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Marsview这么好用？快速搭建后台不是梦
Marsview竟然这么好用？快速搭建后台不是梦！ 还在为项目开发而焦头烂额吗？别再纠结了，Marsview来了！这个面向后台管理系统的低代码平台，不仅让你轻松搭建项目，还能让你成为团队中的“流量担当”。本文将带你了解 Marsview 的核心功能、技术架构，以及如何快速上手。 软件简介 Marsview 是一款专为中后台管理系统设计的低代码可视化平台，能够帮助开发者快速完成项目搭建和
20190315 把整理和培养自己当作一生的事业，而不是局限在找工作拿offer。
把整理和培养自己当作一生的事业，而不是局限在找工作拿offer，做有本事的人。 来东南读研半年了，明显感觉自己掌握的不过是书本知识级别的中上水平，垃圾收集器这些的只知道背面经，靠脑子硬记，缺乏整理和系统，一头浆糊。 现在一边做实训这个烂项目，一边刷面经，一边刷剑指offer，想投些大公司的实习，又觉得还没准备好，看着各 种面经，都能说个大概，但明显感觉到自己知识的不体系和不深入，**做的项目
OpenAI澄清：“GPT Next”不是新模型。
不，”GPT Next” 并不是OpenAI的下一个重要项目。 本周早些时候，OpenAI 日本业务的负责人长崎忠男在日本 KDDI 峰会上分享了一场演讲，似乎在暗示一个名为 “GPT Next” 的新模型即将出现。 但OpenAI的一位发言人已向Mashable证实，幻灯片中用引号括起来的”GPT Next”一词只是一个假设性占位符，旨在表明OpenAI的模型如何随着时间呈指数级进化。发言人
去 IOE 的本质不是 PR 砸场，而是云端再造
「青云一直有一个目标，就是要建立一朵更好的云，全模云的推出也标志着我们在实现这个目标上往前走了一大步。」 本文由青云QingCloud CTO 甘泉的演讲内容整理而来，共 2628 字，8 图，阅读大概需要 7 分钟。 青云QingCloud 如何解决「敏态」问题 先谈谈传统业务的 IT 部署模式，基本上都是刀片机+存储柜的模式，它们都是真实的物理机，上图密密麻麻的是刀片机，右边是存
cmd命令无法使用的情况（显示该命令不是内部或外部命令）
CMD 命令无法使用显示不是内部或外部命令，也不是可运行的程序或批处理文件。 问题所在：就是环境变量导致无法使用 重新配置环境变量 (注意是“用户变量”！而不是“系统变量”) 需添加环境变量如下 %SystemRoot%\system32%SystemRoot%%SystemRoot%\System32\Wbem%SYSTEMROOT%\System32\WindowsPo
大数据只是听起来唬人?其实啥也不是。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”面试“获取更多惊喜 各位读者大佬们晚上好。 前两天一个读者找到我，问了一些问题。想来大家都是同龄人，虽然素不相识，但是我想起来我前几年刚毕业的时候，大概也是怀揣这样的问题，进入到了这么一个行业。 这个同学的问题大概也是很多新手同学的疑问罢。 这位同学在学校一直学习的是Java后端的工作，「然后现在做实时流平台，岗位是Java大数据，工作一年半了快，但
函数能否返回对象，而不是指针
现有一通用 获取记录集合函数 function GetRec(StrSql:string):Tadodataset; var rec1:Tadodataset; begin rec1:=TADODataSet.Create(nil); rec1.Connection:=ADOConnection1; rec1.CommandText:=strsql; rec1.Open; result:=rec1
Bagging： 数量，而不是质量。
由 AI 生成：过度简化的树、引导聚合、集成方法、弱学习器、减少方差 集成方法 — 数量，而不是质量 一、说明 机器学习中的集成方法是指组合多个模型以提高预测性能的技术。集成方法背后的基本思想是聚合多个基础模型（通常称为弱学习器）的预测，以生成通常比任何单个模型更准确、更稳健的最终预测。一般而言，我们通常遵循质量胜于数量的原则。然而，在这种情况下，事实证
[Python][不是说CPython]Cython语法与Pyton语法对比及相互转换和Python引入C函数完整示例
Cython语法与Pyton语法对比及相互转换和Python引入C函数完整示例 注意，这里说的Cython不是CPython啊，两码事。 Cython的语法在这里。 Cython 是 Python 的超集，旨在提高 Python 代码的执行速度。它允许你在 Python 代码中混合使用 C 语言的功能和类型，使得代码在一些场景下能够显著加速。以下是 Cython 语法和 Python 语法的对比
【Hot100算法刷题集】哈希-01-两数之和（暴力枚举再优化，也不是哈希表的对手）
🏠关于专栏：专栏用于记录LeetCode中Hot100专题的所有题目 🎯每日努力一点点，技术变化看得见 题目转载 题目描述 🔒link->题目跳转链接 给定一个整数数组 nums 和一个整数目标值 target，请你在该数组中找出和为目标值 target 的那 两个整数，并返回它们的数组下标。 你可以假设每种输入只会对应一个答案，并且你不能使用两次相同的元素。 你可以按任
删除文件夹遇见错误0x80070091目录不是空的
用java代码转移文件夹的时候发生了一点错误，导致递归生成了很多文件夹，删除文件夹的时候遇见错误0x80070091目录不是空的 有点恐慌，不会被我搞坏了吧。 一开始以为是权限问题，用命令"rd /s /q xxx"强删也不行。重启电脑再删除还是报这个错误。 搜了一下，看见有说往最后一个文件夹放一个txt文件，再删除就可以了。 用java程序放了一个（代码星火写的） import jav
解决一个请求发送多次由于请求返回的速度不同，导致不是最后一次数据
保留最后一次请求的数据，与返回的速度无关 1.data lastRequestId: null, 2.method const requestId = Date.now();vm.lastRequestId = requestId;API_TEST.queryData(obj).then((res) => {if (requestId == vm.lastRequestId)
不是所有的美剧都适合学英语
如果喜欢看如《24小 时》这样的动作片, 那你基本会讲一口流利的"呯""轰""啊"之类的开枪爆炸声英语.如果你喜欢看如《豪斯医生》这种专业性很强的片子,那你基本会讲一些如 MRI,CT,Tumor之类的连自己都不明白的江湖郎中英语.如果看的是《越狱》,基本不用举手,别人就知道你是黑手党的了.不是所有剧都合适的,用来学习的美剧,是要有一定对话量,生活化的,平民化的片子. 2. 开着字幕看是没有
为什么深度学习用GPU而不是CPU
首先，我们深度理解一下中央处理器（Central Processing Unit，CPU）的核心。 CPU的每个核心都拥有高时钟频率的运行能力，和高达数MB的三级缓存（L3Cache）。 它们非常适合执行各种指令，具有分支预测器、深层流水线和其他使CPU能够运行各种程序的功能。 然而，这种明显的优势也是它的致命弱点：通用核心的制造成本非常高。 它们需要大量的芯片面积、复杂的支持结构（内存接口、内核
MyBatis排序时使用order by 动态参数时需要注意，用$而不是#, #{}和${}的区别以及order by注入问题
ORDER BY ${columnName} 这里MyBatis不会修改或转义 字符串 。 重要：接受从用户输出的内容并提供给语句中不变的字符串，这样做是不安全的。这会导致潜在的SQL注入攻击，因此你不应该允许用户输入这些字段，或者通常自行转义并检查。 #{}相当于jdbc中的preparedstatement ${}是输出变量的值 简单的说就是#{}传过来的参数带
场外个股期权为什么那么火？收益翻倍不是梦！
今天带你了解场外个股期权为什么那么火？收益翻倍不是梦！场外个股期权，与交易所交易的标准化期权相比，是在场外市场进行交易的定制化金融衍生品，很多人都很疑惑，场外个股期权咋就火起来了？ 场外个股期权为什么那么火？ 1.灵活性高：场外个股期权可以根据双方的具体需求定制合约的各种条款，如执行价格、到期日和其他特定条件，这种灵活性使得投资者可以更精确地满足其投资或对冲需求。 2.隐私性：场外交易不在公
ArrayList 和 LinkedList 之间的主要区别。在什么情况下你会选择使用 ArrayList 而不是 LinkedList，反之亦然？
ArrayList 与 LinkedList 的主要区别 在 Java 中，ArrayList 和 LinkedList 是两种常用的集合类，它们都是 List 接口的实现。尽管它们都可以存储一系列元素，但它们在内部实现上有着显著的不同，这也决定了它们在性能上的差异。 ArrayList ArrayList 是基于动态数组实现的，它在内存中分配一块连续的空间来存储元素。这意味着 ArrayL
业绩-----我觉得最难得不是写代码，而是写业绩表
Vivo项目：版本升级，厂商定制需求开发等工作三星项目：版本升级，厂商反馈问题处理华为视频项目：参与开发和维护工作，目前已上线。支援其他兄弟项目组：如华为，有时候华为紧急发版本忙不过来，会支持一下。主要介绍软件编程过程中一些红线问题 在项目中，注意编程，不触碰红线 安全编程红线：王肖反馈的一个问题，上次测试也没有复现，等下再看下，有个QQ 登录的，需要申请三星自己的id. 不知道需要多久
React 实现PDF预览（数据源使用文件流而不是url）
一 前提 应公司要求，需要进行上传文件（pdf）的预览功能，网上大部分都是使用url作为预览数据源，但是现在后端那边只返回了pdf文件流，所以本文主要是用文件流来预览pdf。 二 首先需要获取pdf文件流，并转化为base64格式的数据。 1. 封装axios方法，用于获取pdf文件流 const apiClient = axios.create({baseURL: '/
Paxos、Raft不是一致性算法/协议？
点击上方“朱小厮的博客”，选择“设为星标” 后台回复”加群“获取公众号专属群聊入口 欢迎跳转到本文的原文链接：https://honeypps.com/architect/consistency-is-not-consensus/ 作为互联网中的一员，我们时常沉浸在“分布式”的氛围当中——高可用、高可靠、高性能等等词汇随处可见，CAP、BASE、2PC、Paxos、Raft等等名词也能信手捏来
数据结构-非线性结构-树形结构：有序树 -＞ 二叉树 -＞ 平衡二叉树 -＞ 线段树 (Segment Tree) / 区间树【不是完全二叉树；用于处理区间类数据】【基于静态数组/链表】【竞赛】
平衡二叉树（AVL树）：当且仅当任何节点的两棵子树的高度差不大于1的二叉树； 线段树的代码实现 SegmentTree.java /*** 线段树** @author whx* @version 2018/8/25*/public class SegmentTree<E> {/**普通数据*/private E[] data;/**树结构数据*/private E[] tr
推荐模型-上下文感知-2015：FFM模型【在FM基础上引入特征域】【每个特征对应的不是唯一一个隐向量权重，而是一系列，与每个特征域都计算出一个隐向量权重】【FM：O(kn)；FFM：O(knf)】
Yuchin Juan et al. “Field-aware Factorization Machines for CTR Prediction” in RecSys 2016. https://github.com/rixwew/pytorch-fm 2015年，Criteo基于FM提出的FFM在多项CTR预估大赛中夺魁，并被Criteo、美团等公司深度应用在推荐系统、CTR预估等领域。
ROS tiff4.0 这个不是版本问题，只是没有找到库文件的连接错误。
/opt/ros/kinetic/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_imgcodecs3.so.3.3.1：对‘TIFFReadRGBAStrip@LIBTIFF_4.0’未定义的引用 /opt/ros/kinetic/lib/x86_64-linux-gnu/libopencv_imgcodecs3.so.3.3.1：对‘TIFFReadDirectory@LIBT
在大语言模型中，生成文本的退出机制，受max_generate_tokens限制，并不是所有的问答都完整的跑完整个transformer模型
目录 在大语言模型中，生成文本的退出机制，受max_generate_tokens限制，并不是所有的问答都完整的跑完整个transformer模型 1. max_generate_tokens的作用 2. 退出机制与Transformer模型 3. 实际应用中的影响 4. 结论 在大语言模型中，生成文本的退出机制，受max_generate_tokens限制，并不是所有的
MySQL基础学习：为什么推荐使用InnoDB而不是MyISM
这里写自定义目录标题 一、事务支持二、锁机制三、外键支持四、性能和优化五、崩溃恢复能力六、其他特性 一、事务支持 InnoDB：支持事务处理，通过ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）事务模型保证数据的完整性和一致性。这对于需要保证数据一致性和可靠性的应用场景至关重要。MyISAM：不支持事务处理，这在进行大量数据修改时可能导致数据不一致的风险。 二、锁机制 InnoDB
python发现是anaconda的，而不是原来的编译环境
发现有三个python编译器。 可以检查一下环境变量，把原来的python编译器版本上移到anaconda的python编译器之前。这样每次在终端使用python命令就是原来的python编译器版本了