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Prompt工程之原则

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MySQL与Redis数据双写一致性工程落地案例

复习-面试题多个线程同时去查询数据库的这条数据,那么我们可以在第一个查询数据的请求上使用一个互斥锁来锁住它。其他的线程走到这一步拿不到锁就等着,等第一个线程查询到了数据,然后做缓存。后面的线程进来发现已经有缓存了,就直接走缓存。 canalcanal[kə'næl],中文翻译为水道/管道/沟渠/运河,主要用途是用于MySQL数据库增量日志数据的订阅、消费和解析,是阿里巴巴开发并开源的,采用Java语言开发;历史背景是早期阿里巴巴因为杭州和美国双机房部署,存在跨机房数据同步的业务需求,实现方式主要是基于业务trigger(触发器)获取增量变更。从2010年开始,阿里巴巴逐步尝试采用解析数据库日志

基于Android+OpenCV+CNN+Keras的智能手语数字实时翻译——深度学习算法应用(含Python、ipynb工程源码)+数据集(五)

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.数据预处理2.数据增强3.模型构建4.模型训练及保存5.模型评估6.模型测试系统测试1.训练准确率2.测试效果3.模型应用1)程序下载运行2)应用使用说明3)测试结果相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目依赖于Keras深度学习模型,旨在对手语进行分类和实时识别。为了实现这一目标,项目结合了OpenCV库的相关算法,用于捕捉手部的位置,从而能够对视频流和图像中的手语进行实时识别。首先,项目使用OpenCV库中的算法来捕捉视频流或图像中的手部位置。这可以涉及到肤色检测、运动检测或者手势检测等技术,以精确定位手语手势。接下来,项

【AIGC风格prompt】风格类绘画风格的提示词技巧

风格类绘画风格的提示词展示主题:首先需要确定绘画的主题,例如动物、自然景观、人物等。描述:根据主题提供详细的描述,包括颜色、情感、场景等。绘画细节:描述绘画中的细节,例如表情、纹理、光影等。场景描述:提供更详细的场景描述,包括背景、环境、氛围等。画面比例:指定画面的比例,例如3:2、16:9等。其他要求:根据需要,提供其他要求,例如摄影器材、颜色模式等。当涉及到prompt设计表现形式的颜色、线条和质感的搭配时,以下是一些建议和详细说明:渲染图:颜色:渲染图通常使用较为真实和饱和的颜色,以模拟自然光的效果。可以使用自然色调或温暖色调,以营造温馨、舒适的氛围。线条:渲染图通常注重细节和轮廓的表现

mac gitee新建工程遇到的一些问题

        首先,记录一下mac系统显示隐藏文件夹的快捷键:command+shift+句号,可以显示工程目录下的隐藏的git文件夹一  git报错:‘origin‘doesnotappeartobeagitrepository的解决方法找到工程目录下的.git/config文件发现里边没有remoteorigin的配置,手动填上去,如下:[core] repositoryformatversion=0 filemode=false bare=false logallrefupdates=true symlinks=false ignorecase=true[remote"origin"]

软件工程期末复习+数据仓库ETL

1.AdventureWorks数据库下载地址和方式下载地址:https://github.com/Microsoft/sql-server-samples/releases下载方式:2.将.bak文件导入SQLServerManagementStudioManagementStudio19首先在安装SSMS在此不赘述:右键单击“数据库”节点,然后选择“还原数据库”,选择设备选择.bak文件:软件工程一、软件工程复习主线软件工程的学习和复习一定要抓住下面三条主线:1.需求分析与设计。如何精确理解用户的需求,将需求转化为可实现的软件设计方案。这方面的知识点涉及到:学习掌握绘制各类图(用例图,数据

基于TensorFlow+CNN+协同过滤算法的智能电影推荐系统——深度学习算法应用(含微信小程序、ipynb工程源码)+MovieLens数据集(二)

目录前言总体设计系统整体结构图系统流程图运行环境模块实现1.模型训练1)数据集分析2)数据预处理相关其它博客工程源代码下载其它资料下载前言本项目专注于MovieLens数据集,并采用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型。它结合了协同过滤算法来计算电影之间的余弦相似度,并通过用户的交互方式,以单击电影的方式,提供两种不同的电影推荐方式。首先,项目使用MovieLens数据集,这个数据集包含了大量用户对电影的评分和评论。这些数据用于训练协同过滤算法,以便推荐与用户喜好相似的电影。其次,项目使用TensorFlow中的2D文本卷积网络模型,这个模型可以处理电影的文本描述信息。模型通过学习电影

零信任的7个原则

打破炒作。NIST的核心零信任元素提供了一个实用的框架,可围绕该框架构建零信任架构。关于零信任的定义非常宽泛,比如听到的原则、制度、基本原则等术语。虽然对零信任的定义没有特别明确,但对一个概念的共同理解是有帮助的,因此,美国国家标准与技术研究所(NIST)发布了NISTSP800-207零信任体系结构,其中描述了以下7个零信任的原则。1.所有的数据源和计算服务都被视为资源。只考虑终端用户设备或服务器作为资源的日子已经一去不复返了。今天的网络由一系列动态设备组成,从传统项目(如服务器和端点)到更新的云计算服务(如功能服务化(FaaS)),这些服务可能在对环境中的其他资源具有特定权限的情况下运行。

当代软件工程师技术面试准备Part1

当代软件工程师技术面试准备Part1一.编码-Leetcode   LeetCode是一个在线的编程练习平台,专注于帮助程序员提升他们的编程技能。该平台提供了大量的算法和数据结构问题,涵盖了各种难度级别,从简单到困难。LeetCode的主要目标是帮助程序员准备技术面试,特别是在软件工程和计算机科学领域的招聘中,这些面试通常涉及解决算法和数据结构问题。在LeetCode上,用户可以通过在线编辑器编写代码,并提交解决方案以检查其正确性。每个问题都有详细的描述、输入输出示例和测试用例,帮助用户理解问题的要求。此外,LeetCode还提供了讨论区,用户可以在这里分享他们的解决方案,学习他人的方法,并与

当代软件工程师技术面试准备Part1

当代软件工程师技术面试准备Part1一.编码-Leetcode   LeetCode是一个在线的编程练习平台,专注于帮助程序员提升他们的编程技能。该平台提供了大量的算法和数据结构问题,涵盖了各种难度级别,从简单到困难。LeetCode的主要目标是帮助程序员准备技术面试,特别是在软件工程和计算机科学领域的招聘中,这些面试通常涉及解决算法和数据结构问题。在LeetCode上,用户可以通过在线编辑器编写代码,并提交解决方案以检查其正确性。每个问题都有详细的描述、输入输出示例和测试用例,帮助用户理解问题的要求。此外,LeetCode还提供了讨论区,用户可以在这里分享他们的解决方案,学习他人的方法,并与

ubuntu 18.04 LTS交叉编译opencv 3.4.16并编译工程[全记录]

零、安装OpenCV之前,安装依赖项参考博文:https://blog.csdn.net/qq_54199287/article/details/133780829?spm=1001.2014.3001.5506sudoapt-getinstallbuild-essentialsudoapt-getinstalllibopenblas-devsudoapt-getinstallgitpkg-configlibavcodec-devlibavformat-devlibswscale-dev#处理图像所需的包sudoapt-getinstallpython-devpython-numpylibtb