在PHP项目中使用阿里云消息队列MQ集成RabbitMQ的完整指南与问题解决 2024-06-18 阿里云, rabbitmq, 分布式, 云计算 306人 已看 阿里云消息队列MQ作为一种高可用、可伸缩的消息队列服务,为开发者提供了可靠的消息投递和处理能力。通过本文的介绍,你应该能够在PHP项目中集成阿里云消息队列MQ,并使用RabbitMQ进行消息的发布和订阅。3. **获取AccessKey和SecretKey**:在阿里云控制台,找到并记录你的AccessKey和SecretKey。首先,需要在你的PHP项目中安装RabbitMQ的PHP客户端。2. **创建消息队列实例**:登录阿里云控制台,创建一个新的消息队列实例。#### 五、消费者接收并处理消息。
Function Calling, ReAct, 以及插件机制的区别与应用 2024-06-21 react.js, 前端框架, servlet, 前端, javascript 496人 已看 是一种在人工智能模型中实现交互的技术,它允许模型调用外部函数或工具来执行特定的任务。这种技术在Chat Completions API中得到了广泛应用,特别是在最新的gpt-3.5-turbo-1106模型中。通过Function Calling,模型可以生成JSON格式的输入,调用预定义的函数,从而扩展其功能和应用范围。在OpenAI的API中,Function Calling的实现方式是通过tools参数来提供的。
忘记 iPhone 密码:如果忘记密码,如何解锁 iPhone 2024-06-19 ios, iphone 254人 已看 另一种选择是使用第三方 iPhone 密码删除工具,它允许您删除忘记的 iPhone 密码,而无需使用 iTunes 执行恢复。虽然较新的 iPhone 型号具有生物识别和面部解锁功能,但这些功能并不总是有效 - 如果您忘记了 iPhone 的密码,您可能会遇到麻烦。如果您忘记了 iPhone 的密码,但启用了“查找我的 iPhone”功能,则可以通过计算机解锁设备。一旦您删除了您的 iPhone,您也会删除其密码。如果您有 iTunes 备份,您可以在忘记密码后恢复对 iPhone 的访问权限。
python文件打包成API 2024-06-24 python, 开发语言 150人 已看 Flask是一个轻量级的Python Web框架,它使用简单、灵活且易于扩展的方式编写Web应用。我们可以使用Flask来创建一个简单的API,将我们的Python文件打包成接口供其他程序调用。通过Flask框架,我们可以很容易地将Python文件打包成API,提供给其他程序调用。这样不仅可以更好地组织和管理代码,还可以实现代码的重用和分享。
2024年旅游与经济发展国际会议(ICTED 2024) 2024-06-21 旅游 157人 已看 2024年旅游与经济发展国际会议将于青岛召开。青岛,以其独特的自然风光、丰富的历史文化和优越的地理位置,成为了旅游与经济发展领域的焦点。此次会议旨在汇聚全球旅游与经济发展领域的专家学者、企业家及政策制定者,共同探讨旅游与经济发展之间的紧密联系和相互促进的关系。会议将围绕旅游业的创新发展、旅游资源的优化配置、旅游经济的可持续发展等议题展开深入研讨,分享成功案例和先进经验,为推动全球旅游与经济的共同发展贡献智慧和力量。我们期待在青岛这座魅力之城,共同开启旅游与经济发展新篇章。
HarmonyOS NEXT:华为开启全新操作系统时代 2024-06-24 华为, harmonyos 220人 已看 这种架构的转变,使得系统更加灵活,能够像乐高积木一样,根据不同设备的特性和需求,快速组装和适配。HarmonyOS NEXT的推出,不仅是华为对自身技术实力的一次展示,更是对整个行业的一次挑战和激励。全新的图形界面设计,既美观又实用,让用户在享受视觉盛宴的同时,也能轻松上手,畅享智能生活的乐趣。在全球科技浪潮的汹涌澎湃中,华为再次以创新者的姿态,引领了一场关于操作系统的革命。HarmonyOS NEXT,这一由华为倾力打造的分布式操作系统,不仅是对现有技术的一次大胆突破,更是对未来智能生活的一次深邃展望。
【JavaEE】Spring Boot 统一功能处理 2024-06-25 spring boot, java, 数据库, java-ee, redis 242人 已看 自定义用户登录的拦截器,实现HandlerInterceptor接口,并重写所有方法.@Slf4j@Component@Override//返回true表示不进行拦截log.info("执行了登录拦截器的preHandle方法");//获取session,判断session存储的userinfo信息是否为空//true表示如果有session就返回session,如果没有就创建@Overridelog.info("执行了登录拦截器的postHandle方法");
Centos7.9使用kubeadm部署K8S 1.27.6集群环境(内网通过代理部署) 2024-06-21 云原生, kubernetes, 容器 239人 已看 在内网借助代理服务器,使用kubeadm部署一个k8s集群,单master+2worker节点,K8S版本为1.7.6,使用containerd作为容器运行时。
ChatGPT关联技术 2024-06-15 chatgpt 172人 已看 ChatGPT在技术路径上采用了“大数据+大算力+强算法=大模型”路线,又在“基础大模型+指令微调”方向探索出新范式,其中基础大模型类似大脑,指令微调是交互训练,两者结合实现接近人类的语言智能。ChatGPT应用了“基于人类反馈的强化学习”的训练方式,用人类偏好作为奖励信号训练模型,促使模型越来越符合人类的认知理解模式。在大数据、大模型和大算力的工程性结合下,ChatGPT展现出统计关联能力,可洞悉海量数据中单词-单词、句子-句子等之间的关联性,体现了语言对话的能力。
C++ STL Iterators 2024-06-24 c++, 开发语言 120人 已看 STL中的迭代器是指针的泛化,它表示容器中的位置,迭代器是STL容器和STL算法之间的的粘合剂,它给容器提供了强大的迭代和随机访问功能。迭代器适配器:它是C++内部实现的预定义迭代器,更高级的迭代器,适用于一些遍历场景,使用起来比较方便,比如允许在流模式中或插入模式中使用迭代器。(1) * 返回当前位置的元素。(3) = 给迭代器赋一个新值。
鸿蒙HarmonyOS DevEco Studio 安装配置 2024-06-18 华为, harmonyos 206人 已看 文档: https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides-V2/run_simulator-0000001053303709-V2#section99703295412。文档:https://developer.huawei.com/consumer/cn/doc/harmonyos-guides-V2/software_install-0000001053582415-V2。远程模拟器需要实名认证。
python从入门到精通14:字符串修改 2024-06-24 102人 已看 虽然Python中的字符串是不可变的,但我们可以通过多种方法间接地修改它们。这些方法包括使用索引和切片、replace()方法、字符串连接以及转换为列表进行修改。选择哪种方法取决于具体的需求和场景。
Maven XML配置详解:依赖管理与项目构建 2024-06-24 java, maven, linux, 前端, 服务器 233人 已看 在使用 Maven 进行项目管理时,配置文件中的各种 XML 标签扮演着关键角色,影响着项目的依赖管理和构建过程。本文将详细介绍 Maven POM 文件中几个重要的标签:``、``、``、``、`` 和 ``,并阐述它们的作用和用法。
多功能投票系统(ThinkPHP+FastAdmin+Uniapp) 2024-06-19 php, uni-app 193人 已看 基于ThinkPHP+FastAdmin+Uniapp开发的多功能系统,支持图文投票、自定义选手报名内容、自定义主题色、礼物功能(高级授权)、弹幕功能(高级授权)、会员发布、支持数据库私有化部署,Uniapp提供全部无加密源码。一个优秀的多功能投票系统不仅可以简化投票流程,还能确保投票的公正性、透明度和效率。无论是企业、社团还是学校,都可以通过这样的系统来收集成员意见,做出更加科学、民主的决策。灵活的投票设置:系统支持自定义投票选项、投票时间、投票规则等,满足不同场景的需求。一、引言:投票系统的重要性。
Digilent产品——Analog Discovery 3产品初步分析 2024-06-25 109人 已看 Analog Discovery 3:125 MS/s USB 示波器、波形发生器、逻辑分析仪和可变电源Analog Discovery 3 是一款功能强大的便携式测试和测量设备,适用于各种应用场景。其多功能性和便携性使其成为工程师和教育工作者的理想选择。
大脑网路分析的进展:基于大规模自监督学习的诊断| 文献速递-先进深度学习疾病诊断 2024-06-24 深度学习, 人工智能 169人 已看 此外,利用潜在表示对齐(LRA)模块来规范同一参与者的增强脑网络,使它们具有类似的拓扑特性,通过调整它们的潜在嵌入来产生类似的潜在表示。尽管如此,BrainMass展示了强大的少/零样本学习能力,并展示了对各种疾病的有意义解释,展示了其在临床应用中的潜力。关键区域用相应的子网络着色。Fig. 1: 图示包括以下内容:(i) pFC的构建过程,(ii) BrainMass方法的训练阶段,包括MRM(一个MRM网络)和LRA(一个在线网络和一个目标网络)模块,以及(iii) BrainMass的推断阶段。
如何解决深度神经网络中的梯度消失问题 2024-06-19 机器学习, dnn, 深度学习, 人工智能, 神经网络 204人 已看 在深度神经网络的训练过程中,梯度消失问题指的是由于连续乘积的激活函数和权重初始化不当,导致在反向传播时梯度值变得非常小,从而使得深层网络中的权重更新非常缓慢,甚至几乎不更新。
对比A100和4090:两者的区别以及适用点 2024-06-24 107人 已看 RTX 4090芯片和A100芯片虽然都是高性能的GPU,但它们在设计理念、目标市场和性能特点上有着明显的区别,而本篇文章将简单概述两者的区别同时介绍一下二者的特性。虽然A100被称为深度学习神器,但是不一定代表他的性能任何时候都超过其他显卡,A100对标的是RTX 3090,都是Ampere架构的,而RTX 4090作为RTX 3090的升级版,架构是Ada Lovelace,单卡性能至少提升60%以上,RTX 4090在理论上核心性能远强于A100,下面这2个参数对比图也可以很直观的看出2张卡的差距。