一、问题描述有时候在访问页面时会遇到400BadRequest（RequestHeaderOrCookieTooLarge）错误，如下图所示：二、可能性分析先了解一下关于400BadRequest状态码的解释：由于明显的客户端错误（例如，格式错误的请求语法，太大的大小，无效的请求消息或欺骗性路由请求），服务器不能或不会处理该请求。结合RequestHeaderOrCookieTooLarge，可以知道可能是：由requestheader过大所引起，request过大，通常是由于cookie中写入了较大的值所引起的。（如果不清楚cookie是什么，点击查看Cookie的相关知识）三、代码走查搜索

Yang,S.,Liu,J.,Zhang,R.,Pan,M.,Guo,Z.,Li,X.,Chen,Z.,Gao,P.,Guo,Y.,&Zhang,S.(2023).LiDAR-LLM:ExploringthePotentialofLargeLanguageModelsfor3DLiDARUnderstanding.InarXiv[cs.CV].arXiv.http://arxiv.org/abs/2312.14074最近，大型语言模型（LLMs）和多模态大型语言模型（MLLMs）在指令跟随和2D图像理解方面表现出了潜力。虽然这些模型很强大，但它们尚未被开发成能够理解更具挑战性的3D物理场景，特

在安装Stable-diffusionWebuUI时，运行pythonlaunch.py出现Can‘tloadtokenizerfor‘openai/clip-vit-large-patch14问题，这是因为安装过程中需要去huggingface网站下载一些文件，但该网站被墙，所以报错。所以可以自己去网站下载好对应文件：https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14/tree/main。下面给出两种具体解决方案。方案一：修改代码中的文件路径方案二：将文件(本文附件)移动到电脑中的对应默认路径中win10：C:\Users\用户名.cac

这是上海交通大学2023.12.28开放出来的数据集和论文，感觉很宝藏，稍微将阅读过程记录一下。ZhengQ,ZhaoW,WuC,etal.Large-scaleLong-tailedDiseaseDiagnosisonRadiologyImages[J].arXivpreprintarXiv:2312.16151,2023.项目主页：https://qiaoyu-zheng.github.io/RP3D-Diag/代码：https://github.com/qiaoyu-zheng/RP3D-Diag数据集：https://huggingface.co/datasets/QiaoyuZhen

一段时间以来我一直在玩GameKit，但现在我面临着非常严重的困难。我要通过蓝牙发送更大的文件-1-2MB。我已经准备好了一个数据包(每个大约8kB)。我的应用按照以下方案中的描述工作:iPhone-sendingheader:filedividedinto25partsiPod-receivedheader:OKIgotitwaitingfor25partsiPhone-sendingpart#1iPod-receivedpart#1sendnextiPhone-sendingpart#2iPod-receivedpart#2sendnext...iPhone-sendingpart

文章目录问题原因问题复现环境&版本复现过程解决方案调整列大小调整列类型个人简介问题当我们创建表或新增字段时，我们可能遇到下面这个问题：1118-Rowsizetoolarge.Themaximumrowsizefortheusedtabletype,notcountingBLOBs,is65535.Thisincludesstorageoverhead,checkthemanual.YouhavetochangesomecolumnstoTEXTorBLOBs大概的意思是说：行的大小过大，最大限制为65535，其中不包括TEXTorBLOB类型，建议调整一些列为TEXTorBLOB类型。下面我

目录一、背景二、解决方式 1、修改MYSQL允许接收的数据包为20M(临时修改)2、配置文件持久化修改一、背景有一批10W左右的excel数据要导入mysql数据库，excel文件大小为15M左右，后台代码在导入过程中报：Cause:com.mysql.cj.jdbc.exceptions.PacketTooBigException:Packetforqueryistoolarge(5,985,512>4,194,304).Youcanchangethisvalueontheserverbysettingthe'max_allowed_packet'variable.\n;Packetforq

摘要二进制代码总结，虽然对于理解代码语义非常有价值，但由于其劳动密集的特性，具有挑战性。本研究深入探讨了大型语言模型（LLMs）在理解二进制代码方面的潜力。为此，作者提出了BinSum，一个包含超过557,000个二进制函数的全面基准和数据集，并引入了一种新颖的提示合成和优化方法。为了更准确地衡量LLM的性能，作者还提出了一种超越传统精确匹配方法的新语义相似度度量。作者对知名LLM进行了广泛评估，包括ChatGPT、GPT-4、Llama2和CodeLlama，揭示了10个关键见解。此评估生成了40亿推理令牌，总费用为11,418美元，使用了873个NVIDIAA100GPU小时。作者的发现突

简介官网 Nvidia2023提出的一种新的生成模型，可生成具有任意属性的高分辨率稀疏3D体素网格，以前馈方式生成数百万体素，最细有效分辨率高达102431024^310243，而无需耗时的test-time优化，使用一种分层体素潜扩散模型，使用建立在高效VDB数据结构上的自定义框架，以从粗到细的方式生成逐步更高的分辨率网格。XCube在100m×100m规模的大型户外场景中的有效性，体素大小小至10cm。实现流程 目标是学习一个以稀疏体素层次表示的大规模3D场景的生成模型，由L层由粗到细的体素网格组成G={G1,⋅，GL}G=\{G_1,\cdot，G_L\}G={G1​,⋅，GL​}及其相

模型亮点模型文件:damo/speech_paraformer-large-vad-punc_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorchParaformer-large长音频模型集成VAD、ASR、标点与时间戳功能，可直接对时长为数小时音频进行识别，并输出带标点文字与时间戳：ASR模型：Parformer-large模型结构为非自回归语音识别模型，多个中文公开数据集上取得SOTA效果，可快速地基于ModelScope对模型进行微调定制和推理。热词版本：Paraformer-large热词版模型支持热词定制功能，基于提供的热词列表进行激励增强，提升热词的