今年AI大热，AIGC、大模型、AGI以及FLOPS等等让人半懂不懂的词不断在各种头条新闻中出现，想学这方面内容，该怎么入手呢？...先说一点，AI是个很大的话题，需要学什么，需要看你需要了解什么方面。 从大的方面来说，人工智能有三要素，算法，算力和数据，三要素是三个方向，扎下去都有很深的内容。 先说算法。...我翻过的人工智能智能教材，要么不怎么提算力的内容，要么就是从CUDA编程的角度介绍。 最后是数据。数据是一个对于人工智能非常重要重要、但在学习时又非常容易被忽略的元素。大模型难在哪里？
标题所在的 span 标签我已经在图中框出来啦，我们该如何解析这个节点信息呢？...2、网页采集遇到登录问题，我该怎么办？ 这一章节简单的聊一聊获取需要登录的数据，以获取豆瓣个人信息为例，从手动设置 cookies 和模拟登陆这两种方式简单的聊一聊这类问题。...3、网页采集遇到数据 Ajax 异步加载，我该怎么办？...4、网页采集 IP 被封，我该怎么办？...5、网络采集性能太差，我该怎么办？ 有时候对爬虫程序的性能有要求，这种单线程的方式可能就行不通了，我们可能就需要多线程甚至是分布式的爬虫程序啦，所以这一篇主要聊一聊多线程爬虫以及分布式爬虫架构方案。
那么人工智能该怎么去学习呢？初学者该从哪些方面下手呢？答案是Python 。 为什么要学习Python？ 1. Python 是人工智能、数据分析的基础。...在时间宝贵的今天，学 Python 是投入产出最高的选择之一。...北大青鸟围绕IT市场新兴的软件开发技术进行教学，培养学生掌握软件开发的基本理论、方法、应用及技能，能够熟练使用数据库及相关主流开发平台进行软件项目的开发、管理，能完成软件开发的需求分析、软件设计、编码、
这篇我们从面试的角度讨论一下转【数仓开发】该怎么学、学什么、学到什么程度。...方法论 我们学习是一个由模糊到清晰的过程： 知道概念—>学习理论—>大量练习—>逐渐清晰—>再大量练习—>清晰—>熟练运用—>融汇贯通 核心技能 数仓开发要学的基础技术大体如下： 整个的核心只有一个...我们要学一门【java or scala语言】、要理解【hdfs&yarn】、练习【mapreduce or spark core】 都是为了更好的理解sql,理解sql背后的运行原理，调优原理，实际工作中很少会再去写代码实现一些逻辑了...对于核心技能，学的时候，要学细，能用脑子记住的尽量记脑子里，不要总想着【到时候查一下资料】好了。 就像跳舞一样，慢动作时，要把框架做的尽量大，做到极限。这样变成快节奏时，做的缩小的动作才有可能好看。
计算机基础有五大课程：操作系统、计算机网络、数据结构、算法、数据库。你究竟需要花多少时间来学习这些基础课程，这取决于你目前的状态。...那怎么锻炼呢？下面分享下我学习的体会。
来自于内心的疑问：Actor 与 Actor 之间通过消息进行通讯，那么用于传输的消息实体该如何定义？ ? 来自于灵魂的碰撞 1：拆分一句话的 Actor，该如何定义？ ?...来自于灵魂的碰撞 2：统计每个单词出现次数的 Actor，该如何定义？ ? 来自内心 + 灵魂的发问：该如何攒到一起？ ? 第四步：代码写完了，是该一览尊荣的时候了。 ? 效果达到预期，杠杠滴！
什么是ER图 实体关系图，通过一张ER图，能够快速的了解数据库层面的表结构设计。...目前做企业级应用系统，花费了大量的时间在数据库表结构的设计上，所以打算从源头梳理一下怎么样才能画好ER图，画好图是第一步，在这个过程中怎么样做好设计，然后来保证业务系统的功能实现以及扩展性的要求。...实际数据模型 这个的画，不一定通过ER图来进行，可以通过excel或者表格来描述情况，例如字段名称，所属数据库，字段的数据类型，字段的限制长度，字段是否有默认值，字段是否非空，字段的备注描述，数据表是否需要分库分表以及分库分表的逻辑...这几个看ERM的百科，不过没怎么看懂，就就结合自己的理解，做了解释。总体是总分的思路，总体的介绍清楚概念和关系，然后细化每个表结构，落实好概念图种的关系即可。
缘起上周，有水友问我说： 都知道业务垂直拆分，数据库要怎么垂直拆分呢？ 今天，简单聊聊数据库垂直拆分。 什么是数据库水平切分，垂直拆分？...当数据库的数据量非常大时，水平切分和垂直拆分都是常见的降低库空间，提升库性能的方法。 太抽象，能不能举个例子？...（1）数据库有自己的内存缓冲池，会将磁盘上的数据load到缓冲池里； 画外音：详见《数据库缓冲池，这次彻底懂了！》。...（2）数据库缓冲池，以row为单位缓存数据； （3）在内存有限的情况下，在数据库缓冲池里缓存短row，就能缓存更多的数据； （4）在数据库缓冲池里缓存高频访问row，就能提升缓存命中率，减少磁盘的访问；...假设数据库内存缓冲池为1G，未拆分的user表1行数据大小为1k，那么只能缓存100w行数据。
javascript该怎么学呢？Js给初学者的印象总是那么的“杂而乱”，相信很多初学者都在找轻松学习Js的途径。...让你都不知道该学哪个好，甚至都怀疑自己学的是不是js了，好像有多个版本的js一样，总是学不完… 那么，怎么才能在js领域内学的轻松甚至游刃有余呢？...不要学了很久就知道js是编程语言，就是写代码，而且特点就是乱七八糟就完了，那样是学不好js的。...； E：学基于jquery之上的常见插件，如：bootstrap，Layer，富文本编辑器等； F：综合应用上面的多种库写实际项目的模板，多写几套。...6、构建知识导图 这个可以让你越学越清晰，你可以按你喜欢的任何形式去做，只要自己印象深刻就行。 注意：知识导图也应该是经常修改、修正，让它更合理、更清晰。
数据泄露一旦发生，会对公司的造成极大的影响。如果处理妥当，危机还能够被化解。当公司遭到数据泄露时，至关重要的是在短期内快速的应急响应并处理，全面的前期准备是处理...
TSINGSEE青犀视频开发的视频平台默认都是使用的sqlite数据库，部分用户会根据自己的需求，替换成Mysql数据库，但有部分用户在EasyNVR中使用Mysql数据库后出现无法启动的问题。...得知使用sqlite3数据库可以正常启动，那么可以判断问题出现在mysql数据库上。随后根据ini配置文件的mysql参数查看是否可以进行登录（下方演示为Navicat）。...发现无法登录，mysql的数据库在EasyNVR的服务器不能通信。...不能通信的原因我们推测是出在IP问题上，在修正了mysql的ip地址之后再次进行测试，就可以正常的使用mysql数据库了，并不会出现无法启动的情况了。...如果大家在mysql数据库迁移过程中碰到了问题，可以参考mysql数据源时gorm的自动迁移数据库表报错如何处理。更多关于EasyNVR的相关内容或者其他视频平台的解决方案，欢迎联系我们了解。
铣刀是一种具有一个或多个齿的旋转刀具，用于铣削。工作时，各刀齿间歇地切除工件的边缘。铣刀主要用于在铣床上加工平面、台阶、沟槽、成形面和切削工件。
在日常开发中，我们会使用很多工具类来提升项目开发的速度，而国内用的比较多的 Hutool 框架，就是其中之一。
怎么样的周会才是我们更愿意参加的。
实现文件共享；使用BIND提供域名解析服务；使用DHCP动态管理主机地址；使用Postfix与Dovecot部署邮件系统；使用Squid部署代理缓存服务；使用iSCSI服务部署网络存储；使用MariaDB数据库管理系统
带动了网站技术不断更新，到了现在建立一个网站变的比以前快很多，加上许多人有空就喜欢去网站冲浪，于是，很多个人或者企业开始建立属于自己的门户网站，然而他们不知道，建立网站前是需要创建域名的，所以，请跟随小编一起了解下怎么创建域名...域名该怎么选择？ image.png 怎么创建域名？ 首先，想要创建域名，先要找到域名代理商，现在域名代理商一般都有自己域名注册网站，通过浏览器搜索都可以搜到，挑选排行前五其中一个网站，开始注册。...域名该怎么选择？ 一个好的域名相当于个人或者公司的明信片，让人容易记住，也能了解网站是做什么的。 1.域名要简短。域名简短能够满足不同人记忆需要，方便用户搜索该网站。 2.域名后缀。...相信经过以上的了解，大家至少清楚怎么创建域名和域名该怎么选择，最重要的是，随着企业越来越多，好的域名越来越少，对此，我们可以先注册域名，不要等到需要时候才急忙去注册。...还有些人对怎么创建域名，觉得很麻烦，其实，现在很多域名注册平台，已经简化了很多步骤，简单操作即可完成域名创建。
未来已来 如同互联网发展的浪潮，AI正在创造一个全新的世界。 面对AI发展的新浪潮，越来越多的人开始涉足AI领域，研究AI知识，跨入AI大门。而Python，P...
那篇文章讲述了从零入门Java的路线是怎么走的，应该学习什么技术栈，什么知识点，学习的时候可能要注意些什么。...我的读者们也长大了，最近不少的同学在群里边问：学完SSM/SpringBoot了，该下来该学什么技术。 ? 于是，我知道我该来讲讲我的看法了。...不管怎么说，在这个时间点上， 你就应该具备写项目的能力。可能你感觉你目前所学到的技术，会令这个项目显得单薄。但实践出真知，学完的知识点是需要去使用的。...不管怎么样，上面说提到的大部分技术框架都是一个比较好的学习方向。 当你觉得没事做了，可以去看看上面提到的技术栈。 ? 那怎么学呢？上面这些技术栈的学习路线是什么呢？...现在问题来了，假设三歪上面所讲的那些大部分都已经学过了，后面该学什么呢？ 三歪：”别装了，你已经是个老手了，该学什么你肯定会有自己的看法了。
该咋办？今天系统解答一下。 用户画像分析的错误姿势 1.限于数据，动不敢动。一提用户画像，很多人脑海里立刻蹦出了性别，年龄，地域，爱好等基础信息字段，然后大呼：我们好像没这个数据，于是放弃分析了。...很多人一听到用户画像分析，本能的就开始把数据库里的用户标签往外搬，在报告里码上： 男女比例3:2 20-25岁占比40% 30%的人在最近一周内登录 70%的人没有二次购买 …… 至于摆完这些数据干什么...不考虑具体问题场景，单纯的问：一般的用户画像怎么做。得到的也是来自算法、调研、数仓、分析各个岗位千奇百怪的回答，自然没有分析思路了
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