作者简介：大家好，我是未央；博客首页：未央.303系列专栏：笔试强训选择题每日一句：人的一生，可以有所作为的时机只有一次，那就是现在！！！文章目录前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。一、Day13习题（错题）解析1.解析：B相关知识点：关系数据库的逻辑性强而物理性弱；物理性弱的含义：指的是我们存储在数据库中的各条记录的具有一点的物理性，也就是插入到硬盘中的特性；因此关系数据库中的各条记录的前后顺序可以任意颠倒；并且不会影响库中数据的关系；然而在查找的时候是根据其逻辑性
电脑配置：Windows10，华硕天选，R9-4900H，RTX2060。准备工作1.进入BIOS将SVM（SecureVirtualMachinemode）模式开启，即开启虚拟化。2.进入“启用或关闭Windows功能”，开启“适用于Linux的Windows子系统”和“虚拟机平台”。文件下载1.下载VMwareWorkstationPro16.2.0，16.1.0以下版本开启macOS会蓝屏（AMD处理器兼容问题）。链接：https://pan.baidu.com/s/1OvjOxGy3jnQ5CkJmUi7Sxg提取码：xoy52.下载unlocker31.rar，解锁VMwareWor
eSIM-Android-LPA基于Android13的实现国际对ESIM相关所有规范定义在：GSMASpec(SGP)-eSIMConsumerandIoTSpecifications国内对EID相关规定在：电信终端产业协会-EID管理实施规定Android官方文档在：eSIM实现开发前知什么是eSIM嵌入式SIM（又称eSIM或eUICC）技术，移动用户可以在没有实体SIM卡的情况下，下载运营商配置文件并激活运营商服务。该技术是由GSMA推动的全球规范，支持在任何移动设备上进行远程SIM配置(RSP)。从Android9开始，Android框架为访问eSIM和管理eSIM上的订阅配置文件提
LangChainExplainedin13Minutes|QuickStartTutorialforBeginnersLangChain:通过可组合性使用LLM构建应用程序BuildingapplicationswithLLMsthroughcomposabilityhttps://github.com/hwchase17/langchainDoc:https://python.langchain.com/en/latest/use_cases/chatbots.htmlhttps://python.langchain.com/en/latest/getting_started/gettin
支付服务这里我们是使用的支付宝进行支付，所以需要调用支付宝的相关API，下面来了解一下怎样使用支付宝进行线上支付。支付宝配置相关概念支付宝开放平台传送门：支付宝开放平台网站支付DEMO传送门：手机网站支付DEMO｜网页&移动应用RSA、加密加签、密钥等对称加密对称加密：发送方和接收方用的是同一把密钥，存在问题：当某一方将密钥泄漏之后，发送的消息可以被截取获悉并且随意进行通信。非对称加密非对称加密：发送方和接收方使用的不是同一把密钥，发送方使用密钥A对明文进行加密，接收方使用密钥B对密文进行解密，然后接收方将回复的明文用密钥C进行加密，发送方使用密钥D进行解密。采用非对称加密的好处是：即使有密钥
参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/OK5NLLVSBLb-4QsnqGp45g文章目录简要介绍模型介绍数据来源模型评估方法模型局限性模型总体评价简要介绍以Meta开源LLaMA（直译为「大羊驼」）系列模型为起点，研究人员逐渐研发出基于LLaMA的Alpaca（羊驼）、Alpaca-Lora、Luotuo（骆驼）等轻量级类ChatGPT模型并开源。近日，研究者们又提出了一个新的模型：Vicuna（小羊驼）。该模型基于LLaMA，参数量13B。Vicuna-13B就是通过微调LLaMA实现了高性能的对话生成有趣的是，在该模型的评测环节中，作者没有通过某种“标准化考试”
参考链接：https://mp.weixin.qq.com/s/OK5NLLVSBLb-4QsnqGp45g文章目录简要介绍模型介绍数据来源模型评估方法模型局限性模型总体评价简要介绍以Meta开源LLaMA（直译为「大羊驼」）系列模型为起点，研究人员逐渐研发出基于LLaMA的Alpaca（羊驼）、Alpaca-Lora、Luotuo（骆驼）等轻量级类ChatGPT模型并开源。近日，研究者们又提出了一个新的模型：Vicuna（小羊驼）。该模型基于LLaMA，参数量13B。Vicuna-13B就是通过微调LLaMA实现了高性能的对话生成有趣的是，在该模型的评测环节中，作者没有通过某种“标准化考试”
一、实验原理PCM，PulseCodeModulation（脉冲编码调制），即把从模拟信号抽样、量化、编码成为二迚制符号的基本过程，称为脉冲编码调制。模拟信号的数字化过程：1、抽样–时间离散：时间连续的信号->时间离散、幅度连续的信号；•抽样定理（香农采样定律、奈奎斯特采样定律）：设时间连续信号f(t)，其最高截止频率为fm，如果用时间间隔为𝑇≤12𝑓𝑚的开关信号对f(t)迚行抽样时，则f(t)就可被样值信号唯一地表示。•这样可以只传输这些离散的抽样值，接收端就能恢复原模拟信号。•例：典型电话信号的最高频率通常限制在3400Hz，而抽样频率通常采用8000Hz。模拟信号抽样及频谱：2、量化与编
在Ubuntu13.04上构建thrift0.9.1(支持C、C++、java、C#、perl、python)我收到此错误。./configure不带任何选项运行，make不带任何选项运行...Makingallintestmake[2]:Enteringdirectory`/home/dvb/sw/thrift-0.9.1/test'Makingallinnodejsmake[3]:Enteringdirectory`/home/dvb/sw/thrift-0.9.1/test/nodejs'make[3]:Nothingtobedonefor`all'.make[3]:Leavin
在Ubuntu13.04上构建thrift0.9.1(支持C、C++、java、C#、perl、python)我收到此错误。./configure不带任何选项运行，make不带任何选项运行...Makingallintestmake[2]:Enteringdirectory`/home/dvb/sw/thrift-0.9.1/test'Makingallinnodejsmake[3]:Enteringdirectory`/home/dvb/sw/thrift-0.9.1/test/nodejs'make[3]:Nothingtobedonefor`all'.make[3]:Leavin
