看图区别编程语言 什么是强类型、弱类型语言？哪种更好？ 强类型语言 强类型语言是一种强制类型定义的语言，即一旦某一个变量被定义类型，如果不经强制转换，那么它永远就是该数据类型。 在强类型语言中，变量的数据类型是严格定义的，编译器或解释器会强制确保变量只能存储与其数据类型相匹配的值。 类型转换通常需要
> 讲解Go语言从编译到执行全周期流程，每一部分都会包含丰富的技术细节和实际的代码示例，帮助大家理解。 > 关注微信公众号【TechLeadCloud】，分享互联网架构、云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿
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Oracle、SQL Server、MySQL数据类型对比 - 知乎 (zhihu.com) 1，标准SQL数据类型 BINARY 每个字符占一个字节 任何类型的数据都可存储在这种类型的字段中。不需数据转换（例如，转换到文本数据）。数据输入二进制字段的方式决定了它的输出方式。BIT 1 个字节0 和
# 背景 现在信创是搞得如火如荼，在这个浪潮下，数据库也是从之前熟悉的Mysql换到了某国产数据库。 该数据库我倒是想吐槽吐槽，它是基于Postgre 9.x的基础上改的，至于改了啥，我也没去详细了解，当初的数据库POC测试和后续的选型没太参与，但对于我一个开发人员的角度来说，它给我带来的不便主要是
今天在ChatGLM2-6B 的仓库里看到了这么一个issue： https://github.com/THUDM/ChatGLM2-6B/issues/122： 这位兄弟说的挺好，其中有点小错误：三星Tizen架构 其实不是架构，是属于arm架构 ，Tizen是 三星的一个操作系统。由此我想到了C
# 背景 在工作中UI自动化中可能会需要用到API来做一些数据准备或清理的事情，那UI操作是略低效的，但API操作相对高效。 而实战课就有这样一个案例，不过那个案例是UI操作和API分开的。 极少会遇到这样的场景，我selenium操作网页，比如登录，应该底层也是有响应数据的，比如token之类的，
转载请注明出处： 使用python flask框架编写web api中的get与post接口，代码编写与调试示例如下： from flask import Flask, request, jsonify app = Flask(__name__) @app.route('/api/get', met
https://www.jianshu.com/p/bcafd8f3ad8e LOAD DATA INFILE语句用于高速地从一个文本文件中读取行，并写入一个表中。文件名称必须为一个文字字符串。LOAD DATA INFILE 是 SELECT ... INTO OUTFILE 的相对语句。把表的数
https://docs.pingcap.com/tidb/v5.0/use-tiflash 8 Contributors After TiFlash is deployed, data replication does not automatically begin. You need to ma
## 标准库 `cmp` 原文在[这里](https://pkg.go.dev/cmp) go 1.21 新增 `cmp` 包提供了与有序变脸比较相关的类型和函数。 ### Ordered 定义如下： ```go type Ordered interface { ~int | ~int8 | ~in
这是难度为Hard的一道题，涉及到素数筛选和并查集基本操作，请随本文一同理清楚思路
本文介绍基于MATLAB实现全局多项式插值法与逆距离加权法的空间插值的方法，并对不同插值方法结果加以对比分析~
> 本文深入探讨了Go语言的多个关键方面，从其简洁的语法、强大的并发支持到出色的性能优势，进一步解析了Go在云原生领域的显著应用和广泛的跨平台支持。文章结构严谨，逐一分析了Go语言在现代软件开发中所占据的重要地位和其背后的技术原理。 > 关注TechLeadCloud，分享互联网架构、云服务技术的全
2023年7月18日Meta开源了Llama2，在2万亿个Token上训练，可用于商业和研究，包括从7B到70B模型权重、预训练和微调的代码。相比Llama1，Llama2有较多提升，评估结果如下所示： 基于Llama2模型的开源模型如下所示： 1.WizardCoder Python V1.0 h
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了中文句子关系推断任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.任务简介和数据集 通过模型来判断2个句子是否连续，使用ChnSentiCorp数据集，不
本文通过ChnSentiCorp数据集介绍了完型填空任务过程，主要使用预训练语言模型bert-base-chinese直接在测试集上进行测试，也简要介绍了模型训练流程，不过最后没有保存训练好的模型。 一.完形填空 完形填空应该大家都比较熟悉，就是把句子中的词挖掉，根据上下文推测挖掉的词是什么。 二.
1.TextCNN原理 CNN的核心点在于可以捕获信息的局部相关性，具体到文本分类任务中可以利用CNN来提取句子中类似N-Gram的关键信息。 （1）一维卷积：使用不同尺寸的kernel_size来模拟语言模型中的N-Gram，提取句子中的信息。即TextCNN中的卷积用的是一维卷积，通过不同ker
VGGNet和GoogLeNet等网络都表明有足够的深度是模型表现良好的前提，但是在网络深度增加到一定程度时，更深的网络意味着更高的训练误差。误差升高的原因是网络越深，梯度弥散[还有梯度爆炸的可能性]的现象就越明显，所以在后向传播的时候，无法有效的把梯度更新到前面的网络层，靠前的网络层参数无法更新，
1.Huffman树的构造 解析：给定n个权值作为n个叶子节点，构造一棵二叉树，若它的带权路径长度达到最小，则称这样的二叉树为最优二叉树，也称Huffman树。数的带权路径长度规定为所有叶子节点的带权路径长度之和。Huffman树构造，如下所示： （1）将看成是有n颗树的森林； （2）在森林中选出两
