Google Gemini Pro 测试

数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望 AI大模型应用工坊 AI大模型开发实战数据分析人工智能数据挖掘 ai
数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词：数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要：本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发，分析AI如何改变传统数据分析范式，详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用，并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇，为数据分析师
【三桥君】MCP中台，究竟如何实现多模型、多渠道、多环境的统一管控？如何以MCP为核心设计AI应用架构？三桥君《三桥君 MCP落地方法论》《三桥君 AI大模型落地方法论》#《三桥君 AI产品方法论》人工智能 AI产品经理 MCP API 三桥君系统架构 llama
你好，我是✨三桥君✨本文介绍>>一、引言随着人工智能技术的快速发展，越来越多的企业开始引入大语言模型（LLM）以提升用户体验和运营效率。然而，如何高效、稳定地将这些AI能力落地到生产环境呢？传统的系统架构往往难以应对AI应用的高并发、低延迟和灵活扩展需求，因此，从整体架构角度设计AI应用架构显得尤为重要。本文三桥君将深入探讨以MCP为核心的AI应用架构，并分析多种部署方式的优劣势，为企业在AI落地
深入理解卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN） CodeJourney. cnn rnn 人工智能
在当今的人工智能领域，神经网络无疑是最为璀璨的明珠之一。而卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks，CNN）和循环神经网络（RecurrentNeuralNetworks，RNN）作为神经网络家族中的重要成员，各自有着独特的架构和强大的功能，广泛应用于众多领域。本文将深入探讨这两种神经网络的原理、特点以及应用场景，为对深度学习感兴趣的读者提供全面的知识讲解。一、卷积神经
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU时间序列预测(股票价格预测) Matlab机器学习之心 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、仿真设计、论文复现、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击主页：Matlab科研工作室个人信条：格物致知，期刊达人。内容介绍股票价格预测一直是金融领域一个极具挑战性的课题。其内在的非线性、随机性和复杂性使得传统的预测方法难以取得令人满意的效果。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的结合，为时
时序预测 | MATLAB实现BO-CNN-GRU贝叶斯优化卷积门控循环单元时间序列预测 Matlab算法改进和仿真定制工程师 matlab cnn gru
✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。更多Matlab代码及仿真咨询内容点击：Matlab科研工作室个人信条：格物致知。内容介绍时间序列预测在各个领域都具有重要的应用价值，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。准确地预测未来趋势对于决策制定至关重要。近年来，深度学习技术在时间序列预测领域取得了显著进展，其中卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)由于其强
Python Gradio：实现交互式图像编辑 PythonAI编程架构实战家 Python编程之道 python 开发语言 ai
PythonGradio：实现交互式图像编辑关键词：Python,Gradio,交互式图像编辑,计算机视觉,深度学习,图像处理,Web应用摘要：本文将深入探讨如何使用Python的Gradio库构建交互式图像编辑应用。我们将从基础概念开始，逐步介绍Gradio的核心功能，并通过实际代码示例展示如何实现各种图像处理功能。文章将涵盖图像滤镜应用、对象检测、风格迁移等高级功能，同时提供完整的项目实战案例
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习 ai
如何运用深度学习打造高效AI人工智能系统关键词：深度学习、AI系统、神经网络、模型优化、实战开发摘要：本文将从深度学习的核心概念出发，结合生活实例和代码实战，系统讲解如何构建高效AI系统。我们会拆解数据准备、模型设计、训练优化、部署落地的全流程，揭秘“数据-模型-训练-推理”的协同机制，并通过具体案例演示从0到1开发AI系统的关键技巧，帮助开发者掌握打造高效AI系统的底层逻辑。背景介绍目的和范围在
基于深度学习的目标检测算法综述：从RCNN到YOLOv13，一文看懂十年演进！人工智能教程深度学习目标检测算法人工智能自动驾驶 YOLO 机器学习
一、引言：目标检测的十年巨变2012年AlexNet拉开深度学习序幕，2014年RCNN横空出世，目标检测从此进入“深度时代”。十年间，算法从两阶段到单阶段，从Anchor-base到Anchor-free，从CNN到Transformer，从2D到3D，从监督学习到自监督学习，迭代速度之快令人目不暇接。本文将系统梳理基于深度学习的目标检测算法，带你全面了解技术演进、核心思想、代表算法、工业落地与
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版）
Baumer工业相机堡盟工业相机如何通过YoloV8深度学习模型实现不同水果的检测识别（C#代码，UI界面版））工业相机使用YoloV8模型实现不同水果的检测识别工业相机通过YoloV8模型实现不同水果的检测识别的技术背景在相机SDK中获取图像转换图像的代码分析工业相机图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码本地文件图像转换Bitmap图像格式和Mat图像重要核心代码Mat图像导入Yo
从零开始构建深度学习环境：基于Pytorch、CUDA与cuDNN的虚拟环境搭建与实践（适合初学者）荣华富贵8 程序员的知识储备2 程序员的知识储备3 深度学习 pytorch 人工智能
摘要：深度学习正在引领人工智能技术的革新，而对于初学者来说，正确搭建深度学习环境是迈向AI研究与应用的第一步。本文将为读者提供一套详尽的教程，指导如何在本地环境中搭建Pytorch、CUDA与cuDNN，以及如何利用Anaconda和PyCharm进行高效开发。内容涵盖从环境配置、常见错误修正，到基础的深度学习模型构建及训练。我们旨在为深度学习零基础的入门者提供一个全面且易于理解的“保姆级”教程，
人工智能概念之九：深度学习概述
文章目录相关文章一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图1.2技术革命的催化剂二、深度学习的双面性：性能优势与技术挑战2.1技术优势全景扫描2.2技术挑战深度剖析三、技术演进时间轴：70年的厚积薄发四、主流框架生态对比五、未来演进方向相关文章人工智能概念之二：人工智能核心概念：网页链接一、深度学习的定位：AI时代的基石技术1.1技术生态全景图深度学习处于人工智能（AI）技术金字塔
学苑教育杂志《学苑教育》杂志社学苑教育编辑部2025年第21期目录 QQ296078736 人工智能
专题研究推进“教-学-评”一体化，打造小学语文高效课堂刘月兰;4-6教育管理新高考制度下普通高中生涯教育课程设计的研究霍亚贞;马玲;7-9课堂教学核心素养下小学数学深度学习课堂的构建策略康贵景;10-12“双减”背景下初中英语教学的课堂模式高燕;13-15小学低年级数学说理课堂构建策略玉洁;16-18基于法治观念培育的道法课项目式教学策略许静;19-21“双师课堂”在初中语文写作教学中的实践孙巧玲
使用 PyTorch 和 Pandas 进行 Kaggle 房价预测 Clang's Blog AI pytorch pandas 人工智能
文章目录1、环境设置2、数据下载3、数据预处理4、模型构建5、训练和验证6、训练模型并生成预测结果7、完整代码在本篇博文中，我们将探索如何使用PyTorch和Pandas库，构建一个用于Kaggle房价预测的模型。我们将详细讨论数据加载、预处理、模型构建、训练、验证及最终预测的全过程。1、环境设置我们首先需要导入所需的库，包括用于数据处理的pandas和numpy，以及用于深度学习的torch。i
VideoChat：开源的数字人实时对话系统，支持自定义数字人的形象和音色蚝油菜花每日 AI 项目与应用实例人工智能开源 TTS 语音识别
❤️如果你也关注大模型与AI的发展现状，且对大模型应用开发非常感兴趣，我会快速跟你分享最新的感兴趣的AI应用和热点信息，也会不定期分享自己的想法和开源实例，欢迎关注我哦！微信公众号｜搜一搜：蚝油菜花快速阅读VideoChat是一款开源的实时数字人对话系统，支持语音输入和实时对话功能，首包延迟低至3秒。用户可以根据需要自定义数字人的形象和音色，实现个性化交互。VideoChat支持ASR-LLM-T
使用中转API在Python中调用大型语言模型 (LLM) 的实践** qq_37836323 python 语言模型开发语言
**在人工智能技术中，大型语言模型(LLM)已成为自然语言处理(NLP)和生成任务的重要工具。然而，由于网络限制，直接访问OpenAI的API在中国可能面临挑战。因此，本文将介绍如何使用中转API地址http://api.wlai.vip来调用LLM，并提供相关的demo代码。什么是大型语言模型(LLM)？大型语言模型是一种深度学习模型，训练于大量文本数据上，能够生成、总结、翻译和回答问题等。Op
【免费下载】探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破
探索PlantVillage-Dataset：深度学习在植物病害检测中的革命性突破在这个数字化时代，人工智能正逐步改变我们的生活，其中深度学习在农业领域的应用尤其引人注目。PlantVillage-Dataset是一个开放源代码的项目，它提供了一个庞大的植物病害识别数据集，旨在帮助开发人员和研究者利用机器学习技术改善农作物健康状况的监测。本文将深入探讨该项目的技术细节、应用价值及其独特之处。项目简
Python爬虫【五十八章】Python数据清洗与分析全攻略：从Pandas到深度学习的异常检测进阶程序员_CLUB Python入门到进阶 python 爬虫 pandas
目录背景与需求分析第一章：结构化数据清洗实战（Pandas核心技法）1.1数据去重策略矩阵1.2智能缺失值处理体系第二章：深度学习异常检测进阶2.1自动编码器异常检测（时序数据）2.2图神经网络异常检测（关系型数据）第三章：综合案例实战案例1：金融交易反欺诈系统案例2：工业传感器异常检测第四章：性能优化与工程实践4.1大数据处理加速技巧4.2模型部署方案第五章：方法论总结与展望5.1方法论框架5.
大模型【进阶】（四）QWen模型架构的解读 ReinaXue 人工智能 transformer 语言模型迁移学习 AudioLM 语音识别神经网络
一、Qwen大模型的背景Qwen（通义千问）是阿里巴巴云开发的大型语言模型（LLM）和多模态模型系列，旨在提供强大的自然语言理解、文本生成、图像理解、音频处理及工具使用能力。Qwen系列包括Qwen、Qwen1.5、Qwen2、Qwen2.5和Qwen3等版本，涵盖了从小型（0.5B参数）到超大型（480B参数）的模型规模，支持多语言（119种语言）和多模态任务（文本、图像、音频、视频）。本文将重
大模型【进阶】（一）MoE（mixture of experts）混合专家结构 ReinaXue 人工智能笔记语言模型神经网络
什么是MoE结构？MoE（MixtureofExperts，专家混合模型）是一种深度学习模型架构，通常用于处理大规模模型和计算资源效率的挑战。在MoE结构中，模型由多个“专家”组成，每个专家处理不同的任务或输入数据的不同部分，而不是让所有专家都参与每次计算。这种方式提高了计算效率，并在某些情况下有助于增强模型的表现。MoE结构的核心思想专家：在MoE模型中，专家通常指的是网络中的子模型，每个专家具
AI+MCP智能研判系统架构
AI+MCP智能研判系统架构1.系统概述1.1核心理念AI+MCP智能研判系统是一个创新的网络安全分析平台，通过将大语言模型（LLM）的智能理解能力与MCP（ModelContextProtocol）协议的标准化工具调用能力相结合，实现了"自然语言提问→AI智能理解→MCP工具调用→AI深度研判→智能结果输出"的完整闭环。1.2技术创新点智能意图识别：基于LLM的自然语言理解，自动解析用户查询意图
优化提示内容生成技术框架：提示工程架构师的坚实后盾
优化提示内容生成技术框架：提示工程架构师的坚实后盾引言背景：大语言模型时代的“提示瓶颈”当GPT-4、Claude3、Gemini等大语言模型（LLM）的参数规模突破万亿、上下文窗口扩展至百万token时，一个矛盾逐渐凸显：模型能力的跃升与提示质量的滞后，正在成为制约AI应用落地的核心瓶颈。2023年斯坦福大学的研究显示，在企业级LLM应用中，70%的功能故障源于提示设计缺陷——或因指令模糊导致输
【三维目标检测】Complex-Yolov4详解（二）：模型结构 Coding的叶子 Python三维点云实战宝典 Complex-Yolo Complex-Yolov4 三维目标检测目标检测 python
本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。本文为专栏《python三维点云从基础到深度学习》系列文章，地址为“https://blog.csdn.net/suiyingy/article/details/124017716”。Complex-Yolo网络模型的核心思想是用鸟瞰图BEV替换Yolo网络输入的RGB图像。因此，在完成BEV处理之后，模型的训练和推理过程基本和Yolo完全一致。Yolov
从0搭建到持续优化：提示工程架构师的评估体系迭代全流程
从0搭建到持续优化：提示工程架构师的评估体系迭代全流程引言：AI时代的关键角色与评估挑战在人工智能技术迅猛发展的今天，提示工程(PromptEngineering)已从一个小众技能演变为决定AI系统成败的核心能力。随着大语言模型(LLM)能力的不断增强，提示工程架构师(PromptEngineeringArchitect)作为一个新兴职业应运而生，成为连接业务需求与AI能力的关键桥梁。为什么提示工
！LangChain代理决策架构与源码深度剖析(75)
LangChain代理决策架构与源码深度剖析一、LangChain代理决策架构概述1.1代理决策架构的核心组件LangChain代理的决策架构是其智能交互的核心，主要由大语言模型（LLM）、工具集（Tools）、提示模板（PromptTemplate）、规划器（Planner）、执行器（Executor）和反馈机制六大组件构成。这些组件通过协同工作，实现从用户输入解析到最终结果输出的完整决策流程。
Crome：因果鲁棒奖励建模框架——破解LLM对齐中的奖励黑客难题大千AI助手人工智能 #OTHER Python 人工智能深度学习神经网络大模型因果推断奖励黑客 RewardHacking
Crome（CausalRobustRewardModeling）是由GoogleDeepMind联合麦吉尔大学和魁北克人工智能研究所（MILA）于2025年提出的创新框架，旨在解决大语言模型（LLM）对齐中奖励模型（RM）的奖励黑客（RewardHacking）问题。该框架通过因果数据增强与反事实训练机制，显著提升RM对真实质量属性（如事实性、安全性）的敏感性，同时抑制对虚假属性（如文本长度、格
基于深度学习的图像分类：使用ShuffleNet实现高效分类 Blossom.118 机器学习与人工智能深度学习分类人工智能机器学习数据挖掘 python 目标检测
前言图像分类是计算机视觉领域中的一个基础任务，其目标是将输入的图像分配到预定义的类别中。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像分类任务中取得了显著的进展。ShuffleNet是一种轻量级的深度学习架构，专为移动和嵌入式设备设计，能够在保持较高分类精度的同时，显著减少计算量和模型大小。本文将详细介绍如何使用ShuffleNet实现高效的图像分类，从理论基础到代码实现，带你一步步掌
AI人工智能领域深度学习的在线学习方法 AI智能探索者 AI Agent 智能体开发实战人工智能深度学习学习方法 ai
AI人工智能领域深度学习的在线学习方法关键词：深度学习、在线学习、AI教育、实战项目、知识体系摘要：本文为想系统学习深度学习的初学者/转行者量身打造，通过拆解深度学习的核心概念、梳理在线学习的科学路径、提供可落地的实战案例与资源清单，帮你用“游戏通关”的思路高效掌握这门技术。无论你是学生、程序员还是跨行者，都能找到适合自己的学习节奏，避免“看视频就会，动手就废”的陷阱。背景介绍目的和范围深度学习是
【大模型LLM学习】function call/agent学习记录威化饼的一隅大模型LLM学习 agent langchain 意图识别 function call 工具调用
【大模型LLM学习】functioncall/agent学习记录0前言1langchain实现functioncall2调用本地模型3微调本地模型3.1few-shot调用Claude生成Q-A对3.2tools格式3.3agent微调格式3.4swift微调p.s.0前言记录一下使用langchain做简单的functioncall/agent(或者说意图识别，如果函数有返回值再进行summ
AI人工智能深度学习的模型评估与选择 AI大模型应用之禅人工智能深度学习 ai
AI人工智能深度学习的模型评估与选择关键词：AI、人工智能、深度学习、模型评估、模型选择摘要：本文聚焦于AI人工智能深度学习中的模型评估与选择。在深度学习迅猛发展的当下，构建一个有效的模型并非易事，而准确评估和恰当选择模型对于模型性能的发挥和应用效果至关重要。文章将详细介绍模型评估与选择的相关背景知识，深入剖析核心概念与联系，阐述核心算法原理及具体操作步骤，运用数学模型和公式进行详细讲解并举例说明
提示工程监控不到位：5个未做日志记录导致的排查困难
提示工程监控不到位：5个未做日志记录导致的排查困难关键词：提示工程,日志记录,LLM应用调试,AI监控,排查困难,提示模板,上下文追踪摘要：在大语言模型(LLM)应用爆发的时代，提示工程已成为连接人类需求与AI能力的核心桥梁。但多数开发者聚焦于"如何写好提示"，却忽视了"如何记录提示"——日志记录作为提示工程的"黑匣子"，直接决定了AI应用故障排查的效率与准确性。本文通过5个真实场景案例，深入浅出
Algorithm 香水浓 java Algorithm
冒泡排序 public static void sort(Integer[] param) { for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) { for (int j = 0; j < i; j++) { int current = param[j]; int next = param[j + 1];
mongoDB 复杂查询表达式开窍的石头 mongodb
1:count Pg: db.user.find().count(); 统计多少条数据 2:不等于$ne Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0}); 查询id不等于3的数据。 3：大于$gt $gte(大于等于) &n
Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space 0624chenhong jvm jboss
转自 http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630 解决办法： window->preferences->java->installed jres->edit jre 把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m ----------------
文件上传下载解析相对路径不懂事的小屁孩文件上传
有点坑吧，弄这么一个简单的东西弄了一天多，身边还有大神指导着，网上各种百度着。下面总结一下遇到的问题：文件上传，在页面上传的时候，不要想着去操作绝对路径，浏览器会对客户端的信息进行保护，避免用户信息收到攻击。在上传图片，或者文件时，使用form表单来操作。前台通过form表单传输一个流到后台，而不是ajax传递参数到后台，代码如下: <form action=&
怎么实现qq空间批量点赞换个号韩国红果果 qq
纯粹为了好玩！！逻辑很简单 1 打开浏览器console；输入以下代码。先上添加赞的代码 var tools={}; //添加所有赞 function init(){ document.body.scrollTop=10000; setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
判断是否为中文灵静志远中文
方法一： public class Zhidao { public static void main(String args[]) { String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是"; int n=0; for(int i=0; i<s.length(); i++) { n = (int)s.charAt(i); if((
一个电话面试后总结 a-john 面试
今天，接了一个电话面试，对于还是初学者的我来说，紧张了半天。面试的问题分了层次，对于一类问题，由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结：在谈到集合类的时候，举几个常用的集合类，想都没想，直接说了list,map。然后对list和map分别举几个类型： list方面：ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时，愣住了
MSSQL中Escape转义的使用 aijuans MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null drop table tempdb..#ABC create table #ABC ( PATHNAME NVARCHAR(50) ) insert into #ABC SELECT N'/ABCDEFGHI' UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA' UNION ALL
一个简单的存储过程 asialee mysql 存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据，其中中间有部分数据是变化的，本来想写个程序来生成的，后来想到存储过程就可以搞定，所以随手写了一个，记录在此： DELIMITER $$ DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
annot convert from HomeFragment_1 to Fragment 百合不是茶 android 导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单; 创建类时引入包是:import android.app.Fragment; 创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
Weblogic10两种修改端口的方法 bijian1013 weblogic 端口号配置管理 config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
mysql 操作指令征客丶 mysql
一、连接mysql 进入 mysql 的安装目录； $ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p 输入密码，回车，接连；二、权限操作［如果你很了解mysql数据库后，你可以直接去修改系统表，然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效］ 1、赋权 mys
【Hive一】Hive入门 bit1129 hive
Hive安装与配置 Hive的运行需要依赖于Hadoop，因此需要首先安装Hadoop2.5.2，并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。 Hive安装和配置的步骤 1. 从如下地址下载Hive0.14.0 http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/ 2.解压hive，在系统变
ajax 三种提交请求的方法 BlueSkator Ajax jqery
1、ajax 提交请求 $.ajax({ type:"post", url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do", dataType : "json", success : function(result) { try { for(v
mongodb开发环境下的搭建入门 braveCS 运维
linux下安装mongodb 1）官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz 2）linux 解压 gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz; mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
编程之美-最短摘要的生成 bylijinnan java 数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap; import java.util.Map; import java.util.Map.Entry; public class ShortestAbstract { /** * 编程之美最短摘要的生成 * 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
json数据解析及typeof chengxuyuancsdn js typeof json解析
// json格式 var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},' +' {"firstName": "CCC&
流程系统设计的层次和目标 comsci 设计模式数据结构 sql 框架脚本
流程系统设计的层次和目标
RMAN List和report 命令 daizj oracle list report rman
LIST 命令使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的信息。使用此命令可列出： • RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本 • 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本 • 备份集和副本，其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份 • 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本 • 由标记、完成时间、可
二叉树:红黑树 dieslrae 二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题. 红黑树必须遵循红黑规则,规则如下 1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
C语言homework3，7个小题目的代码 dcj3sjt126com c
1、打印100以内的所有奇数。 # include <stdio.h> int main(void) { int i; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2 != 0) printf("%d ", i); } return 0; } 2、从键盘上输入10个整数，
自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示 dcj3sjt126com 自定义
#import <UIKit/UIKit.h> @interface MyButton : UIButton -(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
MySQL查询语句练习题，测试足够用了 flyvszhb sql mysql
http://blog.sina.com.cn/s/blog_767d65530101861c.html 1.创建student和score表 CREATE TABLE student ( id INT(10) NOT NULL UNIQUE PRIMARY KEY , name VARCHAR
转：MyBatis Generator 详解 happyqing mybatis
MyBatis Generator 详解 http://blog.csdn.net/isea533/article/details/42102297 MyBatis Generator详解 http://git.oschina.net/free/Mybatis_Utils/blob/master/MybatisGeneator/MybatisGeneator.
让程序员少走弯路的14个忠告 jingjing0907 工作计划学习
无论是谁，在刚进入某个领域之时，有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫：不知道应该怎么做，不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验，希望能对大家有所帮助 1.不要害怕在工作中学习。只要有电脑，就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务，那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作，也是不可能提升自己的。放
nginx和NetScaler区别流浪鱼 nginx
NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品，Nginx并不包含操作系统，在处理连接方面，需要依赖于操作系统，所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面，Nginx不具备优势。 2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高，参数比较多，不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查，HA等，在Nginx上的配置的实现相对复杂。 3.策略灵活度方
第11章动画效果（下） onestopweb 动画
index.html <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/
FAQ - SAP BW BO roadmap blueoxygen BO BW
http://www.sdn.sap.com/irj/boc/business-objects-for-sap-faq Besides, I care that how to integrate tightly. By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
关于java堆内存溢出的几种情况 tomcat_oracle java jvm jdk thread
【情况一】：　　 java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space：这种是java堆内存不够，一个原因是真不够，另一个原因是程序中有死循环；　　如果是java堆内存不够的话，可以通过调整JVM下面的配置来解决：　　<jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> 　　<jvm-arg>-Xmx
Manifest.permission_group权限组阿尔萨斯 Permission
结构继承关系 public static final class Manifest.permission_group extends Object java.lang.Object android. Manifest.permission_group 常量 ACCOUNTS 直接通过统计管理器访问管理的统计 COST_MONEY可以用来让用户花钱但不需要通过与他们直接牵涉的权限 D

Google Gemini Pro 测试

你可能感兴趣的:(深度学习,LLM,深度学习,bard)