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前言 目前，网上很多在线运行 HTML 的页面，大都是这样的逻辑： 上面一个代码框 \u0026lt;textera\u0026gt; ，下面一个 \u0026lt;iframe\u0026gt;，然后通过 js，将我们的代码框中的 HTML 给输入到 \u0026lt;iframe\u0026gt; 里面，这便是一个简单的在线运行 html 的逻辑。 甚至我们可以在一行里写一个在线运行 ht
始于ASCII 从二进制的01数字世界到文本的第一步是编码，ASCII出色完成这个任务。早期计算机起源于美国，用8位二进制数，0-127去对应出128个字符，在英语世界已经绰绰有余，甚至用不完，剩下一个最高校验位0。不得不说英语这种要少量字符拼字的语言确实符合计算机的工作方式。 其他国家的人也需要使
目录环境搭建与配置数据集准备WebUI 配置微调参数模型导出与量化导入 Ollama LLaMA Factory 是一个开源的全栈大模型微调框架，简化和加速大型语言模型的训练、微调和部署流程。它支持从预训练到指令微调、强化学习、多模态训练等全流程操作，并提供灵活的配置选项和高效的资源管理能力，适合开
真巧，昨天刷到了大佬“一线码农”的视频，大概就是讲的有人找他破解一个混淆加密的数据库连接字符串，然后大佬也提供了方案就是用WinDebug查看内存中的数据。这其实本质上就是一个用WinDebug查看对象字符串字段具体内容的需求，为啥要取这个标题？当然是骗人点进来啦 目录准备工作（环境）编写demo代
简介 Grounding DINO 是一种先进的零样本目标检测模型，由 IDEA Research 开发。它通过将基于 Transformer 的检测器 DINO 与Grounded Pre-Training相结合，实现了通过人类输入（如类别名称或指代表达）对任意物体进行检测。 例如在不需要任何训练
目前网上能看到的 MCP Server 基本上都是基于 Python 或者 nodejs ，虽然也有 Java 版本的 MCP SDK，但是鲜有基于 Java 开发的。 作为Java 开发中的国产顶级框架 Solon 已经基于 MCP SDK 在进行 Solon AI MCP 框架开发了，本文将使用
转载注明出处： 1. 查看 Docker 服务的最新日志（实时滚动） sudo journalctl -u docker -f -f 参数表示 跟随（follow），会持续输出最新日志（类似 tail -f）。 2. 查看最近一天的日志 sudo journalctl -u docker --sin
最近一年我都在依赖大模型辅助工作，比如 DeepSeek、豆包、Qwen等等。线上大模型确实方便，敲几个字就能生成文案、写代码、做表格，极大提高了效率。但对于企业来说：公司内部数据敏感、使用外部大模型会有数据泄露的风险。 尤其是最近给 Rainbond 开源社区的用户答疑时，发现大家对大模型私有化部
简介 操作系统的I/O管理(input/output mannagment)是协调，控制计算机与外部设备(如磁盘，键盘，网络接口)等之间数据交换的核心功能。实现可靠高效且统一(隐藏设备差异，如磁盘、串口、网卡的硬件特性)的设备访问 前几章讲述的CPU管理，内存管理，文件管理。都是在计算机主机内部进行
比如：在集群模式下，我想用 Nacos 组件，单机版不想用它。 server: name: VipSoft Server Dev port: 8193 cloud: nacos: discovery: server-addr: 127.0.0.1:8848 #注册中心地址(集群用,号分隔) clus
昨天晚上直播，我们用 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）实现了数据库 AI 助手，今天我们准备换一个技术使用 function call 来实现快递 AI 助手。 执行效果 快递 AI 助手的业务逻辑很清晰，就是我通过 LLM 大语言模型的对话来查询
引言：性能优化的重要性与 .NET 9 的性能提升 ❝ 性能优化不仅关乎代码执行效率，还直接影响用户满意度和系统可扩展性。例如，一个响应缓慢的 Web 应用可能导致用户流失，而一个内存占用过高的服务可能增加云端部署的成本。 性能优化是确保应用程序在高负载和资源受限环境下高效运行的关键。无论是构建 W
2025跨平台ai实战electron35+vite6+arco仿DeepSeek/豆包ai流式打字聊天助手。 electron-deepseek-chat：实战ai大模型对话，基于vue3.5+electron35接入DeepSeek-V3聊天对话模板，支持多窗口、流式stream输出、暗黑+亮色
作者：vivo 互联网大数据团队- Qin Yehai 在离线混部可以提高整体的资源利用率，不过离线Spark任务部署到混部容器集群需要做一定的改造，本文将从在离线混部中的离线任务的角度，讲述离线任务是如何进行容器化、平台上的离线任务如何平滑地提交到混部集群、离线任务在混部集群中如何调度的完整实现以
