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
彩笔Java后端程序员速效GIT操作指南一.拉公司项目到IDEA上1.桌面鼠标右键，选择GitBashhere(如图)，前提你要先安装Git哈，草。2.输入指令（生成密钥）3.复制生成密钥的文件路径4.复制密钥（刚才你复制的内容）粘贴到"目的地"（如图），点保存，就Ok了二.IDEA中提交代码1.下载项目1.1先复制项目地址（如图）1.2按图操作，将地址直接放数字3的位置，然后点Clone，项目就可以开始下载了。2.提交代码（Commit）3.拉一下远程的代码（update）4.推送代码三.屏蔽某些类/文件/文件夹，不推送（不纳入提交列表）四.解决冲突五.分支之间的切换以及stash技巧的应用
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
帮你梳理RocketMQ或Kafka的选择理由以及二者PK前提背景架构对比RocketMQ的架构Kafka的架构Broker对比主从架构模型差异:维度不同刷盘机制消息查询消费失败重试与延迟消费数据读写速度随机和顺序读写的对比连续I/O比随机I/O效率高的原因是随机和顺序速度比较服务治理Producer差异发送方式发送响应Consumer差异消息过滤有序消息消费确认消费并行度事务消息Topic和Tag的区别？Tag和Topic的选用Tag怎么实现消息过滤Tag过滤方式MessageBody过滤方式数据消息的堆积能力消息数据回溯性能对比数据一致性和实时性消息投递实时性消费失败重试消息顺序（题外话）
【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
一：http报文包讲解HTTP(超文本传输协议)是今天所有web应用程序使用的通信协议。最初HTTP只是一个为获取基于文本的静态资源而开发的简单协议，后来人们以各种形式扩展和利用它.使其能够支持如今常见的复杂分布式应用程序。HTTP使用一种用于消息的模型:客户端送出一条请求消息，而后由服务器返回一条响应消息。该协议基本上不需要连接，虽然HTTP使用有状态的TCP协议作为它的传输机制，但每次请求与响应交换都会自动完成，并且可能使用不同的TCP连接。Referer:消息头用于表示发出请求的原始URL。Accept-Language:浏览器支持的语言，zh-cn表示简体中文;zh表示中文;User-
（1）web-server：mysql数据库安装yum-yinstallmariadbmariadb-server开机自启动systemctlenablemariadbsystemctlstartmariadbmysqladmin-urootpassword'root'mysql-uroot-prootcreatedatabaseifnotexistsdb01defaultcharsetutf8collateutf8_general_ci;grantallondb01.*to'root'@'%'identifiedby"root";grantallondb01.*to'root'@'local
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
跨端迁移开发场景介绍开发者在应用FA中通过调用流转任务管理服务、分布式任务调度的接口，实现跨端迁移。1.设备A上的应用FA向流转任务管理服务注册一个流转回调：Alt1-系统推荐流转：系统感知周边有可用设备后，主动为用户提供可选择流转的设备信息，并在用户完成设备选择后回调onConnected通知应用FA开始流转，将用户选择的设备B的设备信息提供给应用FA。Alt2-用户手动流转：系统在用户手动点击流转图标后，通过showDeviceList通知流转任务管理服务，被动为用户提供可选择交互的设备信息，并在用户完成设备选择后回调onConnected通知应用FA开始流转，将用户选择的设备B的设备信息
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
