面试必会 --> MyBatis篇

什么是MyBatis Mybatis是一个半ORM(对象关系映射)框架,它内部封装了JDBC,开发时只需要关注SQL语句本身,不需要花费精力去处理加载驱动、创建连接、创建statement等繁杂的过程。程序员直接编写原生态sql,可以严格控制sql执行性能,灵活度高。 MyBatis 可以使用 XM

代码审计——基础(JAVAEE)

JAVAEE 目录JAVAEE常见框架Struct2(控制层)Hibernate(持久层(与数据库交互)(不用再写简单的sql语句,但是需要一些列复杂的配置文件))(全ORM模型)Spring(大管家)Spring MVC(控制层)Mybatis(半ORM)(目前的主流框架)SpringAOPIOC

小程序排名第三-我又焦虑了

不给搜索-只有无奈 3月底,趁着春风十里,一时头脑发热,写了个小程序 — 文字转语音实用工具。本来也没啥期待,渐渐得每天有7-8的自然流量进来,成为活跃用户。这反倒又让我有了期望,每天起初第一件事儿就是看昨日数据。直到有一天,没有任何新增用户,原来除了用全称搜索,其他任何关键字都无法搜索到。问了一圈

安装、学习protobuf

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

微服务实践k8s&dapr开发部署实验(2)状态管理

新建webapi项目 建项目时取消https支持,勾选docker支持, Program.cs中注释下面语句,这样部署后才能访问Swagger // Configure the HTTP request pipeline. //if (app.Environment.IsDevelopment())

利用英特尔 Gaudi 2 和至强 CPU 构建经济高效的企业级 RAG 应用

检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation,RAG) 可将存储在外部数据库中的新鲜领域知识纳入大语言模型以增强其文本生成能力。其提供了一种将公司数据与训练期间语言模型学到的知识分开的方式,有助于我们在性能、准确性及安全隐私之间进行有效折衷。 通过本文,你将了解到英特

OpenAI“杀疯了”,GPT–4o模型保姆级使用教程!一遍就会!

5月14日凌晨1点,OpenAI发布了名为GPT-4o 最新的大语言模型,再次引领了人工智能领域的又一创新浪潮,让整个行业都为之震动。 据OpenAI首席技术官穆里-穆拉提(Muri Murati)表示,GPT-4o是在继承GPT-4智能的基础上,对文本、视觉和音频功能进行了进一步改进,而且目前所有

C#特性

目录C#特性1. 概括2. 语法定义特性类应用特性获取特性3. 应用场景数据验证序列化和反序列化描述性元数据依赖注入单元测试权限控制AOP(面向切面编程)总结引用 C#特性 1. 概括 C#中的特性是一种用于向代码元素添加元数据的机制。它们允许程序员在代码中添加额外的信息,以影响程序的行为、编译过程

助听器降噪神经网络模型

具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI人工智能 本文介绍了一种用于实时语音增强的双信号变换 LSTM 网络 (DTLN),作为深度噪声抑制挑战 (DNS-Challenge) 的一部分。该方法将短时傅立叶变换 (STFT) 和学习分析和综合基础

mac本地搭建ollama

mac本地搭建ollama webUI *简介:ollama-webUI是一个开源项目,简化了安装部署过程,并能直接管理各种大型语言模型(LLM)。本文将介绍如何在你的macOS上安装Ollama服务并配合webUI调用api来完成聊天。 开源地址 https://github.com/812781

XML Schema(XSD)详解:定义 XML 文档结构合法性的完整指南

XML Schema描述了 XML 文档的结构。XML Schema语言也称为 XML Schema Definition(XSD)。

大模型高效微调详解-从Adpter、PrefixTuning到LoRA

一、背景 目前NLP主流范式是在大量通用数据上进行预训练语言模型训练,然后再针对特定下游任务进行微调,达到领域适应(迁移学习)的目的。 指令微调是预训练语言模型微调的主流范式 其目的是尽量让下游任务的形式尽量接近预训练任务,从而减少下游任务和预训练任务之间的Gap, 实现预训练语言模型适应下游任务,

.NET Emit 入门教程:第七部分:实战项目1:将 DbDataReader 转实体

经过前面几个部分学习,相信学过的同学已经能够掌握 .NET Emit 这种中间语言,并能使得它来编写一些应用,以提高程序的性能。随着 IL 指令篇的结束,本系列也已经接近尾声,在这接近结束的最后,会提供几个可供直接使用的示例,以供大伙分析或使用在项目中。

uniapp+vue3聊天室|uni-app+vite4+uv-ui跨端仿微信app聊天语音/朋友圈

原创研发uniapp+vue3+pinia2跨三端仿微信app聊天模板Uniapp-Wechat。 uni-vue3-wchat基于uni-app+vue3+pinia2+uni-ui+uv-ui等技术跨端仿制微信App界面聊天项目,支持编译到H5+小程序端+App端。实现编辑框多行消息/emoj混

深度解读《深度探索C++对象模型》之数据成员的存取效率分析(二)

C++对象在经过类的封装后,存取对象中的数据成员的效率是否相比C语言的结构体访问效率要低下?本篇将从C++类的不同定义形式来一一分析C++对象的数据成员的访问在编译器中是如何实现的,以及它们的存取效率如何?

两种解法搞定Swap Nodes in Pairs算法题

最近还是很喜欢用golang来刷算法题,更接近通用算法,也没有像动态脚本语言那些语法糖,真正靠实力去解决问题。 下面这道题很有趣,也是一道链表题目,具体如下: 24. Swap Nodes in Pairs Solved Medium Topics Companies Given a linked

微软博客上几篇 Semantic-kernel (SK)文章

自从最近微软开源Semantic-kernel (SK) 来帮助开发人员在其应用程序中使用AI大型语言模型(LLM)以来,Microsoft一直在忙于改进它,发布了有关如何使用它的新指南并发布了5篇文章介绍他的功能。 开发人员可以使用Semantic-kernel (SK) 创建自然语言提示、生成响

OpenAI的离线音频转文本模型 Whisper 的.NET封装项目

whisper介绍 Open AI在2022年9月21日开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper神经网络,且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。 Whisper系统所提供的自动语音辨识(Automatic Speech Recognition,ASR)模型是被训练来运行语音辨识与

使用 MRKL 系统跨越神经符号鸿沟

本文展示了自然语言处理的下一步发展——模块化推理、知识和语言( the Modular Reasoning, Knowledge and Language,简称为MRKL)系统以及LangChain和Semantic Kernel的实现。 MRKL 系统包括一个或多个语言模型,并通过外部知识源和符号

02.前后端分离中台框架前端 admin.ui.plus 学习-介绍与简单使用

## 中台框架前台项目 admin.ui.plus 的初识 > 基于 vue3.x + CompositionAPI setup 语法糖 + typescript + vite + element plus + vue-router-next + pinia 技术,内置支持一键生成微服务接口,适配手