下载源码（当前版本3.8.5）RuoYi-Vue:🎉基于SpringBoot，SpringSecurity，JWT，Vue&Element的前后端分离权限管理系统，同时提供了Vue3的版本(gitee.com)创建数据库(一定要是这三个，否则部署成功可能菜单乱码，我就是乱码后删库重新按照下图建的)3.项目导入IDEA，启动后端4.下载Node.js，注意ruoyi3.8.5版本的前端只能试用node16或以下的版本，否则下载依赖正常，启动测试环境或打包就会报错5.安装前端依赖5.1.进入RuoYi-Vue-master\ruoyi-ui文件夹下打开cmd执行npminstall下载依赖如果是国

✌全网粉丝20W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和毕业项目实战✌🍅文末获取项目下载方式🍅一、项目背景介绍：随着社会的快速发展和科技的不断进步，咖啡文化逐渐成为人们生活中不可或缺的一部分。在这一背景下，基于JAVA、SpringBoot、VUE和微信小程序的前后端分离咖啡小程序应运而生。这个系统旨在结合先进的技术架构，为咖啡爱好者提供一个互动平台，实现个性化咖啡定制、社交互动、在线订单等功能。通过前后端分离的设计，我们探索了小程序开发的最佳实践，为用户和商家打造了一个便捷

目录基本说明安装Nginx部署VUE前端部署Django后端Djangoadmin静态文件（CSS，JS等）丢失的问题1.基本说明本文介绍了在windows服务器下，通过Nginx部署VUE+Django前后端分离项目。本项目前端运行在80端口，服务器端运行在8000端口。因此本项目使用Django的runserver命令进行部署，基本能满足小型使用需求。由于Nginx多在Linux服务器下使用，少有博客介绍其windows下使用规则。此外，Django部署多用uWSGI，但经过实测windows下先无法正常使用。并且经过本人实测目前几乎没有可以满足本人需求的博文。基于以上考虑，因此写下此博客

AI智能问答系统AI智能问答系统是一种使用人工智能技术来回答用户提出的问题的系统。该系统可以理解自然语言输入，分析问题的语义和意图，并根据预先定义的知识库或学习过程中积累的知识，提供相应的答案或建议。AI智能问答系统通常包含以下组件：自然语言处理（NLP）模块：用于将自然语言问题转化为计算机可处理的形式，并提取问题的语义和意图。知识库：包含各种领域的知识和信息，如百科全书、专业数据库、文档等。知识库可以通过手动编写、自动抽取、学习等方式生成。推理引擎：用于根据问题和知识库之间的关系，推理出最可能的答案或建议。用户接口：用于与用户交互，接收用户的问题，并展示答案或建议。AI智能问答系统在各种领域

Redis，不仅是数据存储，更是架构的艺术。从主从到哨兵、再到Cluster，每个模式都有着独特的优势。而代理模式，则是应对大规模场景的得力助手。这是一场探险，Redis引领我们穿越在数据存储的未知之旅。本文先简略介绍Redis的几种架构模式，后续合集再逐一进行详细介绍部署、使用及原理。一、主从模式1、简介主从模式是Redis架构中最简单的模式之一，分为主数据库master和从数据库slave两类,主要特点如下：主数据库支持读写操作，数据变化时自动同步给从数据库。从数据库通常为只读，接收主数据库同步的数据。一个主数据库可以拥有多个从数据库，但一个从数据库只能对应一个主数据库。从数据库宕机不影响

NUMA的出现我们都知道，CPU是计算机的核心组件，它被设计用来完成计算机的核心任务：计算，这里的计算既包括数学上的运算，还包括条件的判断、IO设备的读写等多个方面。在计算机发展初期，为了提升CPU的计算能力，工程师们的方法是不断增加晶体管的数量和提升CPU的主频，因为这可以让CPU在单位时间内完成更多次数的计算。然而，当技术发展到一定程度之后，CPU的散热和功耗的问题开始变得突出，单纯提升主频开始变得越来越困难，然后工程师们又有了新的想法：既然一个人干活效率有限，那就让更多的人一起干活吧！于是，多核CPU应运而生。多核CPU可以同时处理多个任务，极大地提高了计算机的运算速度。然而，随着核心数

全文共1.8w余字，预计阅读时间约60分钟|满满干货，建议收藏！一、介绍在2020年秋季，GPT-3因其在社交媒体上病毒式的传播而引发了广泛关注。这款拥有超过1.75亿参数和每秒运行成本达到100万美元的大型语言模型（LargeLanguageModels，LLMs）开启了自然语言处理（NLP）领域的新纪元。在这个阶段，大规模预训练模型的涌现彻底改变了NLP的研究和应用格局。大规模语言模型充分挖掘了大量未标注数据的潜力，从而赋予模型更强的语言理解和泛化能力。采用预训练和微调策略的大模型在多个NLP任务上都实现了前所未有的成就，无论是在模型准确性、泛化能力还是复杂任务处理方面，都展示了出色的表现

作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍近年来随着人们对城市生活质量、健康状况以及经济发展的关注，环境监测技术已经成为一个热门研究方向。如何从海量数据中提取有意义的信息并快速有效地反应出环境变化、评价环境危机、评估经济发展规划等，成为越来越多研究者面临的新课题。大数据与环境监测（BigDataandEnvironmentalMonitoring）是一个综合性研究领域，涉及包括环境资源利用、环境影响评价、灾害防御、环境效益评估、环境管理、环保政策制定、社会因素影响等多个方面。一般来说，环境监测的任务可以分为四个阶段：第一阶段是原始数据的收集，第二阶段是数据预处理，第三阶段是特征工程，第四阶段是模

文章目录简介介绍优缺点Presto和hive的对比Presto、Impala性能比较原理架构整体架构sql执行步骤具体分析资源和调度查询调度**资源管理**内存管理内存池为什么要使用内存池内存管理数据模型核心问题之Presto为什么这么快？Presto安装PrestoServer安装Presto命令行Client安装Presto可视化Client安装和使用常用SQL基础SQLDDLDMLDQL插件Presto优化之数据存储合理设置分区使用列式存储ORC使用压缩Snappy内存调优Presto优化之查询SQL只选择使用的字段过滤条件必须加上分区字段GroupBy语句优化Orderby时使用Lim

语音分离——其实是鸡尾酒会效应，但是任意信号分离难度比较大。语音和噪音分离-enc，音乐分离，语音和语音之间分离，大概分这几种吧。其实严格来说还需要搭配声学事件检测之类的来进行，但是此处假定信号成分已知。——然后语音分离常见的是两个人分离，任意说话人数量的分离也是可以的，但是三个人以上的难度陡增。一般可分为单通道和多通道——多通道可能会用到额外的麦克风阵列辅助，也可能是每个通道做单通道分离。当然也可以是先单通道预分离再结合。——分离问题属于欠定问题，很适合用深度学习来解决。传统方法的语音分离需要引入多通道信息进行分析，单通道属于难点。传统方法往往要求噪声具有一定的平稳性，有传统的滤波方法，也有