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Node.js同时安装多个版本以及相关配置(简单易操作)

Node.js是一个基于V8引擎的开源运行时环境,用于在服务器端运行JavaScript代码。它允许您使用JavaScript来编写服务器端应用程序,如网络应用、API和后端服务,而不仅仅局限于在浏览器中执行。Node.js的非阻塞I/O和事件驱动的特性使其特别适合处理高并发的网络应用程序。本篇主要

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SparkAi创作系统是基于国外很火的ChatGPT进行开发的AI智能问答系统和AI绘画系统。本期针对源码系统整体测试下来非常完美,可以说SparkAi是目前国内一款的ChatGPT对接OpenAI软件系统。那么如何搭建部署AI创作ChatGPT?小编这里写一个详细图文教程吧!SparkAi程序使用

Solidity 合约安全,常见漏洞 (下篇)

目前不可能用区块链上的单一交易安全地产生随机数。区块链需要是完全确定的,否则分布式节点将无法达成关于状态的共识。因为它们是完全确定的,所以任何 "随机"的数字都可以被预测到。下面的掷骰子函数可以被利用。如何来产生随机数并不重要,因为攻击者可以完全复制它。使用更多的 "熵"的来源,如 msg.send

【Shell 命令集合 系统管理 】Linux 显示或设置系统时间和日期 date命令 使用指南

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前端 富文本编辑器原理——从javascript、html、css开始入门

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软件架构概念软件架构() =软件体系结构指系统的一个或者多个结构,结构包括:(1)结构 - 软件的构件(可能是程序的模块、类、或者中间件)(2)属性 - 构件的外部可见属性(3)交互作用 - 构件之间的相互关系软件架构的本质软件架构为软件系统提供了一个结构、行为和属性的高级抽象。软件架构风格是特定应

微服务: xxl-job的安装(docker),使用及springboot整合[完整版详解]

xxl-job的docker安装,分布式调度任务使用xxl-job的springboot整合,xxl-job遇到的问题解决,xxl-job安装部署运行使用 详解

使用Selenium模块编写自动化爬虫程序

在编写自动化爬虫程序时,我们可以使用Selenium模块来模拟浏览器的行为,实现更复杂的爬取操作。Selenium模块是一个强大的工具,可以自动化地控制浏览器进行页面的加载、点击、填写表单等操作。本文将介绍如何使用Selenium模块编写自动化爬虫程序,以及如何获取代理、分页和乱序爬取的技巧。

vscode如何运行.java文件

最后 这两个插件都可以使用,一旦你的 Java 不仅仅是一个源文件,推荐使用方案一,他还提供了 debug 调试 等等。方案 2 下载 Code Runner(它不仅可以运行.java 文件,还可以运行.c .cpp .py 等等)vscode 是一个强大的文本编辑器,但若是写Java 项目还是推

Mac上如何正确的安装 Android Studio

通过自定义安装,则可以解决 android-sdk-license 和 android-sdk-preview-license 问题。如果事先下载过 Android Studio ,则需要在终端执行以下命令。核心注意的点就是,要 自定义安装设置,不要用标准模式,会导致证书问题。

Anaconda+pytorch+Pycharm+jupyter notebook下载安装及简单使用教程教程

2)输入conda create -n pytorch python=3.7创建名为pytorch的环境。3)输入conda activate pytorch进入pytorch环境。1)在pytorch环境中安装jupyter notebook。选择最近的版本下载就行,我下载的是3-21版本的。5)

【鸿蒙(HarmonyOS)】UI开发的两种范式:ArkTS、JS(以登录界面开发为例进行对比)

对比较于Android:ArkUI将界面设计和具体操作放到的一个文件中(当然ArkUI有组件自定义,这个就另当别论),这个方式比较新颖。HTML、CSS、JS这一套技术,相信很多IT人都已经非常熟悉,这也是我能快速入手HarmonyOS的重要因素。根据官方介绍,ArkUI提供了UI语法、丰富的UI功

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通过SqlSessionFactory,可以获取一个线程安全的SqlSession对象,用于执行数据库操作。SqlSessionFactory的创建是相对较重的操作,一般在应用程序的启动阶段进行创建,并在整个应用程序的生命周期内保持单例。它使用了一组配置信息,包括数据源、事务管理器、映射器(Mapp

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逻辑回归中用到的损失函数是交叉熵损失函数。交叉熵损失函数是一种用于衡量分类模型预测结果和真实标签之间的差距的损失函数,通常用于二分类问题。对于逻辑回归,我们希望模型能够输出一个概率值,表示样本属于正例的概率。hθx11e−θTxhθ​x1e−θTx1​其中,θ\thetaθ是模型的参数,xxx是样本

3、TensorFlow教程--- 理解人工智能

遵循机器学习概念的程序的能力是改善其对观测数据的性能。数据转换的主要动机是为了提高其知识,以便在未来实现更好的结果,为特定系统提供更接近所期望的输出。监督学习或监督训练包括一个过程,其中训练集作为输入提供给系统,在这个过程中,每个示例都带有一个期望的输出值标签。在这种类型的训练中,使用特定损失函数的

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