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用python实现高斯滤波器
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yolov7-tiny结合mobilenetV3（降参提速）
在各处看到关于yolo的魔改都是基于yolov5版本的，于是借鉴学习一下用在yolov7-tiny版本上，做一下学习记录；同时感谢一下各位大佬对开源做出的贡献！
Linux 实时查看文件 tail 命令详解
tail 命令用于显示文件的末尾内容，默认显示文件的最后 10 行。通常情况下，tail 命令用于实时查看日志文件，可以使用 -f 参数跟踪文件内容的变化。tail [选项...] [文件名...]
请给 SpringBoot 写一个优雅的单元测试吧？
前面的知识表明，单元测试就是对一个系统中的某个最小单元的逻辑正确性的测试，通常是对一个方法来进行测试，因为只测试逻辑正确性，所以这个测试是独立的，不与任何外界环境相关，比如不需要连接数据库，不访问网络和文件系统，不依赖其他单元测试。但是现实的业务逻辑中往往有很多复杂错综的依赖关系，比如你想对 Ser
ZooKeeper快速入门学习+在springboot中的应用+监听机制的业务使用
在很多时候，我们都可以在各种框架应用中看到ZooKeeper的身影，比如Kafka中间件，Dubbo框架，Hadoop等等。为什么到处都看到ZooKeeper？
战斗到底：Java vs. Python - 用哪个更适合处理海量数据？
随着大数据的不断涌现，处理大数据的技术也越来越成熟。在这些技术中，Java和Python都是非常流行的选择。本文将对Java和Python在处理大数据方面的优缺点进行比较，并讨论在什么情况下应该选择哪种语言。
Kafka指定分区消费及consumer-id,client-id相关概念解析
在最近使用Kafka过程中，发现使用@KafkaListener指定分区消费时（指定了所有分区），如果服务是多节点，会出现重复消费的现象，即两个服务节点中的消费者均会消费到相同信息，这与消费者组中只有一个消费者可以消费到消息的规则不相符，于是花时间找了找原因Consumer 机制小龙虾你抓不到(上面
echarts实现3D饼图
echarts是一款强大的数据可视化工具，它可以帮助我们快速、简单地创建各种图表。要在echarts中实现3D饼图，需要使用echarts的 series 系列中的 pie3D 组件。下面是一个简单的例子，展示如何使用echarts创建3D饼图：var myChart = echarts.init(
el-upload自定义上传文件显示进度条
el-upload自定义上传文件时需要显示进度条，但使用会覆盖默认的上传行为，也就不生效了，所以可以自定义上传的实现。数据事件导入接口接口方法uploadEvent
大模型综述来了！一文带你理清全球AI巨头的大模型进化史
大模型的训练数据包括书籍、文章、网站信息、代码信息等等，这些数据输入到大模型中的目的，实质在于全面准确的反应“人类”这个东西，通过告诉大模型单词、语法、句法和语义的信息，让模型获得识别上下文并生成连贯响应的能力，以捕捉人类的知识、语言、文化等等方面。：不夸张的说，GPT-4 的算术与推理判断的能力超
ChatGPT API使用介绍
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的AI产品被应用到各个领域，其中最具代表性的莫过于人工智能语言模型。语言模型是一种可以通过学习大量语言数据来预测文本或语音的技术，其应用范围十分广泛，如智能客服、机器翻译、语音助手等。而ChatGPT是其中最为优秀的语言模型之一。ChatGPT是OpenAI公司开
easyExcel导入报错excelType
三种类型其他都报标题的错，那么好，我的是小写xlsx，改成大写问题解决。第一时间检查excel类型没问题，因为本地跑是可以的，然后百度无果。百度基本都是说流的问题，尝试过也没用。
swagger查的id和数据库不一致
使用swagger查出来的数据的id和数据库里数据的id后几位不一样。但是使用postman查出来的数据跟数据库一致。修改雪花算法生成工具，设置生成id长度，一般生成的长度为16位；数据的id使用的是雪花算法自动生成的，生成的。（这里为19位），导致数据失真。
python消费kafka数据
上一篇文章是生产数据：python向kafka发送json数据_grfstc的博客-CSDN博客1.安装kafka支持库2.创建python文件3.运行该python文件注意：该python文件会持续消费kafka数据，如果要停止消费，需手动退出程序。或者可以设置达到特定偏移量退出for循环来停止消
npm配置镜像
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uni-app中Navigator组件的用法详解
uni-app中Navigator组件的用法详解
Java HttpClient爬虫请求
【代码】Java HttpClient爬虫请求。
AIGC和ChatGPT的区别
AIGC可能需要不同的技术和模型来实现；ChatGPT使用了Transformer作为核心技术和模型。- AIGC是一个广泛的概念，包括多种类型的内容生成；ChatGPT是一个具体的产品，只涉及文本生成。- AIGC可能需要根据不同的任务进行调整或微调；ChatGPT可以直接应对多个泛化任务。- A
SpringSecurity入门(超级无敌认真好用，万字收藏篇!!!!)
内容包括 [SpringSecurity概述，SpringSecurity的基本使用,SpringSecurity基于内置账户的实现，SpringSecurity基于数据库的实现...]> 在西安加中实训学习期间作的笔记用于后边记忆和留存