【VMware vSAN】vSAN Data Protection Part 1:安装部署。

VMware vSAN 8 U3 中新引入了基于 vSAN ESA 的全新 vSAN Data Protection 功能,借助 vSAN Data Protection 功能,您可以使用在 vSAN 集群本地存储的本机快照,快速从操作故障或勒索软件攻击中恢复虚拟机。它使用本机 vSAN 快照来捕获

IoTBrowser V2.0:引领物联网时代的全新浏览器

强大的兼容性,无限的可能 IoTBrowser V2.0,基于Chromium内核,完美支持H5/css/js开发界面,让您的物联网应用拥有与主流浏览器同等的流畅体验。同时,它还支持CSS 3动画、Cesium.js、Three.js等先进技术,让您的界面更加绚丽、动态。无论是ES6的Prom

LangChain结合LLM做私有化文档搜索

我们知道LLM(大语言模型)的底模是基于已经过期的公开数据训练出来的,对于新的知识或者私有化的数据LLM一般无法作答,此时LLM会出现“幻觉”。针对“幻觉”问题,一般的解决方案是采用RAG做检索增强。

分布式事务解决方案汇总

2阶段(2PC)提交方案: 实现原理:基于XA规范搞的一套分布式事务的理论,也可以叫做一套规范,或者是协议。 (1)准备阶段(Prepare phase):事务管理器给每个参与者发送prepare消息,每个数据库参与者在本地执行事务,并写本地的Undo/Redo,此时事务没有提交。 (2)提交阶段(

妙用OSGraph:发掘GitHub知识图谱上的开源故事

OSGraph (Open Source Graph) 是一个开源图谱关系洞察工具,基于GitHub开源数据全域图谱,实现开发者行为、项目社区生态的分析洞察。可以为开发者、项目Owner、开源布道师、社区运营等提供简洁直观的开源数据视图,帮助你和你的项目制作专属的开源名片、寻求契合的开发伙伴、挖掘深...

RSA算法中,为什么需要的是两个素数?

RSA算法是一种广泛使用的非对称加密技术,基于大数分解的困难性。本文将探讨为什么RSA算法需要两个素数,并以通俗易懂的例子解释其原理,同时提供专业分析和必要的数学背景。

FRDM-MCXN947开发板之i2c应用

介绍 MCXN947 NXP FRDM-MCXN947开发板是一款基于MCXN947 MCU的低成本评估板,MCU集成了双核Arm Cortex-M33微控制器和一个神经处理单元(NPU)。开发板由一个MCXN947控制器和一个64 Mbit外部串行闪存组成。该板还具有P3T1755DP I3C温度

LLM 大模型学习必知必会系列(十):基于AgentFabric实现交互式智能体应用,Agent实战

LLM 大模型学习必知必会系列(十):基于AgentFabric实现交互式智能体应用,Agent实战 0.前言 **Modelscope **是一个交互式智能体应用基于ModelScope-Agent,用于方便地创建针对各种现实应用量身定制智能体,目前已经在生产级别落地。AgentFabric围绕可

5分钟明白LangChain 的输出解析器和链

本文介绍 LangChain 的输出解析器OutputParser的使用,和基于LangChain的LCEL构建链。 1. 输出解析器OutputParser 1.1、为什么需要OutputParser 常规的使用LangChain构建LLM应用的流程是:Prompt 输入、调用LLM 、LLM输出

零代码零硬件玩转华为云IoT,基于设备联动实时监控设备

本文分享自华为云社区《一键守护,实时洞察:华为云IoT设备联动,智能感知设备状态变化,精准触发告警通知【零代码零硬件玩转华为云IoT】》,作者:周周的奇妙编程。 前言 在前面我们已经体验过了设备接入、设备控制和数据长效存储三个方面的内容。(踏云而行:五步带你运用设备模拟器接入华为云IoT物联网平台,

DashVector x 通义千问大模型:打造基于专属知识的问答服务

本教程演示如何使用向量检索服务(DashVector),结合LLM大模型等能力,来打造基于垂直领域专属知识等问答服务。其中LLM大模型能力,以及文本向量生成等能力,这里基于灵积模型服务上的通义千问 API以及Embedding API来接入。 背景及实现思路 大语言模型(LLM)作为自然语言处理领域

项目管理十二原则

价值驱动的项目管理知识体系 第七版是新的基于价值的一个项目管理体系。 包括了基于过程的项目管理,也包括了这个基于价值的新的项目管理体系。 十二原则就是项目经理看待项目管理的十二个角度,十二个底线 项目管理原则 国家原则就是绝对不能突破的。 什么是原则? 原则属于价值观层面,它会影响或直接指导人的行动

MindSpore梯度进阶操作

这篇文章主要介绍了mindspore深度学习框架中基于InsertGradientOf算子的进阶梯度操作。InsertGradientOf算子的功能跟此前介绍过的bprop功能有些类似,也是自定义梯度,但bprop更倾向于计算梯度,而InsertGradientOf算子更倾向于修改梯度,这里介绍了一...

博客园商业化之路-众包平台:从第一单看基于「开发任务」的定位

虽然我们一再强调我们做的是「开发任务」众包平台,还是被不少人误解为「项目」众包平台,正好我们遇到的第一单就是一个典型案例,简单发篇博文分享一下。 4月29日我们开始召集众包平台的早期合作开发者,先以手动挡方式(微信+GitLab)验证基于「开发任务」的众包模式。 在召集博文中顺带加了个小广告: 如果

SpringBoot中几种好用的代码生成器(基于Mybatis-plus生成entity、mapper、xml等)

前言 熟悉Spring框架的同学一定都知道MVC开发模式吧,控制器(Controller)、业务类(Service)、持久层(Repository)、数据库映射(Mapper)、各种DO类构成了我们服务端的代码。初学的时候,觉得新鲜手写这些东西不觉得有啥,但是写久了就会觉得很烦。好不容易在数据库中写

回测收益170%的趋势交易策略——《基于模糊理论的趋势交易-王立新》论文精读

这篇论文2014年发布在SCI一区,共3篇,作者是师承模糊集之父Zadeh的王立新教授(西安交通大学),论文的贡献在于把金融领域模糊的表达转变为模糊集(fuzzy sets)和隶属函数(membership),先看回测展示: 图中上图绿线表示买入并持有,红线表示卖出。下图是系数值,绿色代表买方力量值

02.前后端分离中台框架前端 admin.ui.plus 学习-介绍与简单使用

## 中台框架前台项目 admin.ui.plus 的初识 > 基于 vue3.x + CompositionAPI setup 语法糖 + typescript + vite + element plus + vue-router-next + pinia 技术,内置支持一键生成微服务接口,适配手

SLAM建图导航信息(仿真)

> 博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ > 基于[基于机器人自主移动实现SLAM建图],详见之前的博客 > > [基于机器人自主移动实现SLAM建图 - zylyehuo - 博客园](https://www.cnblogs.com/zylyehuo/p/1

SLAM系统--开启摄像头连接

> 博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ > 基于ORB-SLAM3库搭建SLAM系统 详见之前的博客 > > [基于ORB-SLAM3库搭建SLAM系统 - zylyehuo - 博客园 (cnblogs.com)](https://www.cnblogs.

Gazebo、Rviz 结合 ORB-SLAM3 实现运动规划及定位

> 博客地址:https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ > 基于以下内容,详见博客链接 > > [基于机器人自主移动实现SLAM建图 - zylyehuo - 博客园 (cnblogs.com)](https://www.cnblogs.com/zylyehuo/p/174