简述Redis6.0新增了几个关键新特性，分别是面向网络处理的多IO线程、客户端缓存、细粒度的权限控制，以及RESP3协议的使用。其中，面向网络处理的多IO线程可以提高网络请求处理的速度，而客户端缓存可以让应用直接在客户端本地读取数据，这两个特性可以提升Redis的性能。除此之外，细粒度权限控制让Redis可以按照命令粒度控制不同用户的访问权限，加强了Redis的安全保护。RESP3协议则增强客户端的功能，可以让应用更加方便地使用Redis的不同数据类型。1.从单线程处理网络请求到多线程处理在Redis6.0中，非常受关注的第一个特性就是多线程。Redis一直被大家熟知的就是它的单线程架构，虽

论文作者：EletteBoyle,GeoffroyCouteau,NivGilboa,andYuvalIshai论文地址：CompressingVectorOLE1.准备工作1.1VOLE(VectorObliviousLinearEvaluation)        VOLE是ObliviousTransfer(OT)的算术类比。在VOLE中，参与者发送一对向量(u,v)属于，而参与者提供一个标量x。VOLE输出w=ux+v给接收者。VOLE还有一个随机化版本，其中发送方的输入(u,v)由功能随机选择并作为输出传递给发送方。类似于将OT简化为随机OT的过程，确定性VOLE功能也可以简化为其随

1. 符号人工智能1.1. 在符号处理中，单词被当成遵循一套规则、互相关联的符号1.2. 符号人工智能让计算机能用单词来思考1.3. 符号人工智能是最早、最成功的人工智能形式之一1.4. 20世纪初的时候，伯特兰·罗素、库尔特·哥德尔和大卫·希尔伯特等数学家就已经在探索数学的极限，试图弄清楚是不是所有东西都是可证明的1.5. 悖论1.5.1. 罗素证明数学是不完备的1.5.1.1. 不可能把数学里的所有命题都证明出来1.6. 逻辑是一种极为强大的表示方法1.6.1. 逻辑里头表达的任何东西都必须是真或假，这就允许我们表达知识1.7. 谓词逻辑是一种相对复杂和常用的逻辑1.7.1. 甚至允许我们

一、前言      Jmeter是apache公司基于java开发的一款开源压力测试工具，体积小，功能全，使用方便，是一个比较轻量级的测试工具，使用起来非常简单。因为jmeter是java开发的，所以运行的时候必须先要安装jdk才可以。jmeter是免安装的，拿到安装包之后直接解压就可以使用，同时它在linux/windows/macos上都可以使用。jmeter可以做接口测试和压力测试。其中接口测试的简单操作包括做http脚本（发get/post请求、加cookie、加header、加权限认证、上传文件）、做webservice脚本、参数化、断言、关联（正则表达式提取器和处理json-jso

大家好啊，我是董董灿。今天带大家在自己的电脑(笔记本)上部署一个类似于chatGPT的AI聊天大模型。部署完之后，你就拥有了一个私人AI聊天机器人，无需联网，随时进行实时对话。0.简单说下背景大模型我们都不陌生了，但是以chatGPT为代表的大模型是闭源的，他们的源代码不开放，我们只能用他们的商业化产品。好在Meta(也就是原来的FaceBook) 开源了他们家的大模型LLaMa。之所以叫“大”模型，是因为它的参数量巨大。以LLaMa举例子，它开源了LLaMa-7B，LLaMa-33B等模型，后面的数字就代表着参数数量。7B，就意味着参数有70亿，但是很多人微调后，发现它的效果却一点也不输拥有

【北邮鲁鹏老师计算机视觉课程笔记】07Localfeature-Blobdetection1实现尺度不变性不管多近多远，多大多小都能检测出来找到一个函数，实现尺度的选择特性2高斯偏导模版求边缘做卷积3高斯二阶导=拉普拉斯看哪个信号能产生最大响应高斯二阶模版检测尺度（用二阶过零点检测边缘）高斯二阶导有两个参数：方差和窗宽最后图表示当信号与高斯滤波核能匹配的时候，能产生一个极大值准备一堆模版上去卷积，看看哪个能产生最大响应但是随着信号变化发生了信号衰减高斯偏导核信号的总面积：随着方差的变大，会越来越小所以乘以σ\sigmaσ，消去后进行补偿对于拉普拉斯乘以σ2\sigma^2σ24怎么进行多尺度检

本篇学习笔记文档对应B站视频：同学们，在前两天我们学习了Linux操作系统的常见命令以及如何在Linux上部署一个单体项目。大家想一想自己最大的感受是什么？我相信，除了个别天赋异禀的同学以外，大多数同学都会有相同的感受，那就是麻烦。核心体现在三点：命令太多了，记不住软件安装包名字复杂，不知道去哪里找安装和部署步骤复杂，容易出错其实上述问题不仅仅是新手，即便是运维在安装、部署的时候一样会觉得麻烦、容易出错。特别是我们即将进入微服务阶段学习，微服务项目动辄就是几十台、上百台服务需要部署，有些大型项目甚至达到数万台服务。而由于每台服务器的运行环境不同，你写好的安装流程、部署脚本并不一定在每个服务器都

TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要 学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示，并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近，研究人员尝试借鉴自监督对比学习（SSCL）在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的成功经验，以解决时间序列表示的问题。然而，由于时间序列具有特殊的时间特性，仅仅依赖于来自其他领域的经验指导可能对时间序列是无效的，并且难以适应多个下游任务。 在1和2中，研究发现不适当的正负样本构造可能引入不恰当的归纳偏差，既不能保持时

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一.外部中断的程序设计 传统STM32外部中断的设计步骤： （1）将GPIO初始化为输入端口。 （2）配置相关I/O引脚与中断线的映射关系。 （3）设置该I/O引脚对印的中断触发条件。 （4）配置NVIC，并使能中断。 （5）编写中断服务函数。 基于STM32CubeMX的外部中断设计步骤 （1）在STM32CubeMX中指定引脚，配置中断初始化参数。 （2）重写该I/O引脚对应的中断回调函数。二.使用STM32CubeMX实现定时器中断  打开STM32CubeMX，如何新建一个工程就不赘述了。  设置高速外部时钟HSE，选择外部时钟源  这里使用PB4引脚（我的开发板上LED灯接在PB4引