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ONLYOFFICE 桌面编辑器 8.1 强势来袭：解锁全新PDF编辑、幻灯片优化与本地化体验，立即下载！AI
ONLYOFFICE 桌面编辑器 8.1 的发布，为用户带来了更为强大的文档处理和编辑能力。无论是个人用户还是团队协作，ONLYOFFICE 桌面编辑器 8.1 都是一个值得信赖的选择。欢迎大家下载和体验这一全新的版本，享受更高效、更便捷的文档编辑之旅。
idea从git拉取代码需要输入token问题解决
idea使用git 推送代码时，提示token问题，这是因为你的代码仓库是gitlab， 然后打开修改代码后推送时，会默认使用gitlab插件，所以提示输入token解决方式就是把gitlab插件取消使用这样就好了。取消之后再进行拉取代码即可。
Zookeeper（2）常用命令，ACL权限
Zookeeper 常用命令和ACL权限等
Hadoop+Spark大数据技术（自命题试卷测试）
1. Hadoop 核心组件包括：A. HDFS 和 HiveB. HDFS 和 MapReduceC. HBase 和 SparkD. YARN 和 ZooKeeper2. HDFS 数据块存储方式的优势不包括：A. 文件大小不受单一磁盘大小限制B. 简化存储过程C. 提高数据访问速度D. 提高数
前端 | 燃尽图绘制
TED打卡100篇燃尽图
SpringBoot简介及使用IDEA快速搭建一个Spring Boot Web示例项目
简单介绍SpringBoot、使用SpringBoot的好处及怎么快速搭建一个SpringBoot项目
前端之Dva 和 Umi
Dva和Umi都是基于React的前端开发框架。Dva是一个基于Redux和React-Router的轻量级框架，提供了简洁的数据流方案和路由管理；而Umi是一个可插拔的企业级前端应用框架，内置了路由、构建、部署等功能，让前端开发更高效。
Nginx网站服务
Nginx专为性能优化而开发，最知名的优点为：稳定、资源消耗低和对HTTP并发连接的高处理能力。
VSCode的AI革命：10款顶级AI代码编写助手推荐
今天，我们就为大家推荐10款顶级的VSCode AI代码编写助手，让你的编码工作更加高效、智能！经过数十亿行开源代码的训练，GitHub Copilot能够为你提供高准确度的代码建议，大大提高你的工作效率。它可以根据你的代码上下文，为你提供智能的代码补全和重构建议。它利用深度学习技术，为你的代码提供
超级详细Spring AI运用Ollama大模型
官网:https://ollama.com/Ollama是一个用于部署和运行各种开源大模型的工具;它能够帮助用户快速在本地运行各种大模型，极大地简化了大模型在本地运行的过程。用户通过执行几条命令就能在本地运行开源大模型，如Lama 2等;综上，Ollama是一个大模型部署运行工具，在该工具里面可以部
基于LIDC-IDRI肺结节肺癌数据集的人工智能深度学习分类良性和恶性肺癌（Python 全代码）全流程解析（二）
通过切片和提取，我们获取了肺癌的恶性程度评级，这些评级在1到5之间。我们将大于3的评级归类为恶性，小于3的评级归类为良性。为了让模型更好地理解这些标签，我们用1表示良性，0表示恶性，最后将标签数据转换为one-hot编码格式。这个模型的输入是来自三个不同角度的图像和对应的标签。这些矩阵随后被堆叠，并
【华为OD机试B卷】服务器广播、需要广播的服务器数量（C++/Java/Python）
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Docker 配置阿里云镜像加速器
在欧拉系统中找到 etc/docker/目录，观察有没有daemon.json文件，如果没有，则手动创建。我们在使用docker时，会被限制每天的拉取次数，所以要配置阿里云的镜像加速器。就可以正常拉取镜像了。
IDEA项目通过 tomcat运行报错： 404 请求的资源不可用
1、有的说是View层文件放在WEB-INF下面访问会受限，要把jsp啥的放在和它平级的文件夹下（反正我在IDEA下测试是把视图层文件放在哪儿都没关系的）；3、有的是springmvc-servlet.xml文件或者web.xml文件有些细节上的问题；源服务器未能找到目标资源的表示或者是不愿公开一个
【ai】pycharm安装github copilot解决chat一直无法初始化loading的问题
github copilot
git第一次首次提交本地代码到远程仓库详细步骤（初始化提交）
首先要有个远程仓库。（补充在最下面）
前端发版缓存问题
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人工智能在交通与物流领域的普及及应用
人工智能在交通与物流领域的普及及应用。
AI智能体研发之路-工程篇（四）：大模型推理服务框架Xinference一键部署
本文简要讲述了一行代码完成Xinference本地部署以及两行代码完成Xinference分布式部署以及webui和接口调用，其中快捷部署、极为友好的webui、可配modelscope以及提供兼容OpenAI的API等诸多优点，实属良心之作。真诚的希望通过写博客的方式将自己涉猎过的大模型开源项目分
何恺明新作再战AI生成：入职MIT后首次带队，奥赛双料金牌得主邓明扬参与
梦晨 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI何恺明入职MIT副教授后，首次带队的新作来了！让自回归模型抛弃矢量量化，使用连续值生成图像。并借鉴扩散模型的思想，提出Diffusion Loss。他加入MIT后，此前也参与过另外几篇CV方向的论文，不过都是和MIT教授Wojciech Matusi