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学习文章：数观自述｜一名密码产品经理的职业修养 产品经理的职业修养 其实做产品就是做人，就和禅修一样，自我修养才是最高境界。很多人在职场的成败得失，最终还是源于个人的为人处世。所以本章就说一些这方面的经验，也许和产品基本技能无关，但可能关乎职业生涯的长期发展。 职业规划很重要 很多人在入行之初，都不
量子计算机和超级计算机 有什么区别？ 超级计算： 超级计算是利用超级计算机的非常庞大和集中的计算资源来处理高度复杂问题，它使解决问题和数据分析变得更加容易和简单。超级计算机还是基于经典的半导体芯片，是一系列装满处理器、内存和存储的巨大计算机，主要用于科学计算、天气预报、金融风险评估等领域，体积巨大。
gcc/g++编译 gcc 本节来自「参考1」 简介 GCC 的意思也只是 GNU C Compiler 而已。经过了这么多年的发展，GCC 已经不仅仅能支持 C 语言，它现在还支持 Ada 语言、C++ 语言、Java 语言、Objective C 语言、Pascal 语言、COBOL语言，以及支
> 2023年校招，信息安全工程师 ## 初面 + 自我介绍 + 岗位了解 + 研究方向（毕业论文，毕业设计） + 要用通俗的语言解释研究方向 + 研究方向的应用 + 个人优缺点 + 岗位关注点 ## 终面 + 自我介绍（1分钟）：先说序号+姓名 + 时事热点抢答（排队还贷） + 自由提问：个人研究
> 2023年校招，区块链开发工程师 ## 初面 + 自我介绍 + 对区块链有什么了解？ + Merkel树结构在区块链中的作用？零知识证明的应用 + 研究内容：创新点（自己设计的算法） + 还有什么问题 + 职业规划 + 对公司有什么了解？ ## 二面 - 密码 - - 擅长使用哪一个密码库？ -
转载：图灵奖得主姚期智领衔提出大模型「思维」框架！逻辑推理正确率达98%，思考方式更像人类了 前言 近日我国图灵奖得主姚期智院士团队发表首篇大语言模型论文，主要解决“让大模型像人一样思考”的问题，不仅要让大模型一步步推理，还要让它们学会“步步为营”，记住推理中间的所有正确过程。具体来说，这篇新论文提
简介 我们在使用flutter的过程中，有时候需要控制某些组件是否展示，一种方法是将这个组件从render tree中删除，这样这个组件就相当于没有出现一样，但是有时候，我们只是不想展示这个widget，但是这个组件还是存在的，并且可以接受键盘输入，还可以使用CPU。它和真正的组件唯一不同的就是他是
简介 在上一篇文章我们讲解SliverAppBar的时候有提到过，Sliver的组件一般都用在CustomScrollView中。除了SliverAppBar之外，我们还可以为CustomScrollView添加List或者Grid来实现更加复杂的组合效果。 今天要向大家介绍的就是SliverLis
简介 之前我们提到了flutter提供了比较简单好用的AnimatedContainer和SlideTransition来进行一些简单的动画效果，但是要完全实现自定义的复杂的动画效果，还是要使用AnimationController。 今天我们来尝试使用AnimationController来实现一
本篇博客只实现基本的低代码，比如新增组件，动态修改组件参数 创建项目 首先创建一个空的Blazor Server，并且命名LowCode.Web 实现我们还需要引用一个Blazor组件库，由于作者用Masa Blazor比较多所以使用Masa Blazor 安装Masa Blazor 将Masa B
前言： 今天发现前段时间自己搭建的一个系统的MongoDB数据找不到了，觉得很奇妙，然后登上MongoDB数据库发现多了一个名为READ__ME_TO_RECOVER_YOUR_DATA的数据库，里面还有一个README的集合里面包含了下面描述的勒索信息。没错我的MongoDB数据库被攻击了，不过还
前言 作为一个程序员你是否会经常会遇到GitHub无法访问(如下无法访问图片)，或者是访问和下载源码时十分缓慢就像乌龟爬行一般。之前有尝试过手动修改host文件来解决网站的访问问题，以及更换网络但还是有时候无法正常的访问GitHub，今天给大家推荐的这款由C#开源的GitHub加速神器成功的帮我们解
前言 现如今网上有许多完善的博客平台，如博客园、掘金、思否、知乎等。有人会说为什么现在网上有这么多成熟的博客平台，你还要浪费时间搭建一个自己的博客系统呢？首先我相信每一个程序员都会想要拥有一个属于自己的博客系统，其次使用Docsify能够快速构建一个自己的博客文档系统，最后我们可以通过Github
本文简要的介绍了卡方分布、卡方概率密度函数和卡方检验，并通过SPSS实现了一个卡方检验例子，不仅对结果进行了解释，而且还给出了卡方、自由度和渐近显著性的计算过程。本文用到的数据"2.2.sav"链接为: https://url39.ctfile.com/f/2501739-875711187-f3d
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了文本分类任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务和数据集介绍 1.任务 中文情感分类本质还是一个文本分类问题。 2.数据集 本文使用ChnS
VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，
以前使用Neo4j图数据库，考虑到生产环境需要最终选择了NebulaGraph图数据库。对于数据要求比较高的领域，比如医疗、财务等，暂时还是离不开知识图谱的。后面主要围绕LLM+KG做一些行业解决方案和产品，涉及的技术主要是对话、推荐、检索这3个大的方向，可用于客服系统和聊天机器人等。 1.安装Ne
图数据库是专门存储庞大的图形网络并从中检索信息的数据库。它可以将图中的数据高效存储为点（Vertex）和边（Edge），还可以将属性（Property）附加到点和边上。本文以示例数据集basketballplayer为例，通过nGQL操作和Python脚本两种方式构建图谱。数据[10]和代码[9]详
主要整理了N多年前（2013年）学习CUDA的时候开始总结的知识点，好长时间不写CUDA代码了，现在LLM推理需要重新学习CUDA编程，看来出来混迟早要还的。 1.CUDA 解析：2007年，NVIDIA推出CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算设
