编程知识-神弓

IT发展的今天，掌握一些编程知识十分重要

·9月前
七天.NET 8操作SQLite入门到实战 - （3）第七天Blazor学生管理页面编写和接口对接
前言本章节的主要内容是完善Blazor学生管理页面的编写和接口对接。七天.NET 8 操作 SQLite 入门到实战详细教程第一天 SQLite 简介第二天在 Windows 上配置 SQLite 环境第三天 SQLite 快速入门第四天 EasySQLite 前后端项目框架搭建第五
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·9月前
手把手教你本地运行Meta最新大模型：Llama3.1，可是它说自己是ChatGPT？
就在昨晚，Meta发布了可以与OpenAI掰手腕的最新开源大模型：Llama 3.1。该模型共有三个版本： 8B 70B 405B 对于这次发布，Meta已经在超过150个涵盖广泛语言范围的基准数据集上评估了性能。此外，Meta还进行了广泛的人工评估，在现实场景中将Llama 3.1与竞争模型进行
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·9月前
Java代码实现七夕魔方照片墙
本文详细介绍了Java代码实现七夕魔方照片墙的方法，本文提供一个简化的Java后端示例，用于生成一个模拟的“照片墙”数据模型，并给出一个基本的前端HTML页面来展示这些数据；本文还提供了创建一个简单的REST API来提供照片数据，并构建一个前端页面来动态展示这些数据。
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·9月前
java开发，入职第一天都干什么，带提前了解
2024.7.24，帝都今晚大雨，在雨声磅礴的夜晚适合干什么，没错适合敲代码，写博客，今晚来聊下入职一个新公司，第一天都干什么。无论是刚毕业的新手小白，还是工作十余年的职场老人，入职一家新公司，只要还是做研发，那么毫无疑问，在领到电脑后，第一件事就是要装环境，装环境估计要花小半天或半天的时间，接下
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·9月前
Llama 3.1 - 405B、70B 和 8B 的多语言与长上下文能力解析
Llama 3.1 发布了！今天我们迎来了 Llama 家族的新成员 Llama 3.1 进入 Hugging Face 平台。我们很高兴与 Meta 合作，确保在 Hugging Face 生态系统中实现最佳集成。Hub 上现有八个开源权重模型 (3 个基础模型和 5 个微调模型)。 Llama
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·9月前
巧用 QLineF 从 QTransform 提取角度
我们在对 QGraphicsItem 进行变换时，QT 提供了很多便捷的方法。但当我们想获取当前变换的角度时却有些困难，因为 QTransform 没有提供获取角度的方法。在文章Qt 从 QTransform 逆向解出 Translate/Scale/Rotate（平移/缩放/旋转）分析分析过，使
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·9月前
从DDPM到DDIM(三) DDPM的训练与推理
从DDPM到DDIM(三) DDPM的训练与推理前情回顾首先还是回顾一下之前讨论的成果。扩散模型的结构和各个概率模型的意义。下图展示了DDPM的双向马尔可夫模型。其中\(\mathbf{x}_T\)代表纯高斯噪声，\(\mathbf{x}_t, 0 < t < T\) 代表中间的
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·9月前
iOS开发基础142-广告归因
IDFA IDFA是苹果为iOS设备提供的一个唯一标识符，专门用于广告跟踪和相关的营销用途。与之对应的，在Android平台的是谷歌广告ID（Google Advertising ID）。 IDFA的工作原理： IDFA是分配给每个设备的唯一标识符，广告商和开发者可以利用IDFA跟踪用户对广告的点击
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·9月前
使用threejs实现3D卡片菜单
成品效果：用到的技术：vue2、three.js、gsap.js template <template> <div id="box" class="container"></div> </template> s
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·9月前
面试官：聊聊你对分库分表的理解？
在 MySQL 集群架构中有两种主流的集群实现，一种是读写分离，而另外一种则是数据分片。所谓的数据分片其实就是今天要聊的分库分表技术。分库分表技术不但是日常工作中用于解决数据库中的数据量会急剧增长，解决单库单表性能瓶颈的一种方案，更是面试中的高频知识点。在阿里巴巴的《Java 开发手册》中规定：
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·9月前
用.Net实现GraphRag：从零开始构建智能知识图谱
近来，大模型技术日新月异，使得与其相关的研发项目也层出不穷。其中一个备受关注的技术便是RAG（Retrieval Augmented Generation）。今天，我要跟大家分享一个出色的项目：GraphRag。出于对该技术的浓厚兴趣，我决定利用.Net框架自己实现一个GraphRag.Net，并将
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·9月前
ThinkPHP一对一关联模型的运用（ORM）
一、序言最近在写ThinkPHP关联模型的时候一些用法总忘，我就想通过写博客的方式复习和整理下一些用法。具体版本： topthink/framework：6.1.4 topthink/think-orm：2.0.61 二、实例应用 1、一对一关联 1.1、我先设计了两张表，分别为用户表（user
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·9月前
RIME：用交叉熵 loss 大小分辨 preference 是否正确 + 内在奖励预训练 reward model
① 假设正确样本的 CELoss 上限是 ρ，可推出错误样本相对 P_ψ(x) 分布的 KL 散度上限，从而筛出可信样本、翻转不可信样本；② 用归一化到 (-1,1) 的 intrinsic reward 预训练 reward model。
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·9月前
深入探讨Spring Boot中的参数传递
深入探讨Spring Boot中的参数传递在Spring Boot开发中，参数传递是一个非常常见且重要的操作。无论是处理HTTP请求，还是在方法之间传递数据，理解和掌握参数传递的各种方式都能让我们的代码更加简洁和高效。今天，我们就来深入探讨一下Spring Boot中的参数传递。 1. 基础知识：
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