overfit同步小助手
文章同步
开源模型应用落地-CodeQwen模型小试-探索更多使用场景（三）
使用CodeQwen1.5-7B-Chat模型，帮助开发人员获得高效、准确和个性化的代码支持
git push 报错 error: src refspec master does not match any 解决
如果远程和本地本来都是master主分支。那么可以用如下方法修改主分支为main。因为远程仓库里没有main分支，这时候会自动创建main分支。执行完本地只有 main 分支，没有了 master 分支。最新版的仓库初始化后 git 主分支变成了 main。删除原先 .git 目录 重新 git i
供应链投毒预警 | 开源供应链投毒202403月报发布啦！（含投毒案例分析）
针对文中分析的恶意投毒包，开发者可使用OpenSCA-cli，将受影响的组件包按如下示例保存为db.json文件（可参考总结中提到的组件包信息按格式增减），直接执行扫描命令（OpenSCA-cli -db db.json -path ${project_path}），即可快速获知您的项目是否受到文中
Git回退的命令行与IDEA UI中回退操作
Git的回退机制提供了丰富的灵活性，使得开发者能够应对各种复杂的场景。熟练运用命令行工具能够更直接高效地管理版本，而集成开发环境如IntelliJ IDEA则为不习惯命令行的用户提供直观便捷的操作界面。无论选择何种方式，了解并合理利用Git的回退功能都将极大地提升开发效率和代码管理水平。务必注意的是
windows环境(非docker)中利用Ollama和open webui部署运行大模型
安装完成后可以在cmd命令提示符窗口中输入ollama -v查看是否安装好。输入ollama run llama3可以直接下载llama3大模型并运行进行对话，默认是llama3:latest版本，8b的一个版本。该模型只能进行文本对话。
开源模型应用落地-模型量化-Qwen1.5-7B-Chat-GPTQ-Int8（一）
理解GPTQ模型量化技术，以低成本体验大语言模型的魅力
Flink面试（2）
1) CheckpointCoordinator(检查点协调器) 周期性的向该流应用的所有source算子发送 barrier(屏障)。2) 当某个source算子收到一个barrier时，便暂停数据处理过程，然后将自己的当前状态制作成快照，并保存到指定的持久化存储中，最后向CheckpointCo
Hive数仓模型
Hive数仓模型
kafka3.0创建topic出现zookeeper is not a recognized option
在linux云服务器上搭建了一套kafka3.0集群，然后安装以前的创建topic指令，例如这样——注意，这里的master是我主机ip映射的主机名，改成该kafka服务器对应的IP即可。测试一下，在master服务器上创建一个topic为test，然后生产几条信息——在另一台机器上，开启消费者控制
实验2-spark编程
（1）通过实验掌握Spark的基本编程方法；（2）熟悉RDD到DataFrame的转化方法；（3）熟悉利用Spark管理来自不同数据源的数据。
Flink CDC整库同步
Flink CDC整库同步
HiveQL练习（hive3.x）
本文详细介绍了Hive关于管理表、外部表、分区表和桶表的创建和基本操作，结合emp和dept数据介绍了Hive的各种查询语句的写法。
kafka消费者接收不到消息
kafka消费者消费不到消息
【前端必备技能java之若依框架认证(登录注册)模块梳理】
必备技能java系列梳理的文章并不涉及造轮子，以若依框架为基础，分析微服务Spring Cloud的能力，并理清微服务在业务处理上搭建的应用层架构，不会追问技术实践的底层细节，目标是可以让有后端经验的非java相关的程序员可以使用Spring Cloud搭建属于自己的后端服务。
WebRtc源码下载与编译（完整版）
自从想要了解学习Webrtc，就从网上到处找源码编译，但是要么是源码本身的问题，要么是编译过程用的的工具问题，找到源码总是不能编译过去。于是下决心直接从谷歌拉取最新源码编译，经过几天折腾，解决了科学上网问题后，下载编译了linux和Android的源码，并编译通过。过程记录如下，供大家参考。创建工作
springboot项目关闭swagger防止漏洞扫描
项目彻底关闭swagger以应对安全扫描
从0认识+识别+掌握thinkphp全漏洞(超详细看完拿捏tp)文末带工具
国人开发的框架,上手简单,开发成本低,搭建容易所以,tp框架常见于一些违法网站上面tp版本信息文档中心 · ThinkPHP 这是tp的官方文档,包含了框架一些基本知识,一些必要的知识我会在复现过程中一一讲解,不过还是建议自己去看一下文档。
MySQL的表级锁
表共享读锁表独占写锁。
在Linux系统下微调Llama2（MetaAI）大模型教程—Qlora
是Meta最新开源的语言大模型，2万亿token，上下文长度是由Llama的2048扩展到4096，可以理解和生成更长的文本，包括7B、13B和70B三个模型，在各种基准集的测试上表现突出，最重要的是，该模型可用于研究和商业用途。
运用 Co-STAR 模型，让AI更容易理解你的提示词
个人使用层面来说，使用 CO-STAR 的模型，能让AI更容易理解你所在意的需求重点，从原理上分析，所有基于大型语言模型的AI都能够运用此模型，并且能够更有效地处理信息，以便精确地回答你的问题，提供更好的Idea。