切片的长度和容量不同，长度表示左指针至右指针之间的距离，容量表示左指针至底层数组末尾的距离。 切片的扩容机制，append的时候，如果长度增加后超过容量，则将容量增加2倍，同时变换了底层数组。 切片append机制，是把slice后边数据逐个覆盖写入。 切片copy机制，按其中较小的那个数组切片的元素个数进行复制。 --------------------- 作者：Shower稻草人 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/u013474436/article/details/88770501 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！ ...阅读全文
按时间统计 如果搜索是在 Elasticsearch 中使用频率最高的，那么构建按时间统计的 date_histogram 紧随其后。 为什么你会想用 date_histogram 呢？ 假设你的数据带时间戳。 无论是什么数据（Apache 事件日志、股票买卖交易时间、棒球运动时间）只要带有时间戳都可以进行 date_histogram 分析。当你的数据有时间戳，你总是想在 时间 维度上构建指标分析： 今年每月销售多少台汽车？这只股票最近 12 小时的价格是多少？我们网站上周每小时的平均响应延迟时间是多少？ 虽然通常的 histogram 都是条形图，但 date_histogram 倾向于转换成线状图以展示时间序列。 许多公司用 Elasticsearch _仅仅_ 只是为了分析时间序列数...阅读全文
9月15日-16日，由湖南省人民政府、工业和信息化部共同主办的“2023世界计算大会”在湖南长沙成功召开。大会以“计算万物·湘约未来－计算产业新变革”为主题，邀请包括两院院士、国内外权威专家和知名企业家在内的重要嘉宾齐聚一堂，共谋计算产业发展新方向。天翼云科技有限公司副总经理黄洪波出席数字基础设施论坛并发表演讲，介绍了天翼云自主可控国云底座在赋能湖南数字经济发展方面的实践与成果。天翼云科技有限公司副总经理 黄洪波数字时代，算力正成为赋能科技创新、助推产业转型升级的重要引擎，以算力为核心的数字信息基础设施建设被提到前所未有的高度。作为数字中国建设主力军，天翼云打造自主可控国云底座，在“2+4+31+X”资源布局基础上，构建“中心－省－边缘－端”四级算力布局体系。此外，面对人工智能技术的兴起，...阅读全文
（一）背景 现在的项目大多用的是spring框架，然后就方便的直接用RestTemplate,但是在实际使用时常常会发现出现乱码的情况，今天总结下这些情况 （二）request乱码 request乱码就是，请求别人的接口，比如别人需要你的编码格式是“UTF-8”，而我的是“ISO-8859-1”，那么别人解析我的body，就会出现乱码的情况，这种情况的解决很简单。 在这边文章中，我已经对RestTemplate源码做了分析，在写body时，会先从我们的请求head中看是否有设置charset，如果没有，HttpMessageConverter会用他们默认的编码格式，比如StringHttpMessageConverter的默认编码格式就是“ISO-8859-1，所以我们只需要这样子设置就行 ...阅读全文
4月11日，首届超算互联网峰会暨国家超算互联网平台上线仪式在天津顺利举办，来自部委、省级科技厅、中国科学院、中国工程院、计算产业链相关企业等专家、代表数百人共聚一堂，见证了这一历史性时刻。天翼云作为副理事长单位受邀参会，围绕超算领域的前沿技术和应用，与业内专家共同探讨互联网背景下的新型超算服务模式和发展前景，并在会上展示了“天翼云弹性高性能计算E-HPC”的核心产品能力。此外，天翼云云网产品事业部超算团队参与编写的《超算互联网白皮书》正式发布，为国家超算互联网的后续发展、建设提供了参考。“天翼云弹性高性能计算E-HPC”是天翼云的软硬结合的云上超算平台，具备高性能基础设施纳管能力、完善的调度和平台管理能力，以及开放的应用软件接入能力，能够为企业、高校等提供完善的云上超算服务。“天翼云弹...阅读全文
本文分享自天翼云开发者社区《玩转云端|演唱会一票难求？快用天翼云边缘安全加速平台AccessOne！》，作者：天翼云社区官方账号Super Idol的笑容虽然非常甜无数粉丝宝宝的心里却是有苦难言不少铁粉在遭遇一轮又一轮“缺货登记”之后不禁发出了灵魂之问：为什么手机屏幕都要戳穿了演唱会的票还是秒没？到底是谁抢到票又放出了15W的天价票告诉我要见周同学“我不配”？其实跟你一起抢票的未必是人而有可能是爬虫！网络技术不断发展的过程中，安全问题也如影随形。近期，组织化、团伙化的黄牛利用最/新技术，不仅有恶意爬虫行为，甚至进化成以假乱真的“真人、真机、真行为”，使得正常用户在票务类网站“一票难求”。通过大规模学习，不法分子甚至利用 AI 算法绕过“图形验证码、手机短信验证、账号限制和活动地区限制”等传统...阅读全文
获课：97java.xyz/4983/获取ZY↑↑方打开链接↑↑导语：在信息化时代，IT行业已成为我国经济发展的重要支柱。想要在这个领域脱颖而出，提升IT技术素养至关重要。本文将带你走进IT技术素养提升课，助你快速蜕变成为内行人。一、认识IT技术素养IT技术素养，是指人们在信息技术环境下，运用计算机及相关技术解决问题的能力。具备良好的IT技术素养，可以帮助我们更好地适应现代社会，提高工作效率，拓宽职业发展空间。二、IT技术素养提升课内容概览基础知识篇（1）计算机硬件与软件：了解计算机的基本组成、工作原理及常用软件的分类和功能。（2）操作系统：掌握Windows、Linux等操作系统的基本操作和常用技巧。（3）网络基础：学习网络的基本概念、类型、拓扑结构以及网络安全知识。技能提升篇（1）编程入...阅读全文
大模型Llama架构：从理论到实战 一、LLaMA模型架构 LLaMA模型的核心架构基于Transformer，但与标准的Transformer结构有所不同。它采用了前置层归一化（Pre-normalization）并使用RMSNorm归一化函数，同时激活函数更换为了SwiGLU，并使用了旋转位置嵌入（RoPE）。这些改进使得LLaMA在训练过程中更加稳定，提高了模型的性能。 二、LLaMA模型特点 LLaMA大模型具有多个显著特点，这些特点使其在自然语言处理领域具有广泛的应用前景。 高可扩展性：LLaMA旨在高度可扩展，可以训练具有数十亿甚至万亿参数的大型模型。这种可扩展性使其能够处理大量文本数据，学习复杂的语言模式。 模块化架构：LLaMA采用模块化架构，允许研究人员轻松替换或添加模型组...阅读全文
【17章】计算机视觉—YOLO+Transfomer多场景目标检测实战 transformer多场景目标检测 在计算机视觉领域，特别是在深度学习和目标检测任务中，Transformer模型由于其强大的全局依赖性建模能力，已经在许多领域取得了显著成果。然而，传统的目标检测方法，如基于区域卷积网络（Region-based Convolutional Neural Networks, R-CNN系列）和单阶段方法（如YOLO、SSD）等，通常更适合处理目标检测任务。尽管如此，近年来，研究者们也在探索如何将Transformer模型应用于目标检测任务中，以期获得更好的性能。 Transformer在目标检测中的应用 1. ViT (Vision Transformer) Vision Transf...阅读全文
AI Agent智能应用从0到1定制开发(完结)获课：789it.top/5047/AI Agent智能应用指的是通过人工智能技术为用户提供自动化、智能化服务的各种应用。这些应用能够理解、分析、预测并执行任务，提供更高效的解决方案。以下是一些常见的AI Agent智能应用领域：1.智能助手语音助手（如 Siri、Google Assistant、Amazon Alexa）：这些智能助手通过语音识别与自然语言处理技术，帮助用户管理日常任务，例如设置提醒、查询信息、控制智能家居设备等。个人助理：可以通过手机、电脑等设备进行任务管理、日程安排、邮件分类等，帮助用户提高工作效率。2.自动驾驶无人驾驶汽车：AI系统在自动驾驶车辆中的应用，利用传感器、计算机视觉、机器学习等技术实现自主导航和避障。Tes...阅读全文
获课：keyouit.xyz/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑机器视觉企业级实战源码-朝夕教育》是一本专注于机器视觉领域的企业级应用实战教程，涵盖了从基础知识到实际项目开发的全面内容。以下是这本书可能包含的主要内容和结构：1. 机器视觉基础机器视觉概述：介绍机器视觉的基本概念、应用领域和发展趋势。图像处理基础：讲解图像处理的基本原理，包括图像的获取、预处理、特征提取等。常用算法：介绍常用的机器视觉算法，如边缘检测、角点检测、模板匹配、形态学操作等。2. 开发环境与工具开发环境搭建：详细步骤指导如何搭建机器视觉开发环境，包括安装Python、OpenCV、TensorFlow、PyTorch等常用库和框架。常用工具：介绍常用的机器视觉开发工具和软件，如OpenCV、MATLAB、LabV...阅读全文
极客时间-AI大模型应用开发实战营（完结）获课：789it.top/4303/AI大模型应用开发是一个综合性的过程，涉及多个环节和技术。以下是对AI大模型应用开发的详细解析：一、AI大模型概述AI大模型是指参数量巨大的深度学习模型，通常包含数十亿甚至数千亿个参数。这些模型通过海量数据的训练，具备强大的特征提取和模式识别能力，能够处理复杂的任务和数据。AI大模型是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，能够在不进行微调或少量微调的情况下完成多场景任务，具有强大的处理能力和泛化能力。二、AI大模型应用开发的流程需求分析与数据准备明确项目需求，确定AI大模型的应用场景和目标。收集和整理相关数据，进行数据清洗、标注和预处理，为模型训练做好准备。例如，在自然语言处理项目中，需要准备文本数据并进行分词、词...阅读全文
获课：keyouit.xyz/4267/获取ZY↑↑方打开链接↑↑1.2 主要应用领域工业自动化：生产线上的质量检测、装配定位、缺陷检测等。智能安防：视频监控、人脸识别、行为分析等。医疗影像：医学影像分析、疾病诊断、手术辅助等。零售与物流：自动结账、库存管理、包裹分拣等。自动驾驶：环境感知、目标识别、路径规划等。2. 企业级机器视觉系统设计2.1 系统架构设计数据采集模块：摄像头、传感器等硬件设备的选择与集成。图像处理模块：图像预处理、特征提取、目标检测与识别等。决策与控制模块：基于视觉信息的决策算法，如分类、回归、聚类等。反馈与优化模块：系统性能监控、模型更新与优化。2.2 硬件选型与集成摄像头选型：根据应用场景选择合适的摄像头，如工业相机、高速相机、红外相机等。计算平台：选择合适的计算...阅读全文
获课：物联网基础入门，实战可落地的 AIoT 项目（完结无秘）实战可落地的 AIoT 项目AIoT（人工智能物联网）结合了人工智能（AI）和物联网（IoT）技术，能够实现智能化、自动化的数据采集、分析和决策。以下是几个实战中可落地的 AIoT 项目，涵盖了不同领域的应用场景。1.智能家居项目描述：通过 AIoT 技术实现家居设备的智能化控制和管理，提升居住舒适度和能源效率。核心功能：智能照明：根据环境光线和用户习惯自动调节灯光亮度和颜色。智能安防：通过摄像头和传感器实时监控家庭安全，异常情况自动报警。智能温控：根据室内外温度和用户偏好自动调节空调和暖气。语音控制：通过语音助手（如 Alexa、Google Assistant）控制家居设备。技术实现：使用 IoT 设备（如智能灯泡、智能插座、...阅读全文
获课：weiranit.fun/5047/获取ZY↑↑方打开链接↑↑以下是关于 AI Agent 智能应用从 0 到 1 定制开发的一般步骤和要点：需求分析与客户沟通：深入了解客户的业务场景、目标和期望，明确智能应用要解决的具体问题，例如是用于客户服务聊天、智能营销推荐还是生产流程优化等。功能梳理：根据业务需求，确定 AI Agent 应具备的核心功能，如自然语言处理、图像识别、数据分析、决策制定等功能。性能指标设定：明确应用的性能指标，如响应时间、准确率、召回率、可扩展性等，以便为后续的开发和测试提供标准。技术选型框架选择：根据功能需求选择合适的 AI 框架，如用于自然语言处理的 Transformer 架构、用于计算机视觉的 PyTorch 或 TensorFlow 等。工具和平台：选...阅读全文
黑马人工智能AI课程概述黑马程序员在2024年推出了多个人工智能相关的课程，旨在帮助学员系统掌握人工智能领域的核心技术和实战应用能力。这些课程涵盖了从基础理论到高级应用的多个方面，适合不同阶段的学习者。课程类型与内容人工智能AI进阶班课程内容：涵盖图像识别、自然语言处理（NLP）、深度学习、模型部署等高级技术。具体包括EfficientNet图片分类优化、分布式任务队列Celery、OpenPose动作捕捉、情感分析、机器翻译、BERT模型动态量化等。项目实践：如视频场景识别、在线商品检测、智能客服系统等，通过实际项目帮助学员提升实战能力。AI大模型训练营获课：keyouit.xyz/14297/获取ZY↑↑方打开链接↑↑课程内容：8周内掌握大模型在垂直业务领域的应用与开发能力，包括大模型开...阅读全文
https://97it.top/14261/ 引言 随着人工智能技术的飞速发展，尤其是深度学习和自然语言处理领域的突破，大型预训练模型（大模型）在各个行业中发挥着越来越重要的作用。大模型作为一种通过大量数据和计算资源训练得到的强大AI模型，能够处理各种复杂任务，如语言生成、机器翻译、图像识别、文本理解等。近年来，国内外企业纷纷推出大模型产品，推动了人工智能的创新和应用。 本文将重点探讨国内外大模型产品的发展现状、关键技术、主要产品及其应用场景，结合市场趋势和实际需求，分析如何应对大模型技术的挑战，如何选择和使用这些产品，为研究人员、开发者及企业决策者提供参考。 一、大模型的背景与技术发展 大模型通常指的是具有数十亿到数千亿参数的深度神经网络模型，它们通过海量的训练数据和强大的计算资源来进行...阅读全文
OpenCV三大经典项目实战 一次性掌握计算机视觉核心技能”虾崽ke>>>“ jzit.top/1101/OpenCV 实战经验分享：从项目构思到代码实现项目构思与需求分析OpenCV实战第一步：如何构思一个成功的计算机视觉项目需求分析指南：为你的OpenCV项目定义清晰的目标头脑风暴技巧：激发创新的OpenCV项目创意技术选型与工具准备OpenCV vs. 其他框架：选择最适合你项目的计算机视觉工具环境搭建指南：快速配置OpenCV开发环境必备工具集锦：提升OpenCV开发效率的利器数据准备与预处理高效数据收集：为OpenCV项目准备高质量的图像和视频数据图像预处理技巧：提升OpenCV模型性能的最佳实践数据增强方法：扩充你的OpenCV训练数据集核心功能实现OpenCV基础操作：图像读取...阅读全文
获课：789it.top/1101/OpenCV经典项目在不同应用场景OpenCV作为一个功能强大的计算机视觉库，在多个应用场景中都有经典项目的实践。以下是一些OpenCV经典项目在不同应用场景中的具体实例：1. 安防监控目标检测：利用OpenCV的目标检测算法，如基于Haar特征和AdaBoost分类器的方法或深度学习目标检测算法，在视频监控画面中检测出人和车辆等目标。例如，在机场、车站等公共场所的监控系统中，准确识别出可疑人员或行李。目标跟踪：通过帧间差分、相关滤波器或深度学习跟踪算法，持续跟踪目标的运动轨迹。在监控场景中，能对特定目标（如被盗车辆）进行长时间跟踪，了解其行动路线。行为分析：分析目标的行为模式，如通过目标的运动轨迹、速度变化等信息，判断人员是否有异常行为（如徘徊、奔跑等）...阅读全文
