目录一、摘要1.1项目介绍1.2项目录屏二、功能模块2.1数据中心模块2.2药品类型模块2.3药品档案模块2.4药品订单模块2.5药品收藏模块2.6药品资讯模块三、系统设计3.1用例设计3.2数据库设计3.2.1角色表3.2.2药品表3.2.3药品订单表3.2.4药品收藏表3.2.5药品留言表四、系统展示五、核心代码5.1查询药品5.2查询药品类型5.3药品收藏5.4药品加购5.5新增药品留言六、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的网上药店系统，包含了药品类型模块、药品档案模块、药品收藏模块、药品订单模块、药品资讯模块，还包含系统自带的用户管理
使用MongoDBAtlas无服务器实例更高效地开发应用程序身为开发者，数据库并不一定需要您来操心。您可不想耗费时间来预配置集群或调整集群大小。同样地，您也不想操心因未能正确扩展而导致经费超标。MongoDBAtlas可为您提供多个数据库部署选项。虽然您可以选择预先配置的共享或专用集群，但为了能够以最佳方式满足需求，您仍然不得不持续确定数据库资源的规模并作出相关估算，以及负责随之而来的集群容量管理。尽管预先配置集群并非什么坏事，但若是您的开发处于闲置状态，或者开发的增长期或下滑期频繁出现，预先配置可能就没有意义了。此时，您完全可以转为选择无服务器实例来协助减轻容量管理的负担，腾出时间来专门编写
欢迎来到文思源想的ai空间，这是技术老兵重学ai以及成长思考的第13篇分享！最近看完《这就是chatgpt》对于大语言模型的三种架构演进图印象颇深，今日就专题盘点一下三种大模型架构理论，同时做一个简单对比。1Encoder-Only架构Encoder-Only架构，也被称为单向架构，仅包含编码器部分。它主要适用于不需要生成序列的任务，只需要对输入进行编码和处理的单向任务场景，如文本分类、情感分析等。这种架构的代表是BERT相关的模型，例如BERT、RoBERT和ALBERT等。Encoder-Only架构的核心思想是利用神经网络对输入文本进行编码，提取其特征和语义信息，并将编码结果传递给后续的
新的一年，智能化产品将更加人性化，以更强大的学习能力和理解力走进千家万户：虚拟现实、增强现实技术将打破物理空间束缚，构建起无比真实且富有创意的数字世界；设计革新和生产技术的进步，在降低成本的同时让更多人能享受到高质量产品；无人驾驶、智能控制等革新也会让汽车厂商推出深度进化的产品。VisionPro已经开卖，作为苹果十多年来最具创新性的产品，这款空间计算设备（苹果自家的定义）展示了大量的独创性，从锐利的microOLED显示屏和超逼真的视频直通，到眼动跟踪和手势隔空操控，都给用户留下深刻的印象。尤其是娱乐方面的沉浸式体验，可以改变人们从音乐会、电影到体育赛事的观看方式。不过VisionPro远非
文章目录**URP(UniversalRenderPipeline)**:**HDRP(HighDefinitionRenderPipeline)**:**区别**：Unity的URP（UniversalRenderPipeline）和HDRP（HighDefinitionRenderPipeline）都是基于SRP（ScriptableRenderPipeline）架构实现的不同类型的渲染管线。SRP是一种可编程渲染管线技术，允许开发者通过C#脚本编写自定义渲染流程，从而替代了传统的固定内置渲染管线。URP(UniversalRenderPipeline):功能：URP专为优化性能而设计，特
Ray是一个非常强大的ML编排框架，但强大的功能伴随着大量的文档。事实上120兆字节。我们如何才能使该文档更易于访问？答案：使其可搜索！过去，创建自己的高质量搜索结果很困难。但通过使用LangChain，我们可以用大约100行代码来构建它。这就是LangChain的用武之地。LangChain为LLM相关的一切提供了一套令人惊叹的工具。它有点像HuggingFace，但专门针对LLM。有用于提示、索引、生成和总结文本的工具（链）。Ray虽然是一个令人惊叹的工具，但与它配合使用可以让LangChain变得更加强大。特别是，它可以：简单快速地帮助你部署LangChain服务。允许Chains与LL
1.背景介绍资产管理是企业和组织在经济活动中所进行的财产管理活动，旨在有效地利用财产资源，提高资产利用率，降低资产风险。随着数据的大规模生成和存储，大数据技术在资产管理领域的应用也逐渐成为主流。在这个过程中，人工智能(AI)技术成为了资产管理的关键技术之一，为资产管理提供了强大的支持和可视化展示。本文将从以下几个方面进行阐述：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解具体代码实例和详细解释说明未来发展趋势与挑战附录常见问题与解答1.背景介绍资产管理是企业和组织在经济活动中所进行的财产管理活动，旨在有效地利用财产资源，提高资产利用率，降低资产风险。随着数据的大规模生
一、githubcopilot和AmazonCodeWhisperer区别Copilot非常易于使用，并与所有主要的代码编辑器进行了简化集成。GitHubCopilot针对七种主要的编程语言进行了优化（详见下表），但也可以生成其他语言和各种框架的建议。Copilot在预览阶段是免费的，但GitHub在2022年宣布转向订阅模式。开发者仍然可以获得为期60天的免费试用，而且对于经过验证的学生和热门开源项目的维护者，它将保持免费。AmazonCodeWhisperer：个人开发者可以免费使用CodeWhisperer。二、在pycharm使用中如果想使用AmazonCodeWhisperer首先点
目录一、引言二、大数据与AI技术的融合三、大数据与AI在智慧城市中的应用1、智慧交通2、智慧环保3、智慧公共安全4、智慧公共服务四、大数据与AI在智慧城市中的价值1、提高城市管理的效率和水平2、优化城市资源的配置和利用3、提升市民的生活质量和幸福感五、挑战与前景六、结论一、引言随着信息技术的飞速发展，智慧城市已成为现代城市发展的重要方向。在智慧城市的构建中，大数据与人工智能（AI）技术作为核心驱动力，正在以其独特的优势助力城市管理的智能化和公共服务水平的提升。大数据提供了海量的城市运行数据，而AI则通过对这些数据的深度分析和挖掘，为城市管理者提供了前所未有的决策支持和洞察力。本文将探讨大数据与
自2022年GPT（GenerativePre-trainedTransformer）大语言模型的发布以来，它以其卓越的自然语言处理能力和广泛的应用潜力，在学术界和工业界掀起了一场革命。在短短一年多的时间里，GPT已经在多个领域展现出其独特的价值，特别是在数据统计分析领域。GPT的介入为数据处理、模型构建和结果解释带来了前所未有的便利。与此同时，R语言凭借其开源、自由、免费的特性，成为了统计分析和数据可视化的主流工具。R语言的丰富程序包生态系统和强大的社区支持，使其在处理复杂数据分析任务时表现出色。GPT大语言模型在助力利用R语言开展数据统计分析方面有着令人遐想的广阔空间。然而，生态环境领域
