日常学习或者工作中，网络搜索解决不的事情， 可能会配合AIGC来辅助在过去的几年里，AIGC已经从实验室走向实际应用不仅在艺术创作、自然语言处理等领域大放异彩，还开始深刻影响软件开发行业AI工具正在从代码生成、错误检测到自动化测试，逐步改变开发者的工作方式。然而，这种变化引发开发者职业前景和技能需求的讨论：AI究竟是在帮助开发者，还是在取代他们？

LVS本身负载均衡为了在高访问中达到一个高可用以及高可靠对于负载均衡有四层和七层四层的负载均衡（LVS），位于内核层，将其报文中的目标地址和端口调度七层的负载均衡（类似Nginx），位于应用层，将其报文内容进行调度。Nginx从入门到精通（全）Nginx配置静态网页访问（图文界面）

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依稀记得去年的直播大会，主要展现了其灵活、加速和半集成化的独特优势，广泛应用于人工智能、5G通信、边缘计算以及视觉图像处理等领域，不断提供领先的性能、能效和可编程性的创新。如今又带来一些不一样的特色，主要讲解最新一代的AI平台，支持开放、多架构的软件方案和工具，塑造未来的技术和应用创新。2023 英特尔On技术创新大会直播今年的直播感受主要为人工智能的大规模普及。

在这信息爆炸的时代，数据如同黄金，是企业决策和市场洞察的关键。爬虫技术，作为获取数据的重要手段，正日益成为各个领域的必备工具。

反之如果两者越来越偏差，则数字会越来越大，如果两者直接对立，则损失趋近正无穷。当两者的标签值损失很大的时候，有利用模型的学习。通过上面的概率以及图像可得知，当预测标签和真实标签接近的时候，损失函数越接近。标签为1，p（y）概率趋近0，则整体的损失函数值为正无穷。标签为0，p（y）概率趋近1，则整体的损失函数值为正无穷。))为预测的标签值。对应公式为标签值乘以改标签的概率值。标签为1，p（y）概率趋

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log日志可以debug错误或者在关键位置输出想要的结果java日志使用一般有原生logger、log4j、Slf4j等一般的日志级别都有如下（不同日志不一样的方法参数，注意甄别）科普一下原生日志生成工具，主要引用源代码函数大致有如下方法：（给定消息将被转发到所有注册的输出处理程序对象）具体示例如下：输出截图如下：可以看到小于info级别的信息不会在终端上显示输出通过来控制输出的级别。ALL则输出

长期以来，移动操作系统市场被IOS和安卓所垄断，一直都难以推出完整的自主系统，面临诸多挑战，如推广困难、应用适配难度大，以及技术底座缺乏自主性。但原生鸿蒙操作系统展示其在突破这些瓶颈方面的努力，基于安全牢固的“鸿蒙内核”，上层应用的开发与创新得以实现，不再被卡脖子，更不牵制于外界。本身该系统在OS内核、框架、数据库等方面进行全面自研，实现真正的自主可控。

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