一、简单的insert方法1.UserMapper.xmlinsertintosys_user(user_name,user_password,user_email,user_info,head_img,create_time)values(#{userName},#{userPassword},#{userEmail},#{userInfo},#{headImg,jdbcType=BLOB},#{createTime,jdbcType=TIMESTAMP})1.指定特殊数据类型（1）为了防止类型错误，对于些特殊的数据类型，建议指定具体的jdbcTypeheadimg指定BLOB类型，crea
作者|崔皓审校|重楼摘要随着LLM（大语言模型）的发展，最近流行起利用大语言模型对源代码进行分析的潮流。网络博主纷纷针对GitHubCo-Pilot、CodeInterpreter、Codium和Codeium上的代码进行分析。我们也来凑个热闹，利用OpenAI的GPT-3.5-Turbo和LangChain对LangChain的源代码进行分析。开篇众所周知，作为程序员经常会和源代码打交道，很多情况下，当程序员遇到新代码库，或者是遗留项目的代码库，都有些手足无措。特别是要在已有的代码库中进行修改，那更是举步维艰，生怕走错一步成千古恨。例如：不清楚类，方法之间的关系，不清楚函数之间的业务逻辑。不
前言，本次笔记是记录在工作中的打红队时挖到的用友时空KSOA任意文件上传漏洞。emmm，怎么说呢，就是又在一次加班码到晚上十点的时候，挖掘到了一个用友时空ksoav9.0文件上传漏洞。大家先看看长什么样吧，大概就这样！版本这么明目张胆的就展现在我面前，不找一下这个版本漏洞都对不起这么大个字在我眼前晃。软件介绍：用友时空KSOA是建立在SOA理念指导下研发的新一代产品，是根据流通企业最前沿的I需求推出的统一的IT基础架构，它可以让流通企业各个时期建立的IT系统之间彼此轻松对话，帮助流通企业保护原有的IT投资，简化IT管理，提升竞争能力，确保企业整体的战略目标以及创新活动的实现。漏洞描述：用友时空
STM32+4G模块实战项目（OTA升级）构思占坑中ing。。。。。，3天一章，请耐心等待STM32+4G模块实战项目（连接阿里云物联网平台+OTA升级）：（一）初识硬件STM32+4G模块实战项目（连接阿里云物联网平台+OTA升级）：（二）stm32通过4G模块连接阿里云（一机一密）STM32+4G模块实战项目（连接阿里云物联网平台+OTA升级）：（三）stm32通过4G模块连接阿里云（一型一密）提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录STM32+4G模块实战项目（OTA升级）一、硬件原理图和实物介绍二、MQTT1.什么是MQTT2.读入数据总结一、硬件原理图
6.Qt5+FFmpeg本地摄像头采集预览实战源码工程：S26_Test2FFmpeg命令行处理摄像头ffmpeg-list_devicestrue-fdshow-idummy命令执行后输出的结果如下（注：中文的设备会出现乱码的情况）。列表显示设备的名称很重要，输入的时候都是使用“-fdshow-ivideo="{设备名}"”的方式。获取摄像头数据（保存为本地文件或者发送实时流）编码为H.264，保存为本地文件下面这条命令，实现了从摄像头读取数据并编码为H.264，最后保存成mycamera.mkv。ffmpeg-fdshow-ivideo="LenovoEasyCamera"-vcodecl
大家好，我是微学AI，今天给大家带来一个文本生成图像的案例。让大家都成为艺术家，自己电脑也能生成图片 ，该模型它能让数十亿人在几秒钟内创建出精美的艺术品。在速度和质量方面，都有所突破，这意味着图像生成技术走向大众。StableDiffusion模型包括两个步骤：前向扩散——通过逐渐扰动输入数据将数据映射到噪声。这是通过一个简单的随机过程正式实现的，该过程从数据样本开始，并使用简单的高斯扩散核迭代地生成噪声样本。此过程仅在训练期间使用，而不用于推理。参数化反向——撤消前向扩散并执行迭代去噪。这个过程代表数据合成，并被训练通过将随机噪声转换为真实数据来生成数据。模型构架：下面介绍一下，Stable
目录：导读前言一、Python编程入门到精通二、接口自动化项目实战三、Web自动化项目实战四、App自动化项目实战五、一线大厂简历六、测试开发DevOps体系七、常用自动化测试工具八、JMeter性能测试九、总结（尾部小惊喜）前言Fiddler抓取网页浏览器请求Fiddler代理浏览器设置（Chrome/IE/Firefox）注意浏览器代理区别Chrome/IE浏览器使用的都是系统代理设置在chrome浏览器的设置中搜索代理，可以看到 打开IE浏览器，选择设置->Internet选项 Firefox浏览器使用的是单独的一套代理系统在Firefox的代理设置中，我们也可以选择使用系统代理打开Fi
来源：投稿作者：lsc 编辑：学姐理论部分01细粒度图片分类问题1.1细粒度图片分类特点可判别区域往往只是在图像中很小的一块区域内。1.2细粒度图像分类数据集1.3细粒度图像分类竞赛1.4细粒度图像分类模型分类:(1)强监督模型:需要类别以外的标签进行监督(2)弱监督模型:不需要类别以外的标签02强监督模型Part-basedR-CNN标签，引入boundingbox和keypoint等额外的标注信息Part-basedR-CNN的基本流程:(1)基于R-CNN算法和空间的分布约束条件对局部区域进行检测，得到整体、头部和躯干部件。(2)对不同区域使用对应的分类器提取卷积特征。(3)将3个分类网
最近使用深度学习进行时间序列预测而不是经典方法涌现出诸多创新。本文将为大家演示一个基于HuggingFaceTransformers包构建的概率时间序列预测的案例。概率预测通常，经典方法针对数据集中的每个时间序列单独拟合。然而，当处理大量时间序列时，在所有可用时间序列上训练一个“全局”模型是有益的，这使模型能够从许多不同的来源学习潜在的表示。深度学习非常适合训练全局概率模型，而不是训练局部点预测模型，因为神经网络可以从几个相关的时间序列中学习表示，并对数据的不确定性进行建模。在概率设定中学习某些选定参数分布的未来参数很常见，例如高斯分布或Student-T，或者学习条件分位数函数，或使用适应时
该篇文章已经被专栏《从0开始学docker》收录容器数据卷一.什么是容器数据卷二.操作2.1挂载数据卷2.2挂载方式指定路径挂载具名挂载匿名挂载三.实战mysql持久化数据3.1下载mysql3.2运行容器（做数据挂载）3.3测试四.写在最后一.什么是容器数据卷通过前面的学习，我们知道docker是把应用和环境打包成镜像，那如果数据都在容器里，容器被删除数据就会丢失，我们需要让数据持久化。卷又是什么呢？容器之间有数据共享，产生数据同步到本地，其实就是个目录挂载，把容器内的目录挂载到虚拟机上或者linux上面，这就是卷。把容器里想要同步的镜像里的一个路径映射到本地，也就是容器的持久化和同步操作，
