“ 具体问题具体分析，大模型技术没有统一的解决方案 ” 有人说2024年是大模型应用的元年，而大模型在未来的发展潜力毋庸置疑，这也就意味着人工智能技术是下一个风口，因此各种各样基于大模型技术的创业公司如雨后春笋般涌现。 从…

将JVM工作过程粗略分为5个阶段，包括加载阶段、链接阶段、初始化阶段、执行阶段、回收阶段 其中， （1）加载阶段、链接阶段的解析部分主要由类加载器完成 （2）初始化阶段是由JVM的类加载机制在类加载过程的最后…

要使用 MySQL Workbench 访问远程数据库，可以按照以下步骤操作： 步骤 1：获取远程数据库的连接信息 首先，确保你有远程数据库的以下信息： 主机名（Host）：通常是服务器的 IP 地址或域…

文章目录 一、模板匹配简单介绍二、三个主要函数的介绍1.执行模板匹配函数-cv2.matchTemplate()2.查找最佳匹配函数-cv2.minMaxLoc()3.在原图上绘制匹配区域函数-cv2.rectangle() 三、代码实现 一、模板匹配简单介绍 在Python中，模板匹配是一种在图像中查找与给定模…

分布式锁与缓存一致性问题：失效模式 在分布式系统中，缓存一致性问题是一个复杂且常见的挑战。尤其是当我们使用缓存来加速数据访问时，确保缓存与底层数据库之间的数据一致性变得尤为重要。在实际系统中，由于并发、缓存失效策略以…

承接上文 目录 2.2.9.7 配置TCPFLAG 2.2.9.8 配置分片 2.2.9.9 添加VLAN标签 2.2.9.10 添加MPLS标签 2.2.9.11 添加Vntag标签 2.2.9.12 重新快速新建新的帧内容 ​​​​​​​2.2.10 导入Pcap包 2.2.11 发包配置 2.2.11.1 发包模式配置 ​​​​​​​2.2.11.2 配置…

浅谈人工智能之基于本地大模型的前后端平台开发示例 概述 随着人工智能技术的飞速发展，本地大模型（Large Language Models, LLMs）因其强大的语言理解和生成能力，逐渐成为驱动新一代智能应用的核心。本文档旨在通过一个实际案例，展示如何在前后端平台上集成和利用本地部署…

将纸质图纸或PDF文件转化为可编辑的CAD文件是一项基本技能。无论是为了更好地进行团队协作，还是为了简化设计流程，找到一个合适的PDF转CAD工具都是至关重要的。本文将深入探讨几款主流工具的功能特色，并结合实际使用经验分享个人见解。 福昕…