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【docker实战】安装tomcat并连接mysql数据库

本节用docker来安装tomcat,并用这个tomcat连接我们上一节安装好的mysql数据库。

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#数据库#docker#tomcat
【docker实战】docker-compose的安装和使用

Compose 是用于定义和运行多容器 Docker 应用程序的工具。通过 Compose,您可以使用 YML 文件来配置应用程序需要的所有服务。然后,使用一个命令,就可以从 YML 文件配置中创建并启动所有服务。如果你还不了解 YML 文件配置,可以先阅读 YAML 入门教程。Compose 使用的三个步骤:使用 Dockerfile 定义应用程序的环境。使用 docker-compose.ym

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#linux#docker#运维
【RabbitMQ 实战】10 消息持久化和存储原理

交换器、队列、消息都可以设置是否持久化。交换器和队列持久化的含义是元数据持久化。消息持久化的含义是消息本身持久化。将交换器、队列、消息都设置了持久化之后能百分之百保证数据不丢失吗?答案是不能从消费者来说,如果在订阅消费队列时将 autoAck 参数设置为 true,那么当消费者接收到相关消息之后,还没来得及处理就宕机了,这样也算数据丢失。这种情况很好解决,将autoAck 参数设置为 false,

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#java-rabbitmq#rabbitmq#java
神经网络与DeepSeek——从“电子小孩”到“AI大厨”的奥秘

神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的智能算法模型,它的核心思想是通过大量“神经元”(计算机中的计算单元)相互连接,完成复杂的信息处理任务。想象一下,每个神经元就像一个快递分拣员,负责接收、处理和传递信息。当你在手机上刷脸解锁时,手机背后的神经网络就会像一群分拣员协作,快速判断你的脸是否匹配。每个神经元之间都有“连接强度”(权重),就像快递分拣员之间的协作默契度。通过不断调整这些权重,神经网络能从

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#人工智能#神经网络#深度学习
50个常用的DeepSeek提示词

这些提示词涵盖了从新闻摘要到旅行攻略的多种用途,适用于不同的场景和需求。

深度探索DeepSeek:个人与企业的AI应用之道

许多用户在使用DeepSeek时,常陷入“结果差异大”的困惑。例如,关于“六千亿参数模型”的讨论中,不同用户因输入内容质量参差,得出的结论截然不同。”无论是个人还是企业,唯有以知识库为基石,善用DeepSeek的“思考”与“执行”能力,才能在智能化浪潮中抢占先机。在AI技术狂飙突进的今天,DeepSeek已成为个人与企业探索智能化的“标配工具”。这一观点揭示了DeepSeek的底层逻辑——大模型的

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#人工智能
从“代码奴隶”到“AI导师”:程序员如何用DeepSeek重构开发流程

在AI技术狂飙突进的今天,DeepSeek已成为开发者工具箱中不可或缺的“瑞士军刀”。然而,360创始人周鸿祎的一番话却直击要害:“别再迷信提示词课程了,DeepSeek的真正价值在于知识库。”无论是个人开发者还是企业技术团队,与其纠结模型版本参数,不如先思考:如何将散落各处的代码、网页、经验转化为结构化知识库?当输入“解释@Transactional注解的传播行为”时,DeepSeek会同步解析

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#人工智能#重构
神经网络与DeepSeek——从“电子小孩”到“AI大厨”的奥秘

神经网络是一种模仿人脑神经元工作原理的智能算法模型,它的核心思想是通过大量“神经元”(计算机中的计算单元)相互连接,完成复杂的信息处理任务。想象一下,每个神经元就像一个快递分拣员,负责接收、处理和传递信息。当你在手机上刷脸解锁时,手机背后的神经网络就会像一群分拣员协作,快速判断你的脸是否匹配。每个神经元之间都有“连接强度”(权重),就像快递分拣员之间的协作默契度。通过不断调整这些权重,神经网络能从

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#人工智能#神经网络#深度学习
【kafka实战】03 SpringBoot使用kafka生产者和消费者示例

本节主要介绍用SpringBoot进行开发时,使用kafka进行生产和消费。

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#kafka#spring boot#分布式
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