近年来，软件项目的规模及其复杂性正在以空前的速度增长，互联网用户市场庞大，互联网公司和相应的软件产品层出不穷。快速响应需求变化往往是互联网行业的常态，软件产品的快速开发迭代对于公司迅速占领市场、抢占商机有着举足轻重的意义。 伴随着行业的快速发展，原有的研发模式逐渐不能适应高速发展的市场大环境。因此，
本文属于OData系列文章 Intro 前面写了很多有关OData使用的文章，很多读者会有疑问，直接将实体对象暴露给最终用户会不会有风险？$expand在默认配置的情况下，数据会不会有泄露风险？ 答案是肯定的，由于OData的特性，提供给我们便捷同时也会带来一些风险。很多地方推荐使用DTO模式来隔离
1. AIGC的行业发展 AIGC（Artificial Intelligence Generated Content，人工智能生成内容）是利用人工智能技术来自动生成内容的一种新型内容创作方式。它基于生成对抗网络(GAN)、大型预训练模型等技术，通过对已有数据进行学习和模式识别，以适当的泛化能力生成
[toc] 比如说，在WEB扫描器场景中。一个扫描器在扫描过程中，它可以自动识别接口类型并采用相应分类规则进行漏洞检测的算法，这种通常属于一种称为"智能扫描"（Intelligent Scanning）或"漏洞扫描引擎"的技术。 这些算法利用机器学习、深度学习和模式识别等技术，通过分析网络流量、响应
模型的损失计算包括3个方面，分别是： 1. 定位损失 2. 分类损失 3. 置信度损失 本篇主要讲解yolov5中损失计算的实现，包括损失的逻辑实现，张量操作的细节等。
模块介绍 adorner 是一个现代轻量级的 Python 装饰器辅助模块。 目前该模块仅实现了 4 个类，对应着 4 个功能：制造装饰器、执行计时、函数缓存、捕获重试。 仓库地址：https://github.com/gupingan/adorner 安装 该模块可在上方仓库中的 Releases
说明 一直听说epoll的饥饿场景，但是从未在实际环境中面对过，那么能不能模拟出来呢？实际的情况是怎样呢？ 模拟步骤 基于epoll写一个简单的tcp echo server，将每次read返回的字节数打印出来 模拟一个客户端大量写入 测试其他客户端能否正常返回 Server代码 #include
模型想要完成自主能力进化和自主能力获得，需要通过Self-Reflection from Past Experience来实现。那如何获得经历，把经历转化成经验，并在推理中使用呢？本章介绍三种方案
模拟练习时间 模拟练习平台开放时间：2024年5月13日 9:00 至 5月23日 17:00，报名参加考试的考生可在该时段内自愿进行网上模拟平台练习。 模拟考试时间只开放10天时间。 官方公告原文：https://www.ruankao.org.cn/article/content/2405071
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
假如我有一个需求，就是如果传入的参数是int类型，我就输出int类型，否则就输出T。很显然，根据模板的基础知识，我们可以这么写 template void f(T) { std::cout << "T\n"; } template <> void f(int) { std::co
一. 光模块的组成结构二. 光模块的组成三. 光模块的封装 四. FC-SAN与IP-SAN的历史 五.HBA卡的定义 5.1 以太网卡 5.2 FC网卡 5.3 ISCSI网卡六.光口和电口 6.1 光口 6.2 电口 七.总结 一. 光模块的组成结构 光模块，英文名叫Optical Module
http://www.xc66.cc/baike/view.php?id=15231a7ce4ba789d13b722cc5c955834 了解光模块命名规则才能读懂厂商光模块产品名称所包含的全部信息。 中文全称：光模块命名规则 今天博创科技推出了高性价比的400G数据通信硅光模块解决方案：400G
https://www.modb.pro/db/623036 enq: TX - row lock contention它表示一个事务正在等待另一个事务释放被锁定的行。这种等待事件通常发生在并发访问数据库时，多个事务试图同时修改同一行数据时会发生行级锁争用。 以下是可能导致 “enq: TX - r
https://www.eet-china.com/mp/a219195.html 大 GPU 优势在于通过并行计算实现大量重复性计算。GPGPU即通用GPU，能够帮助 CPU 进行非图形相关程序的运算。在类似的价格和功率范围内，GPU 能提供比CPU 高得多的指令吞吐量和内存带宽。GPGPU 架构
前言 最近在设计一个对某个中间件的测试方案，这个测试方案需要包含不同的测试逻辑，但相同的是需要对各个环节进行记录；比如统计耗时、调用通知 API 等相同的逻辑。 如果每个测试都单独写这些逻辑那无疑是做了许多重复工作了。 基于以上的特征很容易能想到模板方法这个设计模式。 这是一种有上层定义框架，下层提
大模型材料收集 360安全大模型 推动大模型 B 端落地，360 想怎么做？ 企业安全智控系统 安全问答 安全运营 通用大模型 数据安全问问题 专业知识缺乏 成本控制难 专业大模型 垂直专业性 安全合规性 使用成本 知识确权 B端：面向消费者 C端：面向商家 小米大模型 雷军：小米手机已跑通大模型，
转载：大模型研发核心：数据工程、自动化评估及与知识图谱的结合 本文将介绍大模型研发中数据工程，包括数据以及自动化相关的内容，并介绍在当前的情况下，知识图谱的定位以及如何融入到大模型的整个研发当中。 分享将会围绕下面四个方面展开： 大模型研发中的数据工程，起底当前一些大模型的数据构造以及360的构造方
[TOC] 图像识别 + 信息抽取(UIE-X)，部署接口供别的应用调用 最终在自己部署的环境中识别时报错，不知道是不是和GPU有关，还在尝试中 ## 流程 - 在百度 BML CodeLab 中跑好模型（免费算力，玩玩够了） - 下载模型 （比较大，我这个有10G了，可以适当做裁剪） - Linu
模板是c++的一种特性，允许函数或者类通过泛型（generic types）的形式表现或者运行。模板可以使得函数或类在对应不同的类型（types）的时候正常工作，而无需为每一种类型分别写一份代码。 在HotSpot VM中定义了一些模板类，有了这些模板类，我们就可以和Java一样进行泛型编程。Hot
