在数字化转型的浪潮中，大模型技术正成为企业提升效率、优化流程的核心引擎。然而，如何将前沿的AI能力安全、高效地融入企业实际业务场景，仍是许多机构面临的挑战。**CSDN开新实验室大模型企业级解决方案**，基于行业领先的模型技术与本地化部署能力，为企业、高校及科研机构提供一站式智能化升级服务，助力实现数据安全、效率跃升与业务创新。

在金融业数字化转型的浪潮中，银行业正面临效率提升、风险管控与客户体验升级的多重挑战。如何将前沿的大语言模型（`LLM`）技术与银行业务深度融合，同时保障数据安全与合规性，成为行业核心命题。**CSDN开新实验室大模型银行行业解决方案**，基于`DeepSeek`等先进大模型技术，专为银行客户打造本地化、定制化的AI赋能体系，助力金融机构实现业务智能化、风控精准化与运营高效化。

初次体验ModelArts之前，需注册华为云账号并进行实名认证；ModelArts服务时，需先配置全局设置，您可以通过委托授权ModelArts访问OBS、SWR、IEF等依赖服务，使用委托您可以更精细的控制授权的范围，或者通过配置访问密钥进行授权。（2019年，我的个人博客就部署在华为云上在，那个时候该开通的都开通了）

在本实验室中，您将扮演物流业公司的业务分析师角色。您的目标是预测货物到达的估计时间（天数）。您将使用零售领域的一个著名数据集 - Shipping Logs数据集。该数据集包含所有已交付产品的完整运输数据，包括估计的优先发运时间、承运人和发货地。该数据集约含有10000行，12个特性列...

本地笔记的局限：使用记事本或 `Notepad++` 虽然简单直接，数据也在本地，但它们缺乏结构化管理和核心的提醒功能，很容易让我们忘记重要的任务。`TodoLite` 的愿景正是为了解决这些痛点：它是一款纯本地的应用，数据由你掌控；它安全可靠，所有数据都经过强加密；它智能高效，能在任务到期时通过系统通知提醒你。

本文介绍了如何为本地数据存储实现端到端加密，重点使用Rust的ring库实现AES-256-GCM加密。文章强调不能直接使用用户密码作为密钥，而是需要通过PBKDF2密钥派生函数处理密码，配合随机生成的盐（Salt）和Nonce来增强安全性。文中详细说明了加密流程：生成随机Salt和Nonce，使用PBKDF2派生密钥，然后进行AES-256-GCM加密，最终将Salt、Nonce和密文组合存储。

对于非常小的项目，“手动”部署代码是可行的，就是通过远程shell 手动输入安装新版代码所必需的一系列命令，并在远程shell 中执行。不管怎样，即使是中等大小的项目，这种方法也是容易出错的、乏味的，并且会浪费你最珍贵的资源——你自己的时间。解决方案就是自动化。简单的经验法则就是，如果你需要手动执行相同的任务至少两次，那么你应该将它自动化，这样你就不用再做第三次了。有各种工具可以让你将各种事情自动

本文介绍了如何将TodoLite应用的数据存储逻辑重构为健壮的Rust模块。主要内容包括：1）创建独立的storage模块封装文件I/O操作；2）使用BufReader/BufWriter提升I/O性能；3）构建自定义错误类型AppError实现完善错误处理。通过实现From trait和Result类型，用?操作符取代expect()，使程序能优雅处理错误而非崩溃。该重构使代码更清晰、高效且可靠

这是一个非常流行的设计模式，将函数实现的部分工作委托给用户提供的自定义回调。在C 标准库中，最著名的接受这种回调的函数是qsort()函数，它提供了Quicksort 算法的通用实现。你不太可能会直接使用这种算法，而是使用更适合Python 集合排序的默认Python Timsort 排序方法。无论如何，qsort()似乎是一个有效的排序算法的典型示例，并且使用许多编程书把它作为在C API 中使

函数和方法的名称应该使用小写加下划线。但在旧的标准库模块中并不总是这样。Python 3 对标准库做了大量重组，所以大多数函数和方法都有一致的大小写。不过对于某些模块（例如threading）而言，你可以访问使用混合大小写（mixedCase）的旧的函数名称（例如currentThread）。留着它们是为了更容易向后兼容，但如果你不需要在旧版Python 中运行代码，那么应该避免使用这些旧的名称。