写在前面之前在简书首页看到了Python爬虫的介绍，于是就想着爬取B站弹幕并绘制词云，因此有了这样一个简单的尝试，从搭建环境到跑通demo，不懂语法，不知含义，装好环境，查到API，跑通Demo，就是目标！纯零基础萌新！demo地址(只有python的demo，R的没有上传)关于环境的安装及调试过程中遇到的问题记录请移步Python爬取B站弹幕环境说明windows8.1x64+python3.6+scrapy1.4参考文档：scrapygithubscrapydocumentscrapy爬虫框架入门实例步骤说明安装python3.6安装scrapy1.4建立scrapydemo跑通demo遇

目录引言可能的问题点及优化方法初始化耗时过长更新item耗时过长显示耗时过长模型过多引言前段时间有同学咨询关于大数据量的Model刷新时卡顿的优化方案，通过评论留言的方式回答了一部分，但感觉不够全面。因为这个是之前项目重点解决的问题，处理的过程中收获颇多，这里就基于之前的项目经验进行完整的总结，希望对大家在处理类似问题的过程中能有所启发。可能的问题点及优化方法在解决问题之前，首先需要先确定问题的原因，因为卡顿这类问题，只是一种表现，可能是多个耗时操作共同导致的现象，需要逐个问题耐心解决，对于陈旧项目特别如此，这里建议使用VS的代码调试工具，定位到耗时的具体代码段，才能高效解决问题。以下从常见的

LLMs：《ASurveyonEvaluationofLargeLanguageModels大型语言模型评估综述》翻译与解读导读：该文章首先介绍了人工智能（AI）对机器智能的专注，并探讨了评估AI模型的方法。随后，重点介绍了大语言模型（LLMs）的背景和特点，以及它们在自然语言处理、推理、生成等各类任务中的表现。文章还详细探讨了现有的评估基准和评估方式，包括自动评估和人工评估。在总结部分，突出了LLMs在不同任务中的成功与失败案例，并提出了未来评估LLMs的挑战与机遇，包括设计AGI基准、完整行为评估、鲁棒性评估、动态演进评估、可信度评估等。该文章为评估和提升AI模型提供了全面概述和指导。LL

文章目录1.微调SAM预备知识2.环境3.用自己的数据集微调SAM，适配自己的下游任务1.点框结合提示，框架代码2.sam要求的提示输入维度3.自定义数据集预处理数据打包成模型需要的形式**主要是我昨天答应了一个评论说今天更新，眼看快12点了，我得发了。后续再说吧。其实该说的也说完了。有错误明天在更正哦，好困好困🫡点击订阅专栏查看专栏列表和对应知识点，本文为segSAM系列文章，在持续更新。

记录一下使用SpringBoot集成Shiro框架实现前后端分离Web项目的过程，后端使用SpringBoot整合Shiro，前端使用vue+elementUI，达到前后端使用token来进行交互的应用，这种方式通常叫做无状态，后端只需要使用Shiro框架根据前端传来的token信息授权访问相应资源。案例源码：SpringBoot+Shiro框架整合实现前后端分离的权限管理基础Demo首先新建SpringBoot项目，导入Springboot整合shiro所需要的依赖包org.apache.shiroshiro-core1.10.0org.apache.shiroshiro-spring1.1

现成的网络结构主要包括以下几种：AlexNetVGGResNetSqueezeNetDenseNetInceptionv3GoogLeNetShuffleNetv2MobileNetv2ResNeXtWideResNetMNASNet以resnet50为例，其最简单的调用方式就是：↓model=torchvision.models.resnet50()不需要初始化什么参数，这样得到的model就是默认的resnet50结构，可以直接用来做分类训练。但是还提供了预训练参数权重，只需要：↓model=torchvision.models.resnet50(pretrained=True)这种方式会

我认为这是一个简单的查询，但它需要“永远”。我不太擅长SQL优化，所以我想我可以问问你们。这是带有EXPLAIN的查询:EXPLAINSELECT*FROM`firms_firmphonenumber`INNERJOIN`firms_location`ON(`firms_firmphonenumber`.`location_id`=`firms_location`.`id`)ORDERBY`firms_location`.`name_en`ASC,`firms_firmphonenumber`.`location_id`ASCLIMIT100;结果:id,select_type,tab

根据api传回来的数据渲染试卷页面{{paper.tName}}{{paper.tDesc}}-->【单选题】{{index+1}}.{{question.tExplain}}【多选题】{{index+1}}.{{question.tExplain}}【问答题】{{index+1}}.{{question.tExplain}}【判断题】{{index+1}}.{{question.tExplain}}{{option.topics}}{{option.topics}}正确错误提交答案importDatiKafrom'./components/datika.vue'exportdefault{d

前言：最近在学B站的WPF项目实战合集(2022终结版)，但是到22P时候发现UI框架MaterialDesignThemes的Github上面的程序没办法正常运行，最后折腾了好久终于解决。github地址gitcode镜像地址下载成功后下载成功后是如下效果打开这个文件MaterialDesignToolkit.Wpf.slnf选择这个Demo运行报错下载.NETFramework4.6.2下载之后要重启电脑如果运行失败，可以试一下最新版的NETFramework4.8.1.我两个都下了，不知道是哪个有用NETFramework历史版本下载地址点击运行我之前以为选择Net6.0-windows

Largelanguagemodels(LLMs)aretransforminghowwecreate,understandourworld,andhowwework.WecreatedthisguidetohelpyouunderstandwhatLLMsareandhowyoucanusethesemodelstounlockthepowerofyourdataandaccelerateyourbusiness.大型语言模型（LLM）正在改变我们创造、理解世界和工作的方式。我们创建本指南是为了帮助您了解什么是LLM，以及如何使用这些模型来释放数据的力量并加速您的业务。 目录