我是去年9月22日才正式学习网络安全的，因为在国营单位工作了4年，在长沙一个月工资只有5000块，而且看不到任何晋升的希望，如果想要往上走，那背后就一定要有关系才行。而且国营单位的气氛是你干的多了，领导觉得你有野心，你干的不多，领导却觉得你这个人不错。我才24周岁，实在的受不了这种工作氛围，情绪已经压制了很多久，一心想着要跳出来，却一直找不到合适的机会。因为身边的朋友有在北京做网络安全的，他工作了三年的时间，可以在北京拿到3万的月薪，说心里话我是真的羡慕，这远超出了我的认知范围。所以经过朋友的推荐，我开始学习网络安全，一共学了大概5个多月的时间，今年的3月6号在长沙找到了一份渗透测试的工作，我
全球第一台VisionPro被捧出店门的那一刻，整个人群沸腾了。历史会记住这一刻。苹果VisionPro的诞生，注定改变全人类，改变全世界。2月2日早上9点，库克亲临现场，推开纽约苹果门店的大门。国内的网友，开始打飞的去大洋彼岸抢VisionPro了。而现在，第一批拿到VisionPro的用户，已经开始各种整活了！显眼包们戴着VisionPro过马路、开车看看这位来自未来的人，正戴着苹果头显过马路，不仅随时观测左右两边路况，双手还在空中各种比划操作。小哥倒是一本正经，但这波操作着实带着莫名的喜感。还有这个逛商场版的，看着同样很滑稽。戴着VisionPro在纽约这人车环境复杂的街道过马路，必须要
引言在开发SpringBoot应用时，我们经常面临着不同的控制器方法需要处理各种不同类型的响应结果，以及在代码中分散处理异常可能导致项目难以维护的问题。你是否曾经遇到过在不同地方编写相似的返回格式，或者在处理异常时感到有些混乱？这些看似小问题的积累，实际上可能对项目产生深远的影响。统一结果返回和统一异常处理并非只是为了规范代码，更是为了提高团队的协作效率、降低项目维护的难度，并使代码更易于理解和扩展。本文的目的是帮助你更好地理解和应用SpringBoot中的统一结果返回和统一异常处理。通过详细的讨论和实例演示，我们将为你提供一套清晰的指南，让你能够在自己的项目中轻松应用这些技术，提高代码质量，
写在前面今天整理了一套5000页的Java学习手册,，新鲜出炉，分享给大家！此手册内容专注Java技术，包括JavaWeb，SSM，Linux，SpringBoot，MyBatis，MySQL，Nginx，Git，GitHub，Servlet，IDEA，多线程，集合，JVM，DeBug,Dubbo，Redis，算法，面试题等相关内容。添加图片注释，不超过140字（可选） 手册部分内容展示面试宝典和解析(600页)集结了各大互联网大厂常问的面试题，一步一步带你解析这些面试题！添加图片注释，不超过140字（可选）IDEA相关内容(195页)IDEA全称IntelliJIDEA，是用于java语言开
助力技术成长，成就大牛之路在这个科技日新月异的时代，掌握一门编程语言或专业技能已是必备，不再是奢侈。清华大学出版社出版的“从小白到大牛”的系列丛书，涵盖Python、Java、Kotlin、Android和SQL，助你快速在技术之路上进阶。每本书都由关东升老师精心编写，内容深入浅出，实例丰富，旨在帮你轻松掌握核心概念和技术。无论你对Python、Java感兴趣，还是渴望在移动开发或数据库管理领域脱颖而出，这套书都是你的得力助手。选择“从小白到大牛”系列，一起踏上这段充满挑战和机遇的技术之旅，见证自己的成长。立即行动，开启你的大牛之路！✨从小白到大牛系列丛书Python从小白到大牛（第2版）京东
知名人工智能研究人员SEBASTIANRASCHKA在进入2023年尾声的时候，对几年行业的发展进行了一个全面的回顾。在他看来，虽然今年以大语言模型为代表的AI行业风起云涌，新产品新技术不断推出，高光频现。但是伴随着技术的发展，也有更多的问题出现，亟待解决。文章链接：https://magazine.sebastianraschka.com/p/ai-and-open-source-in-20232023年：只是2022年高潮的延续？今年，人们还没有看到人工智能产品方面有任何根本性的新技术或方法出现。相反，今年主要产品和更新都是去年基础的延续：ChatGPT从GPT-3.5升级到GPT-4DA
作者：FishBones链接：https://juejin.cn/post/7185479136599769125背景公司的一个ToB系统，因为客户使用的也不多，没啥并发要求，就一直没有经过压测。这两天来了一个“大客户”，对并发量提出了要求：核心接口与几个重点使用场景单节点吞吐量要满足最低500/s的要求。当时一想，500/s吞吐量还不简单。Tomcat按照100个线程，那就是单线程1S内处理5个请求，200ms处理一个请求即可。这个没有问题，平时接口响应时间大部分都100ms左右，还不是分分钟满足的事情。然而压测一开，100的并发，吞吐量居然只有50...而且再一查，100的并发，CPU使用
在ChatGPT引领的大型语言模型时代，一个绕不过去的话题就是「基于人类反馈的强化学习」（RLHF），不仅提升了语言模型的性能，也将人类社会的价值观注入到模型中，使得语言模型能够帮助用户解决问题，提高模型的安全性。不过在ChatGPT之后，大量模型和相关技术不断发布，RLHF也早已更新换代，并衍生出来一些无需人工的微调方法，效果提升也很明显。最近，LightningAI创始人、AI研究大牛SebastianRaschka发表了一篇博客，描述了Llama2中的RLHF机制和原版相比做出了哪些改变和提升，还介绍了几个RLHF算法的替代方案。经典LLM的训练流程目前最先进的、基于Transforme
1、变焦和对焦有什么区别？变焦就是改变镜头的焦距（准确说是像距），以改变拍摄的视角，也就是通常所说的把被摄体拉近或推远。例如18-55mm和70-200mm镜头就是典型的变焦镜头。焦距越长，视角越窄。对焦通常指调整镜片组和底片（传感器平面）之间的距离，从而使被摄物在CCD/CMOS上成的像清晰。我们通常说的“调焦”一般指“对焦”。有些人认为定焦镜头不能调焦的说法是错误的。2、为什么镜头的最大光圈处通常成像不佳，或者说“成像比较肉”？追求成像的锐利应该是所有镜头的追求。镜头的光圈值一般从F1.2-F32不等，例如F1.8-F16，对于普通的单反镜头来说，通常成像最锐利的光圈值是F5.6或者F8，
随着各种语言、视觉、视频、音频等大模型的性能不断提升，多模态机器学习也开始兴起，通过整合多种模态的数据，研究人员们开始设计更复杂的计算机智能体，能够更好地理解、推理和学习现实世界。在发展过程中，多模态机器学习的研究也带来了计算、理论上的挑战，在融合多模态、智能体自主性，以及多传感器融合等应用场景下，还存在异构数据源等新兴的数据模式发现方法。最近，来自卡内基梅隆大学的研究人员发表了一篇关于多模态机器学习的全面总结，并在ICML2023会议上举办了Tutorial，通过对应用领域和理论框架进行综述，对多模态机器学习的计算和理论基础进行概述。论文链接：https://arxiv.org/pdf/22
