作为一位网络工程师在公司内部混久了也兼职了桌面运维了，感觉做网管也是有一些坑的，所以记录一下吧。然后忽然觉得公众号内容有点专业了，那就增加一点办公常识吧，主要是一些电脑使用方面的设置和简单优化，利人利己。一、电脑的组成在现代网络化、信息化的时代，办公电脑是越来越普及了，但是有很多不是计算机专业的人对于计算机的使用不是那么熟悉，总是会出现一些这样那样的问题，因此这边以我的实际工作经历简单介绍下对于电脑的一些基本常识。电脑由两部分组成：硬件、软件1.1硬件组成部分硬件部分包括：主板提供所有硬件设备接口，是最核心的一个设备，像CPU、内存、硬盘都需要接在主板上，简单点就是所有硬件设备都需要连接到主板

Paxo算法介绍Paxos算法是莱斯利·兰伯特(LeslieLamport)1990年提出的一种基于消息传递的一致性算法。Paxos产生背景Paxos算法是基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法，是目前公认的解决分布式一致性问题最有效的算法之一，其解决的问题就是在分布式系统中如何就某个值（决议）达成一致。Paxos算法主要是针对Zookeeper这样的master-slave集群对某个决议达成一致，也就是副本之间写或者leader选举达成一致。我觉得这个算法和狭义的分布式事务不是一样的。在常见的分布式系统中，总会发生诸如机器宕机或网络异常（包括消息的延迟、丢失、重复、乱序，还有网络分区），

Python:argparse基本用法🌈个人主页：高斯小哥🔥高质量专栏：【Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化】💡创作高质量博文，分享更多关于深度学习、PyTorch、Python领域的优质内容！🌵文章目录🌵一、为什么要使用argparse？💡二、argparse基本用法📚1️⃣导入argparse模块2️⃣创建ArgumentParser对象3️⃣添加命令行参数4️⃣解析命令行参数🎉完整示例🎁小结三、进阶用法🚀🔄位置参数和可选参数🔒互斥参数🌈参数默认值📋参数类型🔍参数选择🔒参数验证四、总结📚五、最后🤝  👋大家好！今天我们来聊一聊Python中一个非常实用的模块——argparse

根据GithubTrendings的统计，今日(2024-01-23统计)共有9个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量Python项目3Go项目2TypeScript项目2Dart项目1JupyterNotebook项目1gpt4free语言模型集合改进计划创建周期：300天开发语言：Python协议类型：GNUGeneralPublicLicensev3.0Star数量：51768个Fork数量：12716次关注人数：51768人贡献人数：168人OpenIssues数量：107个Github地址：https://github.com/xtekky/gpt4fr

2024-01-31：用go语言，机器人正在玩一个古老的基于DOS的游戏，游戏中有N+1座建筑，从0到N编号，从左到右排列，编号为0的建筑高度为0个单位，编号为i的建筑的高度为H(i)个单位，起初，机器人在编号为0的建筑处，每一步，它跳到下一个（右边）建筑。假设机器人在第k个建筑，且它现在的能量值是E，下一步它将跳到第个k+1建筑，它将会得到或者失去正比于与H(k+1)与E之差的能量，如果H(k+1)>E那么机器人就失去H(k+1)-E的能量值，否则它将得到E-H(k+1)的能量值，游戏目标是到达第个N建筑，在这个过程中，能量值不能为负数个单位。现在的问题是机器人以多少能量值开始游戏，才可以保

通过之前的文章相信大家对文生图已经不陌生了，那么图生图是干啥的呢？简单理解就是根据我们给出的图片做为参考进行生成图片。一、能干啥这里举两个例子1、二次元头像真人转二次元，或者二次元转真人都行，下图为真人转二次元样例：左边真人，右边二次元2、换造型换装比如我要让真人漏牙齿，或者换头发颜色，换脸，换服装等等都可以用类似方法二、真人转二次元主要分三步，1.反推已经有的图片的关键词，这里的话就是反推真人图像的关键词2.选大模型，这里是转二次元就要选二次元模型3.调参找最优1.反推关键词这里用到了一个插件“WD1.4标签器”,如果是参考我之前文章安装的话，默认已经集成了。如上图，这里需要把关键词拷贝到翻

AI模型质量保证需知推出准确、可靠、公正的人工智能（AI）模型无疑是一项挑战。设法成功实施AI计划的企业很可能意识到，AI质量保证（QA）流程与传统QA流程迥然不同。质量保证对于AI模型的准确性至关重要，不容忽视。任何希望部署有效人工智能的公司均必须在其AI模型的整个生命周期中建立QA检查。我们经常谈论打造世界级AI的五个阶段，其中包括：试点数据标注测试和验证大规模部署到生产再训练在AI项目的五阶段生命周期中，QA团队应执行各种检查和评审。有三种方式应用质量保证流程，具体视所处阶段而定。第一和第二阶段：试点和数据标注此时，企业应确定其要解决的问题并收集相关数据。QA确认模型训练用数据的质量够佳

CV之DL之Yolo：计算机视觉领域算法总结—Yolo系列(YoloV1~YoloV8各种对比)的简介、安装、案例应用之详细攻略导读：近期，博主应太多太多的网友的私信，要求让博主总结一下目标检测领域算法的发展历史和最新算法的技术架构，尤其是Yolo系列这一块内容，网友私信的太多了，有可能是博主粉丝中计算机视觉方向的，尤其是搞视频监控这个领域的粉丝占了很大一部分的缘故吧。那么，为了满足广大网友的想法，博主也趁着这个周末，抽空把Yolo系列的算法全部进行整理了一下，也非常欢迎广大网友提出自己的看法和建议，博主依旧也会持续优化Yolo算法系列文章。目录相关文章CV：现代的计算机视觉技术是否已经到了瓶

文章目录📄前言一.Mybatis简介✈️1.什么是Mybatis🚀2.为什么使用Mybatis二.Mybatis快速入门🍆1.mybatis使用前准备1.1创建springboot项目并引入相关依赖1.2在application.ym中进行数据源的配置1.3创建数据表，准备表数据🍅2.使用注解的方式编写SQL2.1在mapper包下创建一个对应的Mapper接口，并创建对应的实体类2.2声明接口方法（参数，返回值）2.3在方法上加对应的注解并编写sql2.4使用Alt+insert生成测试类并执行测试方法获取主键解决结果映射问题🥦3.mybatis的其他配置3.1mybatis的日志打印3.2

⛰️个人主页:   蒾酒🔥系列专栏：《springboot实战》🌊山高路远，行路漫漫，终有归途。目录前置条件前言导入依赖使用介绍配置检验规则开启校验使用注意全局异常捕获返回友好提示信息常用的校验规则注解使用技巧前置条件已经初始化好一个springboot项目且版本为3X，项目可正常启动。作者版本为3.2.2初始化教程：新版idea(2023)创建springboot3项目_2023年版的idea用maven创建springboot项目-CSDN博客https://blog.csdn.net/qq_62262918/article/details/135785412?spm=1001.2014.