低代码平台开发实践标题 🎬 江城开朗的豌豆：个人主页 🔥 个人专栏 :《VUE》 《javaScript》 📝 个人网站 :《江城开朗的豌豆🫛》 ⛺️ 生活的理想，就是为了理想的生活 !目录📘 一、引言📝二、作者简介📝三、书籍概览📝四、书籍目录📝五、核心知识点解读📟 一、低代码平台的基本概念📟 二、React在低代码平台中的作用📟 三、低代码平台的数据管理与集成📟 四、自定义与扩展性📟 五、用户体验与界面设计📝六、行业影响与展望🔥 行业影响：🔥 展望：📘七、写到最后📘 一、引言 在当今这个快速变化的时代，软件开发行业正面临着前所未有的挑战和机遇。随着技术的不断进步和市场的日益竞争
1）介绍GitHub：https://github.com/apache/incubator-answerAnswer问答社区是在线平台，让用户提出问题并获得回答。用户可以发布问题并得到其他用户的详细答案、建议或信息。回答可以投票或评分，有助于确定有用的内容。标签和分类帮助组织内容，用户可赚取声誉和排名，激励积极参与。社区通常有规则，确保行为和内容质量。搜索功能使用户可以查找以前的问题和答案。一些社区具有社交元素，如私信和评论。问答社区有助于知识共享、问题解答和互动交流，国内外知名的问答社区有知乎、Quora、StackExchange、Reddit等。2）简览Answer是一个有助于建立问答
Docker版Jellyfin手动安装插件目录隐射，然后把下载的插件解压到目录中查询运行中的容器，拿到容器id切换到容器目录下复制解压好的插件(整个文件夹)到容器中存放的插件目录中重启容器后就能在插件中看到了目录隐射，然后把下载的插件解压到目录中查询运行中的容器，拿到容器idsudo-idcokerps#查询运行中的容器切换到容器目录下dockerexec-it容器idbash复制解压好的插件(整个文件夹)到容器中存放的插件目录中cp-r/volume1/文件/Jellyfin/InfuseSync-jellyfin-1.4.2/config/plugins/InfuseSync-jellyf
AI大模型应用实战（二）：计算机视觉-5.2目标检测-5.2.3模型评估与优化作者：禅与计算机程序设计艺术目录5.2.1背景介绍5.2.2核心概念与联系5.2.2.1训练集与验证集5.2.2.2混淆矩阵5.2.2.3精度与召回率5.2.2.4F1-score5.2.2.5ROC曲线与AUC5.2.3核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解5.2.3.1交叉验证5.2.3.2GridSearch5.2.3.3RandomSearch5.2.3.4BayesianOptimization5.2.4具体最佳实践：代码实例和详细解释说明5.2.4.1使用Keras和TensorFlow进行目
场景做分页查询，当分页达到一定量的时候，报如下错误：Resultwindowistoolarge,from+sizemustbelessthanorequalto:[10000]butwas[78020].Seethescrollapiforamoreefficientwaytorequestlargedatasets.Thislimitcanbesetbychangingthe[index.max_result_window]indexlevelsetting.原因分析:es对from+size的大小进行限制，必须小于等于10000。解决方案：方案一（有风险）将max_result_wind
报错内容：mediaTypeinmanifestshouldbe'application/vnd.docker.distribution.manifest.v2+json'not'application/vnd.oci.image.manifest.v1+json'报错原因:ubuntu最新的镜像可能支持的协议版本比较高，本地的docker协议不支持，所以下载ubuntu前面的版本解决方法：1、查询ubuntu有哪些相关镜像dockersearchubuntu2、下载适合的ubuntu镜像dockerpullubuntu-upstart
文章目录每日一句正能量第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要3.4RDD的分区3.5RDD的依赖关系后记每日一句正能量书籍是最好的朋友。当生活中遇到任何困难的时候，你都能够向它求助，它永远不会背弃你。第3章SparkRDD弹性分布式数据集章节概要传统的MapReduce虽然具有自动容错、平衡负载和可拓展性的优点，但是其最大缺点是采用非循环式的数据流模型，使得在迭代计算式要进行大量的磁盘IO操作。Spark中的RDD可以很好的解决这一缺点。RDD是Spark提供的最重要的抽象概念，我们可以将RDD理解为一个分布式存储在集群中的大型数据集合，不同RDD之间可以通过转换操作形成依赖关系实现管
随着ChatGPT和openSora的热度剧增,大语言模型时代,开启了AI新篇章,大语言模型的应用非常广泛，包括聊天机器人、智能客服、自动翻译、写作助手等。它们可以根据用户输入的文本生成相应的响应，提供个性化的建议和服务,目前大部分大语言模型的产品都是基于网络线上的,如果我们本地想自己部署一个自己的大语言模型,该如何操作呢,下面介绍一款可以在自己本地部署运行的大语言模型Llama2Llama2是一款开源的大语言模型,其中训练的数据目前已经达到7B级别,在上下文长度为4K下的单轮与多轮对话中表现出色,部署运行Llama2同时需要借助一个框架Ollama.Ollama是一个强大的框架，设计用于在D
目录一、前言二、现在开始分享一下安装历程:一、前言最近写了个项目，前端还没写，需要部署到服务器给女朋友实现前端，可是不熟悉Linux的我，蹑手蹑脚，真的是每一步都是bug，可谓是步步维艰，对世界很绝望，曾经怀疑自己的服务器有问题，甚至一度怀疑是自己的DaoBanIDE有问题，历时两天一夜，终于……部署好了。二、现在开始分享一下安装历程:1.购买一个服务器或者安装虚拟机（有点像废话）2.安装docker（可以使用yum安装）tips：安装好docker之后需要配置一下,输入下面这行代码，进入docker配置文件，在ExecStart=后添加配置，远程访问docker的端口为2375sos：如果是
本次在虚拟机中执行操作首先第一步：准备好三台节点，设置好静态ip地址，记住三台ip地址，我这边演示的ip地址分别为： 192.168.125.101 master192.168.125.102 node1192.168.125.103 node2其中三台名字命名方式为：hostnamectlset-hostnamemaster#此命令在master节点中执行，两台node机器同理 接下来正式进行docker安装操作，三台机器同时操作，不要只执行一个节点机器1：关闭防火墙：$systemctlstopfirewalld$systemctldisablefirewalld2：关闭selinux：$
