中厂->阿里->字节，成都->杭州->成都 系列文章目录和关于我 0.前言 笔者在不足两年经验的时候从成都一家金融科技中厂跳槽到杭州阿里淘天集团，又于今年5月份从杭州淘天跳槽到成都字节。自认为自己在面试这方面有一点心得，处于记录和分享的目的便有了此文，此文纯主观，也许对3年社招的同学有所帮助。 本文
## 中台框架后端项目 Admin.Core 的介绍与配置说明 > 中台admin是前后端分离权限管理系统，Admin.Core为后端项目，基于.NET 7.0开发。 > 支持多租户、数据权限、动态 Api、任务调度、OSS 文件上传、滑块拼图验证、多数据库，分布式缓存、分布式事务等 - 接口文档一
## 中台框架前台项目 admin.ui.plus 的初识 > 基于 vue3.x + CompositionAPI setup 语法糖 + typescript + vite + element plus + vue-router-next + pinia 技术，内置支持一键生成微服务接口，适配手
更多精彩内容，欢迎关注公众号：数量技术宅，也可添加技术宅个人微信号：sljsz01，与我交流。 中证1000指数特征 近期，中金所新上市了中证1000指数的股指期货以及期权，自此，国内的期指共有4个交易标的（上证50、沪深300、中证500、中证1000）可供选择。研究新上市的中证1000期指标的，
前几章我们讨论了RLHF的样本构建优化和训练策略优化，这一章我们讨论两种不同的RL训练方案，分别是基于过程训练，和使用弱Teacher来监督强Student 循序渐进：PRM & ORM 想要获得过程
在前端开发中，处理和搜索大量数据时，效率是一个关键因素。二分查找算法是一种高效的查找算法，适用于在有序数组中快速找到目标值。本文将详细介绍二分查找算法的基本原理、实现方法及其在前端开发中的应用。 什么是二分查找？ 二分查找（Binary Search）是一种在有序数组中查找目标值的算法。它通过不断将
哈喽大家好，我是咸鱼。 好久没发文了，最近这段时间都在学 K8S。不知道大家是不是和咸鱼一样，刚开始学 K8S、Docker 的时候，往往被 CRI、OCI、CRI shim、containerd 这些名词搞得晕乎乎的，不清楚它们到底是干什么用的。所以今天，咸鱼打算借这篇文章来解释一下这些名词，帮助
前段时间写过一篇介绍神经网络的入门文章：神经网络极简入门。那篇文章介绍了神经网络中的基本概念和原理，并附加了一个示例演示如何实现一个简单的神经网络。 不过，在那篇文章中并没有详细介绍神经网络在训练时，是如何一步步找到每个神经元的最优权重的。本篇介绍神经网络训练时，常用的一种权重更新的方式--梯度下降
工作中只要接触过第三方开放平台的都离不开 OpenApi，几乎各大平台都会有自己的 OpenApi 比如微信、淘宝、京东、抖音等。在 OpenApi 对接的过程中最首要的环节就是授权，获取到平台的授权 Token 至关重要。
之前一直在 ubuntu 的图形界面中使用，突然需要在 ARM 板上打开热点，一时给弄蒙了，在此记录一下 一、网卡命令 显示所有网络信息 sudo ip link show 关闭或打开网络 sudo ip link set wlan0 down sudo ip link set wlan0 up 激
本文介绍了索引合并（Index Merge）包含的三种类型，即交集(intersection)、并集(union)和排序并集(sort-union)，以及索引合并的实现原理、场景约束与通过案例验证的优缺点。
lowbit 的定义 首先了解 lowbit 的定义 \(lowbit(n)\) ，为 \(n\) 的二进制原码中最低的一位 \(1\) 以及其后面的 \(0\) 所表示的数 举个简单的例子： 将 \(10\) 使用二进制表示为 \(1010\) 其中最低位的 \(1\) 为第2位（\(_{10}1
前言 前面使用 Admin.Core 的代码生成器生成了通用代码生成器的基础模块 分组，模板，项目，项目模型，项目字段的基础功能，本篇继续完善，实现最核心的模板生成功能，并提供生成预览及代码文件压缩下载 准备 首先清楚几个模块的关系，如何使用，简单画一个流程图 前面完成了基础的模板组，模板管理，项目
泛型 集合(List,Set) Map 泛型 泛型的本质是参数化类型,即允许在编译时对集合进行类型检查,从而避免安全问题,提高代码的复用性 泛型的具体定义与作用 定义:泛型是一种在编译阶段进行类型检查的机制,它允许在类,方法,接口后通过<> 来声明类型参数.这些参数在编译时会被具体的类型替换.jav
这一章我们聚焦多模态图表数据。先讨论下单纯使用prompt的情况下，图片和文字模态哪种表格模型理解的效果更好更好，再说下和表格相关的图表理解任务的微调方案
转自菜鸟教程的一位大哥 未之奋豆 未之奋豆 429***663@qq.com 参考地址 6年前 (2018-05-07) JAVA 中的 StringBuilder 和 StringBuffer 适用的场景是什么？ 最简单的回答是，stringbuffer 基本没有适用场景，你应该在所有的情况下选择
什么是VAE？ VAE，即变分自编码器（Variational Autoencoder），是一种生成模型，它通过学习输入数据的潜在表示来重构输入数据。 在Stable Diffusion 1.4 或 1.5 模型中，通过VAE对模型进行部分更新，以提升模型渲染眼睛的能力。通过这种更新，模型在生成图像
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