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全部分类数据库前端云计算

遗传算法的改进——跳出局部最优机制的研究（选择算子、交叉算子、变异算子的改进）

0. 写在前面参考博文：遗传算法的几种改进 - GXTon - 博客园 (cnblogs.com) 参考文献：新型灾变自适应遗传算法及其应用 (c-s-a.org.cn) 没想到被最基础的遗传算法打败了˚‧º·(˚ ˃̣̣̥᷄⌓˂̣̣̥᷅ )‧º·˚ 在编写遗传算法时我发现了一些问题：优良基因很

.NET开源、跨平台、使用简单的面部识别库

前言今天给大家分享一个.NET开源（MIT License）、免费、跨平台（适用于 Windows、MacOS 和 Linux ）、使用简单的面部识别库：FaceRecognitionDotNet。项目介绍 FaceRecognitionDotNet这个项目是 face_recognition

基于深度学习的入侵检测系统综述文献概述——AI科研之路

1、研究方向的背景是什么？（1）互联网发展迅速，网络安全态势严重（2）现在的入侵检测准确率不够高，不能适应现在的需求 2、前人做了哪方面的工作获得了什么成果？近代：将网络作为入侵来源之后发展（基于异常网络的检测技术）：（1）基于数据挖掘与机器学习的入侵检测算法（2）基于深度学习的入侵检测

基于Python的性能优化

通过多线程、协程和多进程可以显著提升程序的性能。多线程适用于I/O密集型任务，尽管受限于Python的GIL，但能在I/O等待期间提高并发性。协程则更为轻量和高效，特别适合处理大量异步I/O操作。

.NET8 Identity Register

分享给需要帮助的人：记一次 IdentityAPI 中注册的源码解读：设置用户账户为未验证状态，以及除此之外更安全的做法：延迟用户创建。包含了对优缺点的说明，以及适用场景。在ASP.NET 8 Identity 中注册API的源码如下： routeGroup.MapPost("/register

Java面试题：SpringBoot异常捕获，让程序“免疫”一切错误！

在Spring Boot应用程序中，捕获全局异常是一个重要的方面，它可以帮助我们处理在应用程序运行时可能发生的各种错误情况。通过适当地捕获和处理这些异常，我们可以改善用户体验并及时采取必要的措施。

项目管理之八大绩效域------笔记(五)

18.7 度量绩效域度量绩效域涉及评估项目绩效和采取应对措施相关的活动和职能度量是评估项目绩效，并采取适当的应对措施，以保持最佳项目绩效的过程。一、预期目标: ①对项目状况充分理解；(随时对项目有充分了解) ②数据充分，可支持决策； ③及时采取行动，确保项目最佳绩效； ④能够基于预测和评估作出

HC32L110(六) AS06-VTB07H V5.0测试板AT指令固件

这个测试板在前面介绍过, 使用的是 HC32L110C4 芯片. 测试功能很简单, 定时发送字符串`ashining`, 没有参数修改选项. 因此仅仅适用于两块测试底板之间的测试, 无法配合其它 NRF24L01 硬件设备进行收发测试. 一直想重写这个底板的功能, 增加更多的测试项, 但是太懒了一直...

项目管理之八大绩效域------笔记(四)

18.5 项目工作绩效域在整个项目期间一、预期目标: ①高效且有效的项目绩效; ②适合项目和环境的项目过程； ③干系人适当的沟通和参与; ④对实物资源进行了有效管理； ⑤对采购进行了有效管理; ⑥有效处理了变更; ⑦通过持续学习和过程改进提高了团队能力. 二、绩效要点: 1.项目过程 1.1 需

C#实现多线程的几种方式

前言多线程是C#中一个重要的概念，多线程指的是在同一进程中同时运行多个线程的机制。多线程适用于需要提高系统并发性、吞吐量和响应速度的场景，可以充分利用多核处理器和系统资源，提高应用程序的性能和效率。多线程常用场景 CPU 密集型任务. I/O 密集型任务. 并发请求处理. 大数据处理等. 什么是

零知识证明： Tornado Cash 项目学习

前言最近在了解零知识证明方面的内容，这方面的内容确实不好入门也不好掌握，在了解了一些基础的概念以后，决定选择一个应用了零知识证明的项目来进行进一步的学习。最终选择了 Tornado Cash 这个项目，因为它著名且精致，适合入门的同学进行学习。学习 Tornado Cash 项目，涉及以下方面：

GitLab 管理 NuGet 包

GitLab 项目提供了上传 NuGet 包的途径，能够在组织内部轻松管理程序包依赖和产出，支持持续集成和发布。同时适合承载无法访问或不在 nuget.org 上的程序包。

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，

数据表删除DROP TRUNCATE DELETE区别

总的来说，DROP 用于删除整个数据库对象（表结构和数据全部删除），DELETE 用于删除表中的数据，而 TRUNCATE 也是删除表中的数据，但比 DELETE 更快，且无法指定条件删除。根据需求，选择适当的命令来删除数据或对象。 DROP： 1. DROP 用于删除数据库对象，例如表（table

RK 平台安装 ubuntu 系统

一、简介之前有介绍到 ARM 平台移植 ubuntu 的操作流程，在 RK 系列的平台同样适用，所以这里就不介绍怎么一步步的去对 ubuntu 进行移植，而是怎么将移植的过程编写成脚本，这样便可以在 SDK 中通过一行命令即可生成 rootfs.img 镜像，管理起来也也比较方便，需要裁剪摸个工具

Ollama开发指南

安装必备工具确保已安装以下软件的正确版本： CMake 3.24 或更高版本 Go 1.22 或更高版本 GCC 11.4.0 或更高版本使用 Homebrew 安装这些工具（适用于macOS和Linux）： brew install go cmake gcc 可选：启用调试与详细日志构建时开

[Java]线程生命周期与线程通信

出于个人知识掌握程度与时间成本等多方面整体考虑，本篇文章对线程生命周期与线程通信的阐述并非非常详细，故可能并不适合所有博友，一些知识点在文中给出的【启发博文】中可能更容易找到答案。如果文中阐述有不妥或不对的，多多交流。

详解数仓的向量化执行引擎

本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS)向量化执行引擎详解》，作者： yd_212508532。前言适用版本：【基线功能】传统的行执行引擎大多采用一次一元组的执行模式，这样在执行过程中CPU大部分时间并没有用来处理数据，更多的是在遍历执行树，就会导致CPU的有效利用率较低。而在面对OLA

对接HiveMetaStore，拥抱开源大数据

本文分享自华为云社区《对接HiveMetaStore，拥抱开源大数据》，作者：睡觉是大事。 1. 前言适用版本：9.1.0及以上在大数据融合分析时代，面对海量的数据以及各种复杂的查询，性能是我们使用一款数据处理引擎最重要的考量。而GaussDB(DWS)服务有着强大的计算引擎，其计算性能优于MR

next.js app目录 i18n国际化简单实现

最近在用next写一个多语言的项目，找了好久没找到简单实现的教程，实践起来感觉都比较复杂，最后终于是在官方文档找到了，结合网上找到的代码demo，终于实现了，在这里简单总结一下。此教程适用于比较简单的项目实现，如果你是刚入门next，并且不想用太复杂的方式去实现一个多语言项目，那么这个教程就挺适合

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