision）和召回率（Recall），使其接近1。

算法宇宙·2025-03-18 16:55

李开复：AI 2.0 时代的机遇

人工智能，深度学习，Transformer，大模型，通用人工智能，AI2.0，应用场景，未来趋势1.背景介绍人工智能（AI）技术近年来发展迅速，从语音识别、图像识别到自然语言处理等领域取得了突破性进展。

AGI大模型与大数据研究院·2025-03-18 15:52

RPC是啥？

笨人从本科开始学习网络到现在已经4年了，tcp、http相关的概念背是可以背下来，理解上好像也差不多？

amber66666！·2025-03-18 15:22

仙境传说(RO)私人服务器端源代码实战指南

该代码包含网络通信机制，允许高效的数据交换和游戏状态更新。DELPHI开发者可利用第三方网络库实现服务器与客户端间的通信。该源代码下载需要一定的编程基础和网络编程知识，

你这人真狗·2025-03-18 15:22

YOLOv8n-OBB使用C#在windows10进行部署（CPU）

1.训练YOLOv8-OBB模型1.1数据集制作所用标注工具：X-AnyLabeling下载链接：https://github.com/CVHub520/X-AnyLabeling/releases/download

cd_Ww777·2025-03-18 15:21

DeepSeek + 飞书多维表格：批量生成爆款文案

配置DeepSeekR1模型在表格中新增列，选择“DeepSeek-R1”作为字段类型，设置全局提示词（如“生成七言绝句”或“提炼文章核心亮点”）。通过公式引

meisongqing·2025-03-18 15:49

Java学习笔记（二十二）

1Redis是单线程的那如何处理多个客户端发送的命令Redis虽然是单线程的，但它能够高效地处理多个客户端发送的命令，这主要得益于其内部使用的I/O多路复用技术和事件驱动模型。

路上阡陌·2025-03-18 15:19

【认知框架重构】

以下从底层逻辑到操作层面的深度分析：一、认知框架重构时空差理论：信息传播存在物理时滞（如跨境政策变化）、认知时滞（专业门槛导致的理解延迟）、传播层级衰减（信息在传递中的失真）熵增对抗模型：市场参与者维持信息优势需要持续负熵输入

调皮的芋头·2025-03-18 15:18

Graphene Federation指南：实现 GraphQL 联邦架构

项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gr/graphene-federation项目介绍Graphene-Federation是由CSDN公司开发的InsCodeAI大模型推荐的一个用于

邴联微·2025-03-18 15:48

追踪问题链中问题的上溯和下延

一、理解问题链的本质首先，我们需要认识到问题链的本质并非简单的线性关系，而更像是一个复杂的网络或树状结构。

由数入道·2025-03-18 14:47

2025 职业革命：AI 重构就业图谱的生存法则

根据麦肯锡最新发布的《全球就业趋势报告》，大模型技术已渗透至83%的行业领域。

RPAdaren·2025-03-18 14:16

YOLOv8 的简介及C#中如何简单应用YOLOv8

YOLOv8是YOLO（YouOnlyLookOnce）系列中的最新版本，是一种用于目标检测和图像分割的深度学习模型。YOLO模型以其快速和准确的目标检测性能而著称，广泛应用于实时应用程序中。

码上有潜·2025-03-18 14:46

问题链的拓扑学重构

问题链拓扑学重构目录概念框架与理论基础综合知识图谱（Mermaid图示）核心构成要素与参数解析逻辑链条方法论详解与数学模型4.1根源溯源——分形式5Whys与RCA4.2网络建模——系统动力学与贝叶斯网络

由数入道·2025-03-18 14:43

Linux缓冲区续集——手撕fopen、fwrite、fflush、fclose等C库函数

此外就是C库缓冲区的刷新策略，共有三种：立即刷新、行缓冲

橙予清的zzz~·2025-03-18 14:43

llama.cpp 和 LLM（大语言模型）

llama.cpp和LLM（大语言模型）的介绍，以及两者的关联与区别：1.LLM（LargeLanguageModel，大语言模型）定义：LLM是基于深度学习技术（如Transformer架构）构建的超大参数量的自然语言处理模型

这个懒人·2025-03-18 14:12

AI在项目中的应用

AI大模型（如GPT-4、BERT、T5等）在各类项目中有广泛的应用，可以极大地提高项目效率、优化流程，并解决许多传统方法难以应对的问题。

酒江·2025-03-18 14:41

GTP生成UI代码

使用GPT生成UI代码，通常是指利用GPT模型生成前端界面的代码，例如HTML、CSS、JavaScript等。GPT可以帮助开发人员快速创建界面元素的代码，减少手动编写的工作量。

酒江·2025-03-18 14:40

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