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File类的学习
它是文件和目录路径名的抽象表示，文件和目录是可以通过File封装成对象的，对于File而言，其封装的并不是一个真正存在的文件，仅仅是一个路径名而已。它可以是存在的，也可以是不存在的。将来是要通过具体的操作把这个路径的内容转换为具体存在的，Java中的File类为文件系统操作提供了丰富的方法和功能，是
结合傅里叶变换和传统特征提取方法，通过XGBoost检测计算机生成图像
我个人认为，在模型无法区分的情况下，使用图像取证工具的人类将比机器学习模型更好地检测CGI，因为人类可以使用他们的先验知识逐个像素地评估图像，而模型只能依赖他们的训练数据。CGI检测模型对世界的了解是不完整的，而人类对世界的了解要大得多。为什么要应用傅里叶变换?而如何检测AI生成的图片变得越来越困难
数学AI解题软件有哪些？一分钟分享4款工具
数学AI解题软件在现代教育中扮演着越来越重要的角色，它们不仅为学生提供了前所未有的解题速度和准确性，还通过个性化的学习建议和资源推荐，促进了学生的自主学习和深度学习。它们不仅提高了学生的解题效率和准确性，还为学生提供了个性化的学习建议和丰富的学习资源。这是一款强大的数学AI解题工具。①准确性高：基于
【机器学习】探索数据矿藏：Python中的AI大模型与数据挖掘创新实践
随着人工智能技术的迅猛发展，AI大模型（如GPT、BERT等）在各类任务中展现了强大的能力。然而，这些大模型的背后是海量数据和复杂的算法支撑。在这篇博客中，我们将深入探讨如何利用Python进行数据挖掘，并结合AI大模型实现更高效、更精准的智能应用。本文将从数据获取与预处理、模型训练与优化、实际应用
ROS2从入门到精通5-1：详解代价地图与costmap插件编写(以距离场ESDF为例)
一文总结ROS2代价地图的核心概念与配置，并以欧氏符号距离场障碍层为案例，介绍代价地图插件的编写方法，图文并茂加深理解
三十种未授权访问漏洞复现 合集（ 五 ）
Network File System(NFS)，是由SUN公司研制的UNIX表示层协议(pressentation layerprotocol)，能使使用者访问网络上别处的文件就像在使用自己的计算机一样。服务器在启用nfs服务以后，由于nfs服务未限制对外访问，导致共享目录泄漏。
深信服day6：安全访问服务边缘（SASE）
作为SASE概念的提出方，Gartner认为SASE是一种基于实体的身份、实时上下文、企业安全/合规策略，以及在整个会话中持续评估风险/信任的服务；实体的身份可与人员、人员组(分支办公室)、设备、应用、服务、物联网系统或边缘计算场地相关联。SASE是一个基于云原生的网络和安全组件框架。
【Qt开发教程】详解QSslSocket类：安全套接字SSL/TLS网络通信实战指南、示例代码
QSslSocket 提供了一个强大的接口来实现通过 SSL/TLS 进行安全的网络通信。本文详细介绍了 QSslSocket 的基本功能、常用方法、以及高级应用技巧，并通过实例代码展示了如何使用该类与 SSL 服务器建立安全连接、传输数据以及处理 SSL 错误。通过这些介绍，读者可以更好地掌握和利
【jenkins】jenkins+gitlab实现一键构建部署
Jenkins，原名 Hudson，2011 年改为现在的名字。它是一个开源的实现持续集成的软件工具。官方网站。
[1296]selenium配置带用户名和密码的隧道代理
参数不支持设置用户名和密码认证。一种变通的方式就是采用IP地址认证，但在国内网络环境下，大多数用户都采用ADSL形式网络接入，IP是变化的，也无法采用IP地址绑定认证。因此迫切需要找到一种让Chrome自动实现HTTP代理用户名密码认证的方案。参考：https://blog.csdn.net/cra
解决Pycharm下载torch报错：OSError: [WinError 126] 找不到指定的模块。
Error loading "D:\Program Files\Python\Python311\Lib\site-packages\torch\lib\fbgemm.dll" or one of its dependencies.解决：在路径“D:\Program Files\Python\Pyt
从0开始Vue3数据交互之promise详解
前端中的异步编程技术，类似Java中的多线程+线程结果回调！Promise 是异步编程的一种解决方案，比传统的解决方案——回调函数和事件——更合理和更强大。它由社区最早提出和实现，ES6将其写进了语言标准，统一了用法，原生提供了Promise对象。所谓Promise，简单说就是一个容器，里面保存着某
更新.gitmodules的子模块仓库地址，但是没有生效，需要运行命令
在执行上述命令后，子模块应该会使用新的仓库地址。如果你在其他机器或者团队成员中也使用了这个仓库，确保他们也知道需要同步这些变更。请注意，这些命令将会根据你更新的仓库地址拉取子模块中的内容。如果子模块仓库要求认证（例如需要用户名和密码），你可能需要手动输入这些信息。以上操作将更改提交到你的远程仓库，这
css 设置 字体微软雅黑
要在 CSS 中设置字体为“微软雅黑”（Microsoft YaHei），你可以使用属性。由于“微软雅黑”包含中文字符，所以在 CSS 中需要使用英文双引号将其括起来。此外，为了兼容性，通常还会指定一个备选字体，以防目标字体在某些系统上不可用。在这个示例中，类的字体将首先尝试使用“微软雅黑”。如果该
K8s集群中部署Mysql一主两从集群
K8s集群中部署mysql一主两从集群
【大模型】大模型中的稀疏与稠密——一场效率与性能的较量
稀疏模型与稠密模型，作为深度学习领域的两股重要力量，各自承载着不同的使命与愿景。在探索未知的征途中，它们既是竞争对手，也是合作伙伴，共同推动着人工智能技术向前迈进。未来，随着算法创新和硬件技术的进步，我们有理由相信，稀疏与稠密的融合将开启深度学习的新篇章，引领我们进入一个更加智能、高效、可持续的AI
Langchain--如何使用大模型 2.0
我们除了可以使用Langchain进行模型对话、提示词创作、嵌入模型，还可以使用其他的组件对大模型封装使用，打造我们自己的大模型。
本地多卡(3090)部署通义千问Qwen-72B大模型提速实践：从龟速到够用
本文记录了多卡部署72B通义千问过程，将推理速度提到10token/s水平。
应急学院物联网应急安全产教融合基地解决方案
随着物联网技术的广泛应用，应急安全领域对人才的需求日益迫切。基地设计既注重实用性，满足学员实践操作的需求，又追求先进性，引入最新的物联网应急安全技术和设备，确保学员能够接触到最前沿的技术。此外，物联网应急感知实训装置还配备了数据处理单元，学生可以学习如何利用大数据和人工智能技术对收集到的数据进行分析
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