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【Linux】Linux管道揭秘：匿名管道如何连接进程世界
通过匿名管道，进程可以轻松地进行数据交换，而不需要借助临时文件或其他外部资源。尽管管道有一些局限性（如单向传输和缓冲区限制），它仍然是许多进程间通信场景中常见的选择。
【Linux】进程信号全攻略（一）
详细讲解了linux中进程信号的细节与使用，附加了超详细的代码实操
在Windows上轻松部署本地大语言模型：Ollama与Open-WebUI的完整指南
本教程专注于指导读者如何使用Ollama和Open-WebUI在本地部署大型语言模型，以通义千问大模型为例。我们将提供简单易懂的步骤，专门为机器学习小白设计，确保您能够轻松上手，顺利完成模型的安装与使用。
大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化：融合机器学习的未来之路（上 （2-2））（11/30）
本文深入剖析 Impala 与机器学习融合，从数据交互接口（格式转换、传输协议优化）、计算资源协同管理（CPU/GPU 分配、内存管理）展开技术解析，以金融巨头 Z 风险预测系统为案例，展现其传统困境与融合技术下数据处理速度、预测准确性、模型更新周期的卓越改善，同时展望该融合技术在医疗、物流等多行业
（五）Spark大数据开发实战：灵活运用PySpark常用DataFrame API
Spark大数据开发实战：灵活运用PySpark常用DataFrame API。本文数据来自采集豆瓣网分类排行榜 (“https://movie.douban.com/chart”)中各分类类别所有电影的相关信息并存储为csv文件。
RabbitMQ如何防止消息丢失及重复消费
解释：RabbitMQ可以开启 confirm 模式，在生产者那里设置开启 confirm 模式之后，生产者每次写的消息都会分配一个唯一的 id，如果消息成功写入 RabbitMQ 中，RabbitMQ 会给生产者回传一个 ack 消息，告诉你说这个消息 ok 了。消息丢失之后的处理：消息自动重新入
Linux的Spark 环境部署
4.创建软连接 命令: ln -s /export/server/spark-3.5.3-bin-hadoop3 /export/server/spark。命令 scp -r /export/server/spark-3.5.3-bin-hadoop3 wtk1:/export/server/
Pentaho Big Data Plugin 常见问题解决方案
Pentaho Big Data Plugin 常见问题解决方案 big-data-plugin Kettle plugin that provides support for interacting within many "bi
rabbitmq如何保证消息顺序消费
通过以上措施，可以在RabbitMQ中有效地保证消息的顺序消费。
springboot系列--web相关知识探索六
浏览器默认会以请求头的方式告诉服务器他能接受什么样的内容类型，服务器最终根据自己自身的能力，决定服务器能生产出什么样内容类型的数据。/**T value:返回值数据内容：这里的数据已经绑定到了接口方法的返回值类型当中MethodParameter returnType：接口需要返回的数据类型，也即返
linux 中mysql my.cnf 配置模版
修改innodb_log_file_size 后，如果 MySQL 服务无法启动，通常是由于旧的 InnoDB 日志文件大小与新的配置不匹配。为了让 MySQL 能够正确启动，可能需要手动删除旧的 InnoDB 日志文件。尽管log-bin 和 log_bin 都可以启用二进制日志，但为了保持与现代
AI运用在营销领域的经典案例及解析
大家好，我是Shelly，一个专注于输出AI工具和科技前沿内容的AI应用教练，体验过300+款以上的AI应用工具。关注科技及大模型领域对社会的影响10年+。关注我一起驾驭AI工具，拥抱AI时代的到来。在前面一篇文章当中，我给大家介绍了AI运用在整合营销领域的应用现状，那么这篇文章我们来给大家分析一下
人工智能——小白学习指南
知孤云出岫人工智能知识点的总结和学习路线，以数据表格形式呈现，并附带在教育行业中的应用案例说明：
AI 写作（三）文本生成算法：创新与突破（3/10）
本文深入探讨了 AI 写作中的多种文本生成算法。首先介绍了生成式与判别式模型的区别与特点，包括优化准则、对观察序列的处理、训练复杂度以及支持的训练方式等方面的差异，并对比了它们在 AI 写作中的优缺点。接着详细阐述了长短期记忆网络（LSTM）在文本生成中的应用，包括技术原理与结构、实现步骤与流程以及
安全见闻（5）人工智能（B站 泷羽sec
它旨在使计算机系统能够执行通常需要人工智能才能完成的任务，如学习、推理、解决问题、理解自然语言、识别图像和语音等。总之，学习人工智能需要掌握扎实的基础知识，通过实践项目不断提高自己的能力，并持续关注领域的最新发展。例如，在图像识别中，通过在图像上添加一些人眼难以察觉的噪声，可以使人工智能系统错误地识
centos升级GCC版本
旧的gcc是运行的 /usr/bin/gcc，所以将该目录下的gcc/g++替换为刚安装的新版本gcc软连接，免得每次enable。可以将对应版本的切换命令写个shell脚本放在配了环境变量的目录下，需要时随时切换，或者开机自启。注意事项：如果想安装8版本的，就改成devtoolset-8-gcc，
docker配置镜像加速
对安装的docker的补充说明
安装CentOS 8镜像和创建CentOS 8虚拟机教程
安装CentOS 8镜像和创建CentOS 8虚拟机
远程桌面连接时“发生身份验证错误。要求的函数不受支持”
身份验证错误，要求的函数不受支持
流程图编辑器-拖拉拽-antV X6流程可视化-VUE
上个我记录的relation-graph关系图本来是以后有需要我可以翻阅自己的博客可以当作备胎，使用的时候看一下让自己也知道还有个这么个不错的库，新的项目要有一个流程编辑器，relation-graph提供例子，无论动画效果还是操作手感都挺不错，唯一的遗憾是阅读示例代码要钱（上一个文章C友留言说VI