可能有人很疑惑应用层 转发传输层？，为什么会有这样的需求啊？？？哈哈技术无所不用其极，由于一些场景下，对于一个服务器存在某一个内部网站中，但是对于这个服务器它没有访问外网的权限，虽然也可以申请端口访问外部指定的ip+端口，但是对于访问服务内部的TCP的时候我们就会发现忘记申请了！这个时候我们又要提交
从技术上讲，云一直都是自助式服务，但由于其在实践中的复杂性，许多开发人员并不喜欢。随着公司采用现代架构（云原生、无服务器等）和新的提供商（多云、SaaS 应用程序），以及云提供商发布更多服务，云变得更加难以使用。 这就是为什么有竞争力的工程团队现在都在想办法通过消除瓶颈来成倍提高其 DevOps、网
PS：要转载请注明出处，本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解， 如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。 环境说明 无 前言 在linux下面，常见的linux fs就是ext系列，linux里面的vfs也和这个ext fs息息相关。本文主要详解一下ext4 fs的实现原理，并且，
什么是持续集成？ 持续集成（CI）是在软件开发过程中自动化和集成许多团队成员的代码更改和更新的过程。在 CI 中，自动化工具在集成之前确认软件代码是有效且无错误的，这有助于检测错误并加快新版本的发布。 什么是持续交付？ 持续交付 (CD) 是指每天多次将新软件投入生产，自动将应用程序交付到基础设施环
【问题】： 使用vscode配置c/c++环境时，提示无法构建失败。 【解决方案】： 1. 当前结合网上找的资料已经检查过，tasks.json和launch.json文件，并无配置错误。 2. F5调试时，终端输出错误调试信息如下： 启动调试任务时，执行了2条命令。 1)cmd /c chcp
\(CF1535F\ \ String\ Distance\) 题意 给 \(n\) 个长度均为 \(len\) 的字符串 \(T_1,T_2,\dots T_n\)，定义 \(f(a,b)\) 为将 \(a,b\) 排序后相等的最小排序次数，若无解则为 \(1337\)(这好像是个黑客用语)。求
PS：要转载请注明出处，本人版权所有。 PS: 这个只是基于《我自己》的理解， 如果和你的原则及想法相冲突，请谅解，勿喷。 环境说明 无 前言 最开始，我仅仅是对linux比较感兴趣，觉得其很神奇的，能够做到很多事情。后面了解到其源码也是开源的，于是抱着学习的态度，简要的看了看相关的代码，在那个时候
Dapr是一套开源、可移植的事件驱动型运行时，允许开发人员轻松立足云端与边缘位置运行弹性、微服务、无状态以及有状态等应用程序类型。Dapr能够确保开发人员专注于编写业务逻辑，而不必分神于解决分布式系统难题，由此显著提高生产力并缩短开发时长。Dapr 是用于构建云原生应用程序的开发人员框架，可以更轻松
在首席执行官萨蒂亚·纳德拉（Satya Nadella）的支持下，微软似乎正在迅速转变为一家以人工智能为中心的公司。最近微软的众多产品线都采用GPT-4加持，从Microsoft 365等商业产品到“新必应”搜索引擎，再到低代码/无代码Power Platform等面向开发的产品，包括软件开发组件P
单独拎出这个题目，是因为昨天看到一线码农大佬公众号的分享[Dictionary.Clear 和 new Dictionary() 有什么不同?](https://mp.weixin.qq.com/s/JUtr9TFRDfAvEeu6vJkI1w) ### 无心插画 ``` void Example1
> 本篇博客详细介绍了Python机器学习库Scikit-learn的使用方法和主要特性。内容涵盖了如何安装和配置Scikit-learn，Scikit-learn的主要特性，如何进行数据预处理，如何使用监督学习和无监督学习算法，以及如何评估模型和进行参数调优。本文旨在帮助读者深入理解Scikit-
如果需要处理的原图及代码，请移步小编的GitHub地址 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/ComputerVisionPractice 本来不想碎碎念，但是我已经在图像后缀上栽倒两次了。而且因为无意犯错，根本找不到问题。不论是在深度学习的语
就像黑火药时代里突然诞生的核弹一样，OpenAI的ChatGPT语言模型的横空出世，是人工智能技术发展史上的一个重要里程碑。这是一款无与伦比、超凡绝伦的模型，能够进行自然语言推理和对话，并且具有出色的语言生成能力。
书接上回，前一篇我们在全平台构建好了Ruby3的开发环境，现在，可以和Ruby3第一次亲密接触了。 Ruby是一门在面向对象层面无所不用其极的解释型编程语言。 我们可以把编写Ruby代码看作是一场行为上的艺术，编码就像跳舞一样，Ruby的每一步都很优雅，几乎没有一步是多余的。 第一行代码 进入系统的
众神殿内，高朋满座，胜友如云，Vmware、VirtualBox、Utm等虚拟机大神群英荟萃，只见位于C位王座上的Parallels怅惘抬头，缓缓逡巡，睥睨群小，目光到处，无人敢抬头对视。 是的，如果说虚拟机领域有一位王者，非Parallels不能领袖群伦，毕竟大厂背书，功能满格，美中不足之处就是价
众所周知，个性化推荐系统能够根据用户的兴趣、偏好等信息向用户推荐相关内容，使得用户更感兴趣，从而提升用户体验，提高用户粘度，之前我们曾经使用协同过滤算法构建过个性化推荐系统，但基于显式反馈的算法就会有一定的局限性，本次我们使用无监督的Lda文本聚类方式来构建文本的个性化推荐系统。 推荐算法:协同过滤
快就一个字，甚至比以快著称于世的Sublime 4编辑器都快，这就是Zed.dev编辑器。其底层由 Rust 编写，比基于Electron技术微软开源的编辑器VSCode快一倍有余，性能上无出其右，同时支持多人编辑代码。 安装和配置Zed.dev Zed.dev编辑器还在灰度测试阶段，暂时只释出了M
一年好景君须记，最是橙黄橘绿时。金三银四，秣马厉兵，没有一个好看的简历模板怎么行？无论是网上随便下载还是花钱买，都是一律千篇的老式模版，平平无奇，味同嚼蜡，没错，蜡都要沿着嘴角流下来了。本次我们基于Html和Css3打造一款独立实现的高颜值简历模板，就像看岛国的爱情片儿一样，也许你会找自己喜欢的主题
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。
