1. 行为歧视1.1. 单个企业通过使用数据驱动的算法，从而更好地实现锁定客户、开展个性化营销与定价的目的1.2. 市场环境再次发生了变化1.2.1. 在共谋场景中，定价算法提高了企业经营者在销量数据上的透明性，这也促使各家企业开展协作化的定价行为1.2.2. 针对个性化的产品和服务，企业正在有意限制价格的透明度1.2.2.1. 人们不能再看到一个统一的市场溢价1.2.2.2. 为了实现利润最大化，每家企业会针对不同的客户设定不同的报价1.2.2.3. 你所看到
RAG实战5-自定义prompt在阅读本文之前，先阅读RAG实战4。在RAG实战4中我们分析了LlamaIndex中RAG的执行过程，同时留下了一个尚待解决的问题：LlamaIndex中提供的prompttemplate都是英文的，该如何使用中文的prompttemplate呢？直接看以下代码：importloggingimportsysimporttorchfromllama_index.coreimportPromptTemplate,Settings,StorageContext,load_index_from_storagefromllama_index.core.callbacksi
JDBC是指数据库连接技术，用于java连接mySQL等数据库。本文详细介绍了尚硅谷课程中JDBC的学习内容和补充知识。概述java语言只提供规范接口，存在于java.sql.javax.sql包下，然后数据库软件根据java提供的规范实现具体的驱动代码（jar)jar包是java程序打成的一种压缩包格式，只要导入就可以使用对应方法学习思路：(可以学完再看)六大基本步骤获取连接，包括直接输入字符串的Statement和改进版的PreparedStatement(通过占位符解决了容易SQL攻击的问题)JDBC的增删改查，其中插入数据需要考虑主键自增长、批量插入效率低的问题建立数据库事务(基本特征
🍎个人博客：个人主页🏆个人专栏：Linux⛳️ 功不唐捐，玉汝于成目录前言正文检查网络连接状态：检查网络配置：重启网络服务：检查防火墙设置：查看日志文件：硬件检查：使用网络诊断工具：更新系统和驱动程序：结语 我的其他博客前言在管理CentOS服务器时，网络故障是一项常见但又令人头疼的问题。无论您是初学者还是经验丰富的管理员，都可能会遇到网络连接中断、DNS解析失败或者其他网络相关的故障。本文旨在提供一份详细的实战指南，帮助您迅速定位并解决CentOS系统中的网络故障，让您的服务器保持稳定和可靠。正文在管理CentOS服务器时，网络故障是经常遇到的问题之一。无论是因为网络配置错误、硬件故障
数据结构之数据框、矩阵和列表要经常检查代码生成的结果，警惕不报错的错误向量：一维表格：二维列表：三维判断数据结构：class()或is族函数判断，或根据其生成的函数来判断数据框（Data.frame）二维，每列只允许一种数据类型数据框来源用代码新建由已有数据转换或处理得到读取表格文件R语言内置数据（iris，volcano等）数据框新建data.frame()变量名称只起到提示作用，不起决定作用df1data.frame(gene=paste0("gene",1:4),change=rep(c("up","down"),each=2),score=c(5,3,-2,-4))df1##genec
🌞前言这里我们会实现一个项目：在linux操作系统下基于OpenCV和Socket的人脸识别系统。目录🌞前言🌞一、项目介绍🌞二、项目分工🌞三、项目难题🌞四、实现细节🌼4.1 关键程序🌼4.2 运行结果🌞五、程序分析🌷5.1wkcv.link🌷5.2 客户端client.cpp🌷5.3 服务端server.cpp🌞一、项目介绍项目简介：我们的项目是在linux操作系统下基于OpenCV和Socket的人脸识别系统。客户端：用于向服务器发送摄像头捕获的图像数据。服务端：在接收客户端发送的图像数据后，使用人脸检测算法检测图像中的人脸，并使用三种不同的人脸识别模型对检测到的人脸进行识别。然后，根据识别
项目地址：https://gitee.com/Vertas/boost-searcher-project1.项目背景日常生活中我们使用过很多搜索引擎，比如百度，搜狗，360搜索等。我们今天是要实现一个像百度这样的搜索引擎嘛？那是不可能的，因为像百度这样的搜索引擎搜索的是全网的数据。其数据量之庞大远远超出我们的想象。今天我们要实现的Boost搜索引擎是一个栈内搜索引擎。也就是在Boost官网https://www.boost.org/进行搜索。站内搜索的数据量更加垂直，其实就是数据量更加小！我们为什么要做这个项目的原因还有一个：Boost官网中并没有栈内搜索的功能。我们可以在百度中搜索一个关键字
链接：https://pan.baidu.com/s/1cd7LOSAvmPgVRPAyuMX7Fg?pwd=1688提取码：1688帧缓冲（framebuffer）设备应用于linux显示技术方面。因为linux的显示平台已经全部基于framebuffer，所以目前在linux环境下开发图形化界面、游戏、影视软件等可视化应用时都必须用到帧缓冲技术，而现在随着消费逐渐娱乐化的大趋势，可视化应用已经在产品开发中越来越重要，因此，对于帧缓冲技术的理解和掌握就非常重要了。1Frambuffer介绍 帧缓冲在linux体系中居于上层应用和底层显示设备之间，如下图所示。它的设计意图是对上层应用屏蔽掉低层
1、官网下载Python源码这里比较建议本地下载（下载速度较快），然后通过宝塔，将文件上传到服务器。首先本地浏览器服务下面网址，找到要下载的python版本，点击即可下载。https://www.python.org/downloads/source/注意，左边是稳定版本，右边的是预发版本，我这里选择的是Python3.7.9，点击DownloadXZcompressedsourcetarball。我们将下载好的Python源码压缩包通过宝塔上传到服务器指定文件夹下（我在root/Project文件夹下创建了一个soft文件夹），上传好后，在宝塔内可以直接右键解压。如果你还不知道怎么安装使用宝
AIGC实战——GPT0.前言1.GPT简介2.葡萄酒评论数据集3.注意力机制3.1查询、键和值3.2多头注意力3.3因果掩码4.Transformer4.1Transformer块4.2位置编码5.训练GPT6.GPT分析6.1生成文本6.2注意力分数小结系列链接0.前言注意力机制能够用于构建先进的文本生成模型，Transformer是用于序列建模的强大神经网络，该神经网络不需要复杂的循环或卷积架构，而只依赖于注意力机制。这种方法克服了循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork,RNN)方法难以并行化的缺陷(RNN必须逐符号处理序列)。Transformers高度可并行化运算
