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精选文章

(2)Django生产环境数据库的切换以及环境配置python-dotenv方案

简介 本文分享下个人目前在用的,DRF项目开发环境、生产环境数据库切换的方案。没做过什么大项目,可能实现的不是那么优雅。 主要思路就是通过python-dotenv库,编辑.env环境配置文件区分开发环境和生产环境,再使用数据库路由&…

开源模型时代的 AI 开发革命:Dify 技术深度解析

开源模型时代的AI开发革命:Dify技术深度解析 引言:AI开发的开源新纪元 在生成式AI技术突飞猛进的2025年,开源模型正成为推动行业创新的核心力量。据统计,全球超过80%的AI开发者正在使用开源模型构建应用,这一趋势不仅…

最新发布

Simscape物理建模步骤

为了介绍构建和仿真物理模型的步骤,这里以simulink自带示例模型Mass-Spring-Damper with Controller为例,下图为建立好的模型。 详细物理建模和仿真分析步骤如下: 步骤 1:使用 ssc_new 创建新模型 使用 ssc_new 是开始构建 Sims…

2024-11-29

《昇思25天学习打卡营第1天 | 昇思MindSpore快速入门》

第一天学习 学习心得 今天学习了昇思MindSpore介绍和华为昇腾AI全栈介绍及通过MindSpore的API来快速实现一个简单的深度学习模型。 对MindSpore框架的特点,总体架构有了一定的了解。 通过处理数据集,网络构建,模型训练,保存模型&…

2024-11-29

Web安全 - 服务端请求伪造SSRF(Server-Side Request Forgery)

文章目录 OWASP 2023 TOP 10SSRF 导图SSRF 概念SSRF的工作原理SSRF攻击场景SSRF防御策略1. 严格验证用户输入2. 禁用或限制对内部网络的访问3. 强制使用外部API代理4. 禁止直接访问敏感资源5. 输入内容长度限制6. 检测和监控7. 确保对HTTP请求的处理安全 SSRF防御实现方案1. 白…

2024-11-29

python实战(四)——RAG预热实践

一、任务目标 为了清晰直观地展示RAG(检索增强生成)方法的有效性,我们手搓一套RAG的流程进行演示,作为后续LangChain等技术的预热。本文编程实践的目的是展示RAG的工作原理及流程(科普为主),不过…

2024-11-29

【深度学习中的注意力机制7】11种主流注意力机制112个创新研究paper+代码——通道注意力(Channel Attention)

【深度学习中的注意力机制7】11种主流注意力机制112个创新研究paper代码——通道注意力(Channel Attention) 【深度学习中的注意力机制7】11种主流注意力机制112个创新研究paper代码——通道注意力(Channel Attention) 文章目录 …

2024-11-29

Git_GitHub

Git_GitHub 创建远程仓库 远程仓库操作 创建远程仓库别名 基本语法 案例实操 推送本地分支到远程仓库 基本语法 案例实操 拉取代码 基本语法 案例实操 克隆远程仓库到本地 基本语法 案例实操 邀请加入团队 选择邀请合作者 填入想要合作的人 复制邀请函 接受邀…

2024-11-29

【DVWA】——File Upload(文件上传)

📖 前言:文件上传漏洞是由于对上传文件未作过滤或过滤机制不严(文件后缀或类型),导致恶意用户可以上传脚本文件,通过上传文件可达到控制网站权限的目的。 目录 🕒 1. Low🕒 2. Mediu…

2024-11-29

PCL库简单NDT算法配准

#include <pcl/io/pcd_io.h> #include <pcl/point_types.h> #include <pcl/registration/ndt.h>int main(int argc, char** argv) {// 检查输入参数if (argc ! 3){PCL_ERROR("请提供两个PCD文件作为输入: source.pcd target.pcd\n");return (-1);}…

2024-11-29

K 近邻、K-NN 算法图文详解

1. 为什么学习KNN算法 KNN是监督学习分类算法&#xff0c;主要解决现实生活中分类问题。根据目标的不同将监督学习任务分为了分类学习及回归预测问题。 KNN&#xff08;K-Nearest Neihbor&#xff0c;KNN&#xff09;K近邻是机器学习算法中理论最简单&#xff0c;最好理解的算法…

2024-11-29

第1章Hello world 4/5:对比Rust/Java/C++创建和运行Hello world全过程:运行第一个程序

讲动人的故事,写懂人的代码 1.7 对比Rust/Java/C++创建和运行Hello world全过程 有了会听懂人类的讲话,还能做记录的编程助理艾极思,他们三人的讨论内容,都可以变成一份详细的会议纪要啦。 接下来,我们一起看看艾极思是如何记录下赵可菲创建和运行Java程序Hello world,…

2024-11-27

软件安装攻略:EmEditor编辑器下载安装与使用

EmEditor是一款在Windows平台上运行的文字编辑程序。EmEditor以运作轻巧、敏捷而又功能强大、丰富著称&#xff0c;得到许多用户的好评。Windows内建的记事本程式由于功能太过单薄&#xff0c;所以有不少用户直接以EmEditor取代&#xff0c;emeditor是一个跨平台的文本编辑器&a…

2024-11-27

如何给WPS、Word、PPT等办公三件套添加收费字体---方正仿宋GBK

1.先下载需要的字体。 下载字体的网站比较多&#xff0c;基本上都是免费的。随便在网上搜索一个就可以了&#xff0c;下面是下载的链接。 方正仿宋GBK字体免费下载和在线预览-字体天下 ​www.fonts.net.cn/font-31602268591.html 注意&#xff1a;切记不要商用&#xff0c;以免…

2024-11-27

React Hooks在现代前端开发中的应用

&#x1f493; 博客主页&#xff1a;瑕疵的CSDN主页 &#x1f4dd; Gitee主页&#xff1a;瑕疵的gitee主页 ⏩ 文章专栏&#xff1a;《热点资讯》 React Hooks在现代前端开发中的应用 React Hooks在现代前端开发中的应用 React Hooks在现代前端开发中的应用 引言 React Hooks …

2024-11-27

pdf已加密如何解除?解密密码的两个方法【可加密】

电脑文件加密的目的就是保护重要信息&#xff0c;防止数据泄露。如果需要解除密码&#xff0c;应该如何操作呢&#xff1f;pdf已加密如何解除&#xff1f;本文整理了以下两种解除文件方法&#xff0c;希望能够帮到有需要的朋友们&#xff01; 方法一、使用金舟文件夹加密大师解…

2024-11-27

电信网络携手大模型:AI赋能网络运维的新范式

当电信网络用上大模型&#xff0c;会带来怎样的体验&#xff1f; 过去&#xff0c;网络出现问题时&#xff0c;运维人员需要依赖经验反复排查&#xff0c;找到“病根”后再“对症下药”。但在大模型的加持下&#xff0c;问题的解决方式发生了颠覆性的改变。 如今&#xff0c;…

2024-11-27

thinkphp6项目初始化配置方案二次修正版本

数据返回统一格式 app/BaseController.php新增文件内容在末尾,并在构造函数中实例化数据模型类 // 成功统一返回格式 function Result($data, $msg , $code 200, $httpCode 200): \think\response\Json {$res [code > $code,msg > $msg,data > $data];return j…

2024-11-26

G1垃圾回收器日志详解

新生代收集 GC pause (G1 Evacuation Pause) (young) -- gc前堆内存分布情况 {Heap before GC invocations1592 (full 4):garbage-first heap total 6291456K, used 5011297K [0x0000000640000000, 0x0000000640206000, 0x00000007c0000000) --表示使用了G1,堆大小&…

2024-11-26

【无人机设计与控制】差异化创意搜索DCS求解无人机路径规划MATLAB

摘要 差异化创意搜索算法&#xff08;DCS&#xff09;是一种用于解决复杂优化问题的启发式算法&#xff0c;广泛应用于路径规划、机器学习和智能控制等领域。在本研究中&#xff0c;将 DCS 应用于无人机路径规划&#xff0c;以找到最佳路径并避免碰撞障碍物。实验结果表明&…

2024-11-26

React【1】【ref常用法】

文章目录 前言用途1. 储存2. 储存dom句柄ref 前言 react组件每次调用setState的时候都会重新执行函数组件或者class组件 用途 1. 储存 每次调用setState时&#xff0c;组件函数都会重新执行。下面这种情况点击提交后&#xff0c;再点击取消&#xff0c;会发现定时器trimId1仍…

2024-11-26

深度学习:BERT 详解

BERT 详解 为了全面详细地解析BERT&#xff08;Bidirectional Encoder Representations from Transformers&#xff09;&#xff0c;我们将深入探讨它的技术架构、预训练任务、微调方法及其在各种自然语言处理&#xff08;NLP&#xff09;任务中的应用。 一、BERT的技术架构 …

2024-11-26