1. 起因 前两天终于下单买了个域名，10年的使用期限。既然有了域名，那自己的博客就可以搞起来了。 现在博客的记录用的是Jekyll+Github Pages，所以决定之后自己的博客网站也采用Jekyll来部署实现，为了之后的维护、升级，决定采用docker来部署Jekyll。 2. 部署 dock
## 前言 使用 ABP vNext（下文简称 ABP）时，通常都是从 cli 开始新建模板，从一个空项目开始。对已经存续的项目来说，现有的数据，特别是用户等核心数据需要进行迁移。 老的项目，随着规模越来越大，每次修改都需要更改非常多地方，最重要的是，共用数据库使得维护起来需要小心翼翼。为了后续维护
前言 接上期文章《.NET6项目连接数据库方式方法》，有人问了我几个问题，现在就这几个问题，拓展延申一下创建实体类、数据库。把ORM框架和数据迁移都写进去。 安装ORM框架，这里我们采用EFCore 安装EFCore 我的项目是在Linux上创建的，使用的是vscode开发工具远程开发。为了方便大家
在机器学习，尤其是涉及异构数据的迁移学习/联邦学习中，我们常常会涉及互信息相关的优化项，我上半年的第一份工作也是致力于此。其思想虽然简单，但其具体的估计与优化手段而言却大有门道，我们今天来好好总结一下，也算是对我研一下学期一个收尾。为了解决互信息估计的的难解性，我们的方法是不直接对互信息进行估计，而...
反射机制就是通过字节码文件对象获取成员变量、成员方法和构造方法，然后进一步获取它们的具体信息，如名字、修饰符、类型等。 反射机制的性能较低有很多原因，这里详细总结以下4点原因： （1）JIT优化受限： JIT 编译器的优化是基于静态分析和预测的。反射是一种在运行时动态解析类型信息的机制，在编译时无法
StampedLock 是 Java 8 引入的一种高级的锁机制，它位于 java.util.concurrent.locks 包中。与传统的读写锁（ReentrantReadWriteLock）相比，StampedLock 提供了更灵活和更高性能的锁解决方案，尤其适用于读操作远多于写操作的场景。
为视觉语言多模态模型进行偏好优化 训练模型使得它能够理解并预测人类偏好是一项比较复杂的任务。诸如 SFT (Supervised finetuning) 的传统的方法一般都需要耗费较大成本，因为这些算法需要对数据打上特定的标签。而偏好优化 (Preference Optimization) 作为一种
服务器ssh如果被别人登陆就是一场灾难，所以我研究了ssh认证，我发现Google Authenticator PAM可以实现ssh的2fa认证，但是安装和配置比较麻烦。因此我用python实现了ssh的2fa认证。考虑到很多Linux服务器默认安装python，所以我用py脚本，并只使用标准库，不
为什么浏览器中有些文件点击后是预览，有些是下载，在HTTP中，用于文件下载的常见响应头（response headers）包括： Content-Disposition: 用于指示浏览器应该如何处理响应体。在文件下载中，通常设置为 attachment; filename="filename.jpg
相信很多.NETer看了标题，都会忍不住好奇，点进来看看，并且顺便准备要喷作者！ 这里，首先要申明一下，作者本人也非常喜欢Linq，也在各个项目中常用Linq。 我爱Linq，Linq优雅万岁！！！（PS：顺便吐槽一下，隔壁Java从8.0版本推出的Streams API，抄了个四不像，一点都不优雅
为什么0.1 + 0.2 不等于 0.3？为什么16777216f 等于 16777217f？为什么金钱计算都推荐用decimal？本文主要学习了解一下数字背后不为人知的存储秘密。
为什么要学习pandas？ numpy已经可以帮助我们进行数据的处理了，那么学习pandas的目的是什么呢？ numpy能够帮助我们处理的是数值型的数据，当然在数据分析中除了数值型的数据还有好多其他类型的数据（字符串，时间序列），那么pandas就可以帮我们很好的处理除了数值型的其他数据！ 什么是p
@Value注解相信很多Spring Boot的开发者都已经有接触了，通过使用该注解，我们可以快速的把配置信息加载到Spring的Bean中。 比如下面这样，就可以轻松的把配置文件中key为com.didispace.title配置信息加载到TestService中来使用 @Service publ
TL;DR Learn in Public 强调将学习到的知识 分享到公共空间，相较于纯输入式的学习有诸多好处。AI 工具极大降低了信息检索、整理、概括的门槛，使得输入信息更容易，但对我们真正掌握知识的帮助仍然有限，所以我们更需践行要像 Learn in Public 这样能提供 有效输出 的学习方
为什么是人的表现？ 在过去的几年里，更多的机器学习团队一直在讨论如何比较机器学习系统和人类的表现，为什么呢？ 认为有两个主要原因，首先是因为深度学习系统的进步，机器学习算法突然变得更好了。在许多机器学习的应用领域已经开始见到算法已经可以威胁到人类的表现了。其次，事实证明，当试图让机器做人类能做的事情
一、传统的单体架构 1、什么是单体架构？ 单体架构（Monolithic Architecture）是一种传统的软件架构模式，将整个应用程序作为一个单一的、统一的单元进行开发、部署和扩展。在单体架构中，所有的功能模块都被打包在一起，共享同一个代码库和数据库。 2、单体架构的缺点 复杂性高 一个大型的
大家好, 我前夕. TypeScript在今天早已无人不知, 但是我认为TypeScript的使用应该遵循中庸之道. 要使用, 但不要过度使用.
为什么选择charles，charles 抓包http乱码与SSL证书处理 需要注意事项，电脑上与手机上需要做的事情一步步讲解。
纵观神州大地，漫游中华互联网，我看到很多人关注为什么你应该开始学习JavaScript做前端，而对blazor这样的面向未来的框架有种莫名的瞧不起，或者为什么你应该学习Python作为你的第一门编程语言，恕不知有多少公司业务是用Python开发的，Python更多是粘合剂，作为胶水语言来使用。我用C
 > > 这篇文章全面探讨了Python作为数据科学领域首选语言的原因。从Python的历史、特性，到在数据科
