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u_16213583 頭像

mob64ca13f83523 - 給yarn用户權限

Oracle 權限設置 一、權限分類： 系統權限：系統規定用户使用數據庫的權限。（系統權限是對用户而言)。 實體權限：某種權限用户對其它用户的表或視圖的存取權限。（是針對表或視圖等數據庫對象而言的）。 二、系統權限管理： 1、系統權限分類： 　　DBA:

大數據 , yarn , 系統權限 , SQL , 給yarn用户權限

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青雲交技術圈 - Java 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在電商用户流失預測與留存策略制定中的應用

(centerJava 大視界 -- Java 大數據機器學習模型在電商用户流失預測與留存策略制定中的應用/center) 引言： 嘿，親愛的 Java 和 大數據愛好者們，大家好！我是CSDN（全區域）四榜榜首青雲交！在《大數據新視界》和《 Java 大視界》專欄的探索之旅中，我們已見證 Java 大數據在多個領域的驚豔表現。如今，在競爭白熱化的電商戰場，用户流失成為企業利潤的

機器學習 , spark , 隨機森林 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 留存策略 , 電商用户流失

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u_16099345 頭像

智能開發先鋒 - expdp導出數據排除某個scheme

一、expdp/impdp和exp/imp 客户端工具 1、exp和imp是客户端工具程序，它們既可以在客户端使用，也可以在服務端使用。 服務端工具 2、expdp和impdp是服務端的工具程序，他們只能在oracle服務端使用，不能在客户端使用。 注意： 3、imp只適用於exp導出的文件，不適用於expdp導出文件；impdp只適用於exp

oracle , 機器學習 , 表空間 , expdp導出數據排除某個scheme , 人工智能 , Processing

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goody 頭像

goody - 如何查看vue3項目中是否可以用rem

筆者工作也有一些時間，需要用vue寫項目時也總是項目組長已經把項目搭建好了， 偶爾心血來潮想試着自己搭建一個vue項目 我們搭建vue項目呢主要是用到了vue-cli來搭建，但是前提是必須要已經安裝好了node和npm 如果你還沒安裝這些東西，就先去安裝再來學習搭建vue項目吧 一、安裝vue-cli 1. 開啓命令行，輸入指

機器學習 , 命令行 , windows , 如何查看vue3項目中是否可以用rem , 項目搭建 , 人工智能

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u_16213319 頭像

mob64ca12d52440 - stable diffusion什麼時間開始

關於“stable diffusion什麼時間開始”這一問題，很多人都在嘗試瞭解其歷史背景及技術發展的脈絡。Stable Diffusion 是一種生成模型，屬於深度學習領域的前沿技術，其發展歷程和演變是值得梳理的。在這篇文章中，我將以專業的視角探索 stable diffusion 的起點，回顧相關技術背景，並介紹其交互方式、性能優化和擴展閲讀的資料。 協議背景 在技術發展的過

抓包 , 生成模型 , 自然語言處理 , aigc

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u_16213712 頭像

mob64ca14173efa - 為什麼Libraries中Classes是Archive file

關於myeclips提示TheserializableclassXXXdoesnotdeclareastaticfinalserialVersionUIDfieldoftypelong的警告 我們在用eclips/myeclips的時候，會出現這個warning，比如在用hibernate時，自動生成表的對應類後，就有這個提示。這是為什麼呢？ 這與jdk的版本沒關係，

大數據 , 版本號 , hive , JAVA , 不兼容

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u_16175450 頭像

mob649e81586edc - Windows ollamas 註冊 模型 gguf

Windows ollamas 註冊 模型 gguf 是近年來在AI模型管理方面逐漸受到關注的主題。在本篇博文中，我們將詳細探討如何成功解決“Windows ollamas 註冊 模型 gguf”這一問題，過程中涵蓋環境預檢、部署架構、安裝過程、依賴管理、故障排查及最佳實踐等重要方面。 環境預檢 在開始之前，確保您的環境符合要求。使用思維導圖可以幫助我們更清晰地梳理出所需的硬件和

System , 故障排查 , 最佳實踐 , aigc

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u_16213604 頭像

mob64ca13fd559d - dify plugin_daemon日誌位置

認識Kibana 　　Kibana 是一個為 Logstash 和 ElasticSearch 提供的日誌分析的 Web 接口。可使用它對日誌進行高效的搜索、可視化、分析等各種操作。Kibana的使用場景主要集中在兩方面： 實時監控。通過histogram面板，配合不同條件的多個queries可以對一個事件走很多個維度組合出不同的時

機器學習 , 字段 , 大數據 , php , 搜索 , 人工智能 , Json

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u_16099268 頭像

碼海探險先鋒 - Unity shader學習筆記（二）—— 着色器

URP中主要包含以下幾種着色模型 Lit 光照 Complex Lit 複雜光照 Simple Lit 簡單光照 Baked Lit 烘焙光照 Unlit 非光照 Terrain Lit 地形光照 Particles Lit 粒子光照 Particles Simple Lit 粒子簡單光照

色模型 , 着色器 , Universal , Css , 前端開發 , HTML

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u_13250 頭像

flybirdfly - 雙重機器學習效應分解

網絡的功能和優點： 數據和應用程序 資源 網絡存儲 備份設備 網絡的特徵： 速度 成本 安全性 可用性 可擴展性 可靠性 拓撲 開放系統互聯OSI： 三種通訊模式： 　　　　　　　　unicast　　　　　　　　　

機器學習 , 雙重機器學習效應分解 , 網卡驅動 , ip , 人工智能 , 路由表

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u_16099276 頭像

風輕雲淡的開發 - 【元胞自動機】基於元胞自動機模擬晶體生長附matlab代碼

基於MATLAB實現晶體共晶凝固模擬，結合了相場法（Phase Field）和元胞自動機（Cellular Automata）方法的核心思想，並參考了搜索結果中提到的凝固過程模擬技術。 1. 程序框架設計 1.1 模型選擇 共晶凝固涉及兩相（如α相和β相）的競爭生長及溶質再分配，推薦採用相場-溶質場耦合模型，並引入温度場控制凝固過程。核心方程包括：

初始化 , 熱傳導 , MATLAB , Css , 前端開發 , HTML

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u_16099220 頭像

數碼精靈abc - 影刀RPA的“自動化”如何體現#影刀RPA #電商 #軟件自動化 #科 - 抖音_嗶哩嗶哩

一、背景痛點：直播準備的"鏈接地獄" 做直播電商最痛苦的是什麼？不是沒商品，而是有商品卻來不及準備鏈接！想象這樣的場景：晚上8點要直播，下午5點還在手動整理商品鏈接——登錄後台、搜索商品、複製鏈接、整理文檔、發給助理... 50個商品就要折騰2小時，等到開播時手忙腳亂，還經常漏掉熱銷款！ 手動生成鏈接的致命痛點： 效率極低：生

電商運營 , Temu , 自動化流程機器人 , 自動化 , Css , 前端開發 , RPA9998 , HTML

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u_12831 頭像

epeppanda - 在企業級案例中進階excel資源-親測十分有用

在布草洗滌行業，高效、準確的統計管理對於企業的運營至關重要。布草洗滌廠引入自動統計系統，實現手機多人協同錄入與客户協同查看功能，為企業帶來了顯著的效益提升。 提高效率 實時數據採集：自動統計系統藉助先進的技術手段，能夠實時採集各類布草洗滌相關數據。無論是洗滌設備的運行參數，還是布草的出入庫記錄，都能即時錄入系統。相較於傳統的

仙盟創夢IDE , 智能手機 , 東方仙盟 , 萬象EXCEL , excel , 前端開發 , Javascript

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u_56701 頭像

hackernew - matlab 控制小車,小車倒立擺PID，極點配置，LQR控制的MATLAB仿真

一、系統建模與參數設置 1. 狀態空間模型 1. 狀態空間模型 其中狀態變量 其中狀態變量 2. 參數定義 % 物理參數 M = 1.096; % 小車質量 (kg) m = 0.109; % 擺杆質量 (kg) l = 0.25; % 擺長 (m) g = 9.8; % 重力加速度 (m

建模 , 狀態空間 , 權重 , 前端開發 , Javascript

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u_16213465 頭像

mob64ca12f86e32 - 在ollama中使用 embedding 模型 和向量數據庫

在ollama中使用embedding模型和向量數據庫 在現代自然語言處理及信息檢索領域，embedding模型和向量數據庫的結合成為了提高系統性能的有效方案。在ollama環境中，如何有效應用這些技術手段值得深入探討。以下為對該解決方案的覆盤記錄，包括各個相關組件的分析、交互過程以及多種協議之間的對比。 協議背景 理解在ollama中如何部署embedding模型和向量數據

字段 , tcp , 數據庫 , aigc

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u_16213581 頭像

西洋無悔 - JVM指標及Istio指標

JVM是java程序運行的基礎，JVM中各種事件比如：GC,class loading,JPMS,heap,thread等等其實都可以有日誌來記錄。通過這些日誌，我們可以監控JVM中的事件，並可以依次來對java應用程序進行調優。 在JDK9中引入的Xlog日誌服務就是為這個目的而創建的。另外注意：很多人在學Java高級過程中難免會遇到各種問題解決

雲計算 , jvm , JAVA , 雲原生 , JVM指標及Istio指標

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI政務問答系統：讓政策諮詢像聊天一樣簡單

你有沒有過這樣的經歷：想諮詢個政策問題，打電話總是佔線，網上查到的信息晦澀難懂，跑去服務大廳又要排長隊？現在，AI政務問答系統正在改變這一現狀，讓政務服務像與朋友聊天一樣簡單自然。 核心技術：給電腦裝上“政務大腦” 這個系統的核心就像給電腦安裝了一個專業的“政務大腦”。這個大腦由三部分組成：海量知識庫、智能理解能力和精準回答能力。 首先，系統需要學習大量政務知識——政策文件、

NLP , 問答系統 , 人工智能 , 解決方案

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u_16213709 頭像

mob64ca141677f9 - Stanford CoreNLP提取關鍵詞

　　1.關鍵字提取： 　　關鍵詞抽取就是從文本里面把跟這篇文檔意義最相關的一些詞抽取出來。這個可以追溯到文獻檢索初期，當時還不支持全文搜索的時候，關鍵詞就可以作為搜索這篇論文的詞語。因此，目前依然可以在論文中看到關鍵詞這一項。 　　除了這些，關鍵詞還可以在文本聚類、分類、自動摘要等領域中有着重要的作用。比如在聚類時將關鍵詞相似的幾篇文檔看成一個團簇，可以大大提

數據 , 詞頻 , NLP , 權重 , 人工智能

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u_16213587 頭像

mob64ca13f937ae - vfp中四捨五入取整函數

C# 中沒有四捨五入函數，程序語言都沒有四捨五入函數，因為四捨五入算法不科學，國際通行的是 Banker 舍入法 Bankers rounding（銀行家舍入）算法，即四捨六入五取偶。事實上這也是 IEEE 規定的舍入標準。因此所有符合 IEEE 標準的語言都應該是採用這一算法的 Math.Round 方法默認的也是 Ban

Math , vfp中四捨五入取整函數 , 人工智能 , 計算機視覺 , MSDN , 四捨五入

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827-s 頭像

好想成為人類啊 - 用C語言和文本文件實現一個簡單的，可保存的通訊錄

我們先思考一個通訊錄都有那些信息，很明顯通訊錄記錄的是人 人有哪些信息呢 這裏我就寫5個吧，分別是姓名，年齡，電話，性別，地址 然後我們把他們寫成一個結構體，最好定義在頭文件裏，這樣在使用的時候更方便 我們還可以把要使用的一些常用的或者要修改的常量定義成枚舉,後續有什麼要添加的，直接就能在枚舉中添加 //枚舉的一些關鍵常量 enum NUM { NAME = 20, //

後端

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u_14850 頭像

ctaxnews - dify agent 信息集合 Schema

1、集合的介紹 　　集合：可變的數據類型，他裏面的元素必須是不可變的數據類型，無序，不重複。 1.1、集合是如何定義的 1 #集合的定義方式1 2 set1 = set({1,2,3}) 3 #集合的定義方式2 4 set2 = {1,2,3} 5 print(set1,set2) 6 7 #這種會報錯，因為集合中的元素必

機器學習 , 數據類型 , 並集 , 人工智能 , 重複元素

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u_13357275 頭像

上海拔俗網絡 - AI農情數據要素服務平台：讓農田管理更智慧

在傳統農業中，農民種地主要依靠代代相傳的經驗，但面對今天的氣候變化、市場波動和規模化種植挑戰，單靠經驗已遠遠不夠。AI農情數據要素服務平台應運而生，它像是給農田裝上了“智慧大腦”，讓種地變得更科學、更輕鬆。 數據採集：從“鐵腳板”到“雲端算” 過去，農業補貼核查、作物長勢監測需要農技人員跟着農户靠“鐵腳板”到現場逐一查看，費時費力。現在，AI農情平台通過“遙感+AI+移動互聯網”

數據 , 數據採集 , NLP , 人工智能 , 模態

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u_16213688 頭像

mob64ca14116c53 - em78P156

筆者在某智能水錶開發中使用了EM78P447芯片，對EM78系列芯片有了較深認識，在實踐中總結了一些開發此類芯片應注意的問題，同時給出了應用中的編程技巧。 市面上常見的介紹EM78系列的參考書中，都給出了一些應用實例，但這些實例一般程序代碼量較小，功能單一。雖然這些實例對於新手確實起到了很好的作用，但一個產品可能功能很複雜，程序可能達到幾千行，這就

機器學習 , 單片機ofeh , 子程序 , 數據 , 單片機 , 人工智能 , em78P156

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u_16213629 頭像

mob64ca1403528a - docker書源

日常使用命令 1.停止所有的container，這樣才能夠刪除其中的images： docker stop $(docker ps -a -q) 如果想要刪除所有container的話再加一個指令： docker rm $(docker ps -a -q) 2.查看當前有些什麼images

雲計算 , docker書源 , dockerfile , Docker , Ubuntu

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