为了让项目的性能更好，检索的效率更高，考虑引入elasticsearch中间件。我们的服务器环境为centos7，综合版本考虑，springboot的插件与服务器中都装7.x版本的比较新，也比较多特性支持。ElasticSearch简介ElasticSearch是一个开源的分布式搜索引擎，它使用Lucene作为底层引擎，提供了分布式多租户全文搜索、实时数据分析和可视化等功能。其主要优势包括：高性能：ElasticSearch采用分布式架构，可以快速处理大量数据，支持实时搜索和分析。 可扩展性：ElasticSearch支持水平扩展，可以通过添加新的节点来扩展集群，实现高可用和负载均衡。 灵活性

博主介绍：✌从事软件开发10年之余，专注于Java技术领域、Python人工智能及数据挖掘、小程序项目开发和Android项目开发等。CSDN、掘金、华为云、InfoQ、阿里云等平台优质作者✌🍅文末获取源码联系🍅 👇🏻精彩专栏推荐订阅👇🏻不然下次找不到哟————————————————计算机毕业设计题目《100套》✌目录一.前言介绍及开发技术二.功能设计三.功能截图四.数据库表结构设计五.关键代码六.论文目录参考七.源码获取一.前言介绍及开发技术 把高校毕业论文管理与现在网络相结合，利用java技术建设高校毕业论文管理系统小程序，实现高校毕业论文的信息化。高校毕业论文管理系统小程序能够通过互联

引言小伙伴们好，我是《小窗幽记机器学习》的小编：卖热干面的小女孩。个人CSDN首页：JasonLiu1919_面向对象的程序设计,深度学习,C++-CSDN博客今天开始以2篇小作文介绍代码大语言模型CodeLlama。上篇主要介绍CodeLlama的基本情况并基于HuggingFace上部署的Demo快速体验下CodeLlama的实战效果，下篇则主要介绍如何在本地部署CodeLlama。感兴趣的小伙伴可以关注下！模型简介CodeLlama是基于Llama2面向编程领域的大型代码语言模型(即代码大模型)，基于该工具可以使用文本提示(Prompt)直接生成或者理解代码。CodeLlama具备包括代

目录第6章 图像分割6.1 Grabcut实现6.1.1定义前景和背景6.1.2   cv::grabCut()6.1.3 cv::compare()6.1.4算法实现​​​​​​​Github代码地址：GitHub-Qinong/OpenCV第6章 图像分割        Opencv提供了一种常用的图像分割算法Grabcut。Grabcut算法比较复杂，计算量也很大，但有很高的精确度。6.1 Grabcut实现6.1.1定义前景和背景        cv::grabCut函数的用法非常简单，只需要在输入图像做上“属于背景”或“属于前最”的标记即可。根据这个局部标记，算法将计算出整幅图像的前

本文深入探讨了深度信念网络DBN的核心概念、结构、Pytorch实战，分析其在深度学习网络中的定位、潜力与应用场景。关注TechLead，分享AI与云服务技术的全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。一、概述1.1深度信念网络的概述深度信念网络（DeepBeliefNetworks,DBNs）是一种深度学习模型，代表了一种重要的技术创新，具有几个关键特点和突出能力。首先，DBNs是由多层受限玻尔兹曼机（RestrictedBoltzmannMachi

1. 图论1.1. 起源于莱昂哈德·欧拉在1736年发表的一篇关于“哥尼斯堡七桥问题”的论文1.2. 要解决这个问题，该图需要零个或两个具有奇数连接的节点1.3. 任何满足这一条件的图都被称为欧拉图1.4. 如果路径只访问每条边一次，则该图具有欧拉路径1.5. 如果路径起点和终点相同，则该图具有欧拉回路，或称为欧拉环2. 图2.1. 顶点和边的集合2.2. 示例2.2.1. 路线图2.2.2. 组织结构图2.3. 当要思考的数据集含有大量高度相互关联的项时，也可以将该数据集描述为一个由相关事物组成的网络，这也是图的另一种说法3. 顶点3.1. 图中零条、一条或多条边经过的点3.2. 节点或实体

雷达图（RadarChart），也被称为蛛网图或星型图，是一种用于可视化多个变量之间关系的图表形式。雷达图是一种显示多变量数据的图形方法。通常从同一中心点开始等角度间隔地射出三个以上的轴，每个轴代表一个定量变量，各轴上的点依次连接成线或几何图形。雷达图可以用来在变量间进行对比，或者查看变量中有没有异常值。雷达图中每个轴的相对位置和角度通常是无信息的。每个变量都具有自己的轴，彼此间的距离相等，所有轴都有相同的刻度。在将数据映射到这些轴上时，需要注意预先对数值进行标准化处理，保证各个轴之间的数值比例能够做同级别的比较。1.主要元素雷达图的主要元素包括：坐标轴：每个变量对应一个射线或轴线，从中心点向

 目录一.TCP/UDP协议探测出网1.NC工具探测TCP协议出网2.Telnet命令探测TCP协议出网3.UDP协议探测出网当红队人员在进行内网渗透时，经常会遇到目标主机不出网的场景，而主机不出网的原因有很多，常见的原因例如目标主机未设置网关，被防火墙或者其他防护设备拦截设置了出入站策略，只允许特定协议或端口出网等。当我们遇到这种情况时，可以通过本章节中所讲到的方法，利用各种包含该协议的方式探测目标主机允许哪些协议出网，根据探测到的协议信息进行隧道穿透。在已经获取到目标系统的权限前提下，可以通过下述所讲到的各种协议探测手段来进行探测是否出网。一.TCP/UDP协议探测出网在对目标服务器进行T

在上篇文章《别再用float布局了，flex才是未来！》中，我们聊到Flex布局才是目前主流的布局方式。在文章最后，我们还贴了一个案例，并且还浅浅地讲解了一下。有些小伙伴说，这讲解得太粗了，要是能够再深入讲解一下，顺便把代码分享分享就好了。那么，今天我们就继续来扒一扒这个项目的布局实现。大体框架实现这个项目是我在CodePen上找到的一个项目，地址是：GlassmorphismCreativeCloudAppRedesign，其页面如下图所示。-w1327从上图可以看得出来，其布局还是非常清晰明了的。其最外层包括一个顶部的导航栏和一个下面的内容区域，用html描述大致是下面的代码。/div>如