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u_16213631 頭像

mob64ca1403c772 - vm archive擴容

個人理解 網上大多數擴容教程都是針對Centos系統。對於Ubuntu系統，系統擴容同樣用到LVM，但是如果Ubuntu一開始不是使用LVM管理的，之後有想要擴容，我沒有找到方法。 簡單説説對於系統擴容的理解吧。有2種情況，一種是隻需要擴充目前linux系統的硬盤容量，對於掛載的目錄沒有要求；另一種是隻想擴大根目錄的容量，這時候就

大數據 , 文件系統 , hive , vm archive擴容 , .net , ide

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u_16099200 頭像

數據探索者 - 鏈路 指標 CNI SNR EsN0

數據庫主鍵：標示唯一一條數據，譬如唯一商品，唯一訂單 全局事務ID：實現分佈式事務一致性的必備良藥 請求ID：requestId，seesionId，標示一個請求或者一次會話的生命週期 身份證ID：代表你在中國的唯一標示 學號監獄號：你在某個機構的特殊代號 分佈式全鏈路ID：一次在代碼裏留下到此一遊的留念 等等。。。。 Trace

鏈路 指標 CNI SNR EsN0 , 封裝 , 線程池 , 初始化 , 架構 , 後端開發

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u_12968 頭像

davisl - 求原碼 反碼 補碼 python

一、原碼 原碼錶示法是機器數的一種簡單的表示法。其符號位用0表示正號，用：表示負號，數值一般用二進制形式表示。 求原碼：X≥0，則符號位為0，其餘照抄； X≤0，則符號位為1，其餘照抄。 【例1】X=+1001001 [X]原 = 01001001 【例2】X=-1001001 [X]原 = 11001001 二、反碼 機器數的反碼可由原碼得到。如果機器數是正數，則該機

位取反 , 補碼 , 後端開發 , 求原碼 反碼 補碼 python , 反碼 , Python

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u_16213644 頭像

mob64ca1406d617 - splitpanes隱藏pane

0、需求 假設我們在做一款偷菜遊戲，推出了一系列花裏胡哨的農社與作物皮膚作為氪金點。玩家扮演老王在其他玩家的田地中偷菜，玩家可能會有很多，但可能會有許多人使用最新推出的皮膚，故需要實現一套動態關卡加載與資源管理，使得切換過程中儘可能絲滑無感。 1、動態加載Level 首先給出答案，然後面向答案編程 // 設置一個流關卡顯示與隱藏 void ULe

異步加載 , 加載 , 架構 , 後端開發 , splitpanes隱藏pane , 資源管理

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u_14987 頭像

attitude - 啓動迅雷時出現 a Javascript error

前兩天編程時忽然間IIS啓動不了,當我強制啓動時.它會報如下錯誤: IIS無法啓動，發生意外錯誤0x8ffe2740的解決方法. 結果到網上一搜原來是我打開了迅雷佔用了IIS的80端口.當時我最直接的方法就是把迅雷關掉.再重新啓動IIS就正常了. 遇到的一點小問題自己在此做個記錄,往後人借鑑.. 剛在網上整理了一下,還有

迅雷 , tcp , IIS , 前端開發 , Javascript

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u_12970 頭像

huatechinfo - 直接間接索引地址

關於轉移地址的尋址方式 關於轉移地址的尋址方式 程序要實現轉移，要知道轉移的目的地的地址，尋找這種地址的方式，稱為轉移地址的尋址方式。 分為兩種 段內轉移 段間轉移 段內轉移 段內轉移，只有IP值發生改變，CS沒變。 尋址方式有兩種： 直接尋址 間接尋址 直接尋址 指令

直接尋址 , 尋址方式 , 大數據 , 轉移指令 , 數據倉庫 , 直接間接索引地址

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u_14276 頭像

柳隨風 - 多尺度CNN英文

本文主要翻譯自下述GEE官方幫助 https://developers.google.com/earth-engine/guides/scalehttps://developers.google.com/earth-engine/guides/projectionshttps://developers.google.com/earth-engine/guides

機器學習 , 數據 , 重採樣 , 人工智能 , Image , 多尺度CNN英文

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u_16213701 頭像

mob64ca14147fe3 - jquery控制同一個元素動畫重複執行

jQuery的動畫api animate jQuery設置動畫 animate({屬性集合},時間); animate({屬性集合},時間,回調函數); animate({屬性集合},時間,運動曲線,回調函數); 使用動畫需要注意的： * 動畫隊列 * 動畫隊列其實JQ動畫的特點

增刪改查 , 刪除節點 , jquery控制同一個元素動畫重複執行 , jquery , 前端開發

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u_16213586 頭像

mob64ca13f8eecb - telegraf推送數據到prometheus

背景 公司做Telegram開發，.net Framework項目，調用TLSharp作為框架進行開發。 開發需求是讀取羣裏新到達的信息並進行過濾。 由此不可避免得要用到 TLSharp.Core.TelegramClient.GetHistoryAsync(TLAbsInputPeer peer, int offsetI

List , 數組 , 數據 , 雲計算 , 雲原生

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u_16213638 頭像

mob64ca1405664d - wrk 壓測grpc

一.webbench簡單介紹 Webench是一款輕量級的網站測壓工具，最多可以對網站模擬3w左右的併發請求，可以控制時間、是否使用緩存、是否等待服務器回覆等等，且對中小型網站有明顯的效果，基本上可以測出中小型網站的承受能力，對於大型的網站，如百度、淘寶這些巨型網站沒有意義，因為其承受能力非常大。同時測試結果也受自身網速、以及自身主機的性能與內存的限制，性能好、內存

父進程 , 子進程 , wrk 壓測grpc , 服務器 , 雲計算 , 雲原生

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u_16213634 頭像

mob64ca14048514 - 工作流中的system怎麼寫

控制流程類型活動 Code活動：執行關聯的代碼，關鍵屬性“ExecuteCode”。 Sequence：允許按順序執行一組Activity。 IfElse：根據指定的條件執行包含的活動。 While：按指定的迭代次數執行包含的Activity。 Policy：根據一組關聯的規則執行操作。 ConditionedActivityGroup

code , 機器學習 , 工作流程 , 容器類 , 工作流中的system怎麼寫 , 人工智能

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u_16099220 頭像

數碼精靈abc - wpf datagrid 多個 DataGridTemplateColumn

先上效果圖： 思路説明：這是兩個DataGrid，沒有嵌套，位置和高度保持一致，在加上ScrollViewer滾動條，這就像是在一個DataGrid中。 缺點： 因為最外層有透明的Border，所以沒有辦法去點擊任何一個單元格，也選中不了。 也可以將最層的Border去掉，但是這樣一來，鼠標便不能在窗體的任意位置進行滾動。選中單元格的時候不

機器學習 , microsoft , xml , 人工智能 , 嵌套

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u_16099327 頭像

AI智行者 - emby 連不上

隨着現在新內核的EasyGBS、EasyNVR以及EasyCVR的使用場景越來越廣泛，這些平台也被運用在大小不同的很多實際項目中。在功能上，基本都能滿足大部分用户的需求，也有少部分項目需要進行功能的定製。 有的時候有用户可能會遇到EasyGBS在正常運行，但是密碼輸入正確卻無法登錄頁面的情況。這種情況我們之前進行過簡單的分析，一般會有兩個原因，這裏我們把兩個原因總結和大家講

機器學習 , emby 連不上 , windows , 服務器存儲 , 人工智能 , ios

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u_16099347 頭像

JAVA小俠影 - div內容的更改 replace javascript 代碼

1. position:static|無定位 position:static是所有元素定位的默認值, 一般不用註明，除非有需要取消繼承的別的定位 example: #div-1 { position:static; } 2. position:relative|相對定位使用position:relative，就需要top,bott

相對定位 , 絕對定位 , 好用 , 前端開發 , Javascript

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u_16213713 頭像

mob64ca1417736e - qt父控件的mousemoveevent是否可以在子控件生效

C++中只要有一個new就必須要有一個delete與之對應 但是Qt中的對象之間有特殊的關係 Qt 對象間的父子關係 每一個對象都保存有它所有子對象的指針 每一個對象都有一個指向其父對象的指針 parent裏面有個鏈表 鏈表的每一個元素都是就是指向子對象的 指針 類似的每一個子對向都保存了一個指向父對象的指針

機器學習 , include , qt , 人工智能 , 鏈表

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u_14457 頭像

clghxq - dify進行嵌入式索引很慢

列表list 元素可以放各種類型，字符串，數字，bool元組，列表，字典，對象 列表是有序的，可以索引可以切片，跟字符串的索引和切片是一樣的操作 如果是取單個的元素，元素本身是什麼類型取出來就是什麼類型，如果是切片，取出來依然是列表 li = ['haha',123,[14,5,6],''] print(li[0]) print(li[1:4])

dify進行嵌入式索引很慢 , 大數據 , 字符串 , 數據倉庫 , 迭代 , for循環

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u_16213583 頭像

mob64ca13f83523 - spark 寫入結構化數據到hdfs

（resilient distributed dataset，RDD）是一個非常重要的分佈式數據架構，即彈性分佈式數據集。 　　它是邏輯集中的實體，在集羣中的多台機器上進行了數據分 區。通過對多台機器上不同RDD分區的控制，就能夠減少機器之間的數據重排（data shuffling）。Spark提供了“partitionBy”運算符，能夠通過集羣中多台機器之間對原始RDD進

spark , hdfs , 大數據 , spark 寫入結構化數據到hdfs , 數據 , hadoop

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u_16213565 頭像

編程藝術大師 - t5模型需要下載哪些權重文件

關聯模型三類 1.一對於 hasOne 2.一對多 hasMany 3.屬於 belongsTo 4.對對多 belongsToMany 三種關聯的時候。 1.按從屬結構，分兩種，父子結構。同級結構。 2.記住這兩個結構。會可以很方便的記憶，三個函數的參數。 父hasOne(子子父)

t5模型需要下載哪些權重文件 , 類名 , 外鍵 , 人工智能 , 深度學習 , 主鍵

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u_16213655 頭像

mob64ca1409970a - find_element最新用法

find是一個強大的文本搜索工具,有很多選型可以根據用户,時間,尺寸,路徑,權限,文件類型等選項查找,也可以指定路徑,最後還能對找到的文件進行處理 . 下面主要介紹find的四個方面: 一:find與locate的比較 二:find的常見用法及其語法

find_element最新用法 , 機器學習 , 文件名 , find命令 , hadoop , 人工智能

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u_16213413 頭像

mob64ca12ebf2cc - mac ollama目錄

mac ollama目錄的問題經常會在使用Mac系統開發時出現，尤其是在管理項目文件或目錄結構時。這類問題可能導致開發者在查找文件或進行資源管理時遇到困擾。因此，瞭解如何處理“mac ollama目錄”相關問題顯得尤為重要。 背景描述 在Mac上使用Ollama，無論是構建應用，還是進行項目管理，目錄結構的清晰度直接影響到工作效率。以下是一些常見的“mac

靜態資源 , 錯誤信息 , 目錄結構 , aigc

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u_16349720 頭像

短短同學 - SSM與Spring

SSM 與 Spring 的關係及核心差異 要理解 SSM 與 Spring 的關聯，首先需明確二者的定義邊界：Spring 是一個獨立的 “容器 + 增強” 框架，而 SSM 是 “Spring+SpringMVC+MyBatis” 的組合套件——Spring 是 SSM 的 “核心基礎”，SSM 是 Spring 在企業級開發中的 “典型應用場景”，二者並非 “並列對比

人工智能 , 持久層 , 深度學習 , mvc , Web

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u_16175464 頭像

mob649e815bbe69 - Windows docker 本地部署Ollama

在這篇博文中，我將詳細介紹“Windows docker 本地部署Ollama”的過程，並提供逐步指南和配置信息，以幫助您順利完成此項工作。以下內容將涵蓋環境準備、分步指南、配置詳解、驗證測試、排錯指南和擴展應用，希望能為您的參考提供最大幫助。 環境準備 首先，我們需要確保所有前置依賴已正確安裝。如Docker Desktop和Ollama的兼容性要求等。下面是硬件資源評估的四象

使用場景 , aigc , Docker

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u_16380863 頭像

未聞花名AI - 構建AI智能體：二十七、大模型如何“考出好成績”：詳解內在評測與外在評測方法

一、先知其然 語言模型評測的重要性可以用一個簡單的比喻來理解：就像我們不能僅憑汽車的外觀和參數來判斷其性能一樣，我們也不能僅憑語言模型的參數數量和訓練數據量來評估其實際能力。我們需要通過系統的"路試"，即各種評測方法來全面瞭解模型的真實表現。 同樣的，在我們工作中，如果我們需要為公司購買一台新的服務器，我們首先不會僅僅因為銷售員説“它很快”就下單，而是要求看性能測試報

yyds乾貨盤點 , API , NLP , 語言模型 , 人工智能 , 條件概率

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u_13200571 頭像

鹽焗西蘭花 - ArkTS 泛型編程指南：提升代碼複用性與類型安全

ArkTS 泛型編程指南：提升代碼複用性與類型安全 引言 在 HarmonyOS ArkTS 開發中，泛型是一種強大的編程工具，它允許我們編寫可重用的代碼，同時保持類型安全。通過泛型，我們可以創建適用於多種數據類型的組件、函數和類，而不必為每種類型重複編寫相似的代碼。本文將深入探討 ArkTS 中泛型的概念、用法和最佳實踐，幫助開發者構建更加靈活和健壯的應用程序。

arkts , Stack , 移動開發 , 類型參數 , Android , 泛型 , harmonyos

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