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有没有一种方法能让我们在开发过程中迅速定位到所需内容，而无需在一堆杂乱无章的信息中筛选呢？经过团队的深入探讨和多方考量，我们决定打造一个专属于我们的知识库。这个知识库将为我们提供一个系统化、结构化的信息存储和检索平台，让我们的工作变得更加高效和便捷。在市面上众多大模型应用中，我们发现它们在处理超长文本数据时普遍表现不佳。有些模型不仅准确度存疑，而且上下文长度支持也远远不够，这对于构建知识库来说是一
安装Deep-Live-Cam过程中，我下载好了全部的requirements.txt里面的需要用到的第三方库，之后运行后成功出现以下界面，但是报错AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'shape'翻阅了原项目的issues发现了相同的问题，找到解决方法：选择图片时图片的路径中不能有中文字符，否则就会出现脸部被黑块覆盖。
将 DeepSeek 的自然语言处理能力与天地图的地理信息数据相结合，为地理信息应用开发带来了新的思路。通过这种方式，能构建更加智能、便捷的地理信息服务平台，满足用户在不同场景下的需求。未来，随着 AI 与地理信息技术的不断发展，这种结合将创造出更多创新应用。
在选择BPE或Tiktoken时，需要考虑具体应用场景及需求。BPE适合需要处理大量变形单词和未登录词的情况，而Tiktoken则更适合实时处理和高效文本生成任务。两者各有优劣，合理选择将有助于提升NLP模型的性能。BPE（Byte Pair Encoding）和tiktoken是自然语言处理中常用的文本分词技术，它们在处理文本数据时各有优劣。
大家好，这里是！点击上方关注，添加“”，一起学习大厂前沿架构！AI API 彻底改变了机器学习融入应用程序的方式。如今，自然语言处理、视觉识别和生成式 AI 等顶级功能比以往任何时候都更容易获得。公司构建聊天机器人非常普遍，但他们需要理解人类的语言、生成图像或增强搜索功能。幸运的是，每项任务都有一个 AI API。
点击上方前端Q，关注公众号回复加群，加入前端Q技术交流群前言当人工智能与前端技术融合时，可以创造出许多令人惊叹的应用和体验。在这样的融合中，前端技术负责用户界面的设计和交互，而人工智能则负责数据处理、分析和智能决策。以下是一些融合了AI和前端技术的介绍：智能推荐系统：利用前端技术构建用户友好的界面，与后端的智能推荐算法结合，为用户提供个性化的推荐内容，如商品、音乐、视频等。语音助手：通过前端技术.
在实际开发中，多屏切换是常见的需求，尤其是在需要展示大量内容或信息时。下面我将向大家展示我是如何实现三屏，并通过动态按钮控制切换屏幕的。
分词算法：自然语言处理中的关键技术大家好，我是微赚淘客系统3.0的小编，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！分词（Tokenization）是自然语言处理（NLP）中的一项基础技术，旨在将文本拆分成有意义的单位，如单词或词组。分词在文本分析、信息检索、机器翻译等应用中发挥着重要作用。本文将介绍几种常见的分词算法，并提供...
nz-table在底部固定合计栏，支持跟随表格对齐，滚动，解决性能问题，虚拟滚动
全局变量隔离：使用 Proxy 对象拦截和管理全局变量的读写操作。样式隔离：使用 Shadow DOM 或 scoped CSS 防止样式冲突。事件隔离：拦截和管理全局事件，确保事件不会跨微应用传播。生命周期管理：定义详细的生命周期钩子，确保微应用在不同阶段的行为可控。通过这些机制，乾坤能够有效地隔离各个微应用，确保它们在同一个页面中稳定运行。
exp()是不能直接访问的，需要导入 math 模块，通过静态对象调用该方法。exp() 方法返回x的指数,ex。返回x的指数,ex。
LSTM-KAN模型结合了LSTM和注意力机制的特点。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），通过引入记忆单元和门控机制（遗忘门、输入门、输出门），有效解决了传统RNN在处理长序列数据时存在的梯度消失或梯度爆炸问题，能够捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。而注意力机制则能够模拟人类在处理信息时的注意力分配过程，通过为不同时间步的输入数据分配不同的权重，突出重要信息对预测结果的影响。
前面讲过复制整张表格的方法，使用语句Workbooks("实例.xlsm").Sheets("表格1").Copy Workbooks(wjm).Sheets(1)实现，这里用我们熟悉的Cells属性也可以实现整表复制。lastcl = Sheets("选股池1").Range("b1").End(xlToRight).Column。Sheets("选股池1").Range("a2").Entir
基于 Three.js 实现的渲染器，用于3D 高斯散点渲染实时辐射场渲染技术，该技术能够从二维图像生成三维场景。他们的项目基于 CUDA，并且需要在您的计算机上本地运行，但我希望构建一个可以通过网页访问的查看器。JS转TS
Gradio.NET 是 Gradio 在 .NET 平台上的移植版本。Gradio 是一个开源的 Python 包，用于快速构建机器学习模型、API 或任意 Python 函数的演示或 Web 应用程序。易用性：只需几行 .NET 代码即可创建功能完善的用户界面。灵活性：支持多种类型的输入和输出，包括文本、图像、音频等。一键分享：轻松生成访问链接，方便进行测试和使用。集成支持。
可提取出任意一年一个月内所有天所有评估中心温度的数据，并整合到一个csv里。（下图为所有评估中心2022年8月一共31天每天的最高温度）提取出所有评估中心全部天数温度的数据，并整合到一个csv里。再分出来每天的波段到一个文件夹里。首先将nc文件转为整的tiff。批量将每个tiff分波段。批量处理多个nc文件。
Figma MCP配置与代码生成指南 本文详细介绍了如何在Cursor中配置Figma MCP（多上下文处理器）的完整流程：从获取Figma API密钥、设置MCP服务器配置，到添加代码生成规则。关键步骤包括生成Figm a个人访问令牌、配置cursor settings文件、启用MCP服务，以及设置代码规则（包含TypeScript/Vue技术栈规范、BEM命名规则等）。最后提供了将Figma设
随着技术的不断进步，CSS 已经从简单的样式表发展成为拥有众多内置函数的强大工具。这些函数不仅增强了开发者的设计能力，还使得样式应用更加动态、灵活和响应式。本文将深入探讨 CSS 常见的 66 个函数，逐一剖析它们的功能和用法，一起进入这个充满魔力的 CSS 函数世界！
使用pytoch1.10训练时，报错：RuntimeError: Expected a ‘cuda‘ device type for generator but found ‘cpu‘。将torch.set_default_tensor_type(‘torch.FloatTensor’)改为：torch.set_default_tensor_type(‘torch.cuda.FloatTensor
如果你想致敬友商，可以将友商的界面截图传给 v0.dev，让它根据这个界面生成对应的代码。简单来说，它可以根据你的需求生成前端代码和界面的实时预览，还能将生成好的页面分享出去。低代码和零代码这类高度集成的工具，目的是降低开发门槛，但封装程度越高通常就越不灵活。如果你不满意它生成的代码，可以让他重新生成，也可以让他在上一版的基础上微调。现在有AI的加持，我们可以通过对话、画草图的方式让它帮忙生成页面
之前已经实现了在项目中接入DeepSeek API并能够与其进行基础的辩论对话，但是我发现DeepSeek API并没有上下文记忆功能，缺乏对历史会话的记录与管理功能。这种限制使得DeepSeek在辩论中无法关联之前的会话内容进行辩论，也无法在后续的对话中基于历史数据进行更深入的记录与分析。为了解决这一问题，为辩论助手增加会话记录和上下文关联功能显得尤为重要。本周的任务是实现辩论会话的记录与管理功
特性lodashlodash-es模块格式CommonJSES Module❌ 不支持✅ 完美支持打包体积较大按需加载极小使用场景Node.js/传统环境现代前端框架按需导入功能组级函数级优先选择lodash-es，除非你的环境明确需要 CommonJS（如 Node.js 脚本）。现代前端工具链（Webpack 4+/Rollup/Vite）均已原生支持 ES Module，配合lodash-e
Vue全局事件总线
在互联网+医疗健康蓬勃发展的今天，构建高效、便捷、全渠道覆盖的在线问诊平台成为医疗机构和创业者的迫切需求。一套强大的JAVA在线问诊在线咨询系统源码正是打开智慧医疗服务大门的金钥匙。本文将深入剖析一套功能完备、技术领先的解决方案，它无缝支持微信公众号+微信小程序+H5+APP四大终端，满足用户随时随地获取医疗服务的需求。
答:有，在多个组件中复用筛选、排序、搜索等功能，使用自定义的Hook.
Electron打包前端和后端为exe
功能强大,插件和Loader丰富,几乎支持所有资源类型转换适合大型项目,构建过程复杂但灵活生产环境自动开启代码压缩,拆分,缓存策略通过webpack.config.js配置规则打包是现代前端必不可少的流程,帮助我们解决模块化,性能和兼容性问题Webpack更强大灵活,配置复杂,适合大型项目Vite轻量便捷,极大提高开发效率,适合新项目快速上手了解打包原理,能帮你写出更高性能,更易维护的代码结合项目
但输入用户名和密码之后只显示登录成功，而并没有跳转到下一层的页面中去，请检查是不是我上面发送的其他文件里面有无错误我们一步步。/admin那么说明前端的逻辑执行到了。
DeepSeek-R1-0528 基于Qwen3-8B Base开展思维链后训练，由此衍生出DeepSeek-R1-0528-Qwen3-8B。这款8B模型在AIME 2024数学测试中表现亮眼，成绩仅次于DeepSeek-R1-0528，较Qwen3-8B提升10.0%，性能与Qwen3-235B持平。我们认为，DeepSeek-R1-0528的思维链训练方法，对学术界推理模型研究及工业界小模型
本章目的：了解极值法，运用极值法；1.极值法定义极值法（WC，Worse Case）：极值法是考虑零件尺寸最不利的情况，通过尺寸链中尺寸的最大值或最小值来计算关键尺寸的值；计算公式：2.极值法计算实例题目：A尺寸的值和公差为54.00±0.20，B为12.00±0.10，C为13.00±0.10，D为16.00±0.15，E为12.50±0.10，利用极值法...
message: {navbar: {action: {类型安全使用 TypeScript 定义翻译键类型为 i18n 实例添加泛型约束2.性能优化支持语言包的按需加载使用 computed 属性优化响应式数据3.用户体验提供加载状态反馈支持多种切换语言的方式持久化语言选择4.可维护性模块化的语言包管理统一的类型定义清晰的目录结构5.扩展性支持动态添加新的语言包灵活的 Hook 封装可复用的组件设
在使用DevExpress的GridView的时候，我们为了方便，往往使用一些扩展函数，动态创建GridView列的编辑控件对象，然后我们可以灵活的对内容进行编辑或者使用一些弹出的对话框窗体进行处理内容的录入，本篇随笔就是介绍这一主题：在DevExpress的GridView的列中，动态创建列的时候，绑定不同的编辑处理控件。
DeepSeek-R1 使用强化学习，极大提升了模型推理能力。在数学、代码、自然语言推理等任务上，性能比肩 OpenAI o1 正式版。从 DeepSeek-R1 蒸馏得到的小模型有效继承了大模型学到的推理模式。本文主要使用Llama Edge测试 DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B-GGUF欢迎跟着我试验下最新的模型：首先，使用 https://github.com/Ll.
基于threejs的3d编辑器，轻松实现发光特效(后期bloom效果)
前言队名：拖鞋旅游队组长博客：https://www.cnblogs.com/Sulumer/p/10129059.html作业博客：https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/Grade2016SE/homework/2496组内情况燃尽图任务分布github签入记录前端签入记录：后端签入记录：暂无苏路明（组长）过去两天完成的任务1.寻...
前言队名：拖鞋旅游队组长博客：https://www.cnblogs.com/Sulumer/p/9979357.html作业博客：https://edu.cnblogs.com/campus/fzu/Grade2016SE/homework/2367组内情况燃尽图任务分布github签入记录本次暂无github签入记录。苏路明（组长）过去两天完成的任务1...
第一周introductiontoJavascriptandreact。学习Javasquare的编程使用react框架。Freecodecamp也是一个非常不错的资源。Rectorator相对来讲也是有一点点难度的。请帮我制定一份学习Javascript的计划。使用reactrouter进行路由的导航等等。包括了这个啊lifecycle的messer。然后包括Javascrip的如何处理DOM。
1688 APP原数据API接口的开发、应用与收益，展示了其在电商领域中的巨大潜力和价值。通过调用这些接口，开发者可以获取丰富的商品信息、交易数据、店铺信息、物流信息和用户信息，从而实现商品信息展示、搜索优化、交易管理、用户行为分析等多种功能。这不仅提升了电商平台的运营效率和用户体验，还带来了显著的商业收益，包括流量增长、销售提升、库存优化、成本降低和用户满意度提升等。未来，随着电商行业的不断发展
本文介绍了同花顺自动化交易WEB接口API，该工具支持市价买卖、成交查询和多策略交易，采用模拟键盘鼠标事件实现自动化交易，平均3秒完成一单。系统基于Python 3.7和Tornado框架，需配合同花顺xiadan.exe客户端使用，支持70余家券商。文章详细说明了环境配置、同花顺参数设置、API调用方法及云服务器部署建议，并提供了实盘交易效果演示。该项目完全开源，适用于非高频量化交易场景，但需注
我正在参加Trae「超级体验官」创意实践征文，本文所使用的 Trae 免费下载链接：<https://www.trae.com.cn/?utm_source=juejin&utm_medium=juejin_trae&utm_campaign=422content>起因构建项目大提升小问题按照AI提示，一直进行即可结果小问题和之前对比 -- 大提升菜鸟看实现逻辑结果
• **主要应用**：金融/电商后端、安卓开发（逐步转向Kotlin）、大数据（Hadoop/Spark生态）• **核心战场**：操作系统（鸿蒙/Linux内核）、游戏引擎（Unreal）、嵌入式开发、高频交易。• **爆发领域**：AI算法实现、Web开发（Django/Flask）、自动化运维、量化金融。• **崛起领域**：操作系统内核（RedoxOS）、浏览器组件（Servo引擎）、密码
该方案通过构建全链条、全场景的智能化管理体系，实现农产品流通环节的提质增效、安全可控与价值升级，推动传统农批市场向数字化、智慧化转型。智慧农批解决方案通过数字化手段重构农产品流通体系，不仅提升了市场运营效率和管理水平，更重要的是建立了安全、高效、透明的现代化农产品流通新生态，为保障"菜篮子"安全、促进农业产业升级提供了强有力的技术支撑。通过历史交易数据、市场行情、消费趋势等多维度分析，提供价格预测
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