（3）网络层（Network Layer） 网络层的目的是实现两个端系统之间的数据透明传送，具体功能包括寻址和路由选择、连接的建立、保持和终止等。...此外，传输层还要处理端到端的差错控制和流量控制问题。 传输层的任务是根据通信子网的特性，最佳的利用网络资源，为两个端系统的会话层之间，提供建立、维护和取消传输连接的功能，负责端到端的可靠数据传输。...如果你要通知特定的某些人同一件事情，但是又不想让其他人知道，使用电话一个一个地通知就非常麻烦，而使用日常生活的大喇叭进行广播通知，就达不到只通知个别人的目的了，此时使用“多播”来实现就会非常方便快捷，但是现实生活中多播设备非常少...在计算子网掩码时，我们要注意IP地址中的保留地址，即“ 0”地址和广播地址，它们是指主机地址或网络地址全为“ 0”或“ 1”时的IP地址，它们代表着本网络地址和广播地址，一般是不能被计算在内的。...注：只有A,B,C有网络号和主机号之分，D类地址和E类地址没有划分网络号和主机号。
通过强迫50,000个单词全部适应一小套数字，我们迫使网络做出妥协，并将可能触发相同输出单词猜测的单词归为一组。这很像文件压缩。当你压缩一个文本文档时，你会得到一个较小的、不再可读的文档。...但是回归仅仅意味着试图理解事物之间的关系，比如已输入的词和应输出的词之间的关系。自意味着“自身”。自回归模型是自我预测的。它预测一个词。然后这个词被用来预测下一个词，接着用来预测再下一个词，以此类推。...该模型在非常大的通用文本语料库上进行训练，旨在只训练一次就可以用于许多不同的任务，无需从头开始重新训练。关于预训练的更多信息......我们说，一系列词汇因为捕捉到了某种关系而关注其他词汇。这种关系不一定是已知的。它可能是解决代词的关系，可能是动词与主语的关系，也可能是两个词汇与同一概念相关（如“地球”和“行星”）。...无论是什么，知道词汇之间存在某种关系对于预测是有用的。
小扎表示，VR 将是下一个平台，在这里任何人可以体验任何他们想要的事物，人们将逐渐意识到 VR 将是一个重要的手段和工具。 VR 到底将成为什么重要的手段和工具？...在小扎眼里，虚拟现实和社交媒体结合便是这个市场的未来。作为一家拥有创新精神的互联网公司，Facebook 总是有众多超前的好点子，所以小编对此深信不疑。...此外，智能手机巨头 HTC 也于近日对此做出了呼应，表示将和 Facebook 、Oculus 以及其他团队紧密合作，在所有平台上为未来的社交 VR 体验创造奠基石。...小扎表示，“未来无论身处世界何地，在任何时间，人们都可以相互集体聚会。我们在 VR 上就关注这两样东西。” 想象一下你随时都可以坐在篝火前，和朋友一起玩耍的情景。你是不是对这一天的到来充满期待呢？
简介 AJ-Report是全开源的一个BI平台，酷炫大屏展示，能随时随地掌控业务动态，让每个决策都有数据支撑。...多数据源支持，内置mysql、elasticsearch、kudu驱动，支持自定义数据集省去数据接口开发，目前已支持25种大屏组件/图表，不会开发，照着设计稿也可以制作大屏。...三步轻松完成大屏设计：配置数据源---->写SQL配置数据集---->拖拽配置大屏---->保存发布。欢迎体验。...功能概述 组件介绍 大屏设计（AJ-Report）是一个可视化拖拽编辑的，直观，酷炫，具有科技感的图表工具全开源项目。内置的基础功能包括数据源，数据集，报表管理，项目部分截图如下。...flyway5.2.1: 主要用于在你的应用版本不断升级的同时，升级你的数据库结构和里面的数据 前端 npm：node.js的包管理工具，用于统一管理我们前端项目中需要用到的包、插件、工具、命令等，便于开发和维护
模型的参数数量通常被视为模型能力的一个重要指标，更多的参数意味着模型有更大的能力来学习、存储和泛化不同类型的数据。...以下是这种关系的几个关键点： 学习能力：参数数量越多，模型学习复杂模式的能力通常越强。这意味着大模型能够理解和生成更复杂的文本，更准确地执行特定任务。...泛化能力：尽管大模型在特定任务上的表现可能更好，但它们也有过度拟合的风险，特别是在训练数据有限的情况下。然而，实践中发现，通过适当的训练技巧和正则化方法，大模型往往能在多个任务上泛化得更好。...知识存储：大模型可以被看作是拥有更大的“知识库”，能够存储更多的事实、概念和世界知识。这使得它们在回答问题、撰写内容等需要广泛知识的任务上表现得更好。...因此，在设计和部署大语言模型时，需要权衡模型性能和计算成本之间的关系。
一、小程序的3大主要功能场景小程序是一种轻量化的应用，“即用即走”是微信推广小程序的初心，对于运营或产品角色来说，小程序提供了更简单的产品和更丰富的运营玩法，总结来说，目前小程序有3种主要场景： 1.APP...1.分享+小程序：社交关系带来的流量红利小程序运营的核心思维在于利用微信的流量获得曝光，在社交关系场景中，“分享”是必不可少的思维。...3.线下门店+小程序：赠送礼券小程序复购无论对线下门店还是电商卖家，复购率和用户黏性是需要仔细考量的地方，在顾客完成购物环节后，赠送购物礼券，既可以实现小程序曝光，又可以促进用户复购。...4.社群+小程序：社交关系带来的流量裂变小程序在社群中的分享交互同样友好，在产品设计中植入裂变分享环节，比如查询类工具可以设计好友助力免费查几次的任务，电商类产品可以设计购物后领红包的任务。...以上就是此次分享的小程序3大运用场景和5大推广方式，你get了吗?
科技行业向来是以技术发展速度快著称，时值岁末，我们和多个领域的业内大佬进行了深度交流，分享了他们眼中2017年的小惊喜和2018年的大展望，本文我们将和大家分享大佬眼中的Java。...此外，我们也看到MicroProfile项目的v1.1和1.2版本在2017年都有了更新，进一步推动了企业Java在微服务开发方面的发展。...然而，今年平台上的进展速度与一年前相比，简直是天壤之别，这种变化要归功于社区的活跃和主要利益相关方的积极参与。我预计，2018年这种势头还将继续保持！...RedHat长期以来一直支持企业变得更开放，我们会和Oracle、IBM等志同道合的企业在这方面继续探讨。我相信，随着Java EE社区的不断发展，Java在未来几年仍然会是企业的主导技术。
大根堆实现逻辑 从整棵树的最后一颗子树开始调整，每次都让根节点和左右孩子去比较，如果根节点比左右孩子的最大值要小，那么就将这两个值进行交换，然后此时这颗子树变成了大根堆，再看下一颗树 然后对下一颗树进行相同的处理方法...，后面的子树依次交换： 当每棵子树都是大根堆的情况下，那么这棵树也就是大根堆了 每一次交换的步骤为： 从最后一棵树开始调整 左右孩子的最大值和根节点进行比较，如果大于根节点，就交换 遇到的主要问题...最后一棵子树的根节点和孩子找到了，并且交换完成了，那怎么确定下一棵子树中要交换的一组根节点和左孩子节点的值呢？...小根堆的实现只需要在大根堆实现的基础上将 child 的指向改为指向更小的那个节点： if (child + 1 < end && elem[child + 1] < elem[child]) {child...++;} parent 和 child 交换的条件改为 if (elem[child] < elem[parent]) 小根堆的代码与大根堆相似度高达 99%，只需要将 shiftDown 方法中的第
简介 H5和小程序不具备可比性，只是很多移动端的场景下，两种选择都能实现产品的大部分功能。最近几年，小程序的兴起，让人们理解他等同于H5，其实不然。...一、运行环境 H5是网页，主要依赖浏览器运行，如手机内置浏览器，APP，微信，而小程序只能依赖微信打开。...二、能力限制 H5在微信里可以直接分享朋友圈，而小程序只能转发好友或好友群，要想发到朋友圈只能生成有小程序码的图片发到朋友圈。 再如支付能力，小程序只支持微信支付，H5里可以选择多种支付方式。...三、用户体验 小程序基于微信客户端，一旦打开小程序，可以缓存很多资源，数据及使用记录会自动保存，不会因为操作中断丢失操作数据，H5，每次使用都是重新加载，操作中断再回来无法继续操作，都要重新开始。...四、访问入口 H5能在微信外使用，不依赖微信，而小程序是有微信提供的场景入口，并且在聊天界面顶部的“最近使用”和“我的小程序”这个入口相对H5来说有绝对优势。
这是《大胖小课》栏目的专题一《说说文件上传那些事儿》的第5节-《实现文件拖拽和剪贴板上传》 专题已经更新章节： 《大胖 • 小课》- 我是这样理解文件上传原理的 《大胖 • 小课》- 写一个文件上传接口...《大胖 • 小课》- 不用 js 实现文件无刷新上传 《大胖 • 小课》- 玩玩多文件配多进度上传 拖拽上传 html5的出现，让拖拽上传交互成为可能，现在这样的体验也屡见不鲜，实现上也比较简单
dotnet 内存的细节，下面请让我给大家分享一下 相信小伙伴都听说 dotnet 里面的内存其实逻辑上分为两块，一个是小对象堆，一个是大对象堆两个 在很多书籍里面都会将小对象堆的英文 Small Object...Heap 简写为 SOH 而大对象堆 Large Object Heap 简写为 LOH 本文将会同时带上中文和英文缩写 从命名上可以看到 SOH 小对象堆和 LOH 大对象堆的不同就是存放的对象的大小...同时压缩空间时移动的对象尽可能都是那些引用数尽可能少的对象 在 dotnet 里面将内存分为两块，一个是小对象堆，一个是大对象堆就是为了对这两个内存分别做不同的内存回收方法 对于 SOH 小对象堆因为移动对象的成本很低...在 LOH 大对象堆基本上都是执行标记回收，只有很少的时候才执行压缩回收 为什么有时候在 SOH 小对象堆压缩回收不够划算？...因此为了减少压缩内存，就需要将对象按对象的生存期分成若干部分 当然，将 dotnet 里的对象分代将是另一个更复杂的话题，也不在本文范围内 这就是关于 dotnet 的 SOH 小对象堆和 LOH 大对象堆的笔记了
这是《大胖小课》栏目的专题一《说说文件上传那些事儿》的第6节-《大文件分片和断点续传》。...《说说文件上传那些事儿》专题已更文章 《大胖 • 小课》- 我是这样理解文件上传原理的 《大胖 • 小课》- 写一个文件上传接口 《大胖 • 小课》- 不用 js 实现文件无刷新上传 《大胖 •...小课》- 玩玩多文件配多进度上传 《大胖 • 小课》- 拖拽和剪贴板文件上传 一般在前端开发中我们上传文件大多是比较小的文件，比如图片、pdf、word 文件等，也只有一些特殊的业务和场景才会需要上传大文件...为每个分段生成 hash 值，使用 spark-md5 三方模块 将上传成功的分段信息保存到本地 重新上传时，进行和本地分段 hash 值的对比，如果相同的话则跳过，继续下一个分段的上传 PS 生成...hash 过程肯定也会耗费资源，但是和重新上传相比可以忽略不计了。
三大相关系数分别是pearson[皮尔森]、spearman[斯皮尔曼] 和 kendall[肯德尔] 反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1，0表示两个变量不相关，正值表示正相关...三大相关公式参考：公式链接 翻阅资料，文字说明简直让人头晕雾绕，在此写下我对它们的简单理解，如有不正确的地方烦请指出 pearson相关系数是考察数据间的线性相关性，数值为[-1,1]，1代表它们正线性相关...spearman秩相关系数，秩代表顺序，比如序列A：1，2，3，4，5，序列B：-1，0，1，4，5，大小顺序一样，则该相关系数为1 kendall秩相关系数：也是顺序，和spearman相比，所计算的对象是分类变量...pandas代码： # coding: utf-8 import numpy as np import pandas as pd def Pearson(df): # 计算 Pearson 相关系数...return df.corr() def Kendall(df): # 计算 Kendall Tau 相关系数 return df.corr('kendall') def Spearman
但是，正是由于这些结构特点使得大环类具有传统小分子药物所缺少的优势。...首先，较大的分子量和空间结构使得大环类可以结合蛋白靶点表面较大的“hot spot”；其次，大环类的结构特点使其具有半刚性（semi-rigidity）的分子构象，这保证了必要的灵活性以更好的适应结合位点的空间结构...此外，大环类物质还具有较高的选择性和代谢稳定性。...大环类物质这些“beyond Rule offive, bRo5”的特性使其在难成药靶点的药物研发和新型药物的开发中收到越来越多的青睐。...目前该分组中包括片段库、肽拟似物库、大环类和糖苷类化合物库，后续仍会持续更新，期待您的关注。 参考文献 [1] Curr Opin Chem Biol. 2017Jun;38:45-51.
现在大语言模型大热，一会儿语言模型一会儿自然语言处理的一下容易搞不清楚，这里的“语言”又和语言学有什么关系，这篇就来捋一捋。...首先学科划分来说，语言学是语言学，大语言模型和自然语言处理则属于人工智能学，第一个概念是一个学科，第二、三个概念属于另一个学科。 大语言模型严格来说和自然语言处理不是“与”的关系，也即不是并列关系。...语言模型”和语言学可以说没关系也可以说有关系。从人工智能的角度来看，语言模型与其说是一种模型，不如说是一种用于训练模型的预测任务。...大语言模型同样是采用”语言模型“的方式训练模型，所不同的是语言模型的规模可大可小，规模大的叫“大语言模型”。为什么要把规模大的语言模型单拎出来起个名字呢？...因为现在普遍认为大语言模型不仅仅只是规模大，而且还有”涌现能力“。这是小规模语言模型所不具备的能力。 大语言模型和自然语言处理的关系这就说清楚了，那语言学又做了什么呢？我觉得是提供了思路。
小程序风口的产生与移动互联网流量红利逐渐消逝关系密切。移动端用户的争夺，已从增量市场转向存量市场，从抢占用户转向抢占用户时间。然而，却有一块尚未完全开化的巨大流量池—微信小程序。...意味着， 速度和流畅度要远远优于H5网页 ；同时， 无需进行下载 ，便利性远远优于App。 小程序对微信的意义在哪？ 1....（线下小程序点餐） 操作上的一小步，移动互联网的一大步 2. 为物联网时代“万物互联”早做准备 设想一个场景，有一天，我们人能够连接身边万物（一切物体、软件、硬件）。...新流量入口 对于初创公司而言，小程序便是基于微信流量的新的流量载体，并且基于微信高活跃、高打开次数的现状下与微信形成互利共生关系；而对于传统移动互联网产品，则多了一个可从小程序获取流量的机会。...公众号余温未退 微信对小程序和公众号间协同关系的打造可谓是下了大力气。
之前云栖大会上说要写几篇 Qwen 相关的实践，一直没有时间，趁着今天出行前的空档，分享一篇之前使用小模型的经验。...pytorch:2.4.0-cuda12.1-cudnn9-runtime bash 执行下面的命令，来到工作目录： cd /models VLLM 因为我们要处理大量数据，所以数据的处理效率非常关键，除了选择小模型之外...max_num_seqs=256, max_logprobs=20, disable_log_stats=False, quantization=None, rope_scaling=None, rope_theta...skip_tokenizer_init=False, tokenizer_mode=auto, revision=None, override_neuron_config=None, rope_scaling=None, rope_theta...关于交友的标准，请参考下面的文章： 致新朋友：为生活投票，不断寻找更好的朋友[12] 当然，通过下面这篇文章添加好友时，请备注实名和公司或学校、注明来源和目的，珍惜彼此的时间 :D 引用链接 [1]
OK 弄清楚这两点后，一般来说MYSQL 监控的方向分为三点 1 应用需要的资源 2 资源的使用率与限制 3 被执行的查询 下面就来一轮问和答 问题1 MYSQL 中的参数 queries 和...从定义上看着Queries 是包含存储过程，并且不包含 com_ping 和 com_statistics ，而Questions 则是包含大量Com 操作的。那到底使用那个作为展示的参数？
之前云栖大会上说要写几篇 Qwen 相关的实践，一直没有时间，趁着今天出行前的空档，分享一篇之前使用小模型的经验。...pytorch:2.4.0-cuda12.1-cudnn9-runtime bash执行下面的命令，来到工作目录：cd /modelsVLLM因为我们要处理大量数据，所以数据的处理效率非常关键，除了选择小模型之外...我们执行下面的命令，启动一个监听 8000 端口的兼容 OpenAI API 的 Web 服务：vllm serve Qwen/Qwen2.5-7B-Instruct-GPTQ-Int4执行命令后，我们将看到一大堆日志...max_num_seqs=256, max_logprobs=20, disable_log_stats=False, quantization=None, rope_scaling=None, rope_theta...如何使用 Dify API 进行编程交互，可以参考之前的内容《使用 Dify、Meilisearch、零一万物模型实现最简单的 RAG 应用（三）：AI 电影推荐》、《使用字节豆包大模型在 Dify 上实现最简单的
1 陀螺仪 目前商用无人机普遍使用的是MEMS技术的陀螺仪，因为它的体积小，价格便宜，可以封装为IC的形式。...常用的MEMS加速度计传感器型号有6050A（Invensense）和ADXL350（ADI）。...超声波和红外TOF各方面性能比较相似，比如测量距离都比较近，像超声波测量的距离一般在4米左右。...深度感知摄像头根据测量技术可以分为三种，立体摄像头，也叫双目视觉技术，代表产品就是大疆的精灵4；结构光技术，代表产品有微软的Kinect；时差测距技术（TOF），由于生产厂家较少而且成本较高，因此在无人机上的应用很少...根据相对运动可假设磁罗盘固定不动，而地磁场矢量随之在转动，其矢量端点在空间的轨迹应为一个标准的球体，但由于传感器存在误差，实际测出的数据并不严格都在球体的表面，这时候就需要根据测量出来的数值以及已知的准确值来计算两者之间的换算关系
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