UnlockGo 允许您非常轻松地绕过 iPhone 的密码并获得对设备的完全访问权限。它在以下场景中很有用。 在几分钟内删除 iPhone/iPad 上的各种锁定。 解锁 4 位/6 位密码、Touch ID 和 Face ID 删除没有密码的 iCloud 免费锁 无需密码即可从 iPhone/iPad/iPod 中删除 Apple ID 无需密码即可轻松关闭“查找我的 [设备]” MDM 绕过和删除 MDM 配置文件 在 iOS 设备上重置屏幕时间密码 安装免费教程 （本人设备为企业监管锁，购于4.29号，刷机时出现该情况特制作该教程，希望有所帮助） 1.将获得fix文件夹和Setup.exe安装程序； 双击Setup.exe开始安装软件，如图: 2.勾选我同意此协议，点击下一步，如图: 3.选择软件安装目录，默认目录：C:\Program Files (x86)\UnlockGo ；如图 4.等待安装完成,去掉运行unlockgo，等待安装软件补丁，如图: 5.在安装免费文件前，首先要打开软件的安装目录，如果忘记软件的安装目录，请返回到桌面，找到软件的桌面快捷图标，并右键点击图标，出现弹窗后选择“打开文件位置”即可获得文件安装目录。如图: 6.打开Crack文件夹，将里面的"UnlockGo.exe"文件复制到软件安装目录替换即可，如图: 7.安装完成，以管理员身份运行快捷键，如图: 8.成功如图； 9.链接设备绕过MDM 10.下图为重置及解锁步骤 网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1-UYOSlas2X2aH3xiZSlLsA?pwd=366u 提取码：366u 有效期至6月1号，评论区查看最新链接地址不定时更新，过期私聊，文件密码 " ufvyct.test "

目录 一、概述 1、定义 2、作用 二、主要应用场景 1、构造和析构 2、操作符重载 3、字符串和表示 4、容器管理 5、可调用对象 6、上下文管理 7、属性访问和描述符 8、迭代器和生成器 9、数值类型 10、复制和序列化 11、自定义元类行为 12、自定义类行为 13、类型检查和转换 14、自定义异常 三、学习方法 1、理解基础 2、查阅文档 3、编写示例 4、实践应用 5、阅读他人代码 6、参加社区讨论 7、持续学习 8、练习与总结 9、注意兼容性 10、避免过度使用 四、魔法方法 11、__delitem__方法 11-1、语法 11-2、参数 11-3、功能 11-4、返回值 11-5、说明 11-6、用法 12、__dir__方法 12-1、语法 12-2、参数 12-3、功能 12-4、返回值 12-5、说明 12-6、用法 13、__divmod__方法 13-1、语法 13-2、参数 13-3、功能 13-4、返回值 13-5、说明 13-6、用法 五、推荐阅读 1、Python筑基之旅 2、Python函数之旅 3、Python算法之旅 4、博客个人主页 一、概述 1、定义 魔法方法(Magic Methods/Special Methods，也称特殊方法或双下划线方法)是Python中一类具有特殊命名规则的方法，它们的名称通常以双下划线(`__`)开头和结尾。 魔法方法用于在特定情况下自动被Python解释器调用，而不需要显式地调用它们，它们提供了一种机制，让你可以定义自定义类时具有与内置类型相似的行为。 2、作用 魔法方法允许开发者重载Python中的一些内置操作或函数的行为，从而为自定义的类添加特殊的功能。 二、主要应用场景 1、构造和析构 1-1、__init__(self, [args...])：在创建对象时初始化属性。

最近植物大战僵尸杂交版可谓是非常的火，好多主播都在播这款游戏，我一个 Mac 党也想玩，可奈何该游戏目前只有 PC 版本，经过一番折腾终于在我的 Mac 上安装上了该游戏，分享给大家 其实安装过程也很简单，只需要将该游戏的转译版本安装到 Mac 上就可以直接运行了，我们先下载该游戏的 DMG 安装包文件并打开 植物大战僵尸杂交版 MAC 安装包：https://www.hereitis.cn/articleDetails/2551 首先我们打开该安装包，将游戏图标拖拽至右侧文件夹中： 然后，我们在启动台中打开该游戏，如果打开运行时显示不安全出错等，不要着急，我们回到安装包，然后点击软件损坏修复，然后按照步骤输入电脑开机密码就可以了，修复完成后，我们重新回到启动台就可以正常打开该游戏了 刚刚打开游戏时屏幕会黑一会不用着急，耐心等待即可，怎么样是不是还是挺简单的，感兴趣的话那就快来试试吧~

上传多张图片（对接过后端接口）： <uni-file-picker ref="filePicker" limit="9" :value="fileList.url" title="最多上传9张" :image-styles="imageStyles" :sourceType="sourceType" @select="select" @progress="progress" @success="success" @fail="fail" @delete="deletea" /> // 图片回显 fileList: [], // 上传图片的样式 imageStyles: { width: 90, height: 90, }, // uni.chooseImage值，从相册选择，拍摄 sourceType: ['album', 'camera'], // 获取上传状态 select(e) { // 获取本地存储中的认证令牌 const accessToken = uni.getStorageSync('accessToken'); console.log('选择文件：', e) // 解决file对象取值问题 // 微信小程序上传-需要微信临时提供临时地址 const tempFilePaths = e.tempFilePaths; // 处理每张选中的图片 tempFilePaths.forEach(tempFilePath => { uni.uploadFile({ url: apiBaseUrl + '/image/importPhoto', filePath: tempFilePath, // 文件对应的 key , 开发者在服务器端通过这个 key 可以获取到文件二进制内容 name: 'fileList', header: { 'Content-Type': 'application/json', 'Authorization': `Bearer ${accessToken}` }, // 成功函数 success: (res) => { console.

数据类型 1.数据类型分类2.数值类型2.1tinyint类型2.2bit类型2.3浮点数类型2.3.1 float2.3.2 decimal 3.字符串类型3.1 char3.2 varchar3.3char和varchar比较 4.日期和时间类型5.enum和set 点赞👍👍收藏🌟🌟关注💖💖 你的支持是对我最大的鼓励，我们一起努力吧!😃😃 1.数据类型分类 就如我们学习的C/C+等语言每一种都有自己的数据类型，MySQL也有自己的数据类型，常见的如下： 2.数值类型 数值类型整体是被分成：位类型、布尔类型、整数类型、浮点数类型。 下面列出来的是主要是以整型为例： 上面这么多类型其实都叫做整数类型，根据名字它们所占字节数大小是不一样的。都是MySQL这里规定好的。默认如果我们只写了tinyint、smallint等这样的，默认是有符号类型的，取值范围也和C/C++学习的对应的整数范围是一样的。如果tinyint、samllint后面加 unsigned 就代理是无符号类型。 2.1tinyint类型 我们以tinyint类型为例，剩下的整数类型都是一样的。 下面我们先建立一张表 create table if not exists t1( num tinyint ); 表现在也建立好了，我们看到tinyint后面跟一个数字4，这是什么意思，未来其他类型后面（）里面的含义我们都会说，而这个等到说约束的时候在细说，现在先不要管。 插入语句后面我们再说，现在我们先用。tinyint目前是有符号的，取值范围是-128~127，所以呢插入一些值看看情况 insert into t1 values (-128); #全列插入,不指定向那列中插 此时发现在tinyint取值范围内的数据都可以正常插入。 当我们插入取值范围外的时候，发现mysql不让我们插了。报我们超出范围了。 在MySQL中，整型可以指定是有符号的和无符号的，默认是有符号的。可以通过UNSIGNED来说明某个字段是无符号的 当前默认是有符号的，我们当然也可以建立一个无符号的啊， create table t2( num tinyint unsigned ); 此时就建立了一张表num字段的类型就是无符号类型，然后再插入一些数据看看情况。 我们同样发现一个问题，当我们插入这个类型的值超过了它的取值范围，mysql的做法是拦截，不让你插入。 如果在C/C++中向一个char类型插入比它取值范围还大的数据 ， 如char a=1234567；此时会发生截断然后放进去。 如果我们向mysql特定的类型中插入不合法的数据，MySQL一般都是直接拦截我们，不让我们做对应的操作! MySQL必须保证插入数据的完整性，一旦截断，那在MySQL中有些是成功插入的有些是截断后插入的，那作为用户来讲，他还能信任MySQL中插入的数据吗？ 反过来，如果我们已经有数据被成功插入到mysql中，一定是插入的时候合法的！ 所以mysql中，一般而言，数据类型本身也是一种：约束！ 约束 —> 倒逼程序员尽可能进行正确插入。所以约束，约束的是使用者。另外如果你不是一个很好的使用者，mysql也能保证数据插入的合法性。 这样的话就能保证数据库中的数据是可预期，完整的。 以tinyint为例，它是有符号的，所以可预期的是未来插入的值范围一定在-128~127的。并且数据是完整的没有发生过截断或者隐式类型转化。 我们还可以发现一个细节，mysql表中建立属性列， 列名称在前 类型在后 如 num tinyint ，如果反过来就是C/C++那一套形式。

目录 一、概述 1、定义 2、作用 二、主要应用场景 1、构造和析构 2、操作符重载 3、字符串和表示 4、容器管理 5、可调用对象 6、上下文管理 7、属性访问和描述符 8、迭代器和生成器 9、数值类型 10、复制和序列化 11、自定义元类行为 12、自定义类行为 13、类型检查和转换 14、自定义异常 三、学习方法 1、理解基础 2、查阅文档 3、编写示例 4、实践应用 5、阅读他人代码 6、参加社区讨论 7、持续学习 8、练习与总结 9、注意兼容性 10、避免过度使用 四、魔法方法 1、__abs__方法 1-1、语法 1-2、参数 1-3、功能 1-4、返回值 1-5、说明 1-6、用法 2、__add__方法 2-1、语法 2-2、参数 2-3、功能 2-4、返回值 2-5、说明 2-6、用法 3、__and__方法 3-1、语法 3-2、参数 3-3、功能 3-4、返回值 3-5、说明 3-6、用法 4、__bool__方法 4-1、语法 4-2、参数 4-3、功能 4-4、返回值 4-5、说明 4-6、用法 5、__call__方法 5-1、语法 5-2、参数 5-3、功能 5-4、返回值 5-5、说明 5-6、用法 五、推荐阅读 1、Python筑基之旅 2、Python函数之旅

使用el-popover来做弹框： 滑动或点击元素要加插槽slot="reference"来展示弹框； <el-popover placement="top" width="166" trigger="hover" popper-class="popover"> <div> <div> <div> <i class="iconfont icon-lianjie-01"></i> <span>输入链接</span> </div> <div> <i class="iconfont icon-gerenkongjian"></i> <span>个人空间</span> </div> </div> <div slot="reference"> <i class="iconfont icon-shangchuan-copy"></i> </div> </div> </el-popover> 去掉默认小三角和更改padding样式： .popover { padding: 14px 10px 17px 10px !important; box-sizing: border-box !important; border-radius: 8px !important; } .popover .popper__arrow { display: none !important; }

校园台球厅人员与设备管理系统 目录 基于SprinBoot+vue的校园台球厅人员与设备管理系统 一、前言 二、系统设计 三、系统功能设计 1系统功能模块 2管理员功能模块 3用户功能模块 四、数据库设计 五、核心代码 六、论文参考 七、最新计算机毕设选题推荐 八、源码获取： 博主介绍：✌️大厂码农|毕设布道师，阿里云开发社区乘风者计划专家博主，CSDN平台Java领域优质创作者，专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业答疑辅导。✌️ 主要项目：小程序、SpringBoot、SSM、Vue、Html、Jsp、Nodejs等设计与开发。 🍅文末获取源码联系🍅 基于SprinBoot+vue的校园台球厅人员与设备管理系统 一、前言 校园台球厅人员与设备管理系统具有校园台球厅人员与设备信息管理功能的选择。校园台球厅人员与设备管理系统采用java技术，基于springboot框架，mysql数据库进行开发，实现了首页、个人中心、用户管理、会员账号管理、会员充值管理、球桌信息管理、会员预约管理、普通预约管理、留言反馈、系统管理等内容进行管理，本系统具有良好的兼容性和适应性，为用户提供更多的校园台球厅人员与设备信息，也提供了良好的平台，从而提高系统的核心竞争力。 本文首先介绍了设计的背景与研究目的，其次介绍系统相关技术，重点叙述了系统功能分析以及详细设计，最后总结了系统的开发心得。 关键词：java技术；校园台球厅人员与设备管理系统；mysql 二、系统设计 系统功能结构图 三、系统功能设计 1系统功能模块 校园台球厅人员与设备管理系统，在系统首页可以查看首页、球桌信息、 公告信息、留言反馈、个人中心、后台管理等内容进行详细操作，如图5-1所示。 图5-1系统首页界面图 用户注册，在用户注册页面通过填写账号、密码、确认密码、用户姓名、手机号码等信息完成用户注册，如图5-2所示。 图5-2用户注册界面图 2管理员功能模块 管理员登录，在系统页面通过填写用户名、密码等信息选择角色进行登录，就可以使用了，如图5-5所示。 图5-5管理员登录界面图 3用户功能模块 用户登录进入系统，可以对首页、个人中心、 会员账户管理、会员充值管理、会员预约管理、普通预约管理、留言反馈等功能模块进行相应操作，如图5-15所示。 图5-15用户功能界面图 四、数据库设计 球桌信息实体图如图4-1所示： 图4-1球桌信息实体图 数据库表的设计，如下表： 表4-1：配置文件 字段名称 类型 长度 字段说明 主键 默认值 id bigint 主键 主键 name varchar 100 配置参数名称 value varchar 100 配置参数值 五、核心代码 package com.service.impl; import com.utils.StringUtil; import com.service.DictionaryService; import com.

人们仰望星空，那些遥远的星光其实已经穿越了数十亿年的时空，诉说着古老的故事。而中性碳吸收线，作为早期星系内冷气体云块的关键探针，就像是宇宙历史的见证者，它们的存在为人们窥探星际奥秘提供了一扇窗口。 在恒星演化的过程中，恒星爆发释放出的物质中含有丰富的化学元素，这些元素在恒星内部经过核融合反应，并随着爆发扩散到周围空间。其中，包括碳、氧、硅等元素的星际尘埃也随着爆发的扩散在星际介质中富集，不但为新恒星和行星系统的形成提供了重要的物质基础，也在星际介质的冷却和凝聚过程中起着关键作用。 研究表明，在不同的星际介质中，中性原子碳 (C Ⅰ) 在波长为 1560 和 1656 处的吸收线可以用来探测冷气体的丰度，进而揭示分子云、星际尘埃以及恒星的形成。然而，目前包含 C I 吸收线的类星体光谱样本量太小，使其无法成为理解早期宇宙整体化学丰度演化和星系演化的有力工具。 近期，中国科学院上海天文台研究员葛健带领的国际团队，通过深度学习方法，在斯隆巡天三期释放的数据中搜寻中性碳吸收线（C Ⅰ 吸收线），揭开了宇宙早期星系内冷气体云块成分的神秘面纱，发现了 107 例宇宙早期中性碳吸收线。 这一发现不仅刷新了人们对宇宙早期星系演化的认知，更是证明了人工智能在天文研究中的巨大潜力。相关研究成果已经发表于「皇家天文学会月报」(MNRAS）。 研究亮点： 该研究使用修改后的深度学习算法，以 Mg II 吸收线为标志物，搜索 C I 吸收线的结果该研究发现了 107 例宇宙早期中性碳吸收线，获得的样本数是此前获得的最大样本数的近两倍之多该研究能够探测到更多比以前更微弱的信号，为未来宇宙和星系早期演化研究提供全新的研究手段 论文地址： https://doi.org/10.1093/mnras/stae799 数据集：以 Mg II 吸收线为标志物，生成 500 万条随机样本 由于 C Ⅰ 吸收线很难被检测到，本研究缩小了搜索范围，只针对已知具有 Mg Ⅱ 吸收线的 QSO (Quasi-Stellar Objects，类星体) 进行研究，将 Mg Ⅱ 吸收线作为发现其他原子物种吸收的路标。此外，本研究选择对 1.3<Z(abs)<2.7 的 Mg Ⅱ 吸收线进行搜索，确保了 C I 吸收线位于 SDSS-III BOSS 光谱仪的可观测波长范围内，从而有助于将总搜索目标数量减少到约 1.4 万个。 生成 C I 双重吸收线的方法 考虑到两条 C Ⅰ 吸收线通常非常微弱和罕见，它们在 1560 和 1656 Åare 的静止波长内彼此相隔很远，加大了深度神经网络的搜索难度。因此，本研究创新性的提出了「假双线法」（fake doublet method）， 可在两条 C Ⅰ 吸收线周围的光谱区域内分别提取一小部分，形成一个假型 C Ⅰ 双重吸收线。

文章目录 前言继承（extend）实现（implement）继承与实现 前言 在 Kotlin 中，继承和实现都是在类名后使用冒号:，后边加上其他类或接口的名称来表示，二者之间写法没有太大区别（类需要加括号，而接口不用）。 class 类名: 其他类(), 接口 一个类只能继承一个类，但可以实现多个接口。 继承和实现都可以从一个类或接口中得到公开public或受保护protected的属性或方法的方式。 在继承、实现类中，可以通过super来访问被继承类、被实现接口中公开public或受保护protected的属性、方法和构造函数： open class Water(val temperature: Double) { open fun mixWithCoke() = println("可乐兑水") } class Ice: Water { // 父类构造 // 当然，我们一般写在类上就行： // class Ice: Water(-10.0) constructor():super(-10.0) override fun mixWithCoke() { // 调用父类方法 super.mixWithCoke() print("可乐加冰") } } fun main() { val ice = Ice() // 可以继承父类的属性 println(ice.temperature) // 我们只调用了可乐加冰 // 而在冰兑可乐中调用了父类的水兑可乐 ice.mixWithCoke() } -10.0 可乐兑水 可乐加冰 继承（extend） 继承通常是是对类class而言的。一个类继承自另一个类，被继承的类称为父类，而继承类称为子类。

码到三十五 ： 个人主页 在数据处理和交换领域，JSON已经成为了一种广泛使用的数据格式， 如何有效地查询和操作这些数据也变得越来越重要。在这种情况下，JSONPath 应运而生，成为了一种在JSON数据中定位和提取信息的强大工具。 目录 一、什么是 JSONPath二、JSONPath 基本语法三、JSONPath 高级特性四、JSONPath 应用场景五、JSONPath的使用结语 一、什么是 JSONPath JSONPath 是一种在JSON数据中查询信息的表达式语言，它允许用户通过一种简洁明了的语法来定位和提取JSON对象中的特定数据。与XML的XPath类似，JSONPath 提供了一种灵活且强大的方式来查询JSON结构中的数据。 二、JSONPath 基本语法 JSONPath 的语法相对简单，但功能却非常强大。以下是一些基本的语法规则： $：表示JSON数据的根对象。. 或 []：用于访问对象的属性或数组的元素。例如，$.name 或 $[‘name’] 都可以访问根对象中的 ‘name’ 属性。…：表示递归下降，用于查找所有级别的属性。?()：应用一个过滤表达式来过滤数组中的元素。例如，$?(@.age>18) 将选择所有年龄大于18的对象。[]：在属性名或数组索引位置使用，表示选择所有元素。例如，$.students[*].name 将选择所有学生的名字。-1、0、1、n：用作数组索引时，表示从最后一个元素开始计数。例如，$.students[-1].name 将选择最后一个学生的名字。 三、JSONPath 高级特性 除了基本语法之外，JSONPath 还提供了一些高级特性，使得数据查询更加灵活和强大。 通配符与切片：你可以使用 * 通配符来选择所有属性，或者使用切片语法（如 [start:end:step]）来选择数组中的特定元素范围。函数：JSONPath 支持一些内置函数，如 length()（获取数组或字符串长度）、keys()（获取对象所有键）等，这些函数可以在查询中进行更复杂的操作。条件表达式：通过结合使用 ?() 和逻辑操作符（如 &&、||），你可以构建复杂的条件表达式来过滤数据。 四、JSONPath 应用场景 JSONPath 在多个领域都有广泛的应用，包括但不限于： 数据验证：通过 JSONPath 表达式，你可以轻松地验证 JSON 数据的结构和内容是否符合预期。数据提取与转换：在处理大量 JSON 数据时，JSONPath 可以帮助你快速定位和提取所需信息，或者将数据转换为其他格式。自动化测试：在自动化测试中，你可以使用 JSONPath 来验证 API 响应中的数据是否符合预期。日志分析：对于包含 JSON 格式的日志文件，JSONPath 可以帮助你快速提取和分析关键信息。 五、JSONPath的使用 以下是一些JSONPath的使用，展示了如何使用JSONPath表达式从JSON数据中提取信息。 假设我们有以下JSON数据： { "store": { "

写在最前面： 其实方法二效果很好，当初我就是使用了方法二解决的，反而方法一没啥用，所以你可以直接拉到下边方法二直接开始操作(很简单)，如果还是不行的话就再完整走一遍方法一到方法二的流程，如果有什么其他问题可以私信联系我帮忙（如果我会的话hhh） 问题描述 Android Studio启动AVD报错：The emulator process for AVD Pixel_5_API_30 has terminated. 原因：安装时使用自定义安装后，修改了默认安装目录。 而avd文件默认在 C:\Users\用户名.android 目录下。所以导致打开AVD时报错。 解决方法一： 第一步：找到avd所在 .android文件夹，将 .android文件夹复制到SDK目录下。如图： 我的SDK安装在 D:\environment\Android\SDK 第二步：修改系统环境变量 变量名称：ANDROID_SDK_HOME 之前旧的 .android 就可以删除了。 重启Android Studio，删除之前的AVD，新建一个AVD。建议建一个与之前不一样的。 以上部分转自csdn：Android Studio启动AVD报错：The emulator process for AVD Pixel_5_API_30 has terminated.解决方法_qq_43224762的博客-CSDN博客 解决方法二： 如果经过上述方法仍未解决，那么请继续以下部分，否则请忽略。 In case if anyone facing this issue. I solved it by: Go to C:\Users\YourUserName\ .android Create a file named advancedFeatures.ini Then add the following lines of code in the file:

目录： JSON请求XML请求 JSON简介： 是JavaScript Object Notation的缩写是一种轻量级的数据交换格式是理想的接口数据交换语言 JSON请求： 构造JSON请求体JSON字符串HashMap对象+Jackson库 构造JSON请求体： package com.ceshiren.jsonpath; import org.junit.jupiter.api.Test; import static io.restassured.RestAssured.given; public class jsonStrTest { @Test void testJsonStr(){ //定义请求数据：jsonstr String jsonStr = "{\"hello\":\"hogwarts\"}"; given() //指定内容类型 .contentType("application/json") //传入数据对象 .body(jsonStr) .log().headers() .log().body() .when() .post("https://httpbin.ceshiren.com/post") .then() // .log().all() //简单的断言 .statusCode(200); } } 使用HashMap对象： package com.ceshiren.jsonpath; import org.junit.jupiter.api.Test; import java.util.HashMap; import static io.restassured.RestAssured.given; public class jsonObjTest { @Test void JsonObjTest(){ //定义请求数据体 HashMap<String,String> jsonObj =new HashMap<String,String>(); //填充数据 jsonObj.put("hello", "hogwarts"); given() //请求体类型 .

📂OpenAI宣布所有 ChatGPT Free 用户免费使用！！ - GPT3.5用户现在都可以免费使用网络浏览、视觉、数据分析、文件上传和 创建GPTs功能 📰美国AI禁令再升级：在美从事AI职业中国人或需要特殊许可 - 美国众议院通过「加强海外关键出口限制的国家框架法案」（ENFORCE法案） - 该法案建议将人工智能、人工智能系统和涉及的人工智能系统的定义，纳入2018年《出口管制改革法》。 能力包括： - 使专家或非专家能够设计、合成或获取危险的化学、生物、放射性或大规模杀伤性武器； - 进行进攻性网络操作； - 通过欺骗或混淆手段规避人类控制； - 展示出与上述能力技术上相似或等效的性能。 🌐ChatTTS：专门为对话场景设计的文本到语音TTS模型 - 该模型经过超过10万小时的训练，公开版本在 HuggingFace 上提供了一个4万小时预训练的模型。 - 专为对话任务优化，能够支持多种说话人语音，中英文混合等。 - 模型还能够预测和控制细粒度的韵律特征，如笑声、停顿和插话等，还能进行更细粒度的调整，如语速、音调和情感等。 🔗 GitHub：https://github.com/2noise/ChatTTS 🛠️Khoj：一个开源的个人化AI 助手 - 能连接在线和本地文档，充当第二大脑。 - 可以连接本地的PDF等文件和在线Markdown、GitHub和Notion文件，并将它们与在线信息整合在一起。 - 在文档和笔记中提供快速、准确的语义搜索，帮助你快速找到所需信息。 - 还可以集成搭配 Obsidian 笔记工具 - 支持语音输入、图像生成、AI代理、联网搜索、支持网页、客户端，集成到聊天软件等各种访问方式。 🔗 https://blink.csdn.net/details/1711857 🤖Llama3-V：只用500美元的成本构建的基于 Llama3 的多模态模型 在几乎所有指标上，Llama 3-V 的性能与GPT-4V、Gemini Ultra和Claude Opus等规模大100倍的闭源模型相当。 唯一的例外是MMM U（多模态记忆任务），Llama 3-V略逊一筹。 Llama3-V 的架构结合了视觉模型和语言模型，由 Llama3 8B 和 siglip-so400m 驱动。 整个训练成本不到500美元。 🔗 HF Model：https://huggingface.

这里写目录标题 一、技术背景二、性能提升三、应用场景四、用户体验五、潜在问题六、ChatGPT-4与ChatGPT-4o的区别结论 用了一段时间ChatGPT-4o,接下来就来谈谈ChatGPT-4o。 一、技术背景 1.1 发展历程 ChatGPT-4o是基于生成式预训练变换模型（Generative Pre-trained Transformer, GPT）的最新版本。自从GPT系列模型问世以来，每一代都在模型架构、训练数据和处理能力方面取得了显著的进步。 GPT-1：作为首个生成式预训练模型，GPT-1展示了通过无监督学习预训练语言模型，然后通过监督学习进行特定任务调优的有效性。 GPT-2：模型规模从GPT-1的1.17亿参数增加到15亿参数，显著提升了文本生成的流畅性和一致性。 GPT-3：参数量进一步扩展到1750亿，具备更强的理解和生成自然语言的能力，在多个NLP任务中表现优异。 ChatGPT-4o：在前几代的基础上，进一步提升了模型的性能和多样化应用能力，特别是在对话系统中的表现尤为突出。 1.2 主要特点 ChatGPT-4o结合了更大的模型规模和更优化的训练数据，具备以下几个显著特点： 更强的上下文理解能力：通过更大规模的数据训练和更加复杂的模型架构，ChatGPT-4o可以更好地理解对话中的上下文，生成更加连贯和符合逻辑的回应。 多模态处理能力：除了文本，ChatGPT-4o在处理图像、音频等多种数据类型上也表现出色，使其在多种应用场景中都能胜任。 改进的安全性和可控性：针对前几代模型存在的潜在滥用问题，ChatGPT-4o在生成内容的安全性和可控性方面进行了优化，减少了有害信息生成的可能性。 二、性能提升 2.1 模型规模 ChatGPT-4o的参数量相比前代进一步提升，使其在处理复杂对话和生成高质量文本方面表现更加出色。更大的模型规模意味着更强的学习和泛化能力。 2.2 训练数据 为了训练ChatGPT-4o，使用了更加多样化和高质量的数据集。这些数据集不仅包括大量的文本数据，还涵盖了多模态数据，使模型在处理多种任务时具有更强的适应性。 2.3 算法优化 在算法层面，ChatGPT-4o引入了一些新的优化技术，如混合精度训练、模型剪枝和蒸馏技术等，这些技术显著提升了模型的训练效率和推理速度。 三、应用场景 ChatGPT-4o在多个应用场景中展示了其强大的能力，以下是几个主要的应用领域： 3.1 智能客服 ChatGPT-4o在智能客服系统中的应用十分广泛。其强大的对话生成能力使其能够为用户提供流畅、自然的交互体验，回答用户问题并提供解决方案。 3.2 教育领域 在教育领域，ChatGPT-4o可以用作智能辅导工具，为学生提供个性化的学习建议和指导，回答他们在学习过程中遇到的问题。 3.3 内容创作 ChatGPT-4o在内容创作方面也具有很大的潜力。无论是新闻报道、小说写作还是广告文案，ChatGPT-4o都能够生成高质量的文本，辅助创作者提高效率。 3.4 医疗咨询 在医疗咨询领域，ChatGPT-4o可以用作辅助工具，为患者提供初步的健康咨询和建议，帮助医生提高诊疗效率。 四、用户体验 4.1 对话流畅度 在这段时间中，4o比4要流畅的多，ChatGPT-4o在对话流畅度方面表现优异。得益于其强大的上下文理解能力和生成能力，用户在与其交互时感觉自然顺畅。 4.2 回应准确性 在回答问题的准确性上，ChatGPT-4o相较于前几代有了显著提升。其对问题的理解更加深入，提供的回答也更加准确和有针对性。 4.3 多模态交互 ChatGPT-4o的多模态交互能力也很强，无论是文本、图像还是音频，ChatGPT-4o都能处理得当，提供一致性和准确性的回应。 五、潜在问题 尽管ChatGPT-4o在许多方面表现出色，但仍然存在一些潜在问题需要关注和解决： 5.1 数据偏见 由于训练数据的多样性和复杂性，ChatGPT-4o在某些情况下可能会生成带有偏见或歧视性的内容。如何有效识别和消除这些偏见是未来研究的重要方向。 5.2 隐私和安全 在使用过程中，如何确保用户隐私和数据安全也是一个亟待解决的问题。尽管ChatGPT-4o在安全性和可控性方面进行了优化，但仍需进一步加强。 5.3 内容质量控制 尽管ChatGPT-4o在生成高质量文本方面表现出色，但在某些情况下，生成的内容可能存在逻辑错误或事实不准确的问题。如何提高内容质量控制能力，是提升用户体验的关键。 六、ChatGPT-4与ChatGPT-4o的区别 6.1 模型规模 ChatGPT-4o相较于ChatGPT-4，在模型规模上有了进一步的提升。更大的参数量使得ChatGPT-4o在处理复杂对话和生成自然语言文本时具备更强的能力。

一、引入MockMvc依赖 使用MockMvc，必须要引入依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId> <scope>test</scope> </dependency> 二、具体演示 1、GET请求（单个参数） 测试类代码 @ExtendWith(MockitoExtension.class) class AppControllerTest { private MockMvc mockMvc; @Mock private IDB2PatrolResultService idb2PatrolResultService; @InjectMocks private DB2PatrolResultController db2PatrolResultController; @BeforeEach void setUp() { this.mockMvc = MockMvcBuilders.standaloneSetup(db2PatrolResultController).build(); } @Test void testGet() throws Exception { this.mockMvc.perform(MockMvcRequestBuilders.get("/dbm/patrolResult/trigger/{itemCode}","121")) .andExpect(status().isOk()) .andDo(MockMvcResultHandlers.print()) .andReturn(); } } controller类代码 @GetMapping("/trigger/{itemCode}") public R<Void> execSchedule(@PathVariable("itemCode") String itemCode) { return patrolResultService.execSchedule(itemCode); } 2、GET请求（多个参数） 测试类代码： @ExtendWith(MockitoExtension.class) class AppControllerTest { private MockMvc mockMvc; @Mock private IDB2PatrolResultService idb2PatrolResultService; @InjectMocks private DB2PatrolResultController db2PatrolResultController; @BeforeEach void setUp() { this.

近日，在 ClickHouse 发起的分析型数据库性能测试排行榜 ClickBench 中，现代化实时数仓 SelectDB 在时隔两年后再次完成登顶，在全部近百款数据库和数十种机型中，性能位居总榜第一！ ClickBench 是业界最为权威的数据库分析性能评测之一，有关 ClickBench 的介绍参考过往文章： 在 ClickBench 性能排行榜中，测试数据均取自真实生产环境、涵盖数据类型多样、覆盖了即席查询和统计报表等典型场景，能真实反映各大数据库在生产环境中的性能，因此吸引了 Snowflake、Redshift、Athena、Greenplum、Druid 等国际知名数据库的参与。所评测的指标为特定机型下导入相同数据集的时间、所占用的存储空间大小以及执行 SQL 的耗时长短，分别用以衡量 数据导入性能、数据压缩比以及查询性能。所有测试结果中表现最优的一条会成为基线，相同测试项的指标会与基线数据进行对比并得出比值，通过这一比值来体现与行业最优的差距。当有新的测试结果超越原有的基线后，将自动成为新的基线。 就查询性能而言，会分别对每条 SQL 执行 Hot Run 和 Cold Run 来统计时长，即重复执行 3 次 SQL 并取其中耗时最短的一次以及启动并清理内存后直接执行，最终对所有 SQL 的执行耗时与基线的比值进行几何平均，即为最终测试结果。因此 ClickBench 更关注的是数据库在所有测试场景下都有着优异的表现，而非某一个或某几个场景，这使得数据库需要全方位的能力提升。 ——《全球第一！新一代云数据仓库 SelectDB 登顶 ClickBench》 早在 2022 年 10 月，SelectDB 就曾以极其优异的性能表现登顶榜单，在 c6a.4xlarge, 500gb gp2 同机型的所有产品中查询性能位列第一。 而本次提交的最新测试结果中，在汇集了 ClickHouse、Snowflake、Redshift、DuckDB、Greenplum 等全部近百款数据库和数十种规格机型的总榜中，SelectDB 在未进行任何调优的情况下，以极为出色的性能表现登上 Hot Run 总榜第一！ 从查询耗时的角度来看，在全部 43 条 SQL 中 SelectDB 的执行耗时均在 1s 以内，呈现出极其稳定的性能表现。无论是简单的 Count(*) 去重计数、基于 ID 的点查询、关键词检索匹配或是分组聚合排序，各类查询场景下 SelectDB 的 SQL 执行效率均位居榜单前列，已大幅超越 ClickHouse、Snowflake、BigQuery 等国际知名数据库项目。

目录 mongoClient和MongoTemplate二者区别 代码实践 配置 SpringBoot 工程依赖和配置 准备代码 创建实体类 新增 插入文档 存储文档 更新 删除文档 查询 事务 前言-与正文无关 ​ 生活远不止眼前的苦劳与奔波，它还充满了无数值得我们去体验和珍惜的美好事物。在这个快节奏的世界中，我们往往容易陷入工作的漩涡，忘记了停下脚步，感受周围的世界。让我们一起提醒自己，要适时放慢脚步，欣赏生活中的每一道风景，享受与家人朋友的温馨时光，发现那些平凡日子里隐藏的幸福时刻。因为，这些点点滴滴汇聚起来的，才是构成我们丰富多彩生活的本质。希望每个人都能在繁忙的生活中找到自己的快乐之源，不仅仅为了生存而工作，更为了更好的生活而生活. ​ 送你张美图！希望你开心！ mongoClient和MongoTemplate二者区别 Springboot 操作 MongoDB 有两种方式。 第一种方式是采用 Springboot 官方推荐的 JPA 方式，这种操作方式，使用简单但是灵活性比较差。也就是MongoClient 第二种方式是采用 Spring Data MongoDB 基于 MongoDB 官方 Java API 封装的 MongoTemplate 操作类对 MongoDB 进行操作，这种方式非常灵活，能满足绝大部分需求。也就是MongoTemplate 本文将采用第二种方式进行介绍！ MongoClient MongoClient 是 MongoDB 官方 Java 驱动库提供的类。可以理解为是mysql的Jdbc框架，它直接与 MongoDB 服务器进行通信，负责建立连接、发送查询和命令以及接收响应。使用 MongoClient 通常涉及到编写比较底层的代码。你需要自己管理连接、编写查询语句、处理结果集等。它提供了与 MongoDB 交互的最大灵活性，允许你执行几乎所有类型的数据库操作，包括那些 Spring Data MongoDB 可能尚未提供支持的操作。 MongoTemplate 定义：MongoTemplate 是 Spring Data MongoDB 提供的一个高级抽象，它封装了 MongoClient，提供了一个更高层次的模板方法 API 来简化 MongoDB 的操作。可以理解为是mysql的Mybatis框架。MongoTemplate 提供了相对简单的方法来执行查询、更新、删除等操作，同时集成了 Spring 的转换和异常处理机制。使用 MongoTemplate，你不需要关心低层次的数据库连接和错误处理。

人工智能领域的发展日益加速，其中关于模型的开源和闭源策略引起了业界的广泛关注。开源策略指的是将软件的源代码公开，允许任何人自由使用、研究甚至改进；而闭源策略则是指软件的源代码不公开，只有特定的个体或组织有权访问和修改。在人工智能尤其是深度学习模型的应用中，开源策略能够促进技术的迅速发展和普及，通过社区的力量不断优化和改进模型的性能。然而，闭源策略也有其独特的优势，比如保护知识产权、确保商业利益等。因此，讨论这两种策略对于推动人工智能技术的健康与可持续发展具有重要意义。 开源策略的优势分析 开源策略在人工智能技术的发展中扮演了极为关键的角色。通过开放源代码，AI技术得以在全球范围内进行快速迭代和创新。这种策略不仅促进了技术的迅猛发展，还大大加速了新知识的产生和共享。开源环境下，透明度的提高使得研究人员和企业能够轻松访问到先进的算法和模型，从而在此基础上进行进一步的改进和优化。同时，开源社区的协作机制也为来自世界各地的开发者提供了合作和交流的平台，共同推动AI技术的革新。这种开放和共享的文化不仅加速了AI技术的发展，也促进了全球知识的自由流动和积累，为人类社会的进步贡献了巨大的力量。 闭源策略的优势分析 闭源策略是指不公开软件的源代码，这样的策略对于保护知识产权和商业秘密至关重要。通过限制访问源代码，公司能够有效防止未授权的复制和使用，确保了其技术优势不易被竞争对手模仿或窃取。此外，闭源模式使得企业能够严格控制产品和服务的质量标准，因为所有的更新和维护都由原厂商负责，这大大减少了因第三方修改代码可能引入的错误和安全问题。同时，闭源还能为企业提供专业的技术支持和服务，用户遇到问题时可直接获得官方的技术帮助，这不仅提升了用户体验，也增强了品牌的可信赖度。总而言之，闭源策略不仅有助于保护企业的核心竞争力，同时也保证了产品和服务的稳定性和安全性。 开源策略的挑战与劣势 在当今的人工智能浪潮中，开源策略无疑为AI技术的推广和创新提供了强大的动力。然而，这种开放共享的模式也带来了不少挑战与劣势。首先，质量控制成为了一个不容忽视的问题。由于开源项目往往依赖社区的贡献，缺乏统一的管理和审核机制，这可能导致模型的质量参差不齐，甚至存在错误或者漏洞。其次，安全性风险也是不容忽视的一环。开源的AI模型容易被恶意利用，比如数据篡改、模型盗用等，这对用户的隐私和安全构成了威胁。最后，商业模式的可持续性问题也日益凸显。许多开源项目的维护和更新需要资金支持，如果缺乏有效的盈利模式，这些项目可能难以持续下去，从而影响整个生态系统的健康发展。因此，虽然开源策略为AI技术的传播做出了巨大贡献，但其所面临的挑战与劣势也需要我们共同面对和解决。 闭源策略的挑战与劣势 闭源策略，虽然在一定程度上保护了企业的知识产权和商业秘密，但它同时也带来了一系列挑战与劣势。首先，闭源模型限制了技术的创新速度。由于代码和技术不开放，外部开发者和研究人员无法参与进来，这大大减缓了技术迭代的速度。此外，闭源还增加了研发成本。企业需要投入更多的资源来维持技术的更新，而且由于缺乏外部的贡献和反馈，这些更新往往效率不高。最重要的是，闭源可能导致技术壁垒的形成，这不仅阻碍了行业的健康发展，也可能导致企业在面对市场变化时反应不够灵活。因此，闭源策略虽有一定优势，但其带来的局限性也不容忽视。 案例研究：成功的开源和闭源模型 在当今的软件开发领域，开源和闭源模型各有千秋，通过具体的案例分析可以更清晰地看出它们的优势和局限。以Linux操作系统为例，作为开源软件的代表，它凭借其强大的社区支持和高度的可定制性，成功应用于各种计算环境，从服务器到超级计算机。这种开放性保证了软件的透明性，促进了技术的快速迭代和问题的及时发现，但也意味着缺乏统一标准和用户体验的多样性。另一方面，苹果公司的iOS操作系统作为一个成功的闭源实例，以其优雅的设计和流畅的用户体验受到消费者的青睐。闭源模型下的严格质量控制确保了系统的稳定性和安全性，但同时也限制了外部开发者的参与，减少了系统的灵活性和可扩展性。这两种模式的成功案例表明，无论是开源还是闭源，关键在于如何根据自身目标和资源合理选择和执行策略。 未来趋势：AI模型的发展路径预测 在探讨人工智能（AI）的未来发展趋势时，我们不难发现，技术的长远发展离不开持续的创新和合理的策略规划。当前，随着计算能力的提升和大数据的积累，AI技术已经从简单的模式识别发展到可以进行复杂决策的阶段。未来，那些能够有效结合深度学习、强化学习等先进技术，并注重数据隐私保护的策略，将更有可能推动AI技术的长远发展。这是因为，一方面，技术的深度融合可以提高AI的智能化水平，使其更加适应复杂的应用场景；另一方面，重视数据隐私可以增加公众对AI技术的信任度，从而为AI技术的广泛应用打下坚实的社会基础。因此，未来的AI发展不仅需要技术上的突破，更需要在策略上进行深思熟虑，以实现技术与社会需求的和谐发展。 结论：个人观点与推荐 在当今的人工智能领域，开源与闭源策略的选择引起了广泛的讨论。个人认为，开源策略在推动技术进步和应用普及方面具有明显优势。首先，开源策略促进了技术的交流与共享，加速了人工智能技术的迭代更新。其次，开源策略降低了技术门槛，使得更多的企业和个人能够参与到人工智能的研究和开发中来，这有助于激发创新活力。再者，开源策略有助于形成良好的生态系统，通过社区的力量共同推动技术的发展。当然，闭源策略也有其优点，比如保护知识产权、确保商业利益等。但从长远来看，开源策略更有利于人工智能技术的健康发展和广泛应用。因此，我更倾向于支持开源策略在人工智能领域的推广和应用。

Paimon做 ods层、dw层 参考： 尘锋信息基于 Apache Paimon 的流批一体湖仓实践-腾讯云开发者社区-腾讯云 基于Flink+Paimon搭建流式湖仓_实时计算 Flink版(Flink)-阿里云帮助中心 海程邦达基于 Apache Paimon + Apache StreamPark™ 的流式数仓实践 | Apache StreamPark (incubating)