一、前言至此，史上最强C语言教程系列已经全部完成，今天是给大家来做一个汇总，笔者目前已经完成了C语言阶段的学习，一直以来感谢大家的陪伴与支持，笔者后续还会继续更新C++、数据结构、Linux、Mysql数据库方面的教程，希望大家能够多做支持！二、目录C语言初阶1.初识C语言史上最强C语言教程----万字初识C语言2、分支和循环史上最强C语言教程----分支和循环（1）史上最强C语言教程----分支和循环（2）史上最强C语言教程----分支和循环（3）史上最强C语言教程----分支和循环（4）史上最强C语言教程----分支和循环（5--终篇）3、函数史上最强C语言教程----函数（1）史上最强C
Java基础教程之新特性·注解1️⃣概念2️⃣优势和缺点3️⃣使用3.1元注解3.2自定义注解3.3常用内置注解4️⃣应用场景5️⃣底层原理6️⃣扩展：那些流行框架中的注解🌾总结1️⃣概念Java注解（Annotation）是Java语言中一种元数据形式，它提供了一种在代码中添加元数据的方式。注解为程序员提供了向代码中添加额外信息的能力，这些额外信息可以被编译器、工具或者运行时环境使用。2️⃣优势和缺点优点：提供了一种更加简洁和可读性强的代码编写风格；增强代码的可维护性和可重用性，通过使用注解可以减少重复的代码；可以帮助开发者在编译时检测错误，提高代码的健壮性。缺点：过度使用注解会使代码变得复
网络购物作为一种重要的消费方式，带动着快递服务需求飞速增长，为我国经济发展做出了重要贡献。准确地预测快递运输需求数量对于快递公司布局仓库站点、节约存储成本、规划运输线路等具有重要的意义。附件1、附件2、附件3为国内某快递公司记录的部分城市之间的快递运输数据，包括发货日期、发货城市以及收货城市(城市名已用字母代替，剔除了6月、11月、12月的数据)。请依据附件数据，建立数学模型，完成以下问题：问题1：附件1为该快递公司记录的2018年4月19日—2019年4月17日的站点城市之间(发货城市-收货城市)的快递运输数据，请从收货量、发货量、快递数量增长/减少趋势、相关性等多角度考虑，建立数学模型，对
开源地址GitHub：https://github.com/JeffreySu/WeiXinMPSDKGitee：https://gitee.com/JeffreySu/WeiXinMPSDK概述 随着大预言模型应用的进一步流行，以及最大Token支持数量的不断上升，自动生成的文本长度也在不断增加。 微信作为国内国民级机器对话的最佳选择，成为了许多机器人首选的交互端口。然而，微信出于各方面的考虑，为消息回复的文字容量做了限制（常规为2048个字节，经过测试，按照微信的算法大约680个汉字左右，半角英文任然可到2048个字符）。在我们实际的项目落地过程中，这种限制一定程度上影响了大模型的使用
3、SpringMVCPostMan工具使用PostMan简介Postman是一款功能超级强大的用于发送HTTP请求的Chrome插件。做web页面开发和测试的人员会使用到该工具其主要特点特点：创建+测试：创建和发送任何的HTTP请求，使用PostMan发送Get、Post、Delete请求等。PostMan安装包下载：📎Postman-win64-9.24.2-Setup.rar4、SpringMVC请求与响应@RequestMapping@RequestMapping注解是一个用来处理请求地址映射的注解，可用于映射一个请求或一个方法，可以用在类或方法上。如果加载方法上就是具体访问路径如果加
3、SpringMVCPostMan工具使用PostMan简介Postman是一款功能超级强大的用于发送HTTP请求的Chrome插件。做web页面开发和测试的人员会使用到该工具其主要特点特点：创建+测试：创建和发送任何的HTTP请求，使用PostMan发送Get、Post、Delete请求等。PostMan安装包下载：📎Postman-win64-9.24.2-Setup.rar4、SpringMVC请求与响应@RequestMapping@RequestMapping注解是一个用来处理请求地址映射的注解，可用于映射一个请求或一个方法，可以用在类或方法上。如果加载方法上就是具体访问路径如果加
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
之前尝试了从0到1复现斯坦福羊驼（StanfordAlpaca7B），StanfordAlpaca是在LLaMA整个模型上微调，即对预训练模型中的所有参数都进行微调（fullfine-tuning）。但该方法对于硬件成本要求仍然偏高且训练低效。因此，Alpaca-Lora则是利用Lora技术，在冻结原模型LLaMA参数的情况下，通过往模型中加入额外的网络层，并只训练这些新增的网络层参数。由于这些新增参数数量较少，这样不仅微调的成本显著下降（使用一块RTX4090显卡，只用5个小时就训练了一个与Alpaca水平相当的模型，将这类模型对算力的需求降到了消费级），还能获得和全模型微调（fullfin
图像二值化，就是把彩色（先转为灰色图）最终转为黑白两色图片的计算过程。看似极其简单，但人们研究了几十年，却始终未达到至臻境界的问题。万幸的是，北京联高软件开发有限公司研究开发了最好的图像二值化和彩色图转灰度图算法，其效果是远超 OpenCV，Matlab这些学院派产品的。联高算法在《原本专业级图片漂白软件》软件中得以实现与应用。本文简要介绍了图像二值化的算法原理、分类及二十三种算法的目录，后续逐个发布C#源代码与计算效果。一、图像二值化和彩色图转灰度图是图像类AI的基石图像处理的两个基础功能：图像二值化和彩色图转灰度图，是一切图像（视频）为核心的AI的基础。很多AI系统，未能取得良好的预期效果
图像二值化，就是把彩色（先转为灰色图）最终转为黑白两色图片的计算过程。看似极其简单，但人们研究了几十年，却始终未达到至臻境界的问题。万幸的是，北京联高软件开发有限公司研究开发了最好的图像二值化和彩色图转灰度图算法，其效果是远超 OpenCV，Matlab这些学院派产品的。联高算法在《原本专业级图片漂白软件》软件中得以实现与应用。本文简要介绍了图像二值化的算法原理、分类及二十三种算法的目录，后续逐个发布C#源代码与计算效果。一、图像二值化和彩色图转灰度图是图像类AI的基石图像处理的两个基础功能：图像二值化和彩色图转灰度图，是一切图像（视频）为核心的AI的基础。很多AI系统，未能取得良好的预期效果
