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大家好,今天用SpringBoot、vue写了一个仿ChatGPT官网聊天的打字机效果。所有代码地址:gitee代码地址,包含前端和后端,可以直接运行使用本技术实现的项目:aicnn.cn,欢迎大家体验如果文章知识点有错误的地方,请指正!大家一起学习,一起进步。本文主要应用的技术有:SpringBoot、Vue、Reactive、WebFlux、EventSource等,学习和练手的好项目。实现效果如下:准备好了吗,let’sgetit!采用本文技术实现的前后端项目,点击体验使用:aicnn.cn文章目录前言项目运行SSE技术概览什么是Server-SentEvents?SSE与WebSock
场景需求:在执行某个方法的两小时之后进行某个操作涉及:定时任务、哈希表需要注意:业务逻辑层是单一实例的,所以在定时任务类内操作业务逻辑层的某个属性和在业务逻辑层内操作的都是同一个。疑问:ThreadPoolTaskScheduler线程池需不需要规定线程数量?定时任务类@ComponentpublicclassVideoRecorderScheduler{privatefinalTestServicetestService=SpringContextHolder.getBean(TestService.class); publicVideoRecorderScheduler(TaskSched
本项目的主要作用是实现温度调控,通过设定一个预定的温度值,实现实时检测外界温度,当外界温度小于预定值时,电机正转,实现降温效果;当外界温度大于预定值时,电机反转,实现升温效果,从而达到一个维持一定温度范围的控制系统。所以在实现上以一个单片机作为处理器,利用传感器DS18B20采集温度值,然后将采集到的数据传送给单片机,单片机根据程序设定的温度范围检测,通过控制电机来转动通风,实现温度调节的目的。其实整个电路组成可以分为四个部分,分别是单片机控制主体,DS18B20温度电路,液晶显示电路和L298N电机驱动电路。单片机控制主体是整个温度控制系统的核心,处理中心,所有其他的模块电路都需要通过单片机
近年来,大型语言模型(LLM)取得了显著的进步,然而大模型缺点之一是幻觉问题,即“一本正经的胡说八道”。其中RAG(RetrievalAugmentedGeneration,检索增强生成)是解决幻觉比较有效的方法。本文,我们将深入研究使用transformer库、Llama-2模型、PgVector数据库和LlamaIndex库来构建RAGPipeline完整过程。一、什么是RAG(检索增强生成)? 检索增强生成(RAG)模型是传统语言模型与信息检索组件的融合。从本质上讲,RAG利用外部数据(通常来自大型语料库或数据库)来增强大语言模型生成过程,以产生更知情和上下文相关的响应。二
ApachePOI是Apache软件基金会的开源项目,POI提供API给Java程序对MicrosoftOffice格式档案读和写的功能。ApachePOI代码实现复杂,学习成本较高。Easypoi功能如同名字easy,主打的功能就是容易,让一个没见接触过poi的人员就可以方便的写出Excel导出,Excel模板导出,Excel导入,Word模板导出,通过简单的注解和模板语言(熟悉的表达式语法),完成以前复杂的写法EasyPOI官网:EasyPoi教程_V1.0环境搭建1)搭建springboot项目2)导入依赖cn.afterturneasypoi-spring-boot-starter4.
课程链接:书生·浦语大模型全链路开源体系_哔哩哔哩_bilibili 从模型到应用 具体流程如下图所示: 书生·浦语全链条开源开放体系 针对以上的流程,上海人工智能实验室已经开源了大模型生态,包含书生浦语大模型InternLM,书生·万卷数据集,大模型预训练框架InterLM-Train,微调框架XTuner,部署框架LMDeploy,评测框架OpenCompass,开源智能体框架Lagent,开源智能体工具集AgentLego。数据:书生·万卷1.0包含1TB文本数据,140GB图像-文本数据,900G视频数据。预训练:Inte
本项目包含程序+源码+数据库+LW+调试部署环境,文末可获取一份本项目的java源码和数据库参考。开题报告研究意义:美食作为一种文化形式和生活方式,具有丰富的内容和多样的表现形式,能够吸引大量的美食爱好者和厨艺爱好者。通过设计和实现一个优质的美食分享网站,可以提供给用户更好的美食体验,满足他们对不同类型美食的需求,并促进美食文化的传播和交流。研究目的:本研究旨在设计和开发一个高效、便捷的美食分享网站,以提供给用户优质的美食分享服务。通过该网站,用户可以方便地浏览、搜索和分享各种类型的美食菜谱,同时也可以参与到美食社区中,与其他美食爱好者进行交流和分享。研究内容:本研究的主要内容包括以下几个方面
【数学建模】《实战数学建模:例题与讲解》第七讲-Bootstrap方法(含Matlab代码)基本概念习题7.31.题目要求2.解题过程3.程序4.结果习题7.51.题目要求2.解题过程3.程序4.结果如果这篇文章对你有帮助,欢迎点赞与收藏~基本概念Bootstrap方法是一种统计技术,用于估计一个样本统计量的分布(例如均值、中位数或标准偏差)。它通过从原始数据集中重复抽取样本(通常是带替换的)来工作,允许评估统计量的变异性和不确定性。这种方法特别有用于小样本数据集或当传统参数统计方法不适用时。Bootstrap过程的基本步骤如下:重复抽样:从原始数据集中随机抽取n个观测值,形成一个新的样本。这
博主介绍:黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者,CSDN博客专家,在线教育专家,CSDN钻石讲师;专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程,免费项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频;项目的界面和功能都可以定制,包安装运行!!!如果需要联系我,可以在CSDN网站查询黄菊华老师在文章末尾可以获取联系方式一、研究背景和意义随着社会的不断发展和人们生活水平的提高,旅游已经成为人们休闲娱乐的重要方式之一。在旅游过程中,购票是不可或缺的一环。然而,传统的旅游景点购票方式存在着很多