好家伙， 0.什么是命令模式 在软件系统中，“行为请求者”与“行为实现者”通常呈现一种“紧耦合”。 但在某些场合，比如要对行为进行“记录、撤销/重做、事务”等处理，这种无法抵御变化的紧耦合是不合适的。 在这种情况下，如何将“行为请求者”与“行为实现者”解耦？将一组行为抽象为对象，实现二者之间的松耦合
CoT 推理范式 默认情况下，大语言模型通常是直接给出问题的最终答案，中间推理过程是隐含的、不透明的，无法发挥出大模型最极致的理解能力。如果你用它来充当翻译，可能效果和传统的机器翻译也差不了太多。 如果我们给大模型设计一个合理的提示词，控制大模型的思考方式，就能发挥出大模型的最大功效，甚至可以让它的
proteus7.8 元件命名BUG及应对方法。BUG描述：添加新的电子元件时，部分旧元件的名称被捆绑替换为新元件的名称，导致元件名称出现重复，且无法修改
摘要 基于毫米波的手势识别技术提供了良好的人机交互体验。先前的工作专注于近距离手势识别，但在范围扩展方面不够，即他们无法识别距离相当大的噪声运动超过一米的手势。在本文中，我们利用一种新的数据处理方法和定制的人工卷积神经网络（CNN）设计了一个远程手势识别模型。首先，我们将手势分解为多个反射点，并提取
大家好，我是Charzie。在编程领域，高精度计算是一个常见的问题。当标准的整型或浮点型无法满足我们的计算需求时，高精度计算就显得尤为重要。在C++中，虽然标准库没有直接提供高精度数据类型，但我们可以通过一些技巧和工具类来实现高精度计算。 为什么需要高精度？ 在编程中，我们经常会遇到一些大数计算的问
TCP粘包是指在使用TCP协议进行数据传输时，发送方连续发送的多个数据包在接收方收到时被黏合成一个大的数据包。这种现象可能会导致接收方无法正确解析数据，从而影响应用程序的正常运行。
上周的热门开源项目让我想起了「图灵测试」，测试者在不知道对面是机器还是人类的前提下随意提问，最后根据对方回复的内容，判断与他们交谈的是人还是计算机。如果无法分辨出回答者是机器还是人类，则说明机器已通过测试，具有人类的智力水平。 虽然现在大模型的回答还充满 AI “味”，可以一眼识破，但 GitHu
目录工厂方法模式的瑕疵注册表 工厂方法模式的瑕疵 在前一篇笔记中我们介绍了工厂方法模式，示例的类图如下： 考虑一种情况：现在要在程序运行时，根据外部资源，动态的实例化对象。也就是说在编译期我们无法知道要实例化的对象的类型。因此在实例化的过程中，就需要加以判断。 例如，在我的例子中，要根据连接到主机的
概要 现代基于深度学习的模型在语音增强任务方面取得了显著的性能改进。然而，最先进模型的参数数量往往太大，无法部署在现实世界应用的设备上。为此，我们提出了微小递归U-Net（TRU-Net），这是一种轻量级的在线推理模型，与当前最先进的模型的性能相匹配。TRU-Net的量化版本的大小为362千字节，足
《FFmpeg开发实战：从零基础到短视频上线》一书在第10章介绍了轻量级流媒体服务器MediaMTX，通过该工具可以测试RTSP/RTMP等流媒体协议的推拉流。不过MediaMTX的功能实在是太简单了，无法应用于真实直播的生产环境，真正能用于生产环境的流媒体服务器还要看SRS或者ZLMediaKi
本文分享自华为云社区《华为大咖说 | 企业应用AI大模型的“道、法、术” ——道：认知篇》，作者：华为云PaaS服务小智。 本期核心观点 上车：AGI是未来5～10年内，每个人都无法回避的技术革命，建议就近上车。 迭代：眼下的AI大模型应用都还只是过程稿，仍在快速迭代，切忌刻舟求剑。 预判：AI大模
Stable diffusion中的models Stable diffusion model也可以叫做checkpoint model，是预先训练好的Stable diffusion权重，用于生成特定风格的图像。模型生成的图像类型取决于训练图像。 如果训练数据中从未出现过猫的图像，模型就无法生成猫
一、写在开头 在前面的博文中我们学习了volatile关键字，知道了它可以保证有序性和可见性，但无法保障原子性，结局原子性问题推荐使用synchronized、Lock或者AtomicInteger；我们还学习过CAS算法，在那篇博文中我们同样也提及atomic。那么今天，我们就来好好学一学Atom
背景讨论 feign请求 在微服务环境中，完成一个http请求，经常需要调用其他好几个服务才可以完成其功能，这种情况非常普遍，无法避免。那么就需要服务之间的通过feignClient发起请求，获取需要的 资源。 认证和鉴权 一般而言，微服务项目部署环境中，各个微服务都是运行在内网环境，网关服务负责请
在前端开发过程中，调试的时候，我门会使用 console.log 等方式查看数据。但对于图片来说，仅靠展示的数据与结构，是无法想象出图片最终呈现的样子的。 虽然我们可以把图片数据通过 img 标签展示到页面上，或将图片下载下来进行预览。但这样的调试过程实在是复杂，何不实现一个 console.im...
现如今Unity中的协程（Coroutine）方案已显得老旧，Unitask等异步方案可以直接解决如异常捕获等各类问题， 并且Unity官方也在开发一套异步方案，但现阶段还是需要在协程这个方案上继续琢磨。 Unity协程中无法输出完整的栈跟踪，因为协程编译后会转换为IL编码的状态机，中间存在栈回到堆
记录一下工作上疑难问题解决： 一，方便的页面监控 前几天早上，负责的kettle抽取数据表的任务又报错了，早上看手机有4个未接报警电话，一看是人员表，原来昨天报表系统有个大的查询一直未查询完成，导致truncate这个人员表，无法活动meta的锁，后续执行抽取和计算的都报错。为解决以前这个很偶发的大
1.IO 流引入 概述：以应用程序为参照物，读取数据为输入流（Input），写数据为输出流（Output），大量输入输出数据简称 IO 流 原理： 2.IO 流的分类 读写的文件分类 二进制文件：打开后是乱码，或者是 16 进制，无法生成文件的文件 文本文件：打开文件内容可以直接阅读 IO流读取数据
总的来说，DROP 用于删除整个数据库对象（表结构和数据全部删除），DELETE 用于删除表中的数据，而 TRUNCATE 也是删除表中的数据，但比 DELETE 更快，且无法指定条件删除。根据需求，选择适当的命令来删除数据或对象。 DROP： 1. DROP 用于删除数据库对象，例如表（table
这是我们今天要探讨的数据加密技术。数据的保密是对数据加密、解密的统称，用学院派的说法就是，使用某种算法改变了信息原本的形态，使攻击者即使窃取了信息也因为没有对应的解密的方法也无法获取当信息的真实内容。
