前端如何做数据加密
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男生学什么设计专业好优漫教育
对于想要进入这个行业的人来说，不仅需要具备良好的设计能力和创意思维，还需要不断学习和更新自己的知识，以适应行业发展的收入水平较高，属于中上收入阶层。二线城市一般月薪在5000~7000元，中等设计师的收入可上升至7000〜9000元，从业经验优秀且具有大项目成果的UI设计师的月薪可接近万元，而能晋升
C语言实现求n以内最大的k个素数c
记录已经找到的最大素数。当找到k个素数时，我们直接跳出循环；当没有找到k个素数时，我们输出所有的素数。函数中，我们从输入获取n和k，并调用find_k_primes函数来查找最大的k个素数。函数中查找最大的k个素数。在查找的过程中，我们使用了一个计数器。在该代码中，我们先定义了一个判断素数的函数。，
C++中使用构造函数进行类型转换
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C++ Qt TCP协议，处理粘包、拆包问题，加上数据头来处理
tcp协议里面，除了心跳检测是关于长连接操作的处理，这个在前一篇已经提到过了，这一篇将会对tcp本身的一个问题，进行处理：那就是做网络通信大概率会遇到的问题，粘包、拆包问题，碰到这类问题对于新手来说都是比较棘手的，需要好好处理一下。
93.STL-系统内置仿函数
目录 算术仿函数关系仿函数 逻辑仿函数 C++ 标准库中提供了一些内置的函数对象，也称为仿函数，它们通常位于 头文件中。以下是一些常见的系统内置仿函数： 写在最后：以上就是本篇文章的内容了，感谢你的阅读。如果感到有所收获的话可以给博主点一个赞哦。如果文章内容有遗漏或者错误的地
c语言-操作符详解（含优先级与结合性）
包含各种操作符解析，还有优先级、结合性、整形提升等
C++学习 --string
C++中的字符串， 本质是一个类。
4.18每日一题（极坐标累次积分到直角坐标累次积分的转换）
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2023亚太杯数学建模A题思路 - 采果机器人的图像识别技术
1 赛题中国是世界上最大的苹果生产国，年产量约为3500万吨。与此同时，中国也是世 界上最大的苹果出口国，全球每两个苹果中就有一个，全球超过六分之一的苹果出口 自中国。中国提出了一带一路倡议（BRI），这是建立一个具有共同未来的全球社区的 关键支柱。由于这一倡议，越南、孟加拉国、菲律宾、印度尼西
122.买卖股票的最佳时机II（不限次数）
买卖股票的最佳时机（不限次数）
【c语言】重温一下动态内存，int数组过大会造成栈错误
项目场景：互助群同学在刷题的过程中，遇到的一个题目，需要申请一个很大数组，于是这个同学就写了,其实这样写也没有错，可是运行后却显示栈错误。于是就找到我来请教，我想就这个问题延申一下，在谈谈栈空间，堆空间等。
头歌人工智能学习记录
神经网络中的每个神经元节点接受上一层神经元的输出值作为本神经元的输入值，并将输入值传递给下一层，输入层神经元节点会将输入属性值直接传递给下一层（隐层或输出层）。在多层神经网络中，上层节点的输出和下层节点的输入之间具有一个函数关系，这个函数称为激活函数（又称激励函数）。激活函数是计算神经网络中非常重要
基于Milvus和BERT搭建AI智能问答系统（基础概念与架构）
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ChatGPT规模化服务的经验与教训
2022年11月30日，OpenAI发布ChatGPT，以很多人未曾预料的速度迅速走红。与此同时，由于短时间内用户量的暴涨，导致服务器过载，迫使OpenAI停止新用户的注册。ChatGPT发布这一年，同样的情景发生了好几次。在最近的OpenAI开发日之后，使用量再度激增，随后OpenAI宣布暂停新用
单位冲激函数与单位阶跃函数
本节主要介绍另外两个基本信号，在连续时间和离散时间情况下的单位阶跃和单位冲激函数，在信号与系统的分析中很重要。
极智AI | LLM大模型部署框架之OpenLLM
大家好，我是极智视界，本文来介绍一下 LLM大模型部署框架之OpenLLM。希望我的分享能对你的学习有一点帮助。
[一周AI简讯]OpenAI宫斗；微软Bing Chat更名Copilot；Youtube测试音乐AI
和ChatGPT一样，现在的微软Copilot也拥有自己的专属网站。但与之不同的是，像GPT-4、DALL·E 3这样的功能，在Copilot上统统都是免费的！Sam Altman被解雇，不再担任CEO，董事会的理由是奥特曼在与董事会的沟通中始终不坦诚，阻碍了董事会履行职责的能力。该功能可以根据著名
如何入门 AI：从初学者到人工智能专家的完整指南
本文将为您提供一个完整的指南，帮助您开始学习和探索 AI 的奇妙世界。一些热门的学习平台包括 Coursera、edX、Udacity 和 Coursera，它们提供了由顶尖大学和专家提供的课程。入门 AI 可能看起来像一项庞大的任务，但通过有计划地学习、实践和与社区互动，您可以逐步实现自己的目标。
高斯混合模型:GMM和期望最大化算法的理论和代码实现
高斯混合模型(gmm)是将数据表示为高斯(正态)分布的混合的统计模型。这些模型可用于识别数据集中的组，并捕获数据分布的复杂、多模态结构。
