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本文主要是通过Scrapegraph-ai集成gpt3.5实现一个简单的网页爬取并解析的demo应用,其中涉及到gpt3.5免费申请,Scrapegraph-ai底层原理简介,demo应用源码等。
Google推出了实验性的NotebookLM产品,一款基于RAG的个性化AI助手产品,基于用户提供的可信信息,通过RAG,帮助用户洞察和学习参考内容,然后借助AI整理笔记,转换为用户最终需要的大纲、博客、商业计划书等最终目的。
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简介 本来一开始用 nodejs 写的,考虑大小、易操作、高性能、跨平台以及环境等问题,我就想能不能搞个不需依赖开发语言环境就能运行的。所以我就选择 go并且它本身就具备以上优点。作者本身是java开发,第一次使用 go所以过程也是比较艰难,好在 GPT 在学习一门新的开发语言方面还是相当给力!
前言 在之前的 面试官:来说说vue3是怎么处理内置的v-for、v-model等指令? 文章中讲了transform阶段处理完v-for、v-model等指令后,会生成一棵javascript AST抽象语法树。这篇文章我们来接着讲generate阶段是如何根据这棵javascript AST抽象
前言 经上篇『手撕Vue-CLI』添加帮助和版本号的介绍之后,已经可以在控制台中输入 nue --help 来查看帮助信息了,但是在帮助信息中只有 --version,--help 这两个指令,而 vue-cli 中还有很多指令,例如 create,serve,build 等等,所以本章将继续添加自
一、写在开头 我们在学习集合或者说容器的时候了解到,很多集合并非线程安全的,在并发场景下,为了保障数据的安全性,诞生了并发容器,广为人知的有ConcurrentHashMap、ConcurrentLinkedQueue、BlockingQueue等,那你们知道ArrayList也有自己对应的并发容器
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对于堆溢出,有很多漏洞可以和它打配合,可以说是堆里面很常见的漏洞,常见的有off_by_null,House系列(后续学习到了会继续更新这个系列),unlink,等等。 今天来看一个,堆溢出修改指针,导致libc泄露以及通过指针来修改got表的题目。 题目连接我放下面了,对堆有兴趣的可以去看看✔
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粗排/精排的个性化多任务学习模型,能预估20多个不同的预估值,如点击率、有效播放率、播放时长、点赞率、关注率等,那如何用它来排序呢?从多任务学习到多目标排序,中间有一个过渡,即如何把这些预估值融合成一个单一的排序分,最后实现多目标精排。这也就引入了本文要介绍的正题:多目标融合(multi-task ...
〇、前言 关于 Redis 在日常开发中还是用的比较多的,特别是在秒杀、消息队列、排行榜等数据交互时效要求较高的场景,Redis 都可以轻松应对。 本文将针对 Redis 进行简单介绍,以及如何安装,并罗列下全部配置项。后续还将另行发文汇总 Redis 的常用数据结构和常见问题等。 一、什么是 Re
免责申明 以下内容仅供学习使用,非法使用造成的问题由使用人承担 攻击思路 漏洞探测(信息收集) <- fsacn,namp | 漏洞利用 <- 工具(msf等) | 获取服务器权限 MSF 使用 Metasploit就是一个安全漏洞检测工具。它的全称叫做The Metasploit Framewor
Dapr 提供了一组构建块,用于抽象分布式系统中常用的概念。这包括服务、缓存、工作流、复原能力、机密管理等之间的安全同步和异步通信。不必自己实现这些功能,可以消除样板,降低复杂性,并允许您专注于开发业务功能。在您的时间有限并且您只想进行实验的情况下,在Dapr初始设置上花费大量时间可能会令人沮丧。更
循环依赖通常发生在两个或多个Spring Bean之间,它们通过构造器、字段(使用@Autowired)或setter方法相互依赖,从而形成一个闭环。Spring通过三级缓存机制、@Lazy注解以及避免构造器循环依赖等方式来解决循环依赖问题。这些机制使得Spring容器能够更加灵活地处理bean之间...
PageOffice 国产版 :支持信创系统,支持银河麒麟V10和统信UOS,支持X86(intel、兆芯、海光等)、ARM(飞腾、鲲鹏、麒麟等)芯片架构。 在实际的Word文档开发中,经常需要自动填充数据到Word模板中,以生成动态的Word文档。例如,我们可以根据数据库表中已保存的个人信息,设计
本文介绍了在MindSponge分子动力学模拟框架先实现自定义Controller控制器的方法,通过调控体系中的原子坐标和原子速度等,来控制系综的参量。MindSponge分子模拟框架基于MindSpore深度学习框架开发而成,对于开发者尤其是深度学习开发者来说,非常的友好。
ACO.Visualization项目 本项目演示蚁群算法求解旅行商问题的可视化过程,包括路径上的信息素浓度、蚁群的运动过程等。项目相关的代码:https://github.com/anycad/ACO.Visualization 注:本项目基于.NET8开发,需要安装VS2022最新版本。 运行效