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ShardingSphere源码解析：跨库查询案例分析（含广播表详解）

一、ShardingSphere查询处理流程概览ShardingSphere的查询处理遵循经典的"解析→路由→执行→归并"四阶段模型：

凉冰不加冰·2025-06-12 15:52

盒子模型的理解

盒子模型分为两种1、标准盒模型：content（内容）+margin（外边距）+padding（内边距）+border（边框）2、IE盒模型（怪异盒模型）content+margin标准盒模型下的宽：盒子总宽度

ohmorning·2025-06-12 15:22

Jmeter中变量如何使用？

1、JMeter变量的基本概念2定义变量的几种方式2.1用户自定义变量（UserDefinedVariables）2.2CSVDataSetConfig2.3BeanShell/JSR223赋值2.4提取器生成变量

虫无涯·2025-06-12 15:19

【AI】模型vs算法（以自动驾驶为例）

模型vs算法（以自动驾驶为例）一、自动驾驶的核心任务二、以自动驾驶为例，模型vs算法的实际分工1.感知环节：“看懂”周围环境（如识别行人、车道线、车辆）2.预测环节：“预判”其他交通参与者的行为（如行人下一步怎么走

LoisDailyAI·2025-06-12 15:17

基于bert预训练模型transformer架构的中文文本多标签分类的双向语义理解。

·2025-06-12 14:14

MCP与FunctionCall的区别

基本概念MCP(ModelContextProtocol)MCP是一种专门为AI模型设计的上下文协议，它允许模型在保持上下文的同时进行多轮对话和操作。MCP不仅关注函数调

MCPFlow·2025-06-12 14:44

C# .NET调用聚合数据天气预报API示例，基于RestSharp库

usingRestSharp;usingNewtonsoft.Json;varclient=newRestClient($"http://apis.juhe.cn/simpleWeather/query

香菇滑稽之谈·2025-06-12 14:42

使用RAG-Chroma-Multi-Modal构建多模态幻灯片视觉助手

通过多模态大型语言模型(LLM)，我们现在能够创建一个视觉助手来解析和回答关于图像的问题，而RAG-Chroma-Multi-Modal正是这样一个工具。

tt_jishu·2025-06-12 14:41

MCP（模型上下文协议）真的与零信任原则相悖吗？

这种隐性信任模型与零信任的核心原则"永不信任，始终验证"形成对比。缺乏强制性身份验证和授权：MCP将身份验证

码农Q！·2025-06-12 14:39

新闻查询接口如何用Python实现调用？

Rose 使者·2025-06-12 13:39

运营商实名验证接口如何用Python实现调用？

一、什么是运营商实名认证接口传入姓名、身份证号码、手机号码，验证二要素信息是否一致，返回验证结果，支持三网携号转网，直连运营商数据。二、应用场景●应用于各类线上平台和服务的身份认证验证，以保障用户信息的真实性和交易的安全性。●应用于网络注册认证、金融服务认证、实名制验证、电商平台认证等场景。三、调用示例下面我们用阿里云接口为例，Python代码示例如下接口地址：https://market.ali

Rose 使者·2025-06-12 13:39

【慧游鲁博】团队记录5

文章目录进度总览完成细节Part11.图片上传与预加载功能2.前端功能扩展与密码修改页面3.DeepSeek模型微调与Kaggle实验4.前端组件化重构5.用户认证与信息管理完成细节Part21.多模态交互

哇哦哇哦~~·2025-06-12 13:35

用Lama大模型去水印!

一、本地安装大模型。https://github.com/advimman/lama?tab=readme-ov-file二、调用大模型去除水印。

·2025-06-12 12:01

JavaScript变量充当对象的属性的使用方法

varp={name:"Jack"};alert(p.name);//点号alert(p['name']);//中括号1、点号要求后面的运算元是合法的标识符（即合法的变量命名），对于不合法的不可以使用2

stupidorclever·2025-06-12 12:01

网络受限情况下，在Ollama中导入从Model Scope下载的safetensors提示错误Error: unsupported architecture “Qwen3ForCausalLM“

Ollama版本：0.80大模型：Qwen3-14B-FP8模型架构：Qwen3ForCausalLMOllama此版本暂不支持此架构，待后续版本添加。

stupidorclever·2025-06-12 12:30

如何直接将多模态数据传递给模型

在这篇文章中，我们将展示如何直接将多模态输入传递给模型。我们将使用以OpenAI为例的模型设置，展示如何描述图像中的内容。

Wurenyu957·2025-06-12 12:58

NoSQL数据库的实时数据可视化

给出了相关数学模型和

数据库管理艺术·2025-06-12 12:28

Transformer架构下的量价选股策略分析：量化投资新视角

报告详细解读了Transformer的基本原理，展示了其在构建高效选股模型中的独特优势。通过严谨的实验设计与结果分析，揭示了该架构在金融市场预测中的潜力。无

盛希蒙·2025-06-12 12:56

STM32的LabVIEW编程与开发实践：教程及实例

涵盖了从理解LabVIEW编程模型到实现STM32项目部署的全过程，包括硬件接口配置、固件开发、应用层编程、调试与仿真，以及项目部署。

张锦云·2025-06-12 12:25

Java八股文——JVM「内存模型篇」

JVM的内存模型介绍一下面试官您好，您问的“JVM内存模型”，这是一个非常核心的问题。

YuTaoShao·2025-06-12 12:55

django filter 统计数量按属性去重

这里有两种常见的方法来完成这个需求：方法1：使用annotate()和Count假设你有一个模型Item，并且你想根据category字段来去重并统计每个类别的数量，你可以这样做：fromdjango.db.modelsimportCountresult

计算机辅助工程·2025-06-12 12:55

实测DeepSeek分词机制：你的输入如何变成计费Token？

什么是tokentoken是DeepSeek模型处理文本的基本单位，也是API计费的核心依据。

大千AI助手·2025-06-12 11:23

Ollama模板全解析：从基础语法到高级应用实战

·2025-06-12 11:23

Akamai云上AI推理：赋能开发者加速边缘原生应用

人工智能（AI）的热度持续攀升，行业的焦点正从单纯的模型训练转向如何高效部署模型以实现实际应用——这正是AI推理技术的核心价值所在，即利用训练完成的AI模型生成预测与洞察。

Akamai中国·2025-06-12 11:21

AI大模型技术进阶学习——提示词(Prompt)、知识库、思维链(CoT)和Agent(代理)

“大模型的推理能力配合外部工具才能真正发挥大模型的作用”在学习和使用大模型的过程中，我们会发现大模型只能用来进行一下简单的问答；一旦涉及到复杂的问题，大模型就无能为力了。

AI小白熊·2025-06-12 11:21

广告系统中后链路数据为什么要使用流批一体技术？流批一体技术是什么？

在大规模广告系统的后链路（离线和实时特征计算、模型训练与上线、效果监控等）中，往往既有对海量历史数据的批量计算需求（离线特征、离线模型训练、报表汇总），又有对在线请求的低延迟实时计算需求（实时特征、在线打分

盒子6910·2025-06-12 11:19

将数据库表导出为C#实体对象

数据库方式use数据库;declare@TableNamesysname='表名'declare@Resultvarchar(max)='//////'+@TableName+'///publicclass

假装我不帅·2025-06-12 11:18

【额.......】如何防止过拟合？

防止过拟合是机器学习模型优化的核心目标之一。

努力努力再努力呐·2025-06-12 10:47

如何评估分类任务的模型性能

二分类&多分类任务的评估指标对比多分类任务和二分类任务的评估指标在概念上有一些相似性，但由于多分类任务涉及三个或更多类别，因此在评估方法和指标上存在一些差异：二分类任务的评估指标：准确率(Accuracy):正确预测的样本数占总样本数的比例。精确度(Precision):预测为正类别中实际为正的比例。召回率(Recall)或真正类率(TPR):所有实际正样本中被正确预测的比例。F1分数(F1Sco

zzzyulin·2025-06-12 10:42

评价分类器性能的方法有

在机器学习和深度学习中，有许多不同的方法可以用来评估模型的性能。以下是一些常用的模型评估方法：准确率（Accuracy）：准确率是分类问题中最直接的评估指标，它表示模型预测正确的样本所占的比例。

王摇摆·2025-06-12 10:42

多标签分类性能评估方法

在评估多标签分类模型时，我们使用的是样本平均精确率、样本平均召回率和样本平均F1分数。

只微·2025-06-12 09:39

期望最大化算法

期望最大化算法问题场景算法思路期望最大化算法（ExpectationMaximization，EM）是一种基于不完整、包含隐变量观测数据进行统计模型参数估计的方法。

只微·2025-06-12 09:38

Java架构设计：区域感知负载均衡

通过数学模型和公式详细讲解了负载均衡的原理，还给出了Python和Java的代码示例。在项目实战部分

Java大师兄学大数据AI应用开发·2025-06-12 09:05

深度剖析 Java EE 的核心特性

接着详细阐述了JavaEE的核心概念，如组件模型、服务和容器，并通过示意图和流程图展示其架构。核心算法原理部分结合Python源代码说明Ja

Java大师兄学大数据AI应用开发·2025-06-12 09:35

多分类性能评估方法

多分类性能评估方法1.micro-averaging(微平均)2.macro-averaging(宏平均)3.weighted-averaging(加权平均)在评估多分类模型性能时，我们经常会使用一些指标来衡量其表现

只微·2025-06-12 09:34

服务网关为何常部署在Nginx服务器及相关对比

一、服务网关部署在Nginx服务器的原因（一）高性能1.事件驱动的异步非阻塞模型-Nginx采用事件驱动的异步非阻塞I/O模型。

阿贾克斯的黎明·2025-06-12 09:31

LangChain 中的文档加载器（Loader）与文本切分器（Splitter）详解《二》

LangChain中TextSplitter的使用详解：从基础到进阶（附代码）一、前言在处理大规模文本数据时，特别是在构建知识库或进行大模型训练与推理时，文本切分（TextSplitting）是一个非常关键的预处理步骤

要努力啊啊啊·2025-06-12 08:00

AI日报 - 2025年06月12日

一、【行业深度】1.单图秒变3D模型！

NingboWill·2025-06-12 08:58

调用LLM的api

目录chatgptdemo可选模型chatgptdemoimportopenai#openai==0.28.1openai.api_key=xxxxxxxxx#自己的apikeyopenai.api_base

myccver·2025-06-12 08:25

GPU显存占用率过低的解决方案

在训练模型时，有时会出现GPU利用率很低的情况。有可能是CPU读取数据的速度跟不上模型训练的速度，导致GPU处于等待的状态。

myccver·2025-06-12 08:24

顶级视频生成大模型分析：Seedance 1.0 Pro (字节跳动) - 新晋榜首

目录一、概述与市场格局1.1AI视频生成技术现状1.2主要竞争者概览1.3评测标准与方法二、顶级模型详细分析2.1Seedance1.0Pro(字节跳动)-新晋榜首2.2OpenAISora-行业先驱者

大咖分享课·2025-06-12 08:54

Python训练营打卡DAY50

DAY50预训练模型+CBAM模块知识点回顾：resnet结构解析CBAM放置位置的思考针对预训练模型的训练策略差异化学习率三阶段微调ps：今日的代码训练时长较长，3080ti大概需要40min的训练时长作业

我想睡觉261·2025-06-12 07:51

linux sed 正则匹配字符串,正则表达式grep，sed

HTTP一个简单的网页文件serviceiptablesstopecho“ILOVEYOU”>/var/www/html/index.html文本排序sortsort1.txt排序规则先数字后字母，小写字母在前

韩之昱·2025-06-12 07:17

大模型全景解析：从技术突破到行业变革

目录一、引言：人工智能的新纪元二、大模型发展历史与技术演进1.早期探索期（2015-2017）：从"人工智障"到初具规模RNN/LSTM架构时代（2013-2017）Transformer革命（2017

敲键盘的小夜猫·2025-06-12 07:45

Copilot 助力 AI 人工智能开发团队提升效率

接着阐述了Copilot的核心概念、算法原理及操作步骤，分析了其背后的数学模型。通过项目实战案例展示了如何使用Copilot进行开发，并详细解读代码。

AI大模型应用实战·2025-06-12 06:10

中科大、月之暗面等开源对话式语音合成模型 MoonCast；ChatGPT 发布「录音模式」，自动录音和生成会议纪要丨日报

本期编辑：@赵怡岭、@鲍勃01有话题的技术1、智源开源轻量级超长视频理解模型Video-XL-2

·2025-06-12 06:26

安装ceph时,出现Some monitors have still not reached quorum

ceph-deployadminceph1ceph2ceph3报错如下：[ceph3][INFO]Runningcommand:sudoceph--cluster=ceph--admin-daemon/var

·2025-06-12 06:38

MQTTX与阿里云IOT平台交互,发布订阅消息，以及将设备属性发送到云平台

1新建产品和设备，添加物模型的属性其中产品部分需要注意的(不这样，也可以，只是个Demo，太复杂了，你会晕的)所属品类:自定义品类节点类型:直连设备2打开设备，复制三元组ProductKey,DeviceName

小哇666·2025-06-12 06:08

使用netty手写RPC框架

在OSI网络通信模型中，RPC跨越了传输层（第四层，传输协议TCP/UDP，即通过ip+port进行通信）和应用层（第七层，传输协议有HTTP、HTTPS、FTP等）。

绿眼加菲·2025-06-12 05:34

LLMs 入门实战系列

【LLMs入门实战系列】第一层LLMstoNaturalLanguageProcessing(NLP)第一重ChatGLM-6B【ChatGLM-6B入门-一】清华大学开源中文版ChatGLM-6B模型学习与实战介绍

AGI小明同学·2025-06-12 04:29

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