responseType: ‘blob’, params: { // 这是提交的参数，如果是post 的就是 data id: ‘123456’, index: ‘img’ } }).then(({ data }) => { let blob = new Blob([data]); // 返回的文件流数据 let url = window.URL.createObjectURL(blob); // 将他转化为路径 this.mapSrc = url // 将转换出来的路径赋值给变量，其实和上一步结合就可以 } }) 到这里就拿到了blob流转换成的文件路径 html代码 然后就简单了，把这个转换出来的路劲赋值到需要展示的 img标签就可以了。 自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。 深知大多数前端工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！ 因此收集整理了一份《2024年Web前端开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。 既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上前端开发知识点，真正体系化！ 由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新 如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024c （备注前端） 性能优化 1.webpack打包文件体积过大？（最终打包为一个js文件） 2.如何优化webpack构建的性能 3.移动端的性能优化 4.Vue的SPA 如何优化加载速度 5.移动端300ms延迟 6.页面的重构 所有的知识点都有详细的解答，我整理成了280页PDF《前端校招面试真题精编解析》。 CodeChina开源项目：【大厂前端面试题解析+核心总结学习笔记+真实项目实战+最新讲解视频】 k,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L2h1Z28yMzM=,size_16,color_FFFFFF,t_70)

首先把所有的要准备的说明一下 idea 2023.1 什么版本也都可以操作都是差不多的 gradle 8.7 什么版本也都可以操作都是差不多的 Android SDK 34KPI 下载地址： AndroidDevTools - Android开发工具 Android SDK下载 Android Studio下载 Gradle下载 SDK Tools下载 下载安装Android SDK Tools，安装后启动SDK Manager.exe。在SDK Manager界面中，安装Android SDK Tools（必须，只需下载一个版本，一般选最新版本）。安装Android SDK Platform-tools（必须，只需下载一个版本，一般选最新版本）。安装Android SDK Build-tools（必须，可以安装多个版本）。在SDK Platforms标签页中，勾选所需的Android版本，点击"Apply"按钮进行下载和安装。 开始选择版本下载 Gradle 8.7 下载官网地址： Gradle Build Tool 进入到文档里里面之后按照下面的图片进行操作 跳转到下载界面，如果网不好没有跳转的话就可以直接进去到点击直连里面下载就好了 IDEA开始搭建环境了 打开IntelliJ IDEA，点击"Configure"，选择"Project Defaults"，再点击"Project Structure"，进入Android SDK配置页面1。在Android SDK配置页面中，将之前安装的Android SDK路径填入"Android SDK location"栏中1。点击"OK"完成SDK的安装2。在IntelliJ IDEA中，依次点击"File"、"New"、"Project"，选择"Android"、"Application"模板，点击"Next"2。在接下来的页面中，输入项目的名称、包名、保存位置等信息，点击"Next"1。 这个就是创建Android 安卓的项目直接按照图上的指示点击下载就好了 填上基本的信息就可以点击下一步了 选择API就可以了位置自定义 到这里就创建完成了一个项目看看所有的里面的配置 首先我们需要检查里面的配置信息这边我就全部贴出来了你们报错了直接可以看着我的配置进行排查，增强自己的排查能力 maven配置这是我自己的路径 gradle的路径这是我自己的文件路径可以看看 也可以切换模式 出现超时的问题可以看我另一篇文章 Gradle连接超时问题connect time out-CSDN博客 结束！！！

测试环境：mysql8.0.18 官方文档：https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-functions.html 一、窗口函数介绍二、语法结构三、自定义窗口1.rows（重点）2.range3.默认窗口 四、常用窗口函数示例1.row_number & rank & dense_rank2.lead & lag3.first_value & last_value & nth_value4.ntile5.cume_dist & percent_rank（了解） 一、窗口函数介绍 开窗函数是mysql8.0中的新特性，用于实现和group by分组函数类似的分组聚合功能。区别在于： 分组函数：对一个集合输出一个标量结果，改变了数据的粒度，且丢失了非分组字段及非聚合字段的信息。开窗函数：分别以每一行为当前行，与当前行相关的所有行为窗口，对同一个窗口内的数据进行聚合等类似操作，结果附加到当前行的后面，不改变原始数据粒度，不丢失原始数据信息。 二、语法结构 开窗函数|聚合函数 over([分组函数] [排序函数] [自定义窗口]) ，over是进行开窗，里面的分组函数、排序函数、自定义窗口都可以省略。 开窗函数|聚合函数：不可省略，用于对窗口范围内的所有数据行进行某种指定操作。可以是只适用于开窗函数的非聚合函数(https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-functions-usage.html)，也可以是适用于group by的聚合函数(https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/aggregate-functions.html)。 分组函数：partition by ...，根据指定的字段对表分组，分组字段可以有多个。省略时表示整个表为一组。 排序函数：order by ...，排序字段也可以有多个，当排序字段为多个时表示先按照第一个字段排序，当第一个字段相等确定不了顺序时再按照第二个字段排序，以此类推… 三、自定义窗口 这部分可以直接查看文档https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/window-functions-frames.html，个人觉得这部分算是开窗函数里最重要的了，弄明白了各种情况下窗口的大小，其他的就没啥容易混淆的点了。 mysql中的窗口类型有两种：rows和range。rows是以物理行距离为基准通过计算与当前行的物理距离计算窗口大小，range是以当前行的值为基准通过计算与当前行值的差值计算窗口大小。 窗口大小可通过between 上界 and 下界来指定，其中，窗口的上下界分别有下面几种取值： unbounded preceding：包含当前行及当前行之前的所有记录。n preceding：包含当前行及当前行之前的n-1行，实际窗口大小n。current row：仅包含当前行。unbounded following：包含当前行及当前行之后的所有记录。n following：包含当前行及当前行之后的n-1行，实际窗口大小n。 当窗口下界为current row时，可以不使用between and，也就是下面几种情况可简写： 1）between unbounded preceding and current row --> unbounded preceding 2）between n preceding and current row --> n preceding 3）between current row and current row --> current row

一.strlen的用法详解 在cplusplus中对strlen的用法解释为： 1.strlen的介绍 strlen是C语言库函数，strlen函数的功能是计算所求字符串的长度，字符串的长度由终止的‘\0’（null字符）决定：字符串长度等于字符串开头和‘\0’（终止空字符）之间的字符数（不包括终止空字符本身）。 注意：使用strlen函数必须包含头文件<string.h> 2.用法展示 输出结果如图： 计算方式为： “helloworld”被双引号（“”）引起来的字符串后隐含‘\0’ 3.strlen的越界查找 strlen函数会一直向后找‘\0’字符，直到找到为止，所以可能存在越界查找。 错误范例: 此处的‘a’,'b','c' 后无‘\0’，就会发生越界查找，一直向后查找直到找到‘\0’为止。输出的结果为随机值。 4.strlen函数的返回值是size_t类型的 ，是无符号的（易错）！ 二.strlen函数的三种模拟实现 1.计数器的方式 arr表示数组的首元素地址，arr+1则表示数组第二个元素的地址，以此类推。 arr解引用后*arr表示数组的首元素 ！ 运行结果如下： 2.递归的方式模拟实现strlen（不创建临时变量，求字符串长度） 递归的理解方式： 代码运行结果为： 3.指数-指数的方式模拟实现strlen 注意：|指针-指针| 得到的是两个指针之间的元素个数！ 前提是：两个指针指向同一块空间！ 图解： 代码输出结果为： 三.小总结 以上为所有关于strlen的介绍 ，如果对大家有用的话 点赞+收藏！！ 谢谢大家哟！

一、JDK下载（点击下方官网链接） Java Downloads | Oracle 选择对应自己电脑系统往下拉找到自己想要下载的JDK版本进行下载，我下的是jdk 11，JDK有安装版和解压版，我就直接下安装版的了。 .exe和.zip的区别：文件大小不同，安装不同，添加快捷方式不同 注：下载的时候需要登录之后才可以下载，没有账号的需要注册一下 点击【Java archive】可以看到更多jdk版本 二、JDK安装 双击下载好的JDK版本 1.点击【下一步】 2.点击【更改】可以按需修改安装路径，修改后直接点击【下一步】 3.点击【关闭】 三、环境变量配置 1.鼠标右键点击【此电脑】，选择【属性】 2.选择【高级系统设置】 3.选择【环境变量】 4.在【系统变量】点击【新建】 5.在【变量名】输入 JAVA_HOME, 【变量值】为JDK的安装路径，然后点击【确定】 6.在【系统变量】找到【Path】选中后点击【编辑】配置环境变量，点击【新建】，输入【%JAVA_HOME%\bin】（jdk安装目录下的bin目录的安装路径），然后一直点击【确定 】 7.测试配置JDK环境变量是否成功 ①键盘按住【win】+【R】输入cmd 回车 ②输入 java -version ，显示版本即为配置成功 四、IDEA安装 双击安装包，点击【Next】 自定义安装路径，也可以不修改，点击【Next】 建议勾选以下两项后点击【Next】 点击【Install】后等待下载 安装完毕，点击【Finish】 下面来写一个Hello World测试一下能否使用 新建一个项目 取一个名字，然后选择一下要存放的位置，以及你所安装的jdk版本，然后点击【create】即可 新建一个类 输入以下代码打印一下 Hello World！，成功打印即代表安装配置完成

1.vscode安装eslint插件，确保已启用 2.代码安装eslint依赖 npm install eslint eslint-plugin-vue --save-dev 3.根目录下添加.eslintrc.json（文件在文末） 有些项目是.eslintrc.js ，具体怎么配不清楚，反正我这个项目，扔这里一个js文件没啥反应，换成json就红红火火，路过的大佬懂得麻烦给解释下谢谢 4.vscode设置 打开settings.json，加一段（网上能搜到很多种，随便挑个顺眼的） "eslint.enable": true, "eslint.run": "onType", "eslint.options": { "extensions": [ ".js", ".vue", ".jsx", ".tsx" ] }, "editor.codeActionsOnSave": { "source.fixAll.eslint": true }, 当然也可以搜这个配置勾一下，不好使就还是settings改吧 完成：搞到这里，不用重启，代码就开始大片红红火火恍恍惚惚(见下图)，说明成功了，难以描述是开心还是不开心 附：.eslintrc.json （注意前面有个点）rules里面0是关1警告2报错，看个人意愿。 rules后面可以加些配置，有特殊需求找文档看看 https://www.tkcnn.com/eslint/rules.html 例： // 禁用魔术数字,忽略 0, -1, 1, 2，及数组索引 “no-magic-numbers”: [2, { “ignore”: [0, -1, 1, 2], “ignoreArrayIndexes”: true }], { "env": { "browser": true, "es2021": true, "node":true }, "extends": [ "plugin:vue/recommended", // "standard-with-typescript", "

✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅ ✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨ 🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿 🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟 🌟🌟 追风赶月莫停留 🌟🌟 🍀🍀🍀🍀🍀🍀🍀🍀🍀🍀🍀🍀🍀🍀🍀🍀 🌟🌟 平芜尽处是春山🌟🌟 🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟🌟 🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿🌿 ✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨✨ ✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅✅ 🍋类与对象 🍑类的默认成员函数🍑构造函数🍍定义🍍特点🍍实际用法 🍑析构函数🍍定义🍍特点🍍实际用法 🍑拷贝构造函数🍍定义🍍特点🍍实际用法 🍑赋值重载函数🍍运算符重载🍌定义🍌特点🍌实际用法 🍍赋值运算符重载 🍑取地址及const取地址操作符重载 🍑类的默认成员函数 上一个篇章，我讲解了类的基本概念和一些简单的语法，今天我就来讲解类中重要的几个成员函数，这几个成员函数，在我们今后学习过程对我们有非常大的重用，今天就单独拿出来，详细的为大家讲解。 类里面大致有六个成员函数： 初始化和清理：起初始化作用的成员函数，是构造函数。起清理作用的成员函数，是析构函数。 拷贝赋值：起拷贝作用的成员函数，是拷贝函数。起赋值作用的成员函数，是赋值重载。赋值重载又分为运算符重载和函数重载。 取地址重载： 大家可以按照字面意思理解。 🍑构造函数 🍍定义 构造函数是一种特殊的方法，主要用于在创建对象时初始化对象，即为对象成员变量赋初始值，总与new运算符一起使用在创建对象的语句中。构造函数的名称应与类的名称完全相同，它不具有任何类型，也没有返回值。构造函数的主要目的是在创建对象时执行一些初始化操作，确保对象在创建时处于正确的状态。 构造函数是一个特殊的成员函数，需要注意的是构造函数虽然名称叫构造，但是构造函数的主要任务并不是看空间创建对象，而是初始化对象。 🍍特点 函数名与类名相同。无返回值。对象实例化时编译器自动调用对应的构造函数。构造函数可以重载。构造函数可以带参数，这使得程序员能够在创建对象时提供初始值，这种带参数的构造被称为带参构造函数。如果在类中没有显示定义构造函数，系统会自动提供一个默认构造函数，这个默认构造函数不会执行任何操作，所有的成员变量都将使用其默认值进行初始化。无参的构造函数和全缺省的构造函数都称为默认构造函数，并且默认构造函数只能有一个。 注意： 8. 我们不写构造函数，编译器默认生成的那个函数，叫默认构造函数。 9. 无参构造函数也可以叫默认构造函数。 10. 全缺省函数也可以叫默认构造函数。 默认构造还有一个缺陷：C++把类型分成内置类型(基本类型)和自定义类型。内置类型就是语言提供的数据类型，如：int/char/double等等，自定义类型就是我们自己根据语法规则重新定义的class/struct等等。系统只会处理自定义类型，而不会处理内置类型成员。但是在C++11 中针对内置类型成员不初始化的缺陷，又打了补丁，即：内置类型成员变量在类中声明时可以给默认值。 🍍实际用法 现在我们根据上面构造函数的特点实际用代码给大家演示： 构造函数名称与类名相同，且无返回值。 构造函数可以重载，在这里也就是一个带参数，一个不带参数。 调用无参构造函数时，对象后面不用跟括号，否则就成了函数声明。 如： 这样写就不是调用该函数了，只是声明了v3函数，该函数无参，返回一个Add类型的对象。 现在针对默认构造解释： 在类中没有显示定义时，从上图中可以看出left和right是随机值。这是系统默认生成了默认构造。 上图中，程序成功运行，也就是说全缺省构造函数也是相当于默认构造函数，但是半缺省不是默认构造函数。 当有显示定义构造后，系统就不会生成默认的构造函数，这里就会报错。 上面在构造函数特点中写到，“C++11 中针对内置类型成员不初始化的缺陷，又打了补丁，即：内置类型成员变量在类中声明时可以给默认值。” 在C++11中类里面自定义类型可以在声明时赋初值但是自定义类型还不可以。 🍑析构函数 🍍定义 析构函数是C++中的一个特殊成员函数，它在对象的生命周期结束时自动被调用。析构函数的主要任务是释放对象在生命周期中可能获取的所有资源，如动态分配的内存等等。 析构函数与构造函数的功能相反，。析构函数不是完成对象本身的销毁。局部对象销毁工作时由编译器完成，而对象在销毁时会自动调用析构函数，完成对象中资源的清理 🍍特点 析构函数名与类名相同，只不过需要在名前加字符~。无参数和无返回值。一个类只能有一个析构函数，若未显示定义，系统会自动生成默认的析构函数。注意：析构函数不能重载。对象生命周期结束时，C++编译系统自动调用析构函数。析构函数的执行顺序与构造函数相反。首先构造的对象，最后析构，最后构造的对象，首先析构。 🍍实际用法 普通写法： 这是普通函数的写法，没有涉及到空间的释放。当然也可以不写。没有空间使用时，都可以使用系统提供的默认析构函数就可以了。 有空间释放的析构函数的写法： 这就是栈中析构函数的写法。 析构函数与构造函数的执行顺序：

时间序列数据是机器学习中最具挑战性的任务之一，也是与数据相关的现实问题之一，因为数据实体不仅取决于物理因素，而且主要取决于它们发生的时间顺序。我们可以基于一个单变量特征和两个双变量或多变量特征来预测时间序列中的目标值，但在本文中，我们将学习如何对来自Kaggle的Rainfall数据集执行单变量预测。 什么是单变量预测？ 单变量预测通常用于您想要预测单个变量的值时，特别是当该变量存在可用的历史数据点时。它是经济、金融、天气预报和供应链管理中的需求预测等领域的基础和广泛应用的技术。 对于多个变量或外部因素可能产生影响的更复杂的预测任务，使用多变量预测技术。这些模型考虑到多个变量及其相互作用进行预测。 单变量预测的重要概念 趋势：时间序列的长期运动或方向由其趋势表示。它显示数据中的基本模式，例如值随时间的推移而上升或下降。确定和模拟趋势对于理解变量的总体轨迹和做出精确的预测至关重要。季节性：在时间序列中，季节性是用于描述定期出现的周期性波动或模式的术语。例如，由于天气相关因素或假期，零售销售中经常出现季节性模式。考虑季节性对于识别重复发生的趋势和适当修改预测至关重要。平稳性：当一个时间序列的统计特征，如其均值和方差，不随时间变化时，它被认为是平稳的。由于非平稳数据可能产生不准确的预测，平稳性是许多预测模型的重要前提。时间序列数据：时间序列数据，或一系列定期进行的观察或测量，是单变量预测的主题。销售数字、温度读数、GDP增长率和股票价格就是几个例子。 单变量预测技术 在单变量时间序列分析中，有几种方法用于理解、建模和预测单个变量随时间的行为。在单变量时间序列分析中，经常使用以下方法： 自回归（AR）：它利用观测值与预定数量的滞后观测值（较早的时间间隔）之间的相关性。移动平均（MA）：它使用应用于滞后观测值的移动平均模型来模拟观测值和残差之间的关系。自回归移动平均（ARIMA）：它使时间序列平稳（即，该数据具有一致的平均值和方差随时间的推移），通过结合AR和MA方法，并考虑到原始观测值的差异。季节性自回归移动平均（SARIMA）：它扩展了ARIMA，以考虑时间序列数据的季节性成分。指数平滑（ETS）：它使用历史观测值的加权平均值来预测下一个时间点，为最近的观测值提供更多权重。长短期记忆（LSTM）：一种RNN，专门用于识别长时间内时间序列数据中的模式。 单变量预测的实现 1.导入所需库 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sb import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm import warnings warnings.filterwarnings('ignore') Python库使我们能够非常容易地处理数据，并通过一行代码执行典型和复杂的任务。 Pandas -此库有助于以2D数组格式加载数据框，并具有多个功能，可以一次性执行分析任务。Numpy - Numpy数组非常快，可以在很短的时间内执行大型计算。Matplotlib/Seaborn -此库用于绘制可视化。Sklearn -该模块包含多个库，这些库具有预实现的功能，可以执行从数据预处理到模型开发和评估的任务。 2.加载数据集 df = pd.read_csv('Rainfall_data.csv') df.head() 输出 Year Month Day Specific Humidity Relative Humidity Temperature \ 0 2000 1 1 8.06 48.25 23.93 1 2000 2 1 8.73 50.81 25.

这是最好的时代，也是最坏的时代。尽管大模型技术在金融领域具有巨大的应用潜力，但其应用也面临不容忽视的风险和挑战。本文将深入研究大模型在金融领域的数据隐私和安全风险、模型可解释性和透明度、监管和合 规要求，梳理中国、美国、欧洲等地 AIGC 技术的应用规则，探索对应的风险管理和应对策略。 01 大模型在金融领域的 5 个典型应用场景 当前，金融科技已经从“立柱架梁”迈入了“积厚成势”新阶段，越来越多的金融机构积极使用数字技术来为金融血脉注入全新能量。人工智能技术正加速与金融产业深度融合，以 ChatGPT 为代表的大模型技术不断进化，为金融业带来深刻变革，驱动金融服务更加高效、便捷、有温度。 ChatGPT 拥有持续的多轮对话能力，并具备一定逻辑推理能力，在生成文章、生成代码、翻译等方面展现出令人惊叹的水平。ChatGPT 的问世，意味着人工智能从 1.0 时代迈入了 2.0 时代。ChatGPT 背后的 GPT 大模型技术是下一代 AI 技术竞争的核心，将重新定义包括金融在内的众多行业，重塑全球科技竞争格局。 金融行业属于信息密集型行业，是大模型技术的最佳应用场景之一。未来，具有通用能力的大模型将成为信息处理的基础设施，大幅降低中小银行应用人工智能技术的门槛。由于在数字资源、科技能力、业务场景等方面的天然劣势，中小银行与大银行相比，在数字化转型方面相对落后，且差距越拉越大，“智能化鸿沟”也越来越明显。在大模型时代，各类银行重新站在同一条起跑线上，都可以便捷地使用 AI 技术，插上一双数智化“翅膀”，曾经再“阳春白雪”的复杂数据，也能飞入“寻常人家”。 如果将大模型的能力放在金融行业中去处理原有的任务，会对很多工作产生颠覆性的影响。相比现有的 AI 技术，大模型技术在众多金融场景具有广泛的应用潜力和影响力。 金融风险管理。大模型技术可以用于构建更准确、更全面的风险模型， 帮助金融机构评估和管理市场风险、信用风险、操作风险等，提供更 精确的风险预测和决策支持，有助于金融机构制定有效的风险管理 策略。 量化交易。大模型技术可以应用于量化交易策略的开发和执行。通过 分析海量的金融数据和市场信息，识别出潜在的交易机会和趋势，自 动执行交易策略并进行实时调整。这有助于提高交易效率，降低交易 成本，提升交易的稳定性，以及增加收益。 个性化投资建议。大模型技术可以根据个体投资者的偏好和风险承受 能力，生成个性化的投资建议和组合配置，辅助投资者做出更明智的 决策。 金融欺诈检测和预防。大模型技术可以应用于金融欺诈检测和预防。通过分析用户的交易数据、行为模式和历史记录，识别出潜在的欺诈行为和异常交易，提高金融机构对欺诈风险的识别和应对能力，保护 客户和金融系统的安全。 智能客户服务。大模型技术可以用于构建智能客户服务系统，通过提 供流畅的人机对话服务，提升客户满意度和忠诚度。 02 大模型在金融领域应用所面临的风险及其防范 自 2020 年 OpenAI 提出大语言模型的缩放法则（Scaling Law）以来，用 “大力出奇迹”的方式去做大模型仿佛成为“金科玉律”，“大炼丹”时代序幕 拉开，百亿、千亿参数规模的大模型比比皆是。量变引发质变，超大模型蕴 含着的涌现能力被发现，但在惊讶于这种神奇能力的同时，我们同样应该审 视其潜在风险。在斯坦福大学的学者们的眼里，大模型涌现的能力既是科学兴奋的源泉，也是意外后果的忧虑之源。换言之，如果不能引导大模型“向 善”，那么它随时可能伤及人类本身，带来不可估量的后果。 金融行业是数据密集型行业，涉及海量的金融数据和复杂的金融业务。大模型对于提高金融业务的自动化和智能化水平、提高风险控制和决策效率 具有重要意义，在生成书面报告、开展培训和投教、提升客户陪伴质量等应用场景中潜力巨大。目前，国内外金融机构已经纷纷开始探索将 GPT 等大语 言模型应用在金融领域的各个场景。 大模型应用在金融领域的 5 个风险和挑战 尽管大模型技术在金融领域有着广阔的应用前景，但其稳定性、可靠性 和安全性有待提升，面临着不少风险和挑战。 第一，数据隐私和安全。金融数据包含敏感的个人和机构信息，而大模 型需要大量的数据进行训练和应用。因此，确保数据隐私和安全成为一个重 要的挑战。大模型十分依赖数据，然而许多数据质量不高、不完整，仍然需 要花费大量人力和时间进行数据清洗与预处理。另外，模型可能会受到恶意 攻击，如对抗样本攻击、模型篡改等。这些攻击可能会导致模型输出错误的 结果，从而影响金融决策的准确性和可靠性。

99AI：基于 NineAI 2.4.2 二开的可商业化 AI Web 应用（免授权，无后门，非盗版，已整合前后端，支持快速部署）。 未编译源码暂不开源，相比稳定版，开发版进度更快一些。 GitHub：https://github.com/vastxie/99AI 更新日志 v3.0.0 前端改进 对话页UI重构，参考ChatGPT风格，增加美观度。新增对话页 Midjourney 绘图功能，包括绘画进度反馈及点按操作。Dalle绘图支持模型绘画比例选择（方形/宽屏/垂直）。绘图页面新增区域重绘功能。全局字体优先使用系统默认，优化阅读体验。适配ALL模型及GPTs返回图片，修正显示过大的问题。对话页根据模型自动展示AI头像，可手动替换文件。 后台配置调整 模型配置迁移到模型管理，分普通对话/绘画/特殊模型。后台支持模型文件上传模块开关，区分ALL/4V格式。后台新增 Midjourney 提示词优化开关及优化词配置 注意 重要：旧版 Midjourney 配置不再生效，需在模型配置绘画模型中重新配置。模型配置支持扣除积分类型选择。后台管理菜单重新排版，精简非必要配置。 开发版已支持 应用页支持GPTS及固定模型功能。对话使用TTS进行语音播报。Dalle绘图支持添加风格参数，支持交互式连续绘画。… 历史日志 v2.6.0 新增 mj-proxy-plus 支持：支持第三方中转，添加容错和重试机制。（可联系作者获得 mj-proxy-plus 支持）简化模型配置流程：精简了 Midjourney 模型的配置要求，现在用户仅需填写地址和 key 即可完成后台配置，简化了操作步骤。新增模型排序：引入了新的模型排序功能，优化了模型排序逻辑，以提升用户的操作体验。DALL-E 绘图功能整合：DALL-E 绘图功能现在可以在 Chat 组件内直接使用，DALL-E-3 模型可以在后台进行单独配置。注意事项：本次升级 Midjourney 对历史数据不兼容，在升级前请做好数据备份，以防数据丢失。 v2.5.0 GPT-4V（gpt-4-1106-vision-preview）模型识图功能：添加了 GPT-4V 的图像识别功能，增强了模型的多媒体处理能力。文件上传预览及显示美化：对文件上传预览及显示进行了美化，目前仅支持 4V 和 ALL 模型。简化模型切换逻辑：简化了模型切换逻辑，支持更多国内模型。该功能需搭配类 OneAPI 的中转管理使用。Chat 页面 UI 精简和美化：对 Chat 页面进行了精简和美化。请注意，其他页面尚未进行同步优化，因此在多界面切换时可能会有一定的割裂感。后续将继续对其他页面进行优化。 v2.4.5 部分页面 UI 精简。管理端地址改为 /admin，默认密码均设为 123456。支持使用 GPT-4-All（第三方逆向）解析上传的文件、图片。增加模型关联 Token 计费（可选）。MJ 版本默认调整为 v6.0。 环境准备 首先需要准备一台vps云服务器，这里我推荐伍六七云：https://www.

大家好，我是程序员晓晓 在AI绘画Stable DIffusion中，有一个 Inpaint Anything算法，可以实现移除、填补、替换一切内容，实现单击图像上的任何物体可以一键擦除替换任何内容、更改任意背景，这可以提高遮罩创建过程的效率和准确性，从而在节省时间和精力的同时获得更高质量的修复结果。 1.安装方法 1、在扩展面板中安装Inpaint Anything 地址：https://github.com/Uminosachi/sd-webui-inpaint-anything.git 如链接无法下载，请看文末获取本地插件安装包 2、安装插件并重启之后，可以在导航栏面板中看到Inpaint Anything组件，此时还需要安装SAM模型。 SAM 提供三种模型，显存高的下载 sam_vit_h，识别度更精准。显存 8G 左右的下载 sam_vit_l，显存低于 8G 的下载 sam_vit_b。选择对应模型后，点击“下载模型”，下载后的模型会存放在 Inpaint Anything 插件目录中的 models 文件夹内。 SAM模型，我已经放在网盘了，请看文末扫描获取，下载后把SAM模型放在“……\sd-webui-aki-v4\extensions\sd-webui-segment-anything\models\sam”路径下。 2.使用生成指定蒙版 上传你要修改的图片，点击“run segment anything”，会将参考图进行分割。 在右侧图片分割区域，调整笔刷大小，鼠标点击图片需要分割的区域，涂抹你要修改的色块。 选取完毕后，点击“创建遮罩”，蒙版将出现在选定的蒙版图像区域中。 你可以看到，上衣已经被选中，以高亮的颜色标识。接着，在界面左下还有一排标签，选择最右边的Mask only： 出现的两个按钮，分别点击一下，你就得到了两张图： 左边是直接抠图，将上一步中高亮选中的部分直接扣出，生成一张Alpha通道的png图片。 右边是生成蒙版，高亮区域为白色，其他区域黑色。 需要说明的是，这两张图和原图尺寸完全一致，可以直接保存到本地。 蒙版调整说明： 如果觉得蒙版边缘不够精准，可以点击下方的expand mask整体外扩蒙板，使用此按钮可以稍微扩大遮罩的区域以获得更广泛的覆盖范围。 Add mask by sketch 按钮：单击此按钮会将草绘区域添加到蒙版中。 在左侧仅蒙版选项卡中，点击“获取遮罩”，创建蒙版图。 点击“发送到图生图重绘”，将蒙版发送到图生图上传重绘蒙版模式中。 3.设置SD模型和图生图参数 选择 Stable Diffusion 模型，如果要生成写实模型，就选真人模型比如majicMIX realistic 模型。 输入你要修改的提示词描述，设置好宽高，分辨率与原图一致（512X768），重绘幅度建议0.6以上。 采样方法和迭代步数根据情况来设置，这里设置采样方法为Euler a，迭代步数 20，启用脸部修复。 在上传重绘蒙版选项卡的重绘模式中，选择“重绘非蒙版内容”。（白色部分是蒙版，黑色部分不是蒙版） 我们测试将白色上衣修改成藏青色毛衣。 正向提示词： masterpiece, best quality, ultra highres, sharp focus, professional, delicate, finely detailed, detailed skin, professional lighting, (Navy Sweater:1.

AI绘画在今天，已经发展到了炽手可热的地步，相比于过去，无论是从画面精细度，真实性，风格化，还是对于操作的易用性，都有了很大的提升。并且如今有众多的绘画工具可选择。今天我们主要来聊聊基于stable diffusion的comfyUI！ comfyUI具有可分享，易上手，快速出图，以及配置要求不高的特点，comfyUI以节点链接的工作流方式进行绘图，对于整个出图流程也更容易理解。因此comfyUI比较适合新手入门 一、主流AI绘画工具 说到AI绘画工具，现在应该能找出很多，比较主流的有Midjourney（简称MJ），Stable Diffusion（简称SD），DallE，文心一格，Leonardo.Ai等等 • Midjourney：https://www.midjourney.com/ Midjourney • Stable Diffusion：https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui Stable Diffusion • DallE：https://openai.com/dall-e-3 DallE • 文心一格：https://yige.baidu.com/ 文心一格 • Leonardo：https://app.leonardo.ai/ Leonardo 我们对主流AI工具做个简单的对比 还有一些可白嫖的AI绘画站点，大家也可以自行体验一下： 1. 神采AI（每月可白嫖100张）：https://www.promeai.com/zh-CN 2. ImageFX：https://aitestkitchen.withgoogle.com/tools/image-fx 3. Meta AI：https://imagine.meta.com/ 不同的绘画工具有不同的优劣势，大家可自行探索最适合自己的工具。本文着重介绍Stable Diffusion ComfyUI 二、SD主流 UI Stable Diffusion因为其开源特性，有着较高的受欢迎程度，并且基于SD的开源社区及教程、插件等，都是所有工具里最多的。基于SD，有不同的操作界面，可以理解为一个工具的不同客户端。目前主流的操作界面有 WebUI和ComfyUI。 1. WebUI 优点：界面友好，插件丰富，新手小白基本也能秒上手 缺点：吃显存，对配置要求较高，出图较慢 WebUI 2. ComfyUI 优点：性能好，速度快，支持工作流的导入导出分享，对小显存友好（GPU小于3G以下依然可以工作），基于工作流，对出图逻辑理解更清晰 缺点：对新手用户不太友好，有一定学习成本 ComfyUI 二者各有优缺点，根据自身情况选择即可。我个人更推荐ComfyUI 三、ComfyUI 安装 对于stable-diffusion-webui，我之前有一篇文章有了比较详细的介绍，本文重点介绍ComfyUI的安装部署及使用。 传送门：看完就会！手把手入门开源AI绘图Stable Diffusion ComfyUI 的节点流程式使用方式，非常便于对SD的绘制过程的理解，并且工作流可以导入导出以及分享，这样对于流程重现以及第三方分享更友好。整体的使用上限更高 详细的安装过程可参考B站详细教程 【【AI绘画】ComfyUI整合包发布！解压即用 一键启动 工作流版界面 超多节点 ☆更新 ☆汉化 秋叶整合包】 https://www.bilibili.com/video/BV1Ew411776J/?share_source=copy_web&vd_source=b8d0b2c4c1a84965a2546f0efe2f5759 1. 安装包说明 ComfyUI 开源地址：https://github.

前言 上一篇我们已经完成了顺序表的实现和基本操作<元素的增加、删除和查找> (链接直达：线性表元素的基本操作（C语言）【数据结构】-CSDN博客) 我们知道顺序表支持随机访问，可以通过下标来直接访问，同时也可以进行排序等优点；但是仍存在局限性，对顺序表的中部进行增加或删除元素的时间复杂度高，均为O(n)；同时要求大片连续空间进行存储，改变容量也不是很方便。 因为我们引入新的线性表——链表。 单链表 一、单链表的基本概念 单链表（Singly Linked List）是一种常用的数据结构，它由若干个结点组成，每个结点包含两部分：数据域和指针域。数据域用于存储数据，而指针域则用于指向下一个节点的地址。单链表中每个结点只有一个指针域，指向下一个结点，最后一个结点的指针域指向 NULL，表示链表的结尾。 从这里我们可以很清楚的看见每个结点分为数据域和指针域。 //在结构体中定义数据域和指针域 typedef struct LNode { int data; //每个节点存放一个数据元素 struct LNode *next; //指针指向下一个节点 }LNode, *LinkList; 相比于顺序表，单链表的存储不要求大片连续存储空间，因此改变容量十分方便。 对比下图便可直观感受到单链表易更改性。 二、单链表的实现 1.单链表的创建 单链表的创建分为头插法和尾插法。 (1)头插法： 输入的数据次序生成的链表结点次序相反，例如：按{1,2,3}顺序进行头插之后，最终排序却变成了{3,2,1}，换言之就是逆序插入。 以下便是代码图解，e为需要插入到单链表L中的结点 头插法代码实现： //利用头插法创建链表 LNode *Init_LinkList_head(LinkList L) { //创建头结点 LinkList head = (LinkList) malloc(sizeof(LinkList)); //保证头结点没有存储脏数据 head->next = NULL; //创建输入数据的常量 int val = -1; //定义-1表示输入结束标志 int len = 0; //观察单链表的长度 while (true) { printf("请输入链表中的元素："); scanf("%d", &val); if (val == -1) { break; } //创建新的结点 LinkList s = (LinkList) malloc(sizeof(LinkList)); s->data = val; //将输入的数据赋值到新结点的数据域中 s->next = head->next; head->next = s; //将新结点连接到头指针中 len++; } printf("

文章目录 📚web前端期末大作业 (1500套) 集合一、网页介绍二、网页集合 三、作品演示A电影主题B漫画主题C商城主题D家乡主题E旅游主题F餐饮/美食主题G环境主题H游戏主题I 个人主题K体育主题L博客主题M汽车主题N文化主题P美妆主题Q企业主题R教育主题S其他主题 🎁更多源码 📚web前端期末大作业 (1500套) 集合 临近期末，大一新生的各种考试和专业结课作业纷至沓来。web实训大作业、网页期末作业、web课程与设计、网页设计等，简直让人头大。你还在为网页设计老师的作业要求感到头大？网页作业无从下手？网页要求的总数量太多？没有合适的模板？等等一系列问题。你想要解决的问题，在这篇博文中基本都能满足你的需求, 废话不多说，直接看效果。 一、网页介绍 📔网站布局方面：计划采用目前主流的、能兼容各大主流浏览器、显示效果稳定的浮动网页布局结构。 📓网站程序方面：计划采用最新的网页编程语言HTML5+CSS3+JS程序语言完成网站的功能设计。并确保网站代码兼容目前市面上所有的主流浏览器，已达到打开后就能即时看到网站的效果。 📘网站素材方面：计划收集各大平台好看的图片素材，并精挑细选适合网页风格的图片，然后使用PS做出适合网页尺寸的图片。 📒网站文件方面：网站系统文件种类包含：html网页结构文件、css网页样式文件、js网页特效文件、images网页图片文件； 📙网页编辑方面：网页作品代码简单，可使用任意HTML编辑软件（如：Dreamweaver、HBuilder、Vscode 、Sublime 、Webstorm、Text 、Notepad++ 等任意html编辑软件进行运行及修改编辑等操作）。 其中： （1）📜html文件包含：其中index.html是首页、其他html为二级页面； （2）📑 css文件包含：css全部页面样式,文字滚动, 图片放大等； （3）📄 js文件包含：js实现动态轮播特效, 表单提交, 点击事件等等（个别网页中运用到js代码）。 二、网页集合 源码名称演示地址1500套HTML+CSS+JS网页设计期末课程大作业 web前端开发技术 web课程设计 网页规划与设计🔥点击查看🔗125款程序员专属情人节表白网站【建议收藏】HTML+CSS+JavaScript🔥点击查看🔗1000套web前端期末大作业 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PRIMARY KEY (id) ) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8; insert into test_account(id,name,account,version) values (1,‘A’,100,1); insert into test_account(id,name,account,version) values (2,‘B’,200,1); insert into test_account(id,name,account,version) values (3,‘C’,300,1); (1) 读读兼容 ======== 共享锁与共享锁之间兼容，在如下实例中session1在t3时刻，session2在t4时刻执行查询均可以获取预期结果： (2) 读写互斥 ======== 共享锁与排它锁之间互斥，在如下实例中session1在t3时刻加共享锁，可以正确读取结果，但是session2在t4时刻尝试加排它锁，但是此时锁被session1占有，session2需要等待，当session1长时间不释放锁时，session2抛出锁超时异常： (3) 写写互斥 ======== 排它锁与排它锁之间互斥，在如下实例中session1在t3时刻加排它锁，可以正确读取结果，但是session2在t4时刻尝试加排它锁，但是此时锁被session1占有，session2需要等待，当session1长时间不释放锁时，session2抛出锁超时异常： 1.2 当前读与快照读 =========== MySQL Innodb存储引擎实现基于多版本并发控制协议MVCC，在MVCC并发控制中读操作可以分成快照读与当前读。 快照读不需要加锁，读取的是记录可见版本，有可能是历史版本。可以类比订单快照，用户下单之后商品价格发生了变化，但是订单快照不会改变。实现当前读语句如下： select 当前读需要加锁，读取的是记录最新版本，加锁保证了在读取时，当前记录不会被其它事务修改。实现当前读语句如下： select lock in share mode select for update update delete insert 我们通过一个实例分析快照读和当前读，session2在t4时刻修改记录并在t5时刻提交，session1在t6时刻进行了快照读，读取的是本事务开始时结果100，在t7时刻进行了当前读，读取的是记录最新版本结果101： 当前读流程是怎么样的呢？我们以update为例进行分析当前读流程： 第一次程序实例发出当前读请求，存储引擎返回满足where条件的第一条记录并加锁，程序实例再发出更新请求，存储引起操作完成响应成功。依次执行直到所有满足where条件记录执行完成为止。 这里我们做一些引申，RR级别提供了两种机制避免幻读问题：第一种方式是快照读，读取的是当前事务开启时的快照。第二种方式针对当前读，防止幻读依赖Next-Key Lock机制。 2 乐观锁原理 ======= 我们通过一个问题将上述知识整合起来：有两个线程在同一时刻执行如下语句，请问id=1这条记录account值会不会成功扣减两次？ 自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。 深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！ 因此收集整理了一份《2024年Java开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。 既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Java开发知识点，真正体系化！ 由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新 如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024b （备注Java）

通常报错： 1.http: server gave HTTP response to HTTPS client 2.timeout 解决指令：(会话临时性)，长久的可以在配置文件中配置 go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct 长久的，在~/.bashrc文件中添加： export GOPROXY=https://goproxy.cn,direct 在1.3版本后,golang推出了go module 机制,同时发布了一个叫做 Module proxy protocol 的协议,通过这个机制,我们可以搭建go模块代理,最后通过GOPROXY变量以指引go命令在后续抓取模块的途径 但是GOPROXY拥有一个默认：https://proxy.golang.org,direct，而且很可惜 proxy.golang.org 在中国无法访问。这也是我们依赖下载时一直timeout的原因。 这里只需要我们将该变量设置为GOPROXY=https://goproxy.cn,direct 在命令行输入 go env -w GOPROXY=https://goproxy.cn,direct,即可正常拉取依赖

关注文章底部公众号，回复关键词【rope】获取Rope整合包 rope软件包获取 目前市面上面的AI换脸软件 rope 开源 github地址：https://github.com/Hillobar/Rope 最新版可以自动遮罩，不太需要手动调节遮罩范围，在有遮挡的情况下换脸效果也非常好，极力推荐 facefusion 开源 github地址为：https://github.com/facefusion/facefusion 需要手动调节遮罩范围，在有遮挡的情况下如果遮罩调节不好，换脸效果会非常差 deepface系 开源，上手难度比较高，分为deepfacelab和deepfacelive，两者要搭配使用，github地址分别为： https://github.com/iperov/DeepFaceLab https://github.com/iperov/DeepFaceLive deepfacelab主要用来训练专属模型，后续我会更新模型训练的教程 deepfacelive支持直播换脸，但比较依赖于deepfacelab训练的模型，训练不好效果也比较差 swapface 官网地址： https://swapface.org/#/home 付费软件，每天会有免费的试用次数，但感觉效果并没有rope好 总结下来，如果没有直播的需求，个人觉得rope是最佳选择。如果是直播使用，那就使用deepface系列，但需要训练自己的专属模型。今天我主要先介绍以下Rope的安装和使用。 要想在电脑上运行Rope的源码，需要搭建复杂的运行环境。 我这里干了两天给大家打了一个Rope整合包，可以一键启动，免去了搭建繁琐运行环境的步骤，另外解决了rope源码中换脸后的视频没有声音的bug，欢迎大家关注公众号下载。 需要整合包的小伙伴关注本文章底部公众号回复关键词【rope】获取 运行Rope 电脑配置和环境要求 系统要求： windows 10 或者11 显卡要求： 英伟达独立显卡。俗称N卡，至少4G显存，要安装好显卡驱动 内存要求：8G及以上 硬盘要求： 要有至少20G左右的剩余存储空间 显卡驱动安装 方法一：自动更新驱动 快捷键 【win+x】，点击选择【设备管理器】，找到【显示适配器】，选择你的显卡型号如下图，鼠标点击右键，选择点击【更新驱动程序】，点击【自动搜素驱动程序】 方法二：官网下载安装 点击打开官网地址，选择你的显卡型号和操作系统，然后点击搜素，再点击下载，下载完成之后安装即可。 Rope整合包使用 解压整合包后，首先双击Rope.exe去运行Rope 运行后会弹出黑色的终端界面如下图，如果终端中出现报错信息，可能是显卡驱动没有安装，请按照上面步骤安装显卡驱动 如果运行成功，会弹出以下界面，下图所示的三个地方，videos是放置你要换脸的视频的路径，faces文件夹中是放置你想换哪个脸的图片的路径，最终输出的换脸结果会放置在output路径中 上述三个路径是与解压目录里面下面三个文件夹一一对应的，因此你需要准备好视频和图片分别放在下面的videos和faces目录中 放置完成后点击左上角的Start Rope，稍等加载目标视频和源脸成功 点击目标视频，右边播放窗口会加载你选择的视频进来 点击视频窗口下面的Find Faces，会检测目标视频的第一帧人脸 选择目标视频的第一帧人脸和源人脸，选中后两者都有红框 首先打开右边的配置restorer，不打开的话换完后的视频分辨率会降低，变的比较模糊。然后点击Swap Faces，开始换第一帧脸，稍微等待以下，可以看到视频窗口中的人脸被替换了 看看替换效果是不是你想要的，如果是的，接下来点击视频窗口中的播放按钮，再点击前进按钮，这两个按钮点击完后应该都是白色的，等待整个进度条运行完成即可，output文件夹中查看结果。 别忘啦关注文章底部公众号回复关键词【rope】获取这套软件的整合包

一 问题描述 dpkg-deb：错误：归档 /var/cache/apt/archives/init-system-helpers_1.62_all.deb 对成员 control.tar.zst 使用了未知的压缩，放弃操作 dpkg: 处理归档 /var/cache/apt/archives/init-system-helpers_1.62_all.deb (--unpack)时出错： 子进程 dpkg-deb --control 返回错误状态 2 在处理时有错误发生： /var/cache/apt/archives/init-system-helpers_1.62_all.deb E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1) 二 解决方法 这是问题我找了好多办法，最好发现是ubutun的源和你添加的源不匹配，也就是我们在更换ubuntu16.04的源的时候，前往不能用20.04的源，一定要搜16.06的源

Redis是一种高级的、开源的、基于内存的键值存储系统，它也可以被认为是一种数据结构服务器，因为键可以关联到五种不同的数据结构：字符串、哈希表、列表、集合、有序集合。 Redis以其高性能、灵活性和丰富的数据结构支持而著称，数据不仅存储在内存中以实现快速访问，同时也支持持久化机制（例如RDB和AOF），保证即使在服务器重启时数据也不会丢失。 Redis支持多种编程语言的客户端，常用于缓存、消息队列、实时排行榜、社交网络、游戏开发等多个场景，尤其在需要高性能、低延迟的数据读写操作中表现优异。 在日后开发中，选用的基本都是非关系型数据库，例如：Redis、MongoDB、NoSql。 那么非关系型数据库Redis与关系型数据库mysql相比优势： 1、性能优势： 内存存储：Redis将数据存储在内存中，使得读写操作具有非常高的性能，响应时间通常是微秒级别，特别适合对性能要求极高的场景，如高速缓存、实时排行榜、计数器等。数据结构丰富：Redis 支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，可以满足复杂的应用场景需求，简化开发工作。 2、实时性： Redis 可以提供实时的数据更新和查询，对于需要实时数据同步的场景非常适合。 3、缓存功能： Redis 被广泛应用于缓存层，减轻数据库负载，加速数据访问。它可以快速地将热点数据存储在内存中，减少对数据库的直接读取，提升整体系统的性能。 4、高并发能力： Redis 具备优秀的并发处理能力，能有效应对大规模并发请求，尤其是读密集型操作。 5、分布式支持： Redis 支持主从复制、哨兵模式、集群模式等，能够构建高可用、可扩展的分布式缓存和存储系统。 相比之下，MySQL 是一种关系型数据库管理系统，它与 Redis 的区别主要有： 数据持久化： MySQL 数据默认存储在硬盘上，数据更加持久稳定，不会因为服务器重启或故障丢失数据（除非未做备份或同步）。Redis 提供了 RDB 快照和 AOF 日志两种持久化机制，但其首要定位还是内存数据库，虽然也能持久化数据，但在数据安全性方面不如 MySQL 那样可靠。 数据模型和查询能力： MySQL 支持 SQL 查询语句，拥有强大的 ACID 特性，适用于复杂的事务处理和高度结构化的数据存储。Redis 不支持 SQL 语句，但它支持丰富的数据结构操作命令，更适合简单的数据操作和快速查找。 容量与成本： MySQL 受限于磁盘存储，理论上可以无限扩容，成本相对较低。Redis 的存储受限于内存大小，虽然可以利用虚拟内存或其他手段来扩展，但受物理内存限制，且内存的成本相对较高。 适用场景： MySQL 适用于需要持久化大量数据、高度一致性和复杂查询的场合，如传统的后台管理系统、ERP、CRM等。Redis 更适合缓存、实时计算、会话存储、消息队列、排行榜等需要快速读写的场景。 如何使用Redis，Redis的安装下载 首先将如下两个安装包下载到电脑 链接：百度网盘 请输入提取码 提取码：9999 下载好之后 我们要使用redis数据库时候，一定要先启动redis-server.exe，双击即可启动： 另一个是快捷程序，下载好直接双击打开可以看到如下页面： 新建数据库 新建键值对 JavaAPI操作Redis，对数据库进行增删改查 1、新建一个maven工程， Spring框架中用来配置Jedis连接池以及相关Redis连接参数的xml文件 新建applicationContext-redis.xml配置文件： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="

NHentai-android: 翻页阅读新体验的开源Android应用 是一个专为喜欢动漫和二次元文化的朋友打造的开源Android应用。它提供了NHentai网站的内容浏览服务，集成了强大的搜索功能，并通过优化的UI设计带来了极佳的阅读体验。 技术分析 框架选择 该项目基于 Android 开发，采用了现代的开发工具如 Kotlin 作为主要编程语言，提升了代码的可读性和可维护性。同时，为了实现高效的网络请求，它利用了 Retrofit 和 OkHttp 这两个流行库，确保了数据获取的快速稳定。 UI 设计 采用 Material Design 规范进行界面设计，提供了一致且美观的用户体验。同时，利用 RecyclerView 展示内容列表，使得滑动流畅，内存管理高效。 数据处理 数据解析使用了 Gson 库，方便地将JSON数据转化为Java对象，简化了数据处理流程。对于图片加载，项目使用了 Picasso 库，保证了图片在不同网络环境下的加载速度和质量。 异步处理与缓存策略 为了提高用户体验，项目广泛使用了 Android Room 实现本地数据库存储，以及异步操作，使用户在无网络环境下也能查看之前加载的内容。 开源特性 该项目是完全开放源码的，允许开发者根据自己的需求进行定制或扩展，同时也欢迎社区成员贡献代码，共同完善项目。 功能亮点 简洁搜索 - 支持关键词、作者和ID等多维度的搜索。离线阅读 - 内容可以下载到本地，随时随地离线阅读。智能翻页 - 自动滚动和手势翻页，让阅读更便捷。夜间模式 - 提供夜间模式，保护视力，适应各种阅读场景。书签管理 - 方便记录和追踪喜爱的作品。 使用场景 对于爱好动漫和二次元文化的用户，NHentai-android是一个理想的选择，可以轻松发现并阅读各种作品。开发者则可以参考项目的源代码学习现代Android应用开发的最佳实践，或是作为构建类似应用的基础框架。 结论 NHentai-android 以其丰富的功能和良好的用户体验，为二次元爱好者提供了一个便捷、个性化的阅读平台。无论是作为用户还是开发者，参与这个开源项目都能带来许多价值。如果你是Android用户，不妨尝试一下，开启你的舒适阅读之旅吧！