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MyBatis实战指南（二）：工作原理与基础使用详解

MyBatis是一个优秀的持久层框架，它支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。那么，它是如何工作的呢？又如何进行基础的使用呢？本文将带你了解MyBatis的工作原理及基础使用。 一、MyBatis的工作原理 1.1 MyBatis的工作原理 工作原理图示： 1、读取MyBatis配置文件 myba ......
实战 原理 MyBatis 基础 指南

MySQL运维实战(2.4) SSL认证在MySQL中的应用

作者：俊达 引言 MySQL支持使用TLS协议进行通信，该协议在数据库通信中具有关键作用。首先，TLS能够加密客户端与服务端之间的通信数据，涵盖了客户端发送至服务端的SQL请求以及服务端返回给客户端的数据，从而确保敏感信息的保密性和完整性。除此之外，TLS还允许客户端验证服务端的身份，确保安全连接。 ......
MySQL 实战 2.4 SSL

EF First 生成数据模型

//创建目录：mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录：cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目：dotnet new console//添加依赖：dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
模型 数据 First EF

InternLM实战营 第三次作业

基础作业 这一部分在第三次笔记中可以找到详细的 这里就给一个结果展示 运行结果 进阶作业 收集数据 这里我只收集了法律相关的三个数据，构造了对应的向量数据库 这里不放代码了，代码会放到最后的最后的github对应的项目中 创建应用 这里我现在自己机器上跑了一下效果 对应的知识库的内容 可能本来模型就 ......
实战 InternLM

使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型

Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
模型 PyTorch 专家 MoE

记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等

1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default（本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等） 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后，用宝塔代理相关端口 ， 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
模型 语言 简历 linux

袋鼠云数栈UI5.0设计实战｜B端表单这样设计，不仅美观还提效

我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。 本文作者：大喜 相关文章：袋鼠云出品！数栈UI 5.0全新体验升级，设计背后的故事 前言 表单是B端产品中最常见的组件之一，主要⽤于数据收集、校验和提交。比如登陆流程的 ......
袋鼠 表单 实战 UI5 UI

资源配额ResourceQuota实战案例

目录一.资源配额ResourceQuota概述1.资源配额概述2.资源配额ResourceQuota的工作方式3.计算资源配额4.存储资源配额5.对象数量配额二.资源配额案例1.计算资源配额案例1.1 创建计算资源配额1.2 验证计算资源配额1.3 超出计算配额验证2.存储资源配额案例2.1 创建存 ......
配额 ResourceQuota 实战 案例 资源

unity3d修改模型位置

using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
模型 位置 unity3d unity3 unity

Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型

此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
模型 方法 Omics

GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型

本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
Salvador 模型 数量 报告 大学

浦语书生大模型实战训练营01笔记

大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
训练营 书生 实战 模型 笔记

R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
非线性 空气污染 死亡率 发病率 示例

什么是大语言模型的“幻觉”

使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
幻觉 模型 语言

多模态大模型少样本自适应综述

前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
模态 样本 模型

TypeChat、JSONSchemaChat实战 - 让ChatGPT更听你的话

TypeChat 用一句话概括，就是用了它你可以让大语言模型（比如 ChatGPT）将自然语言转换成特定类型的 JSON 数据。 我们在使用 ChatGPT 的时候，大致流程如下： 假如我们需要 ChatGPT 按照我们输入的 prompt，输出指定格式的 JSON 数据，我们在 prompt 里将 ......
JSONSchemaChat 实战 TypeChat ChatGPT

大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码

本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
模型 向量 编码 技术 LSTM

七天.NET 8操作SQLite入门到实战 - 第七天BootstrapBlazor UI组件库引入（1）

前言 由于第七天Blazor前端页面编写和接口对接的内容比较的多，所以这一章节将会分为三篇文章来进行讲解，大家可以认为分为早、中、晚来进行阶段性学习，从而提高学习效率😁。 七天.NET 8 操作 SQLite 入门到实战详细教程 第一天 SQLite 简介 第二天 在 Windows 上配置 SQ ......
BootstrapBlazor 实战 组件 SQLite NET

PV视角之3D检测模型Sparse4D系列

在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
视角 Sparse4D 模型 Sparse4 Sparse

什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？

大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
funtionCalling RAG 模型

CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战

全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
实战 深度 技术 CUDA

Vue开发实战：构建适配多终端的前端应用

Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
前端 终端 实战 Vue

模型类序列化器

1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
序列 模型

【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models

时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......
Relational Zero-Shot Knowledge Learning Language

星型模型&雪花模型

数据集市（Data Mart）也有称ADS（Application Data Store），数据集市将主题层和基础层的数据按照各业务的实际需求进行聚合，形成宽表或数据立方体（Cube），可直接供业务部门和数据分析团队使用。 数据集市中主要存在的是事实表（fact）和维度表（dimension）。 事 ......
模型 雪花 amp

渗透测试实战---菠菜切入点

前言本文仅用于交流学习， 由于传播、利用此文所提供的信息而造成的任何直接或者间接的后果及损失，均由使用者本人负责，文章作者不为此承担任何责任。渗透测试可分为三个阶段信息收集 尽可能的收集所有关的资产信息确定测试范围漏洞发现 针对收集的资产进行进一步的漏洞检测漏洞利用 针对发现的漏洞进行进一步的利用以 ......
切入点 菠菜 实战

R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据

全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH族模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。 VaR方法作为当 ......
正态分布 模型 指数 语言 代码

闪速优选--五天学会SpringCloud实战

本专栏带你用Spring Cloud Alibaba搭建一套项目，让你五天掌握微服务的使用。 微服务是很重要的技术，学会微服务会大大提升个人竞争力，大大提高简历筛选和面试通过率。项目名字：闪速优选。 ......
SpringCloud 实战

20-有参转录组实战6-差异基因绘制火山图

#本教程仿自于B站的15天入门生物信息视频，若有疑惑请以视频为准。若侵请联。 #上一个教程我们得到了genes.counts.matrix.OE_vs_WT.DESeq2.DE_results文件，接下来对差异基因绘制火山图，我们这一步在Windows系统上的R进行即可，若需要安装Windows的R ......
火山 基因 实战 差异 20

AI_NLP以及SAM的理解-分割模型

机器学习 一般机器学习分为有监督学习，无监督学习和强化学习 无监督学习 Unsupervised Learning Self-Supervised Learning，又称为自监督学习 -Self-Supervised Learning 的核心思想 Masked Autoencoders Are Sc ......
模型 AI_NLP NLP SAM AI
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