目录一、开发前准备二、设计登录页面（小程序）三、创建Maven项目四、创建数据库与数据表五、后台代码（JavaServlet）六、运行七、总结建议一、开发前准备 1、注册一个微信开发者账号：https://open.weixin.qq.com （略） 2、开发工具：idea、Mysql、微信开发者工具 3、应用技术：Java（后台）、小程序（前端）、Maven、Mysql、跨域 4、本次案例以功能为主，页面效果能用就行（不注重页面设计）注意：创建小程序的项目和Javaweb项目我都略过了详细的创建步骤（可能刚开始的小白会不懂怎么创建，我刚开始接触小程序的时候也是一样，创建项目都弄了好久），如果

以下是一个Python实现的简单二分查找算法的代码示例：defbinary_search(arr,target):left,right=0,len(arr)-1whileleft这个代码示例实现了一个二分查找算法，用于在已排序的列表中查找目标值。它通过不断将搜索范围缩小为左半部分或右半部分来快速定位目标值，从而提高了查找效率。如果找到目标值，它会返回目标值的索引，否则返回-1。

概述metaRTC4.0新版本支持webrtc版的p2p，支持一对一和一对多应用，在应用中浏览器作为终端应用比较广，metaRTC提供有metaRTC和浏览器p2p通信demo，工程为metap2p4_html。metartc4.0新版本支持和浏览器进行音视频和datachannel双向通信，实现和浏览器进行音视频对讲功能。remark:浏览器demo在谷歌浏览器测试成功，其他浏览器还没测试。metap2p4_html工程demop2pdemo_zb.html 从metap2p4只拉流和datachannel双向通信p2pdemo_hd.html 和metap2p4音视频对讲，简单的p2p视频

Djangomodel外键的实现主键：在Django中，如果你没有显式地指定一个模型的主键，Django会自动为其创建一个名为“id”的主键字段，这个字段是一个自增长的整数类型。因此，如果在Author模型中没有显式地指定主键，那么它的主键就是自动生成的“id”字段。外键(ForeignKey)：在Django中，表和表之间可以通过外键（ForeignKey）来进行关联。外键是一种将一个表中的字段与另一个表中的字段进行关联的方法。在Django中，外键通常定义在一个模型中，它指向另一个模型的主键（primarykey），从而建立了两个模型之间的关系。一对一关系（OneToOneField）：一

我有一个模型广告系列，它有多个月份:finalclassCampaign:Content,SQLiteModel{varid:Int?varname:Stringvarmonths:Children{returnchildren(\.campaignID)}}当我想以最基本的方式返回事件时，它不包括月份，因为据我所知，计算属性不是Codable。funcgetOneHandler(_req:Request)throws->Future{returntryreq.parameters.next(Campaign.self)}所以，我创建了一个新结构来保存我想要返回的完整对象structF

文章目录前言REPLUGREPLUGLSR:TrainingtheDenseRetrieverComputingRetrievalLikelihoodComputingLMlikelihoodTrainingSetupModelTrainingdataResultsLanguageModelingMMLUOpenDomainQAAnalysis前言原文地址：REPLUG:Retrieval-AugmentedBlack-BoxLanguageModels本文提出REPLUG，一个将语言模型视为黑盒检索增强的语言模型架构。在REPLUG中，仅将检索得到的文档拼接到原有输入前面即可，不需要像以前一

论文地址：https://www.nature.com/articles/s41551-023-01045-x代码地址：https://github.com/RL4M/IRENE基于Transformer的表示学习模型，作为临床诊断辅助工具，以统一的方式处理多模态输入。将图像与文字转化为visualtokens和texttokens，通过一个双向的跨模态注意力机制块共同学习不同信息间的整体特征和其关联性来做出决策。第一个以统一方式使用人工智能处理多模态信息，在临床上辅助医生进行决策诊断。为后续医学领域人工智能处理多模态信息提供一种新的思路。Data胸腔医学中，除了胸部X射线，医生还需要考虑患者

文章目录起源与发展flink在github上的现状实时计算VS离线计算实时计算离线计算实时计算常用的场景框架流处理流程flink电商场景下的业务图示例flink中一些重要特性有界数据和无界数据时间语义、水位线事件时间处理时间水位线flink窗口概念理想中的数据处理含有延迟数据的数据处理Flink存储桶概念窗口类型滚动窗口滑动窗口会话窗口全局窗口flink状态管理检查点（Checkpoint）检查点恢复数据过程下载安装入门Demo示例pom配置Demo代码打包到集群流运行时执行环境任务槽Slot扩展Demo时间窗口DemoTableApiDemo对迟到数据处理Demo起源与发展​       F

本文是LLM系列文章，针对《ParallelContextWindowsforLargeLanguageModels》的翻译。大语言模型并行上下文窗口摘要1引言2并行上下文窗口3上下文学习的PCW4PCW用于QA5相关工作6结论和未来工作不足摘要当应用于处理长文本时，大型语言模型（LLM）受到其上下文窗口的限制。现有的解决这一限制的努力涉及训练专门的体系结构，并且不能很容易地应用于现成的LLM。我们提出了并行上下文窗口（PCW），这是一种在没有进一步训练的情况下减轻任何现成LLM的上下文窗口限制的方法。该方法的关键是将长上下文分割成块（“窗口”），将注意力机制限制为仅在每个窗口内应用，并在窗口

本文是LLM系列文章，针对《TruncationSamplingasLanguageModelDesmoothing》的翻译。截断采样作为语言模型的去平滑性摘要1引言2背景3截断作为去平滑性4方法5实验与结果6相关工作7结论8不足摘要来自神经语言模型的长文本样本可能质量较差。截断采样算法（如top-p或top-k）通过在每一步将一些单词的概率设置为零来解决这一问题。这项工作为截断的目的提供了框架，并为此目的提供了一种改进的算法。我们建议将神经语言模型视为真实分布和平滑分布的混合体，以避免无限的困惑。在这种情况下，截断算法的目的是执行去平滑，估计真实分布的支持子集。找到一个好的子集至关重要：我们