密码学综述密码学基本功能机密性、鉴别、报文完整性、不可否认性基本模型sender加密算法密文解密算法receiver密钥源密码学算法分类：消息编码：Base64消息摘要：MD类，SHA类，MAC对称加密：DES，3DES，AES

一、RabbitMQ简介：'''RabbitMQ就是消息队列之前不是学了Queue了吗，都是队列还学RabbitMQ干嘛？干的事情是一样的Python的Queue有两个，一个线程Queue生产者消费者模型，一个进程Queue用于父进程与子进程交互两个完全独

示例项目的功能就是用tableview来展示经过滤镜处理的图片。图片会从网络下载，然后添加滤镜，最后展示在tableview中。下面是应用的示意图：!(http://static.oschina.net/uploads/img/201505/15083054_3uCk.png)初始模型第一次尝试下载 示例工程(https:

1,window对象,所有浏览器都支持window对象,它表示浏览器窗口BOM(browserObjectModel)是指浏览器对象模型,它使JavaScript有能力与浏览器进行"对话".DOM(DocumentObjectModel)是指文档对象类型,通过它,可以访问HTML文档的所有元素window对象客户端JavaScript最高

引言(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fwww.cnblogs.com%2Fshouhuxianjian%2Fp%2F8119904.html)中已经较为详细的介绍了GAN的理论基础和模型本身的原理。这里主要是研读Goodfellow的第一篇GAN论文。

1.存在的问题1.研发产品新人上手难：系统存在知识壁垒，需求背景知识不了解，上线容易出问题，有些壁垒知识只能靠口述,效率极低，上线游链路不了解2.资料散乱:各处资料散乱，虽然可能已经沉淀，但随着人员迭代，可能逐步丢失，造成公司重要资产损失3.运维时间长:面

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。

作者：京东物流兰俊颉一现状·问题1、培训考核涉及的文件数量较多当前，京东航空公司维修部门面临着人员规模的快速增长和持续的培训需求。根据民航局的规定，维修培训必须确保所有维修人员都能够完成对飞机维修相关文件的学习，这包括维修方案、维修工程管理手册、工作程序手

比喻文案的生成如同一支画笔，为文案润色增添生动色彩，在AI文本生成中尤为关键。一篇出色的文章，若辅以精妙的文案润色，便如锦上添花，不仅提升整体质感，更能深深吸引读者驻足品读。因此，挑选一个合适的服务提供商成为重中之重。我们精心打造了一份深度比较报告，从产品

在京东，技术从不是冰冷的代码，而是连接消费者与美好生活的桥梁。在京东零售，我用大模型赋能智能导购、搜索等电商场景，工作期间发表4篇顶会论文，提交专利8篇，并入选北京亦麒麟优秀人才。这些写进顶会论文的技术突破、藏在专利证书里的创新方案，都化作了消费者指尖上的