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通过分析历史数据和市场趋势，金融机构能够更好地预测市场波动、制定有效的投资策略，并及时应对风险。同时，个性化的客户分析帮助金融机构提供更精准的产品和服务，增强客户忠诚度。学校和教育机构可以通过分析学生的学习数据，了解他们的学科优势和弱点，以便个性化教学。通过分析大量的患者数据，医疗机构能够发现病例之间的模式，提高疾病的早期诊断率。通过分析顾客购物行为和偏好，零售商能够制定个性化的促销活动，提高销售
所以我直接在循环条件里加了continue看看能不能强行训练，后面发现不行（到某个step损失为Inf），因为实际有问题的图片大概有30张，我的batch为8，若batch大于30或许能强行训练，总之需要挑出有问题的图片，并且这一步加的continue不要删。我怀疑这个标准不够严，因为训练中还是会raise error，所以我把上一步的continue给留着了，后续损失下降，训练成功，可见留下来的
在 Vue 和 Element UI 中，不能在同一个 el-table-column 中直接放置多个 template 标签，除非每个 template 标签都使用了不同的具名插槽。通过使用具名插槽（slot）区分它们
你很可能是通过搜索找到这篇文章的。刚入行那会儿，整个小团队就我一只前端。我没有参考坐标系，不知道自己水平是什么程度，不知道大家是什么水平，更不知道就业市场对一年工作经验的要求是怎样的。那种感觉，就像是高三了，全班只有自己一个。模拟考考了 XXX 分，但自己也不知道自己能上什么学校。说白了，对于自己有多菜，完全没有自知之明。没有自知之明的人，容易自大，同时也容易自卑。对此，常常感到惆怅。当然，一年经
AI算力正深刻变革设计、办公与创作领域。在设计方面，AI绘画工具（如Stable Diffusion）可快速生成高质量图像，RTX4090显卡甚至支持每秒超100张图的生成；智能排版与工业建模工具则大幅缩短设计周期。办公场景中，WPS等软件通过AI实现文档自动生成、数据智能分析及会议实时记录，提升效率。创作领域，AI辅助文学构思、音乐编曲及视频剪辑，降低专业门槛。硬件上，高性能GPU（如RTX40
人工智能不是天才的专利，而是“方法论+执行力”的竞技场。大模型应用开发恰如当年的移动互联网，为普通人提供了“借势超车”的绝佳窗口。与其纠结于数学短板或学历劣势，不如立即行动：从一行代码、一个API调用开始，在迭代中逼近专业。正如某教育专家所言：“普通人学AI的关键，在于将复杂问题拆解为可执行的最小单元，并持续积累复利”。如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以
AI大模型正在引领人类历史上最快的技术革命，其核心是通过海量数据预训练的通用智能体，具备千亿级参数、涌现能力和多模态处理等特征。自2017年Transformer架构诞生以来，大模型技术不断突破，如GPT-3的上下文学习能力、GPT-4V的多模态处理能力以及RAG技术的成熟。大模型不仅是工具，更是新型生产力基础设施，正在改变各行各业的工作方式。从智能办公到医疗咨询，大模型通过文本理解、逻辑推理和多
虽然我曾经是一名软件工程师，但我现在已经走上了另一条道路，并且在这条道路上找到了属于自己的价值和意义。我相信这段经历也适用于很多人，无论你从事的是什么职业，只要你有信心和勇气去尝试和探索，就能够找到属于自己的一条新的道路。在这个领域，我遇到了很多优秀的同事和合作伙伴，从他们身上学到了很多宝贵的经验和教训。我曾经是一名软件工程师，但随着时间的推移，我逐渐发现自己的兴趣和天赋不仅仅局限于技术领域。于是
针对浏览器的"同源策略"进行了详细的解释，文章中还包含了一些关于解决跨域的具体措施及代码示例
针对在职打工人（工作日每天2小时，节假日可休息/赶进度）量身定制的 6个月Linux运维工程师学习计划。计划聚焦 “核心技能+实战项目+求职技巧”，确保零经验成功入行。
你是否曾因接口测试而烦恼？是否在为找不到一款高效实用的工具而头疼？今天，我要向你介绍一款神器——Postman，并分享我从安装到使用的全过程经验，助你轻松玩转接口测试，让工作事半功倍！
在构建和维护 API 时，性能和稳定性是至关重要的考量因素，API 的性能直接影响着用户体验和系统的可用性，因此对其进行全面的性能测试是不可或缺的一环。针对 API 的性能测试，一般。在进行性能测试之前，建议先对 API 实施功能测试，确保所有接口按预期正确运行。功能测试帮助识别和修正功能性问题，而性能测试专注于评估 API 在高负荷下的表现。只有功能正常的 API，其性能测试结果才具有实际意义，
全栈开发者需要了解HTML、CSS、JavaScript等前端技术，以及Java、Spring、Hibernate等后端技术，还需要具备数据库设计和优化等方面的能力。前端开发者在市场上具有广泛的就业机会，不仅可以在传统的Web开发公司中找到工作，还可以在移动互联网、电子商务、社交媒体等领域的企业中找到就业机会。前端开发者使用HTML、CSS和JavaScript等语言和工具，负责设计网页的外观和布
Java Web开发是一门广泛应用于企业级应用程序开发的技术，具有高可靠性、可扩展性和跨平台性的特点。在学习Java Web开发的过程中，可以按照以下阶段逐步深入学习和应用相关知识：1. 第一阶段：基础知识。学习Java语言的基本语法、面向对象编程、数据库操作等基础知识，了解Web开发的基本概念和技术。2. 第二阶段：Web开发技术。
度量软件规模的标准单位，只有一个，就是功能点。ISO标准有5种功能点方法，包括IFPUG、NESMA、COSMIC、MkII、FiSMA。其中，IFPUG、NESMA、COSMIC是目前业界最为关注的功能点方法。目前国内常用的是NESMA功能点方法。后续我们也将深入的去学习NESMA方法。帮助大家更好的运用在实际工作中。
最新超详细软考中级笔记，适合备考软考、零基础小白、就业提升考证等人群。本篇主要阐述关于软件工程基础知识，包括系统测试、黑盒测试、白盒测试、McCabe度量法、系统维护、软件项目管理、软件质量等知识点
目录引言：AI 运维的新纪元一、AI 在运维中的应用场景（一）故障预测与预警（二）自动化故障排查（三）智能监控与优化二、基于 AI 的运维工具与技术（一）机器学习在运维中的应用（二）深度学习与智能运维（三）自然语言处理与运维交互三、AI 运维的优势与挑战（一）显著优势（二）面临挑战四、行业案例分析（一）华为网络智能运维实践（二）蚂蚁可观测 Mpilot 智能助手应用（三）字节跳动智能运维场景实践五
postman，请求报错401，token，jwt
联想2023届嵌入式开发工程师
把现在作为你冒险的开始，你会学到一种由高需求的技能，你会有一段新的经历，你会得到新的机会。试一试吧。编者按：新的一年，很多人都会想要有一个新的开始。在Andrei Neagoie看来，人们应该选择一个非常有前景而且能够从中获得乐趣的职业，他认为这个职业就是学习编程，而且是学习Python，为什么他要这样说？又该怎么去学习？他发表在Medium上的一篇文章详细阐述了背后的原因，也给出了相关的学习规划
三年时间，我从一名普通的Java工程师转型成为AI大模型全栈工程师，年薪翻了两倍。这不是奇迹，而是选对方向的结果。2021年，我还在埋头写业务代码。每天重复着CRUD、调试接口、解决兼容性问题。尽管在外人看来软件工程师是一份不错的工作，但我能清晰地感受到职业天花板正在逼近——技术更新迭代太快，只懂开发不懂业务不行，只懂业务不懂AI更不行。那时候，ChatGPT还没有火爆全球，但大模型的技术浪潮已经
com.jacob.com.ComFailException: Can't co-create object 错误通常是由于 JACOB 库未能正确加载、COM 组件未注册、ProgID 不正确或权限不足等原因引起的。通过检查这些方面，你应该能够找到并解决问题。
2025年的新媒体战场，已从“流量争夺”升级为“技术+内容+运营”的综合较量。无论是通过AI工具提升效率，还是通过矩阵运营扩大影响力，亦或是用数据驱动决策，核心目标均为创造不可替代的价值。对于从业者而言，考取CAIE证书不仅是技能背书，更是拥抱行业变革的主动选择——毕竟，在AI重塑一切的时代，先一步掌握工具的人，才能定义未来的规则。
遇到报错不要怕，微笑着面对它！
【代码】java打印各种三角形~（**版）
记录faiss库的安装过程。
首先申明一点，本人专业是软件技术，并非科班出身，一开始并不了解嵌入式，一次偶然的机会在抖音刷到了“上官社长”的视屏才算是初次了解嵌入式的——皮皮皮皮皮皮皮皮皮皮毛 ≈ 我知道有这么个玩意，但这个玩意具体有什么我不知道 ，并对此产生了一丝兴趣，在随后的日子里我便继续浑浑噩噩每天正常上课、下课、刷抖音，毕竟咱还是比较喜欢抖音里的小姐姐的，性格开朗、多才多艺，你说是吧！又过了一段时间我在”上官社长“的直
转岗不是“抛弃过去”，而是“升级武器库”。销售积累的沟通能力、客户洞察力和抗压能力，是任何行业都稀缺的“通用货币”。结合2025年行业趋势，选择低门槛技能切入，用CAIE证书等资质证明学习力，你完全可以在新领域复制销售时代的成功。记住：最好的转岗时机，永远是“现在开始”。
本课程参考摒弃了传统技术课程的晦涩与枯燥，以CSK6大模型开发板为实物参考，以 “从认知到实践，从模仿到创造” 为核心思路提供一套学习上手内容参考。
你是否在JAVA开发中遇到了分布式部署微服务注册到Eureka时出现的registration status: 204错误？别担心，我来为你揭开这个谜团，提供解决方案！
碎片化学习的本质是建立“微习惯”：每天30分钟的系统输入，远胜于间歇性的集中突击。无论是CAIE认证的AI工程师课程，还是PMP的项目管理框架，关键在于将学习节奏融入日常工作流。2025年的职场竞争，终将属于那些能把零散时间转化为结构性优势的人。
很多想转行IT的人，会犹豫选择哪门编程语言学习，哪个方向未来发展比较好，在过往工作中，很多人问过我，Java、Python、大数据学哪个？谁的发展前景比较好？大数据是一种发展方向，而Java、Python则是编程语言，三者并能直接进行对比。虽然Java、Python是编程语言，大数据是一种技术体系的总称，是发展方向，不过在未来发展和应用上，三者是有关系的。首先，Java是学习大数据的基础，在这个层
Python 重点总结。由于总结了太多的东西，所以篇幅有点长，这也是作者"缝缝补补"总结了好久的东西，希望能够对你学习Python有所帮助。
第一步，还是要明确具体的职业方向。程序员是个统称，写代码的都叫程序员，但Java程序员，或是Python程序员，这才是职业。就好像很多大学生，专业是软件工程，这玩意儿并不是职业，学的内容也比较宽泛。更不要说计算机科学与技术之类的专业了，更加没有指向性，基本就是知识大杂烩。所以，如果想当成从业方向，先要确定做什么，才能下一步是学什么。如果是转行，计算机基础薄弱且不是本科以上学历，我比较建议，不要学J
1、Java内存模型是什么？2、Java中的垃圾回收机制是如何工作的？
你可能听说过，最近几个月出现了很多人工智能的应用程序。你可能也在用一些这样的应用。比如ChatPDF和CustomGPT AI这些AI工具，它们可以帮我们省去很多麻烦，我们不用再翻来覆去地看文档，就能找到想要的答案。它们让AI为我们做了很多工作。那么，开发这些工具的人是怎么做到的呢？其实，他们都用了一个叫LangChain的开源框架。LangChain是一个专门为LLM应用开发设计的框架，旨在简化
经典RAG工作流程解析 RAG（检索增强生成）系统通过整合语言模型和信息检索技术，实现了更精准的文本生成。其核心包含三个组件：1）预训练语言模型提供基础理解能力；2）向量数据库将文本转化为语义向量，支持高效检索；3）用户查询触发系统响应流程。工作流程分为三个阶段：检索阶段通过语义匹配查找相关文档，增强阶段将检索结果与用户查询结合，生成阶段由语言模型输出最终回答。RAG系统特别适用于需要实时更新和专
是否来得及要看决心有多大，行动力有多强。一般来说，只要目标明确，足够自律，心理强大，做任何事情都是来得及的，当下就是最好的开始。30岁真的不算啥，有人四五十岁才开始奋斗，依然能过上自己想要的生活。是真的喜欢，还是因为听说IT行业工资高？如果真的喜欢的话，就做好规划，花时间去搞清楚目前Python的岗位类别，以及对应的岗位职责，需要具备的能力，然后针对性找相关网站去学习，多跟同行交流，在这个过程中积
如果程序可以在2.7运行，可以通过一个名为2to3（Python自带的一个脚本）的转换工具无缝迁移到Python3。：Python是当今世界最流行的3大程序语言之一（C、Java、Python）。Python2.x版本在2020年已经停止支持，新项目应使用Python3.x，因此Python3.x是目前主流。Python3有了较大的提升，不兼容Python2。：Python的5个特点：易读性、简洁
前几天逛知乎的时候，看到一个问题：看到这个问题我倒是想吐槽几句了。C语言：我是搞系统编程开发的，操作系统、数据库、编译器、网络协议栈全是我写的。PHP：我是搞后端业务开发的，各种网站系统业务系统是我的拿手好戏Java：我也是搞后端业务开发的，跟楼上抢饭碗的，而且我还能搞大数据分析处理，对了，我还有副业——Android开发。C#：我跟楼上一样，我也有副业——搞Windows应用开发Python：我
大数据方向有哪些软件开发岗位，之间又有什么关系？
如果你真的想学习大模型，请不要去网上找那些零零碎碎的教程，真的很难学懂！你可以根据我这个学习路线和系统资料，制定一套学习计划，只要你肯花时间沉下心去学习，它们一定能帮到你！点击领取：2025最新最全AI大模型资料包：学习路线+书籍+视频+实战+案例…
写这篇文章的原因是大概在两周前，我看完了卡帕西三个半小时在油管上课程。他用简单的语言，讲明白了大模型从无到有的建立。其中他还罗列了非常多好用的网站工具，例如可视化的动画工具理解Transformer架构。如果从英语为母语的人的角度去看这个课程肯定是非常非常简单，但是作为一个非母语，而且英语又没有那么好的人，看看这个视频还是有点费劲的。我看完这个视频后，又花了几天时间，点开了他课程里所有的链接、看了
LoRA是一种高效微调大模型的技术，通过冻结预训练模型参数并引入低秩矩阵进行增量调整。它只训练两个低秩矩阵（A和B）来代替全参数微调，显著降低计算和存储成本。矩阵秩反映了信息独立性，LoRA利用低秩特性（r远小于原维度）实现参数高效适配。这种方法既保留了大模型的通用能力，又能快速适应新任务，成为当前主流的模型微调方案。
在2025年的职场，证书的价值不仅在于"敲门砖"，更在于构建持续学习的能力。正如某智能制造企业HR所言：“CAIE证书使简历通过率提升2.3倍，但真正决定职业高度的，是持证后不断更新的技术视野与实践能力。无论选择哪条路径，保持对技术的敬畏与对行业的洞察，才是应对未来职场变化的终极答案。
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