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ThinkCMF6是什么？
ThinkCMF6 深度解析：从入门到实战的全栈内容管理框架 一、技术重构：从 TP5 到 TP6 的底层升级 二、核心特性：模块化与插件化的开发哲学 三、功能升级：从基础管理到全场景支持 四、应用场景与迁移指南 五、社区与资源支持 ThinkCMF6 深度解析：从入门到实战的全栈内容管理框架 **在当下互联网技术飞速发展的环境中，各类内容管... -
第四章 深度学习的核心技术
第四章 深度学习的核心技术 第四章 深度学习的核心技术 很多人发现ChatGPT在自然语言处理的系列任务中，比如在文本理解和生成、对话问答、机器翻译、程序代码生成方面都有很大的进步。这是怎么做到的呢？从技术层面讲，这其实是近几年深度神经网络、大型语言模型的研究不断深入带来的成果，通俗点讲就是海量的数据加上巨大的算力催生了这样一个大型语言模型，使其落地应... -
Casdoor 开源身份和访问管理平台的多元应用场景解析
Casdoor 开源身份和访问管理平台的多元应用场景解析 Casdoor 部署架构概览 一、企业内部系统集成：打破信息孤岛，提升办公效率 二、多应用平台的用户管理：统一用户体系，实现精细化运营 三、第三方应用接入与单点登录：便捷协作，强化安全管控 四、教育机构校园信息化：简化操作流程，保障信息安全 五、社区论坛与社交平台：丰富登录方式，增强用户体验... -
消息队列高频面试题大揭秘！这 8 类 30 + 问题吃透稳过
一、基础概念类 1. 什么是消息队列？它解决了哪些核心问题？ 2. 常见的消息队列产品有哪些？各自的特点和适用场景？ 3. 消息队列的两种通信模式是什么？有什么区别？ 二、核心原理类 1. 如何保证消息不丢失？（生产者 / 消费者 / Broker 三端解析） 2. 如何处理消息重复消费问题？ 3. 如何实现消息的顺序消费？ 三、应用场景类 ... -
04 ChatGPT+创作
04 ChatGPT+创作 04 ChatGPT+创作 在人类历史的长河中，以书籍的创作为例，AIGC所属内容生产生态的发展经历了专家生产内容（PGC）、用户生成内容（UGC）、AI辅助生产内容、AI生产内容（AIGC）四个阶段，目前处于第一、二阶段为主，第三阶段为辅的境况。 AIGC克服了PGC与UGC存在的质量、产量无法兼具的缺点，有望成为未来主... -
结语——我们该怎么迎接新一代人工智能革命？
结语——我们该怎么迎接新一代人工智能革命？ 结语——我们该怎么迎接新一代人工智能革命？ 从2009年到2018年，我曾经长期在工信部工作，对工业制造业的发展历程较为熟悉。经常有人问我，工业制造业在GDP中的占比为何不断下滑，是政策上不鼓励工业制造业而要大力发展服务业吗？其实不然，经过改革开放40多年的大规模工业化迅猛增长，工业制造业面临着能源消耗大、污... -
备份和恢复
备份和恢复 79. 概述 80. 术语 81. 规划 81.1. 集群内备份 81.2. 使用专用集群备份 81.3. 备份到云或存储设备供应商 82. 首次配置步骤 82.1. 在YARN中授权“hbase”系统用户 82.2. HBase相关更改 83. 备份和恢复指令 83.1. 创建一个备份镜像 83.1.1. 位置命令行参数 8... -
第十三章 ChatGPT让数字人更加智能
第十三章 ChatGPT让数字人更加智能 第十三章 ChatGPT让数字人更加智能 随着AR/VR、虚拟引擎、3D建模等软硬件技术的日臻成熟，数字人迎来了重大发展契机——充分利用新技术完善沉浸式体验，极大地提升数字人的商业价值与扩展应用领域。例如，数字人可以扮演向导的角色，与用户进行多模态互动，即“面对面”低延迟地进行实时交互交流，为用户提供路线规划、... -
用 Python 轻松抓取百度收录量：从原理到实战的全流程指南
用 Python 轻松抓取百度收录量：从原理到实战的全流程指南 一、抓取原理与准备工作 1.1 百度收录量的查询逻辑 1.2 技术栈准备 二、核心代码实现 2.1 基础抓取函数 2.2 解析收录量的关键函数 2.3 批量查询与数据存储 三、进阶优化与反爬应对 3.1 代理 IP 池的实现 3.2 验证码处理 3.2.1 Selenium 模拟...
