今日头条分销模式是哪些的?
今日头条现阶段在全国各地的分销模式,关键或是以省部级代理商为主导,除开一线城市和领域频道栏目地区代理现阶段的营运能力还说的以往,别的中西部地区省区自2014年具有如今,扩展的哪一点儿广告服务连成本费都收不回家,这也是今日头条在渠道运营层面最不成功的地区,想借助省部级代理商在我省铺平扩展业务流程,参考的是以百度搜索、58同城网等互联网公司的经营模式。殊不知,今
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3年前
CSS实现自适应九宫格布局 大全
看到微博和朋友圈都实现了图片九宫格,曾经有次面试也问到了九宫格这个问题,当时想到的是先固定每个单元格的宽高,然后进行浮动。今天想折腾一下,实现自适应父元素宽度的布局。这次我只写了四种方式去实现九宫格,算上inlineblock的话就是五种了。首先要注意的是九宫格容器是宽高相等的正方形,并且是自适应的,这里关键是实现宽高相等,有些人想到了相对视口宽度
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3年前
MySQL数据库如何备份?详解如何从服务器备份数据库到本地
现阶段互联网技术的数据信息发生爆炸早已从文本的定义演化了一种社会问题,乃至占据大公共数据并具有相对表述的应用工作能力,早已变成了当今新一轮的高新科技市场竞争的关键。因此互联网大数据的安全性、备份数据和容灾备份就看起来至关重要,如何给网络服务器备份数据呢?为大伙儿详细介绍。备份数据是容灾备份的基本,拥有备份数据并不等于万事如意。由于备份数据的数据信息能
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3年前
万能码不可能中创造可能(安全扫码专业委员会)
万能码不可能中创造可能(安全扫码专业委员会)一个二维码可以带来收益吗?答案是明显的,现如今二维码已经被应用于各个领域,并且它的功能被无限扩大,不仅仅是单纯的支付、点餐等功能,事实证明我们的生活已经离不开二维码了,事实上也的确如此。要知道一个人一天至少会扫一次二维码,因此利用二维码来进行创业是非常好的一个选择。那为什么说万能码能在不可能中创造可能呢?其中的关键
专注IP定位 专注IP定位
2年前
5G发牌三周年 云网融合加速 如何解决企业网络之忧?
2019年6月6日,工信部正式向国内运营商颁发5G商用牌照,标志着中国5G时代的开启。2022年6月,5G发牌已三周年,这三年来5G网络发展迅速,对、城市高品质信息服务的支撑及促进作用越来越明显,中国5G进入规模化应用关键期。伴随着5G、云计算、大数据、人工智能、物联网等新技术的快速发展应用,云和网也共同组成了新型数字基础设施,提供了更高质量的服务。云网融合
松
2年前
务实|内容滚动与导航标签互动关联方案
务实|内容滚动与导航标签互动关联方案一、需求场景描述1.先看演示效果类似这种,当也页面左侧内容滚动的时候,需要关联激活左侧导航节点;当点击右侧导航节点时,也会将左侧对应的内容滚动到可视区域顶部的场景,并不少见,比如知识类社区,掘金查看文章时,百度查看百科词条时,都有这种场景,而我的实际开发种也遇到此类需求。遂有此文。2.需求分解:1.滚动左侧内容,关联激活右侧导航节点2.单击右侧导航节点,右侧相应的段落滚动到可视区顶部二、关键技术点提前知技术点1:Element.scrollIntoView()1
工业互联网,走,上云去!
2022年3月5日,第十三届全国人民代表大会发布政府工作报告指出,加快发展工业互联网,培育壮大集成电路、人工智能等数字产业,提升关键软硬件技术创新和供给能力。工业互联网是新一代信息技术与制造业深度融合的产物,可为企业提供低成本的信息化、数据化、网络化手段和工具,是加快制造业数字化转型的重要引擎。制造业是我国国民经济的支柱行业,驱动制造业从“制造”向“智造”转
CBAM注意力模型介绍
近年来,注意力机制在各项深度学习任务中表现出色。研究表明,人类视觉感知过程中,注意力机制发挥了积极的效果,可以帮助人们高效和自适应的处理视觉信息并聚焦于显著的画面区域,从而能够做出最准确的判断。因此,通过模拟视觉注意力机制,在网络结构中加入注意力模块,使模型可以更加关注待分类图像中的关键信息,抑制不相关的特征信息,促使模型对重要的特征区域更加敏感,从而有效提升相关任务的性能。本文简要介绍一种经典的混合注意力模型CBAM。
小万哥 小万哥
3个月前
Kotlin 布尔值教程:深入理解与应用示例
Kotlin中的布尔值是一种数据类型,仅能存储true或false两种状态,适用于表示二选一的情况,如开关或真假判断。布尔类型可通过Boolean关键字声明,并直接赋值为true或false。此外,Kotlin支持使用比较运算符创建布尔表达式,用于条件判断。条件语句包括if、else和elseif,允许根据不同条件执行特定代码块。特别地,在Kotlin中,if..else结构不仅能作为语句使用,还能作为表达式,即可以在条件判断的同时返回一个值。这种灵活性使得Kotlin在处理条件逻辑时更为简洁高效。
AGIC.TWang AGIC.TWang
3星期前
关于RAG
检索增强生成(RAG)为大型语言模型赋予访问外部知识库的能力,提升其精准性和实用性。它包含三个步骤:检索、增强和生成。RAG通过向量数据库进行语义搜索,克服了传统关键词匹配的局限性。文章以云计算促进人工智能发展为例,在大模型分发助手平台上演示了RAG的实际流程,包括知识准备、知识切割、向量化、提问、相似度计算、提示词构建和答案生成。RAG的未来在于提升精准性、个性化、可扩展性、可解释性和成本效益,最终实现更深入的知识理解和推理,更自然的人机交互以及更广泛的领域应用。