项目简介PlayEdu是一款用于内部培训的开源系统，功能强大，界面美观，致力于搭建私有化内部培训平台。 项目地址Github地址：https://github.com/PlayEdu/PlayEduGItee地址：https://gitee.com/playeduxyz/playedu 技术栈基于Java+MySQL开发，采用前后端分离模式，前台采用React18为核心框架，后台采用SpringBoot3为核心框架。 功能明细学员端PC端移动端学员批量导入关联部门学习记录学员信息线上课关联分类关联部门章节课/无章节课后台管理分类管理（多级）部门管理（多级）视频资源管理图片资源管理课程管理数据统
前言鼠标连击是指在很短的时间内多次点击鼠标按钮，通常是鼠标左键。当触发鼠标连击时，鼠标按钮会迅速按下和释放多次，产生连续的点击效果。在这里鼠标连击的主要用途是：帮助我们进行鼠标点击，疯狂连击；例如在射击游戏中连续开火，如果点击就可以攻击怪物，那就可以持续不断的高频次地攻击怪物；通过鼠标连击，可以快速执行多个动作，提高操作效率。问：本文使用Python可以实现多快的鼠标连击呢？答：如果不在每次鼠标点击之间添加睡眠时间，那么你的电脑会宕机，完全无法响应过来~注意事项✨✨本文主要实现的是Windows系统上的鼠标连击，如果需要在其它平台如Linux、Mac系统实现鼠标连击，则可以使用跨平台的一些自动
首先进行使用jmeter进行并发测试之前就需要搞清楚线程和进程的区别还需要理解什么是并发、高并发、并行。还需要理解高并发中的以及老生常谈的，TCP三次握手协议和TCP四次握手协议**TCP三次握手协议指：****TCP四次挥手协议：**进入Jmeter，新建一个线程组新建一个HTTP请求模拟用户同时登录，这里使用cms搭建的后台有需求可以自行搜索添加这三个监控器模拟线程数：100模拟线程数：200模拟线程数：400模拟线程数：800模拟线程数：1000总结首先进行使用jmeter进行并发测试之前就需要搞清楚线程和进程的区别进程是资源分配最小单位，线程是程序执行的最小单位；每个进程内部会有N个线
AIGC的1000+篇文章总结本文收集和总结了有关AIGC的1000+篇文章，由于篇幅有限只能总结近期的内容，想了解更多内容可以访问：http://www.ai2news.com/,其分享了有关AI的论文、文章、图书。queryAIGC｜AIGC能诊断心脏病？http://www.ai2news.com/blog/2998983/AIGC专题：AIGC行业追踪框架http://www.ai2news.com/blog/2920560/AIGC专题：AIGC时代运营商新机遇http://www.ai2news.com/blog/2920568/AIGC行业追踪框架【AIGC应用案例全景】http
关于算法刷题的困惑和疑问也经常听朋友们提及。这份笔记里面共包含作者刷LeetCode算法题后整理的数百道题，每道题均附有详细题解过程。很多人表示刷数据结构和算法题效率不高，甚是痛苦。有了这个笔记的总结，对校招和社招的算法刷题帮助之大不言而喻，果断收藏了非常值得一刷的LeetCode题LeetCode刷题目录>>附面试思维导图 最易懂的贪心算法算法解释分配问题区间问题练习玩转双指针算法解释分配问题区间问题练习居合斩！二分查找算法解释求开方查找区间旋转数组查找数字练习千奇百怪的排序算法常用排序算法快速选择桶排序练习一切皆可搜索算法解释深度优先搜索回溯法广度优先搜索练习深入浅出动态规划算法解释基本动
我正在使用aws-doc-sdk-examples/go/example_code/s3示例代码列出我的s3存储桶中的对象。bucket中默认创建了以下两个文件夹:bucket-logs/AWSLogs/accountxxx/CloudTrail-Digest/bucket-logs/AWSLogs/accountxxx/CloudTrail/两个文件夹都有类似的子文件夹/us-region-1/[year]/[month]/[day]/我正在使用以下GoLang代码:packagemainimport("github.com/aws/aws-sdk-go/aws""github.co
我正在使用aws-doc-sdk-examples/go/example_code/s3示例代码列出我的s3存储桶中的对象。bucket中默认创建了以下两个文件夹:bucket-logs/AWSLogs/accountxxx/CloudTrail-Digest/bucket-logs/AWSLogs/accountxxx/CloudTrail/两个文件夹都有类似的子文件夹/us-region-1/[year]/[month]/[day]/我正在使用以下GoLang代码:packagemainimport("github.com/aws/aws-sdk-go/aws""github.co
在大家不断升级迭代自家大模型的时候，LLM（大语言模型）对上下文窗口的处理能力，也成为一个重要评估指标。比如OpenAI的gpt-3.5-turbo提供16ktoken的上下文窗口选项，AnthropicAI的更是将Claude处理token能力提升到100k。大模型处理上下文窗口是个什么概念，就拿GPT-4支持32ktoken来说，这相当于50页的文字，意味着在对话或生成文本时，GPT-4最多可以记住50页左右内容。 一般来讲，大语言模型处理上下文窗口大小的能力是预定好的。例如，MetaAI发布的LLaMA模型，其输入token大小必须少于2048。然而，在进行长对话、总结长文档或执行长期计
我是golang的新手。我想在特定持续时间(现在为1秒)内精确地以1毫秒调用一个函数，该函数应该每秒调用1000次。我确实使用timer和tick遵循并实现了多种方法，但是当测试一个每次调用时只增加一个值的简单函数时，我发现它在1秒内只被调用了大约630次。当我在循环中调用该函数并在1秒后停止它时，该函数在1秒内被调用约~226370427次，这意味着我的计时器和滴答有问题。这是我使用goroutine并发实现的代码，它使用ticker调用每1毫秒递增一次的函数，并在1秒后由main停止，然后使用intchannel读取总和值。import("fmt""time")funcmain()
我是golang的新手。我想在特定持续时间(现在为1秒)内精确地以1毫秒调用一个函数，该函数应该每秒调用1000次。我确实使用timer和tick遵循并实现了多种方法，但是当测试一个每次调用时只增加一个值的简单函数时，我发现它在1秒内只被调用了大约630次。当我在循环中调用该函数并在1秒后停止它时，该函数在1秒内被调用约~226370427次，这意味着我的计时器和滴答有问题。这是我使用goroutine并发实现的代码，它使用ticker调用每1毫秒递增一次的函数，并在1秒后由main停止，然后使用intchannel读取总和值。import("fmt""time")funcmain()
