AI搜索引擎不仅能够理解复杂的查询语句，还能够通过学习用户的搜索习惯和偏好，提供更加个性化的搜索结果。本篇文章将介绍7款在这一领域表现出色的AI搜索引擎工具，它们各有特色，但都致力于为用户提供更加智能、高效和精准的搜索体验。 传统的搜索引擎在处理模糊或多义性强的查询时往往力不从心。而AI搜索引擎则可
最近遇在干个核心的金融项目，规模很大，客户主要是用oracle数据库，现在需要适配ob，原来在oracle就是分区表的迁来ob以后需要进行改造。 oracle默认使用是堆表（ht），而ob使用的是索引组织表（iot），表原理不一样所以分区表会稍微有点区别。 1、表无主键，创建范围分区表 CREATE
在MySQL中，要查询某个字段含有字母和数字的值，可以使用正则表达式配合REGEXP操作符。以下是一个详细的示例，说明如何编写这样的查询。 假设我们有一个名为my_table的表，其中有一个名为my_column的字段，我们想要查询这个字段中含有字母和数字的值。 1.使用正则表达式 正则表达式[a-
01 背包 \(01\) 的意图很明显，就是每个物品有 \(01\)，即 选 和 不选 两种方式。 暴力 考虑设定一个状态 \(dp[i][j]\) 表示在前 \(i\) 个当中，花费为 \(j\) 所能获得的最大值。 转移可以： \(dp_{i,j}=\max(dp_{i-1,j},dp_{i-1
本文将介绍如何使用极坐标参数方程和上一篇文章提到的距离场SDF来绘制有趣的图案。有些曲线比起直角坐标系来说，更方便使用极坐标来表示，这个时候我们可以选择通过极坐标和直角坐标的相互转换，来实现图形的绘制
目录数组和指针多维数组的物理结构证明数组a和&a不同数组与指针的差别之一什么时候数组名表示整个数组?数组训练理解指针与数组的题所有的数组,都可以看成一维数组.所有的数组传参,最终都会降维成一维数组函数函数的地址函数的规范内存管理malloc返回给用户的只有申请内存的起始地址,那free是如何准确释放
本教程在前述教程（DashVector + ModelScope玩转多模态检索）的基础之上，基于DashScope上新推出的ONE-PEACE通用多模态表征模型结合向量检索服务DashVector来对多模态检索进行升级，接下来我们将展示更丰富的多模态检索能力。 DashVector + ModelS
你好呀，我是歪歪。 两年前我曾经发布过这样的一篇文章《我是真没想到，这个面试题居然从11年前就开始讨论了，而官方今年才表态。》 文章主要就是由这个面试题引起： Spring 在启动期间会做类扫描，以单例模式放入 ioc。但是 spring 只是一个个类进行处理，如果为了加速，我们取消 spring
5月14日凌晨1点，OpenAI发布了名为GPT-4o 最新的大语言模型，再次引领了人工智能领域的又一创新浪潮，让整个行业都为之震动。 据OpenAI首席技术官穆里-穆拉提（Muri Murati）表示，GPT-4o是在继承GPT-4智能的基础上，对文本、视觉和音频功能进行了进一步改进，而且目前所有
开心一刻 去年在抖音里谈了个少妇，骗了我 9 万 后来我发现了，她怕我报警 她把她表妹介绍给我 然后她表妹又骗了我 7 万 DataX DataX 是什么，有什么用，怎么用 不做介绍，大家自行去官网（DataX）看，Gitee 上也有（DataX） 你们别不服，我这是为了逼迫你们去自学，是为了你们好
对于堆溢出，有很多漏洞可以和它打配合，可以说是堆里面很常见的漏洞，常见的有off_by_null,House系列（后续学习到了会继续更新这个系列），unlink，等等。 今天来看一个，堆溢出修改指针，导致libc泄露以及通过指针来修改got表的题目。 题目连接我放下面了，对堆有兴趣的可以去看看✔
1. Spring 面向切面编程AOP 详细讲解 @目录1. Spring 面向切面编程AOP 详细讲解每博一文案2. AOP介绍说明2.1 AOP的七大术语2.2 AOP 当中的 切点表达式3. 使用Spring 对 AOP 的实现使用3.1 准备工作3.2 Spring 基于AspectJ的AO
.NET Aspire 预览版 7 并不是原计划的一部分，此预览版有很多重大 API 更改，部分原因是一旦产品发布，我们将致力于稳定的 API 表面。可以说，Aspire团队希望确保在最终发布之前完成这些 API 更改。 但作为开发人员，我们会喜欢能够对快速发展的开发生态系统中的变化做出快速反应。.
具体的软硬件实现点击 http://mcu-ai.com/ MCU-AI技术网页_MCU-AI 打鼾是一种普遍的症状，严重影响睡眠呼吸障碍患者（单纯打鼾者）、阻塞性睡眠呼吸暂停（OSA）患者及其床伴的生活质量。研究表明，打鼾可用于OSA的筛查和诊断。因此，从夜间睡眠呼吸音频中准确检测打鼾声一直是最重
title: Django国际化与本地化指南 date: 2024/5/12 16:51:04 updated: 2024/5/12 16:51:04 categories: 后端开发 tags: Django-i18n 本地化-L10n 多语言 国际化 翻译工具 表单验证 性能优化 引言 在数字化
在apb-vnext的实体的创建中可以确实字段的长度、说明、对应的表、表中给字段加的索引 以项目中的订单表为例，如下： [Comment("订单主表")] [Table("t_voucher_order")] [Index(nameof(VoucherCode))] public class Ord
记录一下工作上疑难问题解决： 一，方便的页面监控 前几天早上，负责的kettle抽取数据表的任务又报错了，早上看手机有4个未接报警电话，一看是人员表，原来昨天报表系统有个大的查询一直未查询完成，导致truncate这个人员表，无法活动meta的锁，后续执行抽取和计算的都报错。为解决以前这个很偶发的大
Anaconda是什么？ Anaconda 是一个开源的 Python 发行版本，主要面向数据科学、机器学习和数据分析等领域。它不仅包含了 Python 解释器本身，更重要的是集成了大量的用于科学计算、数据分析和机器学习相关的第三方库，并且提供了一个强大的包管理和环境管理工具——Conda。 通过C
一、什么是iceoryx iceoryx是一套基于共享内存实现的进程间通信组件。 二、源码结构 iceoryx源码包括若干工程，整理如下表所示： 下图展示了主要项目之间的依赖（FROM：iceoryx(冰羚)-Architecture）： 三、iceoryx应用程序结构 iceoryx应用程序有三类
C语言函数内可以自定义一段汇编代码，在GCC编译器中使用 asm 或 __asm__ 关键词定义一段汇编代码，并可选添加volatile关键字，表示不要让编译器优化这段汇编代码。 内嵌汇编代码格式如下： __asm__ ( "汇编代码" :输出描述 :输入描述 :修改描述 ); 汇编代码部分 汇编代
