桃浪十七丶 桃浪十七丶
3年前
IDEA 2019新手上路(作者使用经历,长篇预警)
序语这篇文章是作者使用了一段时间后,从下载安装IDEA2019开始上手,到使用阿里巴巴开发编程规范手册编写SSM实训项目,这半年来的亲生经历,作者是新人过来的,也希望这篇文章能够帮到各位使用IDEA的萌新们。在这篇文章里笔者不会说那些多余的技巧,比如下载易于区分的括号颜色插件,但笔者会叙述基本的比如常用的快捷键,和笔者自认为比较好看的主题搭配,以及一些笔者认
WeiSha100 WeiSha100
2年前
网校系统搭建源码
有视频点播,直播,刷题,考试,督学,在线支付等功能,有源代码,可以二次开发,内网部署和外网部署都可以,有部署文档,搭建起来比较简单!1、视频点播:在线点播视频,可上传图文资料,习题等2、直播:对接七牛云端口,千人在线流畅直播,可录制保留为在线点播视频3、刷题:可批量管理上传的题库,随时随地刷题4、考试:多场景考试设置,有模拟考和正式考,客观题考完自动出成绩,
Karen110 Karen110
3年前
一篇文章带你了解Django ORM操作(基础篇)
前言在日常开发中,需要大量对数据库进行增删改查操作。如果头铁的话,使用原生SQL是最好的,毕竟性能又高,又灵活。但是通常情况下,我们不是太需要那么苛刻的性能,也没有那么多刁钻的需求用原生SQL通常会使用简单快捷的ORM进行增删改查一起看学习一下Django的ORM操作吧表结构设计还是从实际角度出发。假设,现在我需要设计一个简单的图书管理系统,是那种买的书,不
专注IP定位 专注IP定位
2年前
物联网建设中IP协议到底有什么用?
近日,中国某信运营商数次发生断网事故:2022年1月4日,西安X信承建开发的西安一码通出现故障,引起舆论哗然。1月13日8点多钟,中国X信用户通信行程码无法显示,导致无法进入部分场所,根据电信官方微博的回应,“因近期各地疫情防控压力增大,我们针对大数据行程卡相关设备进行紧急扩容,9点02分起,由于扩容设备测试造成部分地区用户调用大数据行程卡出现异常,9点50
Wesley13 Wesley13
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
Stella981 Stella981
3年前
Efficient Online Segmentation for Sparse 3D Laser Scans
在基于激光的自动驾驶或者移动机器人的应用中,在移动场景中提取单个对象的能力是十分重要的。因为这样的系统需要在动态的感知环境中感知到周围发生变化或者移动的对象,在感知系统中,将图像或者点云数据预处理成单个物体是进行进一步分析的第一个步骤。在这篇文章中就提出了一种十分高效的分割方法。首先是将扫描到的点云移除平面处理,然后移除平面后一定范围内的点云数据分割成不
Easter79 Easter79
3年前
ThreadLocal实现线程安全
Spring通过各种模板类降低了开发者使用各种数据持久技术的难度。这些模板类都是线程安全的,也就是说,多个DAO可以复用同一个模板实例而不会发生冲突。我们使用模板类访问底层数据,根据持久化技术的不同,模板类需要绑定数据连接或会话的资源。但这些资源本身是非线程安全的,也就是说它们不能在同一时刻被多个线程共享。虽然模板类通过资源池获取数据连接或会话,但资源池本身
WeiSha100 WeiSha100
2年前
开源学习系统搭建
这是一个开源的学习系统,内网部署和外网部署都可以,有部署文档,有视频点播,直播,刷题,考试,督学,在线支付等功能,有源代码,测试可二次开发,搭建起来比较简单,可用于搭建内部学习培训系统!1、视频点播:在线点播视频,可上传图文资料,习题等2、直播:对接七牛云端口,千人在线流畅直播,可录制保留为在线点播视频3、刷题:可批量管理上传的题库,随时随地刷题4、考试:多
WeiSha100 WeiSha100
2年前
技能培训类平台搭建源码
这是一个开源版的技能培训类平台源码,有部署文档,有视频点播,刷题,考试,督学,在线支付等功能,有源代码,测试可二次开发,搭建起来比较简单,可私人部署培训类平台!1、点播:在线点播视频,可上传图文资料,习题等2、刷题:可批量管理上传的题库,随时随地刷题3、考试:多场景考试设置,客观题考完自动出成绩,主观题教师端可批改,批量导出成绩4、督学:拖进度条无效,精确统
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。