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尽管Python最近成为了编程语言的首选,但是Java在人工智能领域的地位同样不可撼动,得益于强大的Spring框架。随着人工智能技术的快速发展,我们正处于一个创新不断涌现的时代。从智能语音助手到复杂的自然语言处理系统,人工智能已经成为了现代生活和工作中不可或缺的一部分。在这样的背景下,Spring AI 项目迎来了发展的机遇。尽管该项目汲取了Python项目如LangChain和LlamaIndex的灵感,但Spring AI并不是简单的移植。该项目的初衷在于推进生成式人工智能应用程序的发展,使其不再局限于Python开发者。
上述为之前给公司做内部通讯软件时个人整理内容,水平有限,如有错误之处,望各位园友不吝赐教!如果觉得不错,请点击推荐和关注!谢谢~๑•́₃•̀๑ [鲜花][鲜花][鲜花]
-itd - 后台运行,允许使用 podman exec nacos bash 指令登录进容器,调试建议改成 -it 并 删除后面的 --rm -rm - 容器stop或者程序挂掉后直接自动删除,如果想要长时间运行不建议使用此选项 --net=host - 容器使用宿主机的网络,这样比较偷懒,但是也比较灵活
5,配置url重写规则(重写后端请求) 注:如果没有Application Request Routing Cachefourcloudbdueclaim和URL重写,则是第二部的那两个插件没装上 打开iis,点击计算机->点击Application Request Routing Cache -> 打开功能
网络上很多问文章介绍使用ffmpeg推送和拉流,经常遗漏安装rtsp-simple-server的步骤,执行推流命令:
常规更新:定期更新您的网站内容,这可以让搜索引擎更频繁地访问您的网站,从而加快被百度收录的速度。 网站速度:优化您的网站速度,确保它在百度搜索引擎中的加载速度较快,这可以提高您的网站的用户体验和搜索引擎的排名,也有助于快速被百度收录。 总之,如果您想快速被百度收录,您需要遵循最佳实践,包括优化您的内容、外部链接、社交媒体、站长平台、网站地图、常规更新和网站速度。
也就是说 “其中三地址指令29”条这句话,完全可以翻译成“三地址这种类型的指令一共能有29种不同的可能性” 这样说就清晰多 因为这就意味着 我们需要用若干个字节 来表示这29种不同的可能性 然后又已知每一个字节位能表示的可能性是2种(0/1),那么我们想有多少个字节可以表示29种不同的可能呢?最少5种 (因为2的4次方=16<29),2^5=32>29,也就是说有32-29=3种可能性是不在三地址指令这种类型的指令集里面的,所以这3 种余出来的可能性要被利用 就在下一种 “二地址指令集”中利用到
重传丢失的数据包; 如果再收到重复的 ACK,那么拥塞窗口值加 1; 如果收到新数据的 ACK 后,把拥塞窗口值设置为慢启动门限值,原因是该 ACK 确认了新的数据,说明丢失的数据包已收到,快速恢复过程结束,再次进入拥塞避免状态; 没有像超时重传一夜回到
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对比 E-H:同样增加速度增强之后,放大图像的调整范围,DAL 会比 BEVFusion 略微提升。作者说速度增强挑战了点云线索的回归任务预测,这迫使模型利用图像线索。(没懂,插个眼)
伯纳斯·李提出了网关(Gateway)的概念来解决此问题。 网关其实就是一个文档格式转换器:将现有的不符合万维网标准的文档转换成标准文档,然后发给客户端。
原先属于X的空结点被A“继承”。如果被删除结点是黑色结点,则可能造成树的黑色高度变化。
每增加一个产品就要增加一个具体产品类和一个对应的具体工厂类,这增加了系统的复杂度。
系统要求使用算法的客户不应该知道其操作的数据时,可使用策略模式来隐藏与算法相关的数据结构。
远程代理,这种方式通常是为了隐藏目标对象存在于不同地址空间的事实,方便客户端访问。例如,用户申请某些网盘空间时,会在用户的文件系统中建立一个虚拟的硬盘,用户访问虚拟硬盘时实际访问的是网盘空间。
如果拷贝的时候共享被引用的对象就是浅拷贝,如果被引用的对象也拷贝一份出来就是深拷贝。(深拷贝就是说重新new一个对象,然后把之前的那个对象的属性值在重新赋值给这个用户)
定义一个中介对象来封装一系列对象之间的交互,使原有对象之间的耦合松散,且可以独立地改变它们之间的交互。中介者模式又叫调停模式,它是迪米特法则的典型应用。
遍历任务交由迭代器完成,这简化了聚合类。 C. 它支持以不同方式遍历一个聚合,甚至可以自定义迭代器的子类以支持新的遍历。
只不过在主节点中叫做master_repl_offset; 从节点也有一个偏移量叫做slave_repl_offset,用来记录从节点已经从主节点的repl_backlog_buffer中同步到的最新写指令的位置;
系统要求所有的数据库帮助类必须实现ISqlHelp接口,面向该接口编程,如SQLServerHelp类。 此时第三方提供了一个新的MySql的帮助类(假设是dll,不能修改),它的编程规范和ISqlHelp不兼容,这个时候就需要引入适配器类,使二者能相互兼容。
在解决缓存一致性的过程中,有多种途径可以保证缓存的最终一致性,应该根据场景来设计合适的方案,读多写少的场景下,可以选择采用“Cache-Aside结合消费数据库日志做补偿”的方案,写多的场景下,可以选择采用“Write-Through结合分布式锁”的方案,写多的极端场景下,可以选择采用“Write-Behind”的方案。
该文探讨了如何在互联网大厂项目中设计和使用缓存,以应对百万级流量。作者以秒杀系统为例,提出采用本地缓存+分布式缓存的混合型缓存架构,强调了缓存设计在抗高并发流量中的重要性。文章详细阐述了秒杀系统对缓存的核心诉求,包括流量分层、读写策略和并发控制,以及如何处理缓存失效的情况。此外,还介绍了缓存的使用场景,如接口缓存策略,并分析了缓存集群方案、缓存交互流程和缓存刷新机制。最后,讨论了数据一致性问题和代码的扩展性实现。文中提供了开源的缓存方案链接,包括GitHub、Gitee和GitCode仓库。