冒泡排序实现原理 冒泡排序是一种简单的排序算法，其原理如下： 从待排序的数组的第一个元素开始，依次比较相邻的两个元素。 如果前面的元素大于后面的元素（升序排序），则交换这两个元素的位置，使较大的元素“冒泡”到右侧。 继续比较下一对相邻元素，重复步骤2，直到遍历到数组的倒数第二个元素。此时，最大的元素
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍，但是中文预训练数据的比例依然非常少，仅占0.13%，这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力，可以采用微调和预训练两种路径，其中： 微调需要的算力资源少，能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见，
SpringBoot 集成 SpringSecurity + MySQL + JWT 附源码，废话不多直接盘 SpringBoot已经为用户采用默认配置，只需要引入pom依赖就能快速启动Spring Security。 目的：验证请求用户的身份，提供安全访问 优势：基于Spring，配置方便，减少大
目录前言使用 elastic 构建可观测性平台在 ASP.NET Core 应用中集成 OTel SDK安装依赖基础配置Instrumentation 配置创建自定义 Span 和 Metric完整的代码演示kibana 中查看数据TracingMetricsTracing 和 Logs 的关联 前
三、用go语言，仿照图 10-2，画图表示依次执行操作 ENQUEUE(Q，4)、ENQUEUE(Q，1)、ENQUEUE(Q，3)、DEQUEUE(Q)、ENQUEUE(Q，8)和 DEQUEUE(Q)每一步的结果，队列初始为空，存储于数组 Q[1..6]中。 文心一言： 在这个问题中，我们尝试使
一、用go语言，仿照图 10-1，画图表示依次执行操作 PUSH(S，4)、PUSH(S，1)、PUSH(S，3)、POP(S)、PUSH(S，8)和 POP(S)每一步的结果，栈 S初始为空，存储于数组 S[1..6]中。 文心一言： 图 10-1 展示了在执行一系列栈操作后栈的状态。我会用文字描
观察者模式（Observer Pattern）是一种行为型设计模式，它允许对象之间建立一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生变化时，所有依赖于它的对象都会得到通知并自动更新。这个模式也被称为发布-订阅模式，因为它模拟了一个主题（发布者）与多个观察者（订阅者）之间的关系。观察者模式主要用于实现对象之间...
定义 观察者模式属于行为型模式，它定义了对象间的一种一对多的依赖关系，当一个对象的状态发生改变时，所有依赖于它的对象都将得到通知，并自动更新。 一种一对多的关系中一称为被观察者也叫目标对象Subject而多则称为观察者对象Observer 观察者模式中通常有两个模型，一个观察者（observer）和
GPT 带火了一波语言模型，LLaMA 和 Alpaca 也在持续发力。依旧是各类 GPT 后缀霸榜 GitHub trending 的一周，为此特推部分专门收录了两个比较不错的 GPT 应用。而作为 ML/AI 第一首选语言的 Python 也是风头一时，除了 AI 项目之外，本周的密文解析 Ci
如果你接手了别人的代码工程，却发现对方使用的 python 版本或者依赖库都和你的环境不兼容时，怎么办？打算卸掉自己原来的那一套环境再重来吗？真麻烦！
我没有单独使用过Redis，细节我可能解释不到位。该文章是采用依赖注入实现AOP-Redis缓存功能的 、 之前有写实现Memory缓存的。异曲同工之妙。 使用Redis离不开安装get包：StackExchange.Redis. 操作流程： 创建一个RedisAOP的.cs文件。继承IInterc
问题描述 使用 Azure AD 注册应用 Oauth2 v2.0的终结点(OAuth 2.0 token endpoint (v2)： https://login.partner.microsoftonline.cn//oauth2/v2.0/token ) 获取T
我习惯性使用OData，它的$expand与层级查询非常好用，这个功能非常依赖于数据库的导航属性，也就是外键结构。最近想着把一个单体的系统拆分为多个小系统，首先需要处理外键依赖的问题。 多个服务各自有各自的数据库，数据库层面并不互通，也就无法使用外键约束。 我使用EF Core来描述数据库的结构，有
我们回顾一下上一篇文章中的内容，有一个朋友问我这样一个问题： > 我的业务依赖一些数据，因为数据库访问慢，我把它放在Redis里面，不过还是太慢了，有什么其它的方案吗？ 其实这个问题比较简单的是吧？Redis其实属于网络存储，我对照下面的这个表格，可以很容易的得出结论，既然网络存储的速度慢，那我们就
论文提出了一种可扩展的多数据集目标检测器(ScaleDet)，可通过增加训练数据集来扩大其跨数据集的泛化能力。与现有的主要依靠手动重新标记或复杂的优化来统一跨数据集标签的多数据集学习器不同，论文引入简单且可扩展的公式来为多数据集训练产生语义统一的标签空间，通过视觉文本对齐进行训练，能够学习跨数据集的
@action 装饰器在Django REST Framework (DRF) 中非常有用，它可以帮助你在ViewSet中创建自定义的动作，而不仅仅是依赖标准的CRUD操作（Create, Read, Update, Delete）。以下是 @action 装饰器的一些常见用法： 1. 创建自定义集
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OpenResty 简介与安装 1. 简介 OpenResty是一个基于Nginx与Lua的高性能web平台，其内部继承了大量精良的Lua库，第三方模块以及大多数的依赖项。用于方便地搭建能够处理超高并发，扩展性极高的动态的web应用。 让你的web服务直接跑在Nginx服务内部，充分利用Nginx的
通过WPF的按钮、文本输入框实现了一个简单的SpinBox数字输入用户组件并可以通过数据绑定数值和步长。本文中介绍了通过Xaml代码实现自定义组件的布局，依赖属性的定义和使用等知识点。
写在前面 在日常开发中，我们经常会看到各种各样的启动画面。例如以下几种 ① spring项目启动画面 ② mybatisplus启动画面 ③若依项目启动画面 还有很多各式各样好看的启动画面，那么怎么定制这些启动画面呢？ 一、小试牛刀 ① 新建一个SpringBoot项目 ②在项目的resources
