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20240715 每日AI必读资讯
来自微软MIT等机构的研究人员提出了一种训练大模型新范式——公理框架（Axiomatic Framework），攻破了大模型的推理缺陷。- 通过因果模型构建数据集，直接教模型学习公理，结果只有67M参数的微型Transformer竟能媲美GPT-4的推理能力。- 可灵团队来自清华、中科大、港科大、浙
【Docker第一课】docker的基本命令和试启动容器（详细图解）
本专栏你将了解docker一些入门知识，大概有七篇，此篇是第一篇详细的操作和命令在Linux上的实现都会截图，清楚的展示给各位看客，带您零基础了解docker，小编也只是docker爱好者，如有任何问题欢迎留言或私信探讨，期待与您的相关技术栈交流！注：docker完整思维导图关注留言后可分享给您！
Ubuntu开机自动启动脚本
Ubuntu下自动启动运行脚本方法
动画革命：Lottie如何改变我们对移动应用交互的认知
在数字世界的浩瀚星空中，每一个像素都跃动着无限创意与想象的火花。当静态的界面遇上动态的魔法，一场视觉盛宴便悄然开启。今天，让我们一同揭开一位幕后英雄的神秘面纱——Lottie，这个在UI/UX设计界掀起波澜的动画利器，正引领着交互体验的新纪元。
git 教程：如何从github上拉取项目 · 进行修改并上传到自己仓库 · 一个仓库保存，多端同步更新
假如出现：不返回任何值，就是清除成功。
基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现：爬虫、数据分析与可视化
在国漫产业中，如何从海量的国漫作品中提取有价值的信息，为用户推荐符合其喜好的作品，成为了亟待解决的问题。因此，本文提出了基于Spark的国漫推荐系统，利用Spark强大的数据处理能力，结合大数据爬虫、数据分析与可视化技术，实现国漫的精准推荐。因此，本文旨在探讨基于Spark的国漫推荐系统的设计与实现
【MQ 系列】SprigBoot + RabbitMq 消息发送基本使用姿势
接下来我们希望通过自定义一个 json 序列化方式的 MessageConverter 来解决上面的问题一个比较简单的实现（利用 FastJson 来实现序列化/反序列化）@Override@Override重新定义一个，并设置它的消息转换器为自定义的@Bean然后再次测试一下@Service@Au
uniapp 打包 H5 实现在 uniapp 打包 APP 的 webview 通信
本文解决 uniapp 打包的 APP 在 webview 内嵌入 uniapp 打包的 H5 页面的需求，并实现通信。
探索字节跳动“扣子“平台：构建您的AI聊天机器人
在人工智能飞速发展的今天，聊天机器人已成为企业和个人提升服务效率、增强用户体验的重要工具。字节跳动推出的"扣子"（Coze）平台，以其无代码、易用性强的特点，为AI聊天机器人的开发提供了全新的可能。
nginx版本号隐藏
隐藏Nginx版本号的主要作用是增强服务器的安全性。当Nginx的版本号被隐藏时，攻击者就难以利用已知的漏洞来攻击特定版本的软件，因为他们无法确切知道服务器上运行的Nginx版本。这样可以降低攻击者对系统的了解，增加攻击的复杂性，从而保护服务器免受潜在攻击。
Postman 接口测试详解
Postman作为一款功能强大的API测试工具，不仅提供了基本的请求发送和响应查看功能，还支持环境变量、脚本、测试集合、Mock服务和API文档等进阶功能。通过合理使用Postman，开发者和测试人员可以高效地进行接口测试，提升测试质量和开发效率。希望这篇文章能帮助您更好地了解和使用Postman进
HarmonyOS Next开发学习手册——UI开发框架 (HML语法)
HML是一套类HTML的标记语言，通过组件，事件构建出页面的内容。页面具备数据绑定、事件绑定、列表渲染、条件渲染和逻辑控制等高级能力。
数据仓库中，增量表和全量表的区别是什么，举个简单的例子
增量表主要存储的是数据源中新增的数据，它不包括修改和删除的数据。这种表类型在数据仓库中常用于实时数据分析和数据挖掘任务，因为它只处理新增的数据，从而大大减少了数据处理的时间和资源消耗。但是，由于全量表的数据量较大，存储空间占用较多，这可能会导致数据导入和查询的效率较低。以同样的电商平台为例，如果需要
硅纪元应用测评 | AI搜索引擎大比拼：360AI搜索、秘塔搜索、GenSpark AI和天工AI对比评测
搜索引擎输出的每个段落都有对应的出处，如果有错误，也是信息源的问题，从普通用户的角度来看，这与AI搜索的产品关系不大，能让用户对AI搜索的服务和得到的信息有一个隔离。同时，提供更多的定制选项，允许用户根据自己的偏好调整搜索结果的权重和排序，将使得搜索体验更加个性化和满足用户的具体需求。此外，大部分搜
【AI原理解析】—智谱清言模型原理
目录一、技术基础生成式语言模型（GLMs）中英双语对话模型二、训练和推理过程训练过程推理过程三、主要功能和性能功能性能四、技术细节模型架构智能体技术五、应用场景工作场景学习场景生活场景
边缘计算与人工智能：结合与机器学习
1.背景介绍边缘计算(Edge Computing)是一种计算模型，它将数据处理和分析从中央服务器移动到边缘设备，如路由器、交换机、服务器等。这种模型的出现主要是为了解决数据量大、计算量大的应用场景下的延迟问题。与云计算相对，边缘计算更注重减少数据传输时间，提高实时性。随着人工智能(AI)技术的发展
淘客返利平台的API设计与安全
构建一个高效、安全的淘客返利平台，需要遵循良好的API设计原则，并采取适当的安全措施。本文介绍了如何设计简洁明了的API，以及如何通过身份验证、HTTPS加密、输入验证和速率限制等手段来确保API的安全性。如果不愿意写代码，可使用微赚淘客系统方案来实现。希望这些方法和示例代码能够帮助您构建出稳定、可
探秘LibreChat：自由、安全的开源聊天平台
探秘LibreChat：自由、安全的开源聊天平台项目地址:https://gitcode.com/danny-avila/LibreChat在数字化的时代，即时通讯已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。然而，隐私和数据安全问题却日益凸显。今天，我们将向您介绍一款名为LibreChat的开源聊天软件
Spark SQL----GROUP BY子句
GROUP BY子句用于根据一组指定的分组表达式对行进行分组，并根据一个或多个指定的聚合函数计算行组上的聚合。Spark还支持高级聚合，通过GROUPING SETS、CUBE、ROLLUP子句对同一输入记录集进行多个聚合。分组表达式和高级聚合可以混合在GROUP BY子句中，也可以嵌套在GROUP
【前端bug】栅格布局（grid布局）导致的父元素高度不固定，子元素设置溢出滚动失效？？？
实际业务场景比这个更深一点，大致这个样子，然后问题就出现了，当组件A的内容很多的时候，我期望的是内容就会在右边这个小区域内滚动，但是~现实是右边的整个区域并未展示滚动条，而是直接纵向拉伸，展示了所有的数据，直接懵掉，如下图所示。这样，层层下去之后父元素的高度就是固定的，子元素的设置了height：1