trick： \(x\) 与各位数之和模 \(9\) 同余（CF10D） st表 和 线段树 可以存 gcd（CF10D） 注意函数增减性（CF1632D） dp 时若下标太大，可以调换下标和存储的数值（CF1974E） 贪心不成立时，可以用反悔贪心（CF1974G） 乘法总是比加法更优（CF187
今天给大家介绍下一个在纯 python 中构建简历的实用工具，工具的连接地址https://github.com/koek67/resume-builder/blob/main/readme.md 用法介绍 要求 Python 3.7 或更高版本（仅此而已！） 安装 整个库是一个单独的 python
Sentence Transformers 是一个 Python 库，用于使用和训练各种应用的嵌入模型，例如检索增强生成 (RAG)、语义搜索、语义文本相似度、释义挖掘 (paraphrase mining) 等等。其 3.0 版本的更新是该工程自创建以来最大的一次，引入了一种新的训练方法。在这篇博
简介 最近发现Centos最放出了Stream 10 测试版本，应该是基于Fedora 40构建的。未来红帽会基于此版本构建RHEL 10。 内核版本：6.9.0 Python版本：3.12.2 RHEL系发行版对应关系 Fedora (根发行版-软件实时更新-只支持一年) >>某一版本作为基准版本
安卓依赖注入 什么是依赖注入 依赖注入(DI,Dependency Injection)是一种广泛的编程技术。把依赖（所需对象）传递给其它对象创建，好处是类的耦合更加松散，遵循依赖倒置的原则。 类获取所需对象 class Engine { fun start() { println("engine
在使用Github进行协作开发时，fork一个仓库并在本地进行开发是常见的工作流程。然而，当源仓库（上游仓库）有了更新时，如何同步这些更新并解决可能的合并冲突是一个关键问题。本文将详细介绍如何管理这些操作。 步骤一：Fork并克隆仓库 首先，fork你感兴趣的源仓库，并将其克隆到本地： git cl
设计模式 【设计模式】工厂方法模式 【设计模式】抽象工厂模式 【设计模式】单例模式 【设计模式】策略模式 【设计模式】观察者模式 一、介绍 观察者模式是一种行为设计模式，当一个对象的状态发生改变时，依赖（观察）它的对象会接收到通知，并进行自动的更新操作。 举例：某公司发布了一款新的手机，性能很强大，
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
〇、都有哪些数据结构？ Redis 提供了较为丰富的数据类型，常见的有五种：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）、Zset（有序集合）。 随着 Redis 版本的更新，后面又支持了四种数据类型： BitMap（2.2 版新增）、HyperLogLog（2.8 版
引言 本来博主想偷懒使用AutoUpdater.NET组件，但由于博主项目有些特殊性和它的功能过于多，于是博主自己实现一个轻量级独立自动更新组件，可稍作修改集成到大家自己项目中，比如：WPF/Winform/Windows服务。大致思路：发现更新后，从网络上下载更新包并进行解压，同时在 WinFor
本文首发至TiDB社区专栏：https://tidb.net/blog/7a8862d5 前言 继上一次《TiDB Vector抢先体验之用TiDB实现以图搜图》后，就迫不及待的想做一些更复杂的应用。上一篇在 TiDB 社区专栏发布以后还是有很多社区朋友不明白向量的应用场景到底是什么，这次用一个更直
什么是噪声呢？在自然界中，离散的随机是比较常见的，比如蝉鸣突然响起又突然停下，比如雨滴随机落在一个位置，但是随机和连续并存是更常见的情况，比如山脉的走向是随机的，但山峰之间的高度又是连续的，比如天上的云朵、水面的波纹等等。这种把随机和连续结合起来，就形成了噪声。通过利用噪声，我们就可以去模拟真实自然...
DeveloperSharp系列近期又被制造业ERP、民航飞行App、建筑BIM、电力掌上营业厅、等多家大型采用，站在巨人的肩膀上你能走的更远。 支持.Net Core2.0及以上，支持.Net Framework4.0及以上 数据分页，几乎是任何应用系统的必备功能。但当数据量较大时，分页操作的效率
想起来很久没写博客了，刚好今天要写实验报告，随便把之前的也完成吧 1.椭圆曲线概念 椭圆曲线在经过化解后，可以用这条式子表达：E：y²=x³+ax+b 其背后的密码学原理，是基于椭圆曲线离散对数问题，比RSA算法更有安全且运算速度更快。 在看上面的式子，我们知道构造一个椭圆曲线，需要a，b两个参数
本文永久地址：https://wanger-sjtu.github.io/encoder-cross-bi/ Bi-encoder和Cross-encoder是在自然语言理解任务模型的两种不同方法，在信息检索和相似性搜索二者的使用更为广泛。在LLM大火的今天，RAG的pipe line中这两个模块作
本文介绍在Anaconda的环境中，安装Python语言中，常用的一个绘图库seaborn模块的方法。 seaborn模块是基于Matplotlib的数据可视化库，它提供了一种更简单、更漂亮的界面来创建各种统计图形。seaborn模块主要用于数据探索、数据分析和数据可视化，使得我们在Python中创
LLM 大模型学习必知必会系列(十二)：VLLM性能飞跃部署实践：从推理加速到高效部署的全方位优化[更多内容：XInference/FastChat等框架]
XML Web服务是基于WSDL、SOAP、RDF和RSS等标准的网络应用程序组件技术。WSDL描述服务接口和消息格式，SOAP用于结构化信息交换，RDF描述网络资源，RSS则用于发布网站更新。Web服务特点是自包含、自描述，基于开放协议，可重用且能连接现有软件。WSDL文档包含`types`、`m...
Protobuf是什么？ 类似于json的一种数据格式，独立于语言，而且是二进制方式，所以比json更快，而且还可以直接存储一些图、树 序列化和反序列化 持久化(存到磁盘硬盘)领域中，数据存到磁盘叫序列化，从磁盘读取出来叫反序列化 网络传输领域中，数据块转字符串叫序列化，对端把字符串解析为数据块叫反
写了个盯盘小工具，最近发现很多炒股的小伙伴，上班期间看手机频繁是不是影响不好?电脑上打开交易软件，那影响是不是更不好？所以我就写了个小工具，给大家“摸鱼”用。虽然是摸鱼用，但是平常丢一边，或者你自己改造下代码，写个死循环在控制台里面刷新等等，或者输出到VS的输出栏里面等等，都行，也不会影响你工作，还
