overfit同步小助手
文章同步
【MySQL 所遇问题】
不可见字符。某些文本处理软件可能会添加不可见的字符，从这些软件中复制过来的代码可能因此出现问题。解决方案：尝试在纯文本编辑器（如 Notepad++ 或 Sublime Text）中重新键入SQL 语句，而不是复制粘贴。MySQL各版本服务器的语法区别。字符集不匹配。解决方案：修改数据库、表的字符集
PgSQL-添加列、字段的注释
【代码】PgSQL-添加列、字段的注释。
Spring Security详解：构建安全的Java应用
Spring Security概述简单讲解Spring Security是什么，它的主要功能讲解Spring Security在Java安全应用中的角色和重要性Spring Security的核心组件Authentication：认证过程的概念及相关组件Authorization：授权过程的概念及相
微软蓝屏危机，数字化的世界，真的安全吗？
在这个数字化飞速发展的时代，我们的生活越来越依赖于网络和各种智能设备，点菜扫码、支付、扫脸认证、手机打车、手机预约、手机在线政务等等。但你有没有想过，这种依赖其实让我们的世界变得极其脆弱？我们的生活方方面面都在用数字化，最近发生的微软全球蓝屏事件，就给我们敲响了警钟，据官方说这次CrowdStrik
【Linux】从零开始认识多线程 --- 线程ID
本文深入讲解了线程ID的意义，讲解了底层是如何进行多线程的管理的
Android Studio Kotlin 简单实现微信主界面UI
Android Studio 使用Kotlin简单实现 微信 主界面UI
Spring5.0 — WebClient（响应式web客户端）
HTTP 底库// 选择 HTTP 底库;默认底层用Netty，切换Jetty。全局的请求配置// 设置基础的全局的web请求配置，如cookie、header、baseUrl。Filter// Filter 过滤器，统一修改拦截请求。})})Netty 库配置。
微服务Spring Cloud架构详解
负载均衡在系统架构中是一个非常重要的内容，因为负载均衡是对系统的高可用、网络的压力的缓冲和处理能力扩容的重要手段之一，我们通常说的负载均衡都是指的是服务端的负载均衡，其中分为硬件负载均衡和软件负载均衡。Spring Cloud 封装了Netflix公司开发的Eureka模块来实现服务治理 在传统的r
【生成式AI的发展方向，是Chat还是Agent？】Chat与Agent的并驱前行
随着生成式AI技术的不断进步，关于其未来发展方向的讨论也愈发激烈。究竟生成式AI的未来是在对话系统（Chat）中展现智慧，还是在自主代理（Agent）中体现能力？
探索Fernet：一种安全的加密规范与实现
探索Fernet：一种安全的加密规范与实现项目地址:https://gitcode.com/fernet/spec在信息安全日益重要的今天，对数据进行加密成为了我们保护隐私的必备手段。Fernet是一个简单且安全的对称加密规范，它由Python Cryptography Toolkit (PyCry
【Neo4j 】学习笔记：GraphRAG 宣言：为 GenAI 添加知识
GraphRAG 宣言：为 GenAI 添加知识
自然语言处理NLP--LDA面试题
LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种生成概率模型，用于发现文档集合中潜在的主题分布。它假设每个文档由若干个主题生成，每个主题由一组词生成，通过贝叶斯推断方法估计文档中主题的分布以及主题中词的分布。
vue3 选项式生命周期API 和 组合式生命周期API 执行先后顺序
vue3 选项式生命周期API 和 组合式生命周期API 执行先后顺序
XSS: 原理 反射型实例[入门]
xss原理，结合实例讲解
springboot websocket 知识点汇总
以下是一个详细全面的 Spring Boot 使用 WebSocket 的知识点汇总1. 配置 WebSocket添加依赖 进入maven官网, 搜索spring-boot-starter-websocket，选择版本, 然后把依赖复制到pom.xml的dependencies标签中在这里插入图片描
基于MindSpore实现BERT对话情绪识别
基于MindSpore实现BERT对话情绪识别。
mysql第一次作业
【代码】mysql第一次作业。
Linux入侵排查
当企业发生黑客入侵、系统崩溃或其它影响业务正常运行的安全事件时，急需第一时间进行处理，使企业的网络信息系统在最短时间内恢复正常工作，进一步查找入侵来源，还原入侵事故过程，同时给出解决方案与防范措施，为企业挽回或减少经济损失。针对常见的攻击事件，结合工作中应急响应事件分析和解决的方法，总结了一些 Li
让AI语言模型自由飞翔：LangChain框架的奇妙世界
今天，我将为大家揭开一项令人激动的技术——LangChain。想象一下，如果能将人工智能的强大能力与我们日常使用的数据和工具无缝连接，那将开启怎样崭新且无限的可能！
大语言模型系列-Transformer
Transformer模型的核心思想是利用自注意力机制来捕捉输入序列中的长距离依赖关系，从而有效地处理序列数据。它摒弃了传统的循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）结构，通过编码器-解码器架构实现了并行化计算，大大提高了训练效率。