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解决 Xshell 无法使用 zsh 的 prompt style

为了更好的阅读体验，请点击这里先学习一下 zsh 的配置吧~ 参考资料从 0 开始：教你如何配置 zsh powerlevel10k 如何给 Xshell 配置呢当我安装完 oh-my-zsh、powerlevel10k、fast-syntax-highlighting、以及若干（powerl

【解决方案】Java 互联网项目中消息通知系统的设计与实现（上）

消息通知系统（notification-system）作为一个独立的微服务，完整地负责了 App 端内所有消息通知相关的后端功能实现。该系统既需要与文章系统、订单系统、会员系统等相关联，也需要和其它业务系统相关联，是一个偏底层的通用服务系统。

解析Html Canvas的卓越性能与高效渲染策略

一、什么是Canvas 想必学习前端的同学们对Canvas 都不陌生，它是 HTML5 新增的“画布”元素，可以使用JavaScript来绘制图形。 Canvas元素是在HTML5中新增的标签用于在网页实时生成图像，并且可以操作图像内容，基本上它是一个可以用JavaScript操作的位图（bitma

解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展

解锁LLMs的“思考”能力：Chain-of-Thought(CoT) 技术推动复杂推理的新发展 1.简介 Chain-of-Thought(CoT)是一种改进的Prompt技术，目的在于提升大模型LLMs在复杂推理任务上的表现，如算术推理（arithmetic reasoning）、常识推理（co

解读surging 的内存过高的原因

前言对于.NET开发人员来讲，一个程序占用内存过高，是极其糟糕，是一款不合格的程序软件，.NET开发人员也不会去使用服务器垃圾收集器(ServerGarbageCollection),而是选用工作站垃圾收集器，而是对于一款低内存的程序更能给开发人员是一款稳定运行的程序，而对于今天写这篇文章的目的，

解密Prompt系列31. LLM Agent之从经验中不断学习的智能体

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

解决Python使用GPU

本文简单介绍了使用Python解决使用GPU的方法，并给出了TensorFlow和PyTorch示例；本文还介绍了TensorFlow GPU的安装版本介绍，以及介绍了安装CUDA的详细教程。

解读注意力机制原理，教你使用Python实现深度学习模型

本文介绍了注意力机制的基本原理，并使用 Python 和 TensorFlow/Keras 实现了一个简单的注意力机制模型应用于文本分类任务。

解密Prompt系列30. LLM Agent之互联网冲浪智能体

这一章介绍自主浏览操作网页的WebAgent和数据集：初级MiniWoB++，高级MIND2WEB，可交互WEBARENA，多模态WebVoyager，多轮对话WebLINX，复杂AutoWebGLM

解密Prompt系列29. LLM Agent之真实世界海量API解决方案：ToolLLM & AnyTool

很早之前我们就聊过ToolFormer，Gorilla这类API调用的Agent范式，这一章我们针对真实世界中工具调用的以下几个问题，介绍微调(ToolLLM)和prompt(AnyTool)两种方案。真实世界的API数量庞大且多样：之前的多数工具调用论文，工具数量有限，工具相对简单具体，并且往往

解锁高效创新：IPD策略如何重塑产品开发流程

通过IPD管理体系，使企业的产品开发和生产更加关注市场和客户的需求，加快市场响应速度，缩短产品开发周期，减少项目浪费，降低开发成本，提高产品的市场满意度。

解决HtmlUnit执行JS报错提示ScriptException

问题描述 HtmlUnit作为一款比Selenium更轻量的HeadLess的Java版本浏览器模拟器，不需要在服务器上安装部署浏览器及其Driver程序。但是，众所周知，HtmlUnit对JS脚本的支持并不是很友好，GitHub中大部分的issue都和JS执行错误有关，作者也一直在升级JS En

解锁HDC 2024之旅：从购票到报名，全程攻略

本文分享自华为云社区《解锁HDC 2024之旅：从购票到报名，全程攻略》，作者：华为云社区精选。 Hi，代码界的小伙伴们，集结号已经吹响了！华为开发者大会（HDC 2024）——这场汇聚了HarmonyOS NEXT鸿蒙星河版、盘古大模型5.0等创新火花与智慧碰撞的盛宴，将于6月21日至23日在东莞

解码Transformer：自注意力机制与编解码器机制详述与代码实现

> 本文全面探讨了Transformer及其衍生模型，深入分析了自注意力机制、编码器和解码器结构，并列举了其编码实现加深理解，最后列出基于Transformer的各类模型如BERT、GPT等。文章旨在深入解释Transformer的工作原理，并展示其在人工智能领域的广泛影响。 > 作者 TechLe

第134篇:解决浏览器的CORS跨域问题(CORS policy: Cross origin requests are only supported for protocol schemes: http, data, isolated-app, chrome-extension, chrome-untrusted, https, edge.)

好家伙, 我继续尝试着将我的飞机大战使用ES6模块化分离开来,出了点问题 1.出现问题: edge,chrome等一系列浏览器,会为了安全,禁止你跨域访问目录如下: 主程序 index.html main_1.js main.js 完整代码如下: 1 /* //plane封装成类 2 //实例化后

[转帖]解决Java中的java.io.IOException: Broken pipe问题

https://www.cnblogs.com/Chary/p/16835248.html Java 中java.io.IOException: Broken pipe 认识broken pipe pipe是管道的意思，管道里面是数据流，通常是从文件或网络套接字读取的数据。当该管道从另一端突然关闭

[转帖]解读两大精简指令集：RISC-V和MIPS

https://www.bilibili.com/read/cv14392730?spm_id_from=333.999.0.0 关注来源：内容来自「SIMIT战略研究室」，谢谢。当前CPU的两大架构是CISC（复杂指令集）和RISC（精简指令集），x86是CISC的代表架构，占领了95%以上的

[转帖]解读CPU架构：X86、ARM、MIPS、IRSC-V、CISC

https://www.cnblogs.com/zhangxinglong/p/15019549.html CPU发挥“大脑”的功能，负责数据的处理和运算， CPU 与 GPU 、内存、硬盘和网卡间并不能直接通信，需要通过内存控制芯片、 PCIe 控制芯片和 I/O 处理芯片等实现，这类通信协调芯片

[转帖]解码Redis最易被忽视的CPU和内存占用高问题

https://ost.51cto.com/posts/12514 我们在使用Redis时，总会碰到一些redis-server端CPU及内存占用比较高的问题。下面以几个实际案例为例，来讨论一下在使用Redis时容易忽视的几种情形。一、短连接导致CPU高某用户反映QPS不高，从监控看CPU确实偏

[转帖]解决Nginx负载均衡重复提交问题

https://www.qiansw.com/resolving-nginx-load-balancing-repeated-commit-problems.html 这篇文章的发布时间较早，其中的信息可能已经过时，阅读时请注意甄别。 Nginx [测试环境 Tengine version: Ten

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