在iPhone / iPad上轻松模拟GPS位置 AnyGo for Mac AnyGo for Mac是一款专为Mac电脑用户设计的虚拟定位工具。它可以模拟你的GPS位置，让你的设备显示你在任何世界上的任何地方。无论你是想在游戏中虚拟移动，还是在社交媒体上分享虚拟的旅行照片，AnyGo都可以满足你的需求。 使用AnyGo for Mac非常简单。你只需要连接你的设备到Mac电脑上，打开AnyGo软件，然后选择你想要定位的位置即可。你可以输入一个具体的地址，或者在地图上直接点击选择一个位置。AnyGo还提供了一些常见的热门地点供你选择，比如世界各地的著名旅游景点。 除了改变你的GPS位置，AnyGo还具有一些其他有用的功能。比如，它可以帮助你模拟速度，让你的位置看起来像是在行进中。此外，AnyGo还可以帮助你创建虚拟的路线，让你的设备显示你在某个特定地点的移动轨迹。 一键将iPhone的GPS位置更改为任何位置 AnyGo使您只需单击一下鼠标，即可将iPhone的GPS位置传送到您在世界上选择的任何目的地！只需输入地址或所需位置的特定坐标即可。 使用自定义的路线和速度模拟GPS运动 借助AnyGo，您可以通过在地图上创建2位置或多位置路线来模拟自然的GPS运动，并可以自定义3.6km / h至100km / h的速度，暂停并继续。如果您想在家中舒适地玩GPS相关游戏，而不需要四处走动或访问您所在地区以外提供的服务，这将非常有用。 使用操纵杆更好地控制 操纵杆模式允许您使用向上或向下箭头向前或向后移动。也可以使用W，A，S和D键或上，下，左和右来控制GPS运动。 自动运动 单击中央按钮以使GPS点自动移动。使用向上和向下箭头前后移动，向左和向右箭头可在360度方向上调整移动。 键盘控制 使用W，A，S和D键或键盘上的上，下，左和右方向键控制GPS的移动。 导入GPX文件以进一步使用 GPX文件的来源多种多样，包括路线，航迹，航路点和地理缓存等信息。您可以通过将这些GPX文件导入AnyGo来在计算机上查看并进一步使用它们。

#ai夏令营#datawhale#夏令营 1. 赛事简介 比赛还是大家熟悉的预测算法类： 分子性质AI预测挑战赛 欢迎大家参加！我是Datawhale夏令营15群的运营助教 ☀️ 题目要求根据提供的demo数据集，可以基于demo数据集进行数据增强、自行搜集数据等方式扩充数据集，并自行划分数据。运用深度学习、强化学习或更加优秀人工智能的方法预测PROTACs的降解能力，若DC50>100nM且Dmax<80% ，则视为降解能力较差（demo数据集中Label=0）；若DC50<=100nM或Dmax>=80%，则视为降解能力好（demo数据集中Label=1） 本模型依据提交的结果文件，采用F1-score进行评价。 👉 读题可知，这是一个常规的分类问题，选手需要构建分类模型，判断分子性质（降解能力是好还是坏） 2. baseline代码 baseline 代码由 Datawhale 提供，采用常规的机器学习方法，流程如下。 采用 lightgbm 进行二分类预测： # 1. 导入需要用到的相关库 # 导入 pandas 库，用于数据处理和分析 import pandas as pd # 导入 numpy 库，用于科学计算和多维数组操作 import numpy as np # 从 lightgbm 模块中导入 LGBMClassifier 类 from lightgbm import LGBMClassifier # 2. 读取训练集和测试集 # 使用 read_excel() 函数从文件中读取训练集数据，文件名为 'traindata-new.xlsx' train = pd.read_excel('./data/data280993/traindata-new.xlsx') # 使用 read_excel() 函数从文件中读取测试集数据，文件名为 'testdata-new.xlsx' test = pd.read_excel('./data/data280993/testdata-new.xlsx') # 3 特征工程 # 3.

前言：哈喽，大家好，我是前端菜鸟的自我修养！今天给大家分享JavaScript 中的面向对象编程--->构造函数--->原型对象与原型链，由浅入深详细讲解！并提供具体代码帮助大家深入理解，彻底掌握！原创不易，如果能帮助到带大家，欢迎收藏+关注哦 💕 🌈🌈文章目录 一、编程思想 1.面向过程 2.面向对象 二、构造函数 三、原型对象与原型链 1.原型对象 2.constructor 属性 3.对象原型 4.原型继承 5.原型链 一、编程思想 目标：学习 JavaScript 中基于原型的面向对象编程序的语法实现，理解面向对象编程的特征。 1.面向过程 面向过程就是分析出解决问题所需要的步骤，然后用函数把这些步骤一步一步实现，使用的时候再一个一个的依次调用就可以了。 举个栗子：蛋炒饭 2.面向对象 面向对象是把事务分解成为一个个对象，然后由对象之间分工与合作。 在面向对象程序开发思想中，每一个对象都是功能中心，具有明确分工。 面向对象编程具有灵活、代码可复用、容易维护和开发的优点，更适合多人合作的大型软件项目。 面向对象的特性： 封装性 继承性 多态性 二、构造函数 对比以下通过面向对象的构造函数实现的封装： <script> function Person() { this.name = '佚名' // 设置名字 this.setName = function (name) { this.name = name } // 读取名字 this.getName = () => { console.log(this.name) } } ​ // 实例对像，获得了构造函数中封装的所有逻辑 let p1 = new Person() p1.setName('小明') console.

概述 Linux默认允许被ping。其主要决定因素为： 内核参数防火墙（iptables/firewall） 以上的决定因素是与的关系，即需要均满足。 因此，修改linux禁被ping有以上两种方法可以实现。 修改内核文件使禁ping 1. 临时生效禁止被ping echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/icmp_echo_ignore_all /proc/sys/net/ipv4/icmp_echo_ignore_all 是一个内核参数文件，它的值决定了系统是否响应ICMP echo请求： 当这个文件的值为0时（这是默认设置），系统会响应所有的ICMP echo请求。 当这个文件的值设置为1时，系统会忽略所有的ICMP echo请求，即对所有ping命令不做出响应。 2. 永久生效禁止被ping # 修改 cat /etc/sysctl.conf # /proc/sys/net/ipv4/icmp_echo_ignore_all # net网络 ipv4协议 icmp协议 忽略全部 net.ipv4.icmp_echo_ignore_all = 1 # 添加该行(0允许，1禁止) # 生效 sysctl -p 修改iptables禁ping iptables -A INPUT -p icmp -j DROP 具体iptables内容，可以查看我往期笔记Linux防火墙（以iptables为例）

目录 一、用法精讲 19、pandas.read_xml函数 19-1、语法 19-2、参数 19-3、功能 19-4、返回值 19-5、说明 19-6、用法 19-6-1、数据准备 19-6-2、代码示例 19-6-3、结果输出 20、pandas.DataFrame.to_xml函数 20-1、语法 20-2、参数 20-3、功能 20-4、返回值 20-5、说明 20-6、用法 20-6-1、数据准备 20-6-2、代码示例 20-6-3、结果输出 21、pandas.DataFrame.to_latex函数 21-1、语法 21-2、参数 21-3、功能 21-4、返回值 21-5、说明 21-6、用法 21-6-1、数据准备 21-6-2、代码示例 21-6-3、结果输出 二、推荐阅读 1、Python筑基之旅 2、Python函数之旅 3、Python算法之旅 4、Python魔法之旅 5、博客个人主页 一、用法精讲 19、pandas.read_xml函数 19-1、语法 # 19、pandas.read_xml函数 pandas.read_xml(path_or_buffer, *, xpath='./*', namespaces=None, elems_only=False, attrs_only=False, names=None, dtype=None, converters=None, parse_dates=None, encoding='utf-8', parser='lxml', stylesheet=None, iterparse=None, compression='infer', storage_options=None, dtype_backend=_NoDefault.no_default) Read XML document into a DataFrame object. New in version 1.

git 安装： 在 Windows 上安装 Git 也有几种安装方法。 官方版本可以在 Git 官方网站下载。 打开 https://git-scm.com/download/win，下载会自动开始。 要注意这是一个名为 Git for Windows 的项目（也叫做 msysGit），和 Git 是分别独立的项目；更多信息请访问 Redirecting Git for Windows' homepage...。 ps:https://git-scm.com/book/zh/v2/%E8%B5%B7%E6%AD%A5-%E5%AE%89%E8%A3%85-Git 定远程仓库（origin）和分支（master） 在 Git 中，使用 git push 命令时，你可能会遇到想要指定远程仓库（origin）和分支（master）的情况。不过，你给出的命令 git -orign -master push 是不正确的，因为它混合了错误的选项和参数。正确的命令格式应该明确指定远程仓库名和分支名，但不需要 - 前缀来分隔它们。 如果你想要将本地的 master 分支推送到名为 origin 的远程仓库的 master 分支上，你应该使用以下命令： git push origin master 这里，origin 是远程仓库的默认名称（但你可以根据需要更改为其他名称），master 是你想要推送的本地分支名。 请注意，随着 Git 的发展，master 分支名逐渐被认为具有不敏感的含义，并建议改用 main 作为默认分支名。如果你的仓库或团队已经采用了 main 作为默认分支名，那么相应的命令将是： git push origin main 此外，如果你在 Git 2.28 或更高版本中，并且你的远程仓库已经设置了 main 作为默认分支，git push 命令可能默认推送当前分支到对应的远程分支，这时你可能只需要运行： git push 但是，为了确保明确性和避免潜在的混淆，明确指定远程仓库和分支名总是一个好主意。 在 Git 中，origin 这个名字是一个默认的远程仓库名称，但它并不是硬编码在 Git 中的，而是在你第一次克隆（clone）一个仓库或者添加一个远程仓库（remote）时设置的。

文章目录 破局 AI 2.0 时代：利用 AI 提升自我核心竞争力1. AI 2.0 时代1.1 特点1.2 发展1.3 影响 2. AI 2.0 时代的机遇 & 挑战2.1 AI 对行业市场的冲击2.2 挑战变为机遇2.3 不同场景下的 AI 效能提升2.3.1 自动化办公任务2.3.2 提升学习效率2.3.3 创意生成与内容创作2.3.4 数据分析与市场洞察2.3.5 提升客户服务质量 结语 破局 AI 2.0 时代：利用 AI 提升自我核心竞争力 在当今快速发展的科技时代，人工智能（AI）正以前所未有的速度改变着我们的生活和工作方式。 无论你是学生、职场新人还是资深专业人士，掌握AI技术都能在很大程度上帮助你提升自我核心竞争力，迎接未来的挑战。 1. AI 2.0 时代 AI 进入 2.0 时代，所有应用都会被重写一遍。 AI 2.0 是绝对不能错过的一次革命，它会是一个平台级别的趋势，超过移动互联网十倍。 —— 李开复 AI 2.0：海量数据+跨领域知识 AI 2.0 时代的第一个现象级应用，是以 GPT-4 为代表的 AIGC，即 Generative AI（生成式AI）。 通过优化和迭代，AI 变得越来越精准，最终形成适用不同领域的基础大模型。 1.1 特点 AI 2.0 是指人工智能发展的新阶段，具有以下几个显著特点：

java中反射（Reflection）的4个作用 作用1、在运行时判断任意一个对象所属的类作用2、在运行时构造任意一个类的对象作用3、在运行时判断任意一个类所具有的成员变量和方法作用4、在运行时调用任意一个对象的方法总结 💖The Begin💖点点关注，收藏不迷路💖 反射（Reflection）是Java等编程语言中的一个重要特性，它允许程序在运行时进行自我检查和对内部成员（如字段、方法、类等）的操作。本文将详细介绍反射的主要作用，并通过Java示例来说明。 作用1、在运行时判断任意一个对象所属的类 反射提供了getClass()方法，使得我们可以获取对象的运行时类信息。通过这个方法，我们可以判断一个对象属于哪个类。 Object obj = "Hello, Reflection!"; Class<?> objClass = obj.getClass(); System.out.println("对象所属类: " + objClass.getName()); // 输出: 对象所属类: java.lang.String 作用2、在运行时构造任意一个类的对象 通过反射，我们可以使用Class对象的newInstance()方法（或其替代方法如getDeclaredConstructor().newInstance()）来动态地创建类的实例。 try { Class<?> stringClass = String.class; Object strInstance = stringClass.getDeclaredConstructor().newInstance(); // 注意：String类有一个无参构造器，否则上述代码会抛出异常 System.out.println("通过反射创建的String实例: " + strInstance); // 输出: 通过反射创建的String实例: } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } 作用3、在运行时判断任意一个类所具有的成员变量和方法 通过反射，我们可以获取类的所有成员变量（字段）和方法，并可以检查它们的修饰符、参数等信息。 Class<?> stringClass = String.class; // 获取所有公共字段 Field[] fields = stringClass.getFields(); for (Field field : fields) { System.

Java中获取Class对象的三种方式 1、对象调用getClass()方法2、类名.class的方式3、通过Class.forName()静态方法4、总结 💖The Begin💖点点关注，收藏不迷路💖 在Java中，Class对象是一个非常重要的概念，它代表了Java中的类、接口、数组类、基本数据类型或void关键字。本文将介绍获取Class对象的三种常用方式。 1、对象调用getClass()方法 当一个对象被创建后，Java运行时系统就会为这个对象分配一个Class对象。这个Class对象被Java虚拟机用来跟踪对象的运行时状态。我们可以通过调用对象的getClass()方法来获取该对象的Class对象。 public class MyClass { public static void main(String[] args) { MyClass obj = new MyClass(); Class<?> objClass = obj.getClass(); System.out.println("对象的Class是: " + objClass.getName()); } } 在这个例子中，我们创建了一个MyClass的实例obj，然后调用obj.getClass()来获取MyClass的Class对象，并打印出它的名字。 2、类名.class的方式 除了通过对象来获取Class对象外，我们还可以直接使用类名加上.class来获取该类的Class对象。这种方式在编译时就能确定Class对象，因此更加安全，也是获取Class对象的首选方式。 public class MyClass { public static void main(String[] args) { Class<?> classType = MyClass.class; System.out.println("类的Class是: " + classType.getName()); } } 在这个例子中，我们直接使用了MyClass.class来获取MyClass的Class对象。 3、通过Class.forName()静态方法 如果我们在运行时才知道类的名字，或者类的名字存储在字符串中，那么我们可以使用Class.forName()方法来获取该类的Class对象。这个方法会加载指定的类，并返回该类的Class对象。需要注意的是，如果指定的类不存在，或者加载过程中发生错误，那么forName()方法会抛出ClassNotFoundException。 public class MyClass { public static void main(String[] args) { try { Class<?

系列文章目录 一、Kafka简介 二、Kafka架构设计 三、消息传递机制 四、实例说明（案例解析） 五、kafka性能优化(案例解析) 文章目录 系列文章目录前言一、Kafka简介二、Kafka架构设计1. Producer（生产者）：2. Broker（服务器）：3. Consumer（消费者）：4. Topic（主题）：5. Partition（分区）：6. Replica（副本）：7. ZooKeeper： 三、消息传递机制1. 消息发送流程：2. 消息存储流程：3. 消息消费流程： 四、实例说明1. 生产者发送消息：2. 消息存储：3. 消费者消费消息： 五、kafka性能优化1. Kafka性能优化的总体思路2. 硬件优化2.1 高速磁盘2.2 大内存和高性能CPU 3. 配置优化3.1 批处理参数3.2 压缩配置3.3 分区与副本 4. 网络优化4.1 网络带宽4.2 网络延迟 5. 客户端优化5.1 生产者优化5.2 消费者优化 补充：Kafka消费者负载均衡机制 前言 Kafka的底层原理涉及多个方面，包括其架构设计、消息传递机制、数据存储结构以及集群管理等。本文是对Kafka底层原理和性能优化的详细解析，并结合实例进行说明。 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 Kafka的底层原理涉及多个方面，包括其架构设计、消息传递机制、数据存储结构以及集群管理等。以下是对Kafka底层原理的详细解析，并结合实例进行说明。 一、Kafka简介 Apache Kafka是一个分布式流处理平台，由LinkedIn公司开发，并于2011年初开源。它遵循Apache开源协议，主要用于处理实时数据流，可以发布、订阅、存储和处理数据。Kafka以其高吞吐量、可扩展性和持久性而著称，广泛应用于日志收集、消息系统、用户活动跟踪、运营指标以及流式处理等领域。 二、Kafka架构设计 Kafka架构图： Kafka的架构设计主要包括以下几个组件： 1. Producer（生产者）： 生产者负责将数据发送到Kafka集群。 生产者发送消息时，可以选择特定的主题（Topic）和分区（Partition）进行发送。 生产者还可以配置消息发送的确认机制（acks），以确保消息的可靠性。 2. Broker（服务器）： Kafka集群中的每个服务器都被称为Broker。 Broker负责存储消息数据，并提供消息的生产和消费服务。 Kafka集群由多个Broker组成，以实现高可用性和负载均衡。 3. Consumer（消费者）： 消费者从Kafka集群中消费数据。 消费者可以订阅一个或多个主题，并在每个主题中定位到特定分区进行消费。 Kafka支持消费者组（Consumer Group）的概念，一个组的所有消费者共同消费一个主题的数据，但每个分区的数据只会被组中的一个消费者消费。 4. Topic（主题）： 主题是Kafka中消息的逻辑分类。

文章目录 📑引言一、倒排索引简介二、倒排索引的基本结构三、Elasticsearch中的倒排索引3.1 索引和文档3.2 创建倒排索引3.3 倒排索引的存储结构3.4 词典和倒排列表的优化 四、倒排索引的查询过程4.1 过程4.2 示例 五、倒排索引的优缺点5.1 优点5.2 缺点 六、倒排索引在实际应用中的优化6.1 分析器配置6.2 分片和副本6.3 缓存机制6.4 数据分层存储 📑引言 Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎，广泛应用于全文搜索、日志分析和实时数据分析等领域。其核心优势在于其强大的搜索性能，而这种性能的基础之一就是倒排索引（Inverted Index）。本文将详细介绍Elasticsearch中的倒排索引，帮助读者深入理解其原理、结构及应用。 一、倒排索引简介 倒排索引是全文搜索引擎的核心数据结构，其主要作用是从文档中提取关键词，并建立关键词到文档的映射关系。这种结构与传统的正排索引（即文档到关键词的映射）相反，因此称为倒排索引。 在倒排索引中，每个关键词都关联着包含该关键词的文档列表，这使得搜索操作能够迅速定位包含特定关键词的文档，从而大幅提高查询效率。 二、倒排索引的基本结构 倒排索引的基本结构包括以下几个部分： 词典（Dictionary）：包含所有在文档集中出现的关键词。倒排列表（Inverted List）：对于每个关键词，记录包含该关键词的文档ID列表及其在文档中的位置信息。 举一个简单的例子： 假设我们有以下三个文档： 文档1："Elasticsearch is a powerful search engine"文档2："Elasticsearch uses inverted index"文档3："Search engines use indexes" 构建倒排索引的步骤如下： 词条化（Tokenization）：将文档拆分为单词，并进行规范化处理（如转小写、去除停用词等）。建立词典：提取所有文档中的唯一单词。创建倒排列表：记录每个单词在各个文档中的出现位置。 结果如下： elasticsearch -> {1, 2}is -> {1}a -> {1}powerful -> {1}search -> {1, 3}engine -> {1}uses -> {2}inverted -> {2}index -> {2}engines -> {3}use -> {3}indexes -> {3} 三、Elasticsearch中的倒排索引 3.

前言 在MATLAB中，可以使用 py 函数来调用Python模块和函数。在此基础上，我们可以很轻易的调用python中的各种模块，方便我们在神经网络上的应用仿真。 以下是使用MATLAB调用Python模块的基本步骤： 确保你的系统已经正确安装了Python，并且将Python添加到了系统的环境变量中。 在MATLAB命令窗口中，使用 pyversion 命令检查MATLAB当前使用的Python版本。确保它是你希望调用的Python版本。 使用 py.module_name 语法来引入Python模块。 module_name 是你要调用的Python模块的名称。 调用Python模块中的函数或方法。使用 . 操作符来访问模块中的函数和方法。 1 调用自定义python函数 1 2 3 4 5 % 添加函数模块路径, 如果路径不在则搜索不到 py.sys.path().append('fun/to/path') mymod = py.importlib.import_module('py_name') % 不要带py后缀,不然报错 a = mymod.print_num(1) disp(a) 例子 1 2 3 # num.py def print_num(num): return num 1 2 3 4 5 6 % 添加函数模块路径, 如果路径不在则搜索不到 py.sys.path().append('fun/to/path') mymod = py.importlib.import_module('num') % 不要带py后缀,不然报错 a = mymod.print_num(1) disp(pwd) disp(a) 2 访问 Python 内置模块 要访问 Python 库，请在 Python 名称前添加 py.

乐此不疲地把简单的问题复杂化，并把这种XX行为叫作专业 APM 在 iOS 开发中，APM 代表 Application Performance Management（应用性能管理）。APM 是一套监控和管理应用程序性能的工具和技术，旨在确保应用程序运行平稳、响应迅速并且提供良好的用户体验。 APM 的核心功能 性能监控： 实时监控应用的各种性能指标，如启动时间、响应时间、内存使用、CPU 使用等。 崩溃报告： 捕获应用崩溃信息，并提供详细的崩溃日志和堆栈追踪，帮助开发者快速定位和修复问题。 网络监控： 监控网络请求的情况，包括请求时间、数据量、成功率和错误率等。 用户行为分析： 跟踪用户在应用中的行为路径，帮助分析用户流失和交互问题。 资源使用监控： 监控应用的内存、CPU 和电池使用情况，确保资源利用率高效且不影响用户体验。 常用的 APM 工具 Firebase Performance Monitoring： 提供全面的性能监控功能，包括应用启动时间、网络请求、内存和 CPU 使用等。支持自定义跟踪和指标，帮助开发者深入了解特定功能的性能表现。 New Relic Mobile： 提供详细的应用性能数据和分析，包括崩溃报告、网络性能和用户行为分析。支持跨平台应用监控，适用于多种移动操作系统。 Instabug： 集成崩溃报告、用户反馈和性能监控，帮助开发者快速发现和修复问题。提供详细的性能指标和用户行为分析，帮助优化应用性能。 AppDynamics： 提供全面的应用性能管理解决方案，包括实时监控、崩溃分析和用户体验分析。支持自动诊断和问题修复，提升应用的稳定性和性能。 Dynatrace： 提供端到端的性能监控解决方案，包括应用、服务器和网络性能监控。支持自动检测和诊断性能问题，帮助快速定位和解决问题。 示例代码（使用 Firebase Performance Monitoring） import Firebase // 在 AppDelegate 中配置 Firebase func application(_ application: UIApplication, didFinishLaunchingWithOptions launchOptions: [UIApplication.LaunchOptionsKey: Any]?) -> Bool { FirebaseApp.configure() return true } // 使用 Firebase Performance Monitoring 跟踪特定代码块的性能 func performTask() { let trace = Performance.

在当今这个信息爆炸、节奏快速的时代，人工智能助手已经成为我们生活中不可或缺的一部分。它们帮助我们节省时间、提高效率，甚至在某些时候还能提供情感上的支持。而"文心一言"，作为一款强大的AI助手，它的指令系统更是能够让我们在各种应用场景下发挥出它的最大潜力。接下来，我将带你快速上手文心一言的指令，让你在三分钟内掌握基础技巧，并在不同场景下找到属于你的宝藏指令。 快速掌握文心一言基础指令技巧 首先，我们需要了解指令的基本格式，它包括四个部分：参考信息、动作、目标和要求。参考信息是提供给AI完成任务时所需的背景和材料；动作是需要AI执行的任务；目标是AI生成的内容；要求则是对任务执行的具体细节的规定。 指令词构造示例 一条优秀的指令词应该是清晰明确且具有针对性，能够引导模型准确理解并回应你的问题。对比不好的指令词和优秀的指令词，我们可以看到明显的区别： 不好的指令词：如“写一首山和树林的诗”，这样的指令太过模糊，没有具体的方向和要求。优秀的指令词：例如“请以唐代诗人的身份，在面对黄山云海时，根据已有唐诗数据，撰写一篇作者借由眼前景观感叹人生不得志的七言绝句，并严格满足七言绝句的格律要求。”这个指令清晰地指出了身份、情境、内容和格式要求。 文心一言入门指令应用实例 提效工作职场 在职场中，无论是需要创意的广告人、自媒体，还是需要处理大量数据的职场人，文心一言都能提供极大的帮助。例如，为“陈年老酒”创作广告文案，或者为一名美食探店博主制作视频脚本，只需一条指令，文心一言就能生成吸引人的内容。 畅游无垠学海 对于学生而言，文心一言可以作为高效的学习助手。无论是对论文进行摘要，还是生成论文大纲，甚至是解答疑难问题，文心一言都能提供有力的支持。 化身贴心助手 文心一言也能成为你的私人秘书，为你提供衣食住行的精心规划和各类知识解答。无论是设计旅行计划，还是提供健康食谱，甚至是解答育儿问题，文心一言都能提供贴心的服务。 解锁亲密伙伴 在情感上，文心一言可以成为你的树洞，为你提供情感支持和建议。无论是面对感情问题，还是个人心事，文心一言都能成为你的知心朋友。 扫除忧愁苦闷 最后，文心一言还能作为你的休闲娱乐伙伴。无论是创作艺术作品，还是玩成语接龙，文心一言都能带给你乐趣和放松。 结语 通过上述的介绍，我们可以看到文心一言的指令系统是多么的强大和灵活。无论是在工作、学习、生活还是娱乐中，文心一言都能提供个性化的服务和支持。掌握好这些指令，你将能够更加高效地利用文心一言，让它成为你生活中的得力助手。 记住，每一条指令的背后，都可能是你省下的时间、学到的知识、解答的疑问，或是在无聊郁闷时得到的正能量。现在就开始尝试使用文心一言，让它成为你探索世界、提升自我、享受生活的好伙伴吧！

🤖破解ChatGPT惊人耗电！DeepMind新算法训练提效13倍，能耗暴降10倍 - 谷歌DeepMind研究团队提出了一种加快AI训练的新方法——多模态对比学习与联合示例选择（JEST），大大减少了所需的计算资源和时间。 - JEST以13倍更少的迭代次数，以及10倍更少的计算量，超越了最先进的模型！ - 预训练的参考模型，已经学习了什么样的数据是有「优质的」或「有用的」。然后通过模型，来引导数据选择那些精心筛选过的小型数据集。 - 这一发现揭示了，数据筛选水平可以作为评判Scaling Law的一个新维度。 🔗论文地址：https://arxiv.org/pdf/2406.17711 🔗 破解ChatGPT惊人耗电！DeepMind新算法训练提效13倍，能耗暴降10倍-CSDN博客 🌍浦语灵笔 IXC-2.5：能看懂视频，完整书写文章、自动生成网站的多模态模型 - 浦语灵笔 IXC-2.5) 是由上海人工智能实验室开发的一个强大的多模态大模型。 - 使用7B LLM后端，具有与GPT-4V相当的能力 - 具有超高分辨率图像理解、精细的视频理解和多轮多图像对话能力。 - 此外，它还扩展了两个引人注目的应用：网页制作和高质量文本-图像文章创作。 - 可以利用逐步推理的方法生成连贯的长文本内容。创作的文章在逻辑和连贯性上达到高标准。 🔗在线体验：https://huggingface.co/spaces/Willow123/InternLM-XComposer 🔗 https://blink.csdn.net/details/1751503 📱配备国产6nm 5G芯片！中兴小鲜60手机曝光：还有内置AI大模型 - 中兴通讯即将推出的小鲜60手机已在中国电信终端产品库中曝光，这款手机搭载了紫光展锐T760 5G处理器，这是一款使用6nm工艺制造的国产芯片， - 具备4个2.2GHz Cortex-A76核心和4个Crotex-A55核心，配备以及Mail G57 GPU，除了芯片，小鲜60还配备了UFS 3.1闪存。 - 屏幕为一块6.56英寸120Hz的LCD直屏，分辨率为1612*720像素。 - 手机内置5000mAh电池，支持10W充电，尺寸为163.674.98.6mm，重量约204.2g，后置13MP镜头和前置5MP自拍镜头，侧边指纹解锁，保留了3.5mm耳机孔。 - 中兴小鲜60运行基于Android 13的MyOS 13系统，并内置了AI大模型功能。 - 在外观设计方面，中兴小鲜60采用了中置打孔设计的正面屏幕以及巨大的圆形摄像头模组。 🌐中国版GPT-4o炸场：国内首个流式多模态交互模型，现场实时且丝滑 - 商汤发布国内首个流式原生多模态交互模型——6000亿参数日日新5.5系列。 - 一种全新的AI交互模式，把文本、声音、图像还有视频等模态全都囊括到了一起，可以让AI跟人们交流的时候变得更加生动丰富。 - 商汤用新AI搞的另一个花活，“复活”了图灵、冯诺依曼等计算机巨佬。 🔗 中国版GPT-4o炸场：国内首个流式多模态交互模型，现场实时且丝滑-CSDN博客

CVE-2024-34750 Apache Tomcat - 拒绝服务 严重程度：重要 供应商：Apache 软件基金会 受影响的版本： Apache Tomcat 11.0.0-M1 至 11.0.0-M20 Apache Tomcat 10.1.0-M1 至 10.1.24 Apache Tomcat 9.0.0-M1 至 9.0.89 描述： 在处理 HTTP/2 流时，Tomcat 没有处理以下情况 正确计算过多的 HTTP 标头。这导致错误计算活跃 HTTP/2 流，这又导致使用了不正确的无限 超时导致连接保持打开状态，这本应 关闭。 减轻： 受影响版本的用户应采取以下措施之一 缓解措施： - 升级到 Apache Tomcat 11.0.0-M21 或更高版本 - 升级到 Apache Tomcat 10.1.25 或更高版本 - 升级到 Apache Tomcat 9.0.90 或更高版本 信用： 此漏洞已负责任地报告给 Tomcat 安全团队 由 VNPT-VCI 的 devme4f 提供。 历史： 2024-07-03 原始通报

前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。点击跳转到网站。 简介 Redis 是一个内存中的键值存储，以其灵活性、性能和广泛的语言支持而闻名。在本指南中，我们将演示如何在 Ubuntu 16.04 服务器上安装和配置 Redis。 先决条件 要完成本指南，您需要访问 Ubuntu 16.04 服务器。您需要一个具有 sudo 权限的非根用户，以执行此过程所需的管理功能。您可以按照我们的 Ubuntu 16.04 初始服务器设置指南来了解如何设置具有这些权限的帐户。 当您准备好开始时，请使用您的 sudo 用户登录到 Ubuntu 16.04 服务器并继续以下操作。 安装构建和测试依赖项 为了获得 Redis 的最新版本，我们将从源代码编译和安装软件。在下载代码之前，我们需要满足构建依赖项，以便编译软件。 为此，我们可以从 Ubuntu 存储库安装 build-essential 元包。我们还将下载 tcl 包，这样我们就可以测试我们的二进制文件。 我们可以通过输入以下命令来更新本地的 apt 包缓存并安装依赖项： sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential tcl 下载、编译和安装 Redis 接下来，我们可以开始构建 Redis。 下载并解压源代码 由于我们不需要长期保留我们将要编译的源代码（我们可以随时重新下载它），我们将在 /tmp 目录中构建。让我们现在切换到那里： cd /tmp 现在，下载最新稳定版本的 Redis。这始终可在稳定的下载 URL 上找到： curl -O http://download.redis.io/redis-stable.tar.gz 通过输入以下命令解压 tarball： tar xzvf redis-stable.tar.gz 进入刚刚提取的 Redis 源目录结构：

🌸个人主页:https://blog.csdn.net/2301_80050796?spm=1000.2115.3001.5343 🏵️热门专栏: 🧊 Java基本语法(97平均质量分)https://blog.csdn.net/2301_80050796/category_12615970.html?spm=1001.2014.3001.5482 🍕 Collection与数据结构 (92平均质量分)https://blog.csdn.net/2301_80050796/category_12621348.html?spm=1001.2014.3001.5482 🧀Java EE(94平均质量分) https://blog.csdn.net/2301_80050796/category_12643370.html?spm=1001.2014.3001.5482 🍭MySql数据库(93平均质量分)https://blog.csdn.net/2301_80050796/category_12629890.html?spm=1001.2014.3001.5482 🍬算法(97平均质量分)https://blog.csdn.net/2301_80050796/category_12676091.html?spm=1001.2014.3001.5482 感谢点赞与关注~~~ ✒️ 期末考试结束,暑假回归,文章将会保持更新. 目录 6. 水果成篮(难度:🟡3度)7. 找到字符串中的所有字母异位词(难度:🟠4度)8. 串联所有单词的子串(难度:🔴5度) 6. 水果成篮(难度:🟡3度) OJ链接 题目描述 你正在探访一家农场，农场从左到右种植了一排果树。这些树用一个整数数组 fruits 表示，其中 fruits[i] 是第 i 棵树上的水果 种类 。 你想要尽可能多地收集水果。然而，农场的主人设定了一些严格的规矩，你必须按照要求采摘水果： 你只有 两个 篮子，并且每个篮子只能装 单一类型 的水果。每个篮子能够装的水果总量没有限制。 你可以选择任意一棵树开始采摘，你必须从 每棵 树（包括开始采摘的树）上 恰好摘一个水果 。采摘的水果应当符合篮子中的水果类型。每采摘一次，你将会向右移动到下一棵树，并继续采摘。 一旦你走到某棵树前，但水果不符合篮子的水果类型，那么就必须停止采摘。 给你一个整数数组 fruits ，返回你可以收集的水果的 最大 数目。 示例 1： 输入：fruits = [1,2,1] 输出：3 解释：可以采摘全部 3 棵树。 示例 2： 输入：fruits = [0,1,2,2] 输出：3 解释：可以采摘 [1,2,2] 这三棵树。 如果从第一棵树开始采摘，则只能采摘 [0,1] 这两棵树。

已解决 javax.xml.transform.TransformerFactoryConfigurationError 异常的正确解决方法，亲测有效！！！ 目录 一、问题分析 二、报错原因 三、解决思路 四、解决方法 五、总结 博主v：XiaoMing_Java 博主v：XiaoMing_Java 在 Java 开发中，我们可能会遇到 javax.xml.transform.TransformerFactoryConfigurationError 这个异常。下面我将为大家详细讲解这个问题的分析、报错原因、解决思路、解决方法以及总结。 一、问题分析 当我们在使用 Java 中的 XML 转换相关功能时，如果遇到了 javax.xml.transform.TransformerFactoryConfigurationError 异常，通常意味着在尝试获取 TransformerFactory 实例的过程中出现了配置错误。 可能出现这个问题的场景包括但不限于： 缺少必要的 XML 处理库依赖。配置文件错误或缺失。环境变量设置不正确。 二、报错原因 缺少所需的 XML 处理实现库：例如，如果没有在项目的依赖配置中正确引入 Xalan 或 JAXP 等相关的 XML 处理库，就会导致无法找到合适的 TransformerFactory 实现。系统属性配置错误：某些情况下，可能需要通过系统属性来指定 TransformerFactory 的实现类，但配置错误或未配置就会引发异常。类路径问题：如果相关的库文件不在正确的类路径中，Java 运行时环境无法加载到所需的类，从而导致异常。 三、解决思路 首先，确认项目的依赖配置中是否包含了正确的 XML 处理库。检查系统属性的设置是否正确，必要时进行修正。确保相关库文件在正确的类路径下。 四、解决方法 以下是具体的解决步骤： 1、确认依赖 检查 项目的 pom.xml（如果是 Maven 项目）或 build.gradle（如果是 Gradle 项目）文件，确保包含了正确的 XML 处理库依赖。例如，对于 Maven 项目，可能需要添加类似以下的依赖： <dependency> <groupId>xml-apis</groupId> <artifactId>xml-apis</artifactId> <version>1.4.01</version> </dependency> <dependency> <groupId>xerces</groupId> <artifactId>xercesImpl</artifactId> <version>2.

个人主页：欢迎来到 Papicatch的博客 课设专栏 ：学生成绩管理系统 专业知识专栏： 专业知识 文章目录 🍉引言 🍉基于深度卷积神经网络的表情识别 🍈流程图 🍈模型设计 🍍网络架构选择 🍍卷积层设计 🍍池化层 🍍激活函数 🍍全连接层 🍍正则化 🍍模型融合 🍈模型设计实现 🍍数据准备 🍍导入所需的库 🍍定义模型结构 🍍 数据预处理 🍍编译模型 🍍加载数据并进行训练 🍍在测试集上进行评估 🍍进行表情预测 🍈模型推理 🍉氛围灯控制 🍈照明技术 🍈通信技术 🍈传感器技术 🍈控制算法 🍈智能控制技术 🍈电源管理技术 🍈软件和用户界面 🍈开发流程图 🍉人脸表情识别模型推理功能插件构建 🍈模型选择与训练 🍈模型转换与优化 🍈接口设计 🍈数据预处理 🍈推理引擎集成 🍈错误处理与异常情况 🍈性能优化 测试与验证 🍈系统开放插件 🍈人脸图像获取插件实现 🍍摄像头访问与控制 🍍图像采集 🍍人脸检测 🍍图像裁剪与调整 🍍图像质量优化 🍍数据格式转换 🍍实时性与性能优化 🍍跨平台支持 🍈代码实现 🍈人脸图像识别模型推理实现 🍈可视化交互界面插件实现 🍉总结 🍉引言 在当今科技飞速发展的时代，人工智能与智能家居的结合正逐渐改变着我们的生活方式。 人工智能使得智能家居具备了更强的学习和适应能力。例如，智能恒温器可以通过学习用户的日常温度偏好和行为模式，自动调整室内温度，以达到节能和舒适的最佳平衡。 智能家居开发详细流程 🍉基于深度卷积神经网络的表情识别 深度卷积神经网络（DCNN）在表情识别这一复杂任务中展现出了卓越的性能，而 OpenCV 作为一个功能强大且广泛应用的计算机视觉库，为实现基于 DCNN 的表情识别系统提供了坚实的基础和便利的工具。