如果您有意向创业，意向社交类产品，如语聊，及时通信，视频直播，1v1等，又苦无没有人力资源。 我们岁数都是30+，在互联网行业摸爬滚打十年有余。 后端，前端，客户端，运维，四个人。 我们共事很长一段时间。 所有技术，三方，运营后台，产品后台都可以跟您进行沟通。 一些偏运营，产品思维的，我们也可以拉几
通过本文我们深入了解了RabbitMQ的集群模式及其优缺点。无论是普通集群还是镜像集群，都有其适用的场景和局限性。普通集群利用Erlang语言的集群能力，但消息可靠性和高可用性方面存在一定挑战；而镜像集群通过主动消息同步提高了消息的可靠性和高可用性，但可能会占用大量网络带宽。因此，在选择集群方案时，...
什么是tailscale? Tailscale就是基于Wireguard的一个联网工具，无需公网地址，通过去中心化，实现各个节点之间点对点的连接.配置简单友好，支持的各类平台和客户端. 相比较其他组网工具的优势是什么? 对比zerotier和wireguard,tailscale更容易连上官方的中转
通过大模型来实现多个智能体进行游戏对局这个想对已经比较成熟了无论是去年惊艳的斯坦福小镇还是比如metaGPT或者类似的框架都是使用智能体技术让大模型来操控，从而让大模型跳出自身“预测下一个token”的文字功能去探索更多的应用落地可能性。不过一直没有真正操作过，直到前段时间看到一个新闻《和GPT-4
或许你最近在某个地方听过或者看过 `radash` 这个词，它是一个typescript编写的方法库，无论你是想简单使用还是深入了解他的源码，本系列文章都值得一读。
背景 最近在给 opentelemetry-operator提交一个标签选择器的功能时，因为当时修改的函数是私有的，无法添加单测函数，所以社区建议我补充一个 e2e test. 因为在当前的版本下，只要给 deployment 打上了 instrumentation.opentelemetry.io
最近YOLO家族又添新成员：YOLOv10，YOLOv10 提出了一种一致的双任务方法，用于无nms训练的YOLOs，它同时带来了具有竞争力的性能和较低的推理延迟。此外，还介绍了整体效率-精度驱动的模型设计策略,从效率和精度两个角度对YOLOs的各个组成部分进行了全面优化，大大降低了计算开销，增强了...
背景 对于现在的用户来说，插件已经成为一个熟悉的概念。无论是在使用软件、 IDE 还是浏览器时，插件都是为了在原有产品基础上提供更多更便利的操作。在 BI 领域，图表的丰富性和对接各种场景的自定义是最吸引人的特点。虽然市面上现有的 BI 软件内置了许多图表组件和自定义属性设置，但对于多元化的需求来说
大家好，我是狂师！ 今天给大家推荐一款开源的Python库：Gradio！ Gradio是一个开源的Python库，用于创建机器学习和数据科学的交互式应用和演示。 项目地址： https://github.com/gradio-app/gradio 1、项目介绍 Gradio旨在简化展示和测试机器学
1.简介 在我们日常工作中或者生活中，经常会遇到我们的页面内容较多，一个屏幕范围无法完整展示内容，我们就需要滚动滚动条去到我们想要的地方，如下图页面，我们虽然在豆瓣首页，但是内容并不完整，如果我们想要直接点击电影模块中的选电影按钮，是需要往下滑动的。当页面超过屏幕的高度时候，需要滚动到元素出现的位置
记录一次开发中遇到的关于 ThreadLocal 问题，场景是数据库表中的操作人总是无缘无故的被更改，排查了几遍代码才发现是 ThreadLocal 没有及时清理导致的。
前言 Excel拥有在办公领域最广泛的受众群体，以其强大的数据处理和可视化功能，成了无可替代的工具。它不仅可以呈现数据清晰明了，还能进行数据分析、图表制作和数据透视等操作，为用户提供了全面的数据展示和分析能力。 今天小编就为大家介绍一下，如何通过葡萄城公司的纯前端表格控件SpreadJS和后端表格组
前言 上次说了利用 AOP 思想实现了审计日志功能，不过有同学反馈还是无法实现完全无侵入，于是我又重构了一版新的。 回顾一下：Asp-Net-Core开发笔记：实现动态审计日志功能 现在已经可以实现对业务代码完全无侵入的审计日志了，在需要审计的接口上加上 [AuditLog] 特性，就可以记录这个接
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.
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 五大数据类型 参考链接：redis学习 string，字符串类型 hash，哈希类型，如同python的dict set，无序集合 zset，有序集合 list，双向队列，向左插入数据，向右插入数据，向左、右，提取数据 r
奉行长期主义的开发者都有一个共识：对于服务器来说，数据备份非常重要，因为服务器上的数据通常是无价的，如果丢失了这些数据，可能会导致严重的后果，伴随云时代的发展，备份技术也让千行百业看到了其“云基因”的成长与进化，即基于云存储的云备份。 本次我们使用Golang1.18完成百度网盘(百度云盘)接口AP
按照固有思维方式，人们总以为人工智能是一个莫测高深的行业，这个行业的人都是高智商人群，无论是写文章还是和人讲话，总是讳莫如深，接着就是蹦出一些“高级”词汇，什么“神经网络”，什么“卷积神经”之类，教人半懂不懂的。尤其ChatGPT的风靡一时，更加“神话”了这个行业，用鲁迅先生形容诸葛武侯的话来讲：“多智而近妖”。 事实上，根据二八定理，和别的行业一样，人工智能行业内真正顶尖的天才也就是20%，他
ChatGPT的泛用性极高，上知天文，下通地理，参考古今，博稽中外，几乎无所不知，无所不晓。但如果涉及垂直领域的专业知识点，ChatGPT难免也会有语焉不详，闪烁其词的毛病，本次我们将特定领域的学习材料“喂”给ChatGPT，让它“学习”后再来回答专业问题。 专业领域语料问题 所谓专业领域语料问题，
业界良心OpenAI开源的Whisper模型是开源语音转文字领域的执牛耳者，白璧微瑕之处在于无法通过苹果M芯片优化转录效率，Whisper.cpp 则是 Whisper 模型的 C/C++ 移植版本，它具有无依赖项、内存使用量低等特点，重要的是增加了 Core ML 支持，完美适配苹果M系列芯片。
好家伙,写作业 1.直接插入排序 这是个非常简单的排序 将一串数分为有序区和无序区 然后将无序区的数一个个按照正确的顺序放到有序区 2.归并排序 将已有序的子序列合并，得到完全有序的序列；即先使每个子序列有序，再使子序列段间有序。 若将两个有序表合并成一个有序表，称为二路归并。 其中我们要解决的一个
