（x，y）是像素的相对坐标，表示该点与中心点的距离。σ 是高斯分布的标准差，决定了高斯函数的宽度（即像素点在中心点（即均值处）附近的分布程度）。值越大，滤波器越模糊，噪声去除能力更强，但图像细节可能丢失更多。【标准差越大，说明像素点出现在离中心点更远的地方，而在较远的地方标准差更大，更适合进行去除噪声，因为会考虑更多的像素信息。较小的标准差则更适合保留细节，去噪效果弱】exp 指的是指数函数。这个

SecurityContextHolder是Spring Security的一个组件，其实它是一个工具类，只提供一些静态方法。这个工具类的目的是用来保存应用程序中当前使用人的安全上下文。(62条消息) ThreadLocal_Fairy要carry的博客-CSDN博客使用了ThreadLocal机制来保存每个使用者的安全上下文。根据Servlet规范，一个的处理不管经历了多少个Filter，自始至

这一系列的模型可以在非常复杂的NLP任务中取得非常惊艳的效果，例如文章生成，代码生成，机器翻译，Q&A等，而完成这些任务并不需要有监督学习进行模型微调。中，人类的反馈作用在于指导和调整AI的学习过程——>这可以通过多种方式实现，如评估代理的行为、提供奖励信号或直接修改代理的策略。本质上并不是对于某技术的创新，个人认为更多的是对以往知识的拼凑，然后基于你的问题在现有的数据上进行response。比如

与HashMap类似，由Segment，HashEntry组成，是数组+链表构成；Segment是ConcurrentHashMap中的一个内部类：原理：ConcurrentHashMap采用了分段锁技术，其中Segment（可以理解为一小段数组，里面含有n个HashEntry）继承ReentrantLock，但是put和get操作都会被同步处理——>每当一个线程占用锁访问Segment时，

向量数据库（Vector Database）是一种特殊类型的数据库，在人工智能应用中发挥着重要作用。在向量数据库中，查询操作与传统的关系数据库不同。它们是执行相似性搜索，而不是精确匹配。当给定向量作为查询时，向量数据库返回与查询向量“相似”的向量。通过这种方式，我们就能将个人的数据与AI模型进行集成。常见的向量数据库有：Chroma、Milvus、Pgvector、Redis、Neo4j等。

自然语言处理（NLP）主要自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）。为了让NLU任务发挥最大的作用，来自纽约大学、华盛顿大学等机构创建了一个多任务的自然语言理解基准和分析平台，也就是。GLUE一共包含9项NLU（自然语言理解）任务，均为英语。涉及自然语言推断、文本蕴含、情感分析、语义相似等多个任务。像Bert、XLNet、RoBERTa、ERINE、T5等知名模型都会在此基准上进行测试。GL

Java 的类实例一般在 JVM 堆上分配，而 Java 是通过 JNI 调用 C 代码来实现 Socket 通信的，那么 C 代码在运行过程中需要的内存又是从哪里分配的呢？C 代码能否直接操作 Java 堆？为了回答这些问题，我先来说说 JVM 和用户进程的关系。如果你想运行一个 Java 类文件，可以用下面的 Java 命令来执行这个命令行中的java其实是一个可执行程序，这个程序会创建 JV

这一系列的模型可以在非常复杂的NLP任务中取得非常惊艳的效果，例如文章生成，代码生成，机器翻译，Q&A等，而完成这些任务并不需要有监督学习进行模型微调。中，人类的反馈作用在于指导和调整AI的学习过程——>这可以通过多种方式实现，如评估代理的行为、提供奖励信号或直接修改代理的策略。本质上并不是对于某技术的创新，个人认为更多的是对以往知识的拼凑，然后基于你的问题在现有的数据上进行response。比如

目录mysqldump的使用（慢查询分析） 杀死用户 视图 1.开启慢查询日志2.先找到慢查询日志找到common.sock文件里面就是慢查询日志 3.使用日志分析工具像我们一般分析sql优化就可以使用该日志分析 比如：查找最慢的三条3. 查到对应的sql之后再去集中处理，可以去sql控制台中explain该sql，然后进行sql索引优化 工作常用参考：只负责展示，不需要发布程序1.创建视图2.创

重要的是，它们不仅复制训练数据，而且还显示出一定程度的创造力，生成不同的文本，比人类[216]制作的基准同样新颖，甚至更新颖。人工智能（AI）是一个致力于设计和开发能够复制人类智能和能力的系统的领域，早在18世纪，哲学家Denis Diderot提出了一个观点，即如果一只鹦鹉能够回答每一个问题，它就可以被认为是智能的，他的观点突显了一个深刻的概念：高度智能的生物可以类似于人类智能。操作：首先，感知