一，引言 Azure Function 上的默认使用UTC 运行程序，我们在获取时间，或者通过时间执行某些逻辑时，返回UTC 时间，导致业务数据不正常，由于 Azure Function 是微软提供的 IaaS 托管服务，我们无法登录服务器来修改时区，那么我们今天将来实践操作，如何通过配置达到更改
毫无疑问，组件通信是Vue中非常重要的技术之一，它的出现能够使我们非常方便的在不同组件之间进行数据的传递，以达到数据交互的效果。所以，学习组件通信技术是非常有必要的，本文将总结Vue中关于组件通信的八种方式，帮助大家在使用Vue的过程中更加得心应手！ 如果文中有不对、疑惑的地方，欢迎在评论区留言指正...
我们很高兴在 TRL 中介绍 RLOO (REINFORCE Leave One-Out) 训练器。作为一种替代 PPO 的方法，RLOO 是一种新的在线 RLHF 训练算法，旨在使其更易于访问和实施。特别是， RLOO 需要的 GPU 内存更少，并且达到收敛所需的挂钟时间也更短。如下面的图表所示:
这篇文章介绍了微前端架构概念，聚焦于如何在Vue.js项目中应用Qiankun框架实现模块化和组件化，以达到高效开发和维护的目的。讨论了Qiankun的原理、如何设置主应用与子应用的通信，以及如何解决跨域问题和优化集成过程，从而实现前端应用的灵活扩展与组织。
写在前面 $ DP $，是每个信息学竞赛选手所必会的算法，而 $ DP $ 中状态的转移又显得尤为关键。本文主要从状态的设计和转移入手，利用各种方法对朴素 $ DP $ 的时间复杂度和空间复杂度进行优化与处理，以达到满足题目要求的目的； 参考文献： 动态规划算法的优化技巧 毛子青 c++ DP总结
本文介绍了一个在Win11系统下，通过WSL2+Docker+VSCode的方案搭建了一个mindspore-gpu的编程环境。这种方案既可以实现Linux系统编程以及部署的便捷性，又可以兼顾Windows系统强大的办公软件生态，甚至还可以借助Docker达到一定的软件可迁移性和可复制性。
63. 不同路径 II 一个机器人位于一个 m x n 网格的左上角 （起始点在下图中标记为 “Start” ）。 机器人每次只能向下或者向右移动一步。机器人试图达到网格的右下角（在下图中标记为 “Finish”）。 现在考虑网格中有障碍物。那么从左上角到右下角将会有多少条不同的路径？ 网格中的障碍
前言 第二天的revenge真是绷不住，出的很好，下次多出点revenge。 ezjava 简要介绍 sqlite jdbc...真的没想到，写文件覆盖写了半天，结果是个CVE...，给的很多东西都是幌子 原理是通过控制jdbc语句和sql语句的执行来达到加载恶意so/dll达成rce的目的，这两个
论文提出CeiT混合网络，结合了CNN在提取低维特征方面的局部性优势以及Transformer在建立长距离依赖关系方面的优势。CeiT在ImageNet和各种下游任务中达到了SOTA，收敛速度更快，而且不需要大量的预训练数据和额外的CNN蒸馏监督，值得借鉴 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文:
这次继续整理以前的代码。本着软件模块化的原理，这次笔者对软件中的用户配置窗体进行剥离出来，单独的放在一个Dll类库里进行操作，这样在其它应用程序里也能够快速的复用该类库，达到了快速开发软件的效果。 笔者其它模块化应用的例子： C#的关于窗体的类库方案 - 开源研究系列文章 C#应用的欢迎界面窗体方案
1. 因为社区办不支持使用spring Spring Initializr 的方式创建项目, 但是我们可以考虑使用别的方式达到效果： 创建方式有3种： 第一种：使用https://start.spring.io/ 官方URL创建项目，再导入到 IDEA Community Edition(后面简称：
日常Bug排查-连接突然全部关闭 前言 日常Bug排查系列都是一些简单Bug的排查。笔者将在这里介绍一些排查Bug的简单技巧，同时顺便积累素材。 Bug现场 最近碰到一个问题，一台机器上的连接数在达到一定连接数(大概4.5W)连接数之后会突然急速下降到几百。在应用上的表现就是大量的连接报错，系统失去
RustDesk 是一个强大的开源远程桌面软件，是中国开发者的作品，它使用 Rust 编程语言构建，提供安全、高效、跨平台的远程访问体验。可以说是目前全球最火的开源远程桌面软件了，GitHub 星星数量达到了惊人的 64k！ 与 TeamViewer、ToDesk 等专有远程访问解决方案相比，Rus
问题背景 在一个风和日丽的下午，公司某项目现场运维同学反馈，生产环境3个Redis的Sentinel集群节点内存占用都很高，达到了17GB的内存占用量。 稍加思索，应该是某些Key的Value数据体量过大，占用了过多的内存空间，我们在使用Redis的过程中，单个Value或者单个集合中的元素应该保证
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，
懒得看的朋友，先说最终解决办法，主力为 前端依靠插件 bookjs-easy（点击直接跳转官网）并跳转到下面的第三点查看 接下来详细记录下整个试探的方向和历程 项目需求：是生成一个页数达到大几十页的pdf，然后这个pdf包含表格、折线图、图片等，且横竖幅交叉，即竖版页面和横板页面交叉 1.首先我们讨
图像风格迁移（Style Transfer）是一种计算机视觉技术，旨在将一幅图像的风格应用到另一幅图像上，从而生成一幅新图像，该新图像结合了两幅原始图像的特点，目的是达到一种风格化叠加的效果，本次我们使用Stable-Diffusion结合ControlNet来实现图像风格迁移效果。 安装Contr
1. 【背景】AB实验SDK耗时过高 同事在使用我写的实验平台sdk之后，吐槽耗时太高，获取实验数据分流耗时达到700ms，严重影响了主业务流程的执行 2. 【分析】缓存为何不管用 我记得之前在sdk端加了本地缓存（使用了LoadingCache），不应该这样慢 通过分析，只有在缓存失效之后的那一次
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1715971992425967222&wfr=spider&for=pc 为应对气候变化，我国提出“二氧化碳排放力争于2030年前达到峰值，努力争取2060年前实现碳中和”等庄严的目标承诺。在今年的政府工作报告中，“做好碳达峰、碳中
前言 伴随着系统流量的增大,出现了应用集群。在 Redis 中为了保证 Redis 的高可用也为 Redis 搭建了集群对数据进行分槽存放。在 Mysql数据库要存储的量达到一个很高的地步的时候,我们会对数据库进行分库分表操作。OK，到这儿先假设我们不知道什么是集群、什么是分库分表,我们先来看一个数
