目录一、摘要1.1项目介绍1.2项目录屏二、功能模块2.1用户端2.2管理员端三、系统展示四、核心代码4.1随机景点推荐4.2景点评价4.3协同推荐算法4.4网站登录4.5查询景点美食五、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于Vue+SpringBoot+MySQL的海南旅游推荐系统，基于协同推荐算法，包括用户网页和管理后台，包含景点类型模块、旅游景点模块、行程推荐模块、美食推荐模块、景点排名模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，海南旅游推荐系统基于角色的访问控制，给景点管理员、游客使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自
目录一、摘要1.1项目介绍1.2项目录屏二、功能模块三、开发背景四、系统展示五、核心源码5.1查询企事业单位5.2查询流动人口5.3查询精准扶贫5.4查询案件5.5查询人口六、免责说明一、摘要1.1项目介绍基于JAVA+Vue+SpringBoot+MySQL的数字化社区网格管理系统，包含了人口信息、人口分析、精准扶贫、流动人口、特殊群体、企事业单位、案件信息、党建信息模块，还包含系统自带的用户管理、部门管理、角色管理、菜单管理、日志管理、数据字典管理、文件管理、图表展示等基础模块，数字化社区网格管理系统基于角色的访问控制，给社区管理员、社区工作人员使用，可将权限精确到按钮级别，您可以自定义角
给定一个整数数组，我需要返回一个包含原始数组中间元素的新数组。具体来说，如果原始数组的长度为奇数，结果将包含一个元素，如果为偶数，则结果将包含两个元素。这是我现在的代码，适用于偶数长度的数组。如何让它适用于奇数长度的数组？publicint[]makeMiddle(int[]nums){int[]a=newint[2];if(nums.length>1){a[1]=nums[nums.length/2];a[0]=nums[nums.length/2-1];returna;}else{a[2]=nums[((nums.length+1)/2)-1];}returna;}
据GitGuardian的最新报告，2023年GitHub平台上发生了大规模的敏感信息泄露事件，超过300万个公开代码库累计泄漏超过1280万个身份验证和敏感密钥，其中绝大部分信息在泄露后5天内仍保持有效。凭证泄漏首次成为数据泄漏主因2023年凭证泄露首次成为网络攻击和数据泄漏的主要原因。2023年的Sophos报告指出，凭证泄露是上半年所有攻击事件的根源之一，占比高达50%。漏洞利用紧随其后，占23%。作为全球最受欢迎的代码托管和协作平台，GitHub上的密钥泄露事件自2020年以来呈快速恶化的增长趋势：2020-2023年GitHub凭证信息泄漏快速2023年，GitGuardian扫描了
大模型对齐新方法，让数学推理能力直接提升9%。上海交通大学生成式人工智能实验室（GAIRLab）新成果ReAlign，现已开源。随着以ChatGPT为代表的语言大模型的快速发展，研究人员意识到训练数据的质量才是大模型对齐的关键。然而，目前主流的提示数据质量的方法不是需要大量人工成本（人工构造高质量数据）就是容易遭受大模型幻觉的影响（从蒸馏数据中选择高质量样本）。ReAlign能以较小的人工成本提升现有数据集的质量，进而提升模型整体对齐能力，包含数学推理能力、回答问题的事实性、回答的可读性。目前，该项目开源了大量资源：ReAlign代码（使用方法和步骤均在Github中给出）ReAlign后的数
DiT作为效果惊艳的Sora的核心技术之一，利用DifffusionTransfomer将生成模型扩展到更大的模型规模，从而实现高质量的图像生成。然而，更大的模型规模导致训练成本飙升。为此，来自SeaAILab、南开大学、昆仑万维2050研究院的颜水成和程明明研究团队在ICCV2023提出的MaskedDiffusionTransformer利用maskmodeling表征学习策略通过学习语义表征信息来大幅加速DiffusionTransfomer的训练速度，并实现SoTA的图像生成效果。图片论文地址：https://arxiv.org/abs/2303.14389GitHub地址：https
随着软件应用的不断发展和复杂化，对于应用性能监控和指标收集的需求也日益增强。对于.NETCore开发者而言，App.Metrics是一款不可或缺的开源监控插件，它为.NETCore应用提供了强大的监控和指标收集功能。本文将深入探讨App.Metrics的特性和使用方式，帮助开发者更好地利用这一工具提升应用的稳定性和性能。一、App.Metrics概述App.Metrics是一个功能强大的.NET库，用于监控、度量和健康检查.NET应用程序。它提供了一套丰富的度量类型，包括计数器、计时器、直方图、米等，并支持多种报告和存储后端，如InfluxDB、Prometheus、Graphana等。这使得
HomeAssistant：基于Python的智能家居开源系统详解 在数字化和智能化的时代，智能家居系统成为了现代家庭的新宠。它们能够让我们更加方便地控制家中的各种设备，实现自动化和个性化的居住体验。其中，HomeAssistant作为一款基于Python的智能家居开源系统，备受关注和推崇。本文将从通俗易懂的角度，对HomeAssistant进行详细的解释和介绍。 一、什么是HomeAssistant？ HomeAssistant是一款开源的智能家居系统，它基于Python编程语言开发而成。这个系统允许用户将家中的各种智能设备连接在一起，并通过一个统一
根据GithubTrendings的统计，今日(2024-02-23统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量，汇总情况如下：开发语言项目数量非开发语言项目4Python项目3TypeScript项目1HTML项目1Dart项目1Rust项目1从零开始构建你喜爱的技术创建周期：2086天Star数量：240928个Fork数量：23078次关注人数：240928人贡献人数：112人OpenIssues数量：314个Github地址：https://github.com/codecrafters-io/build-your-own-x.git项目首页:https://codecrafte
📝个人主页：五敷有你 🔥系列专栏：中间件⛺️稳中求进，晒太阳MQ的优劣：优势应用解耦：提升了系统容错性和可维护性异步提速：提升用户体验和系统吞吐量消峰填谷：提升系统稳定性劣势系统可用性降低系统引入的外部依赖越多，系统稳定性越差，一旦MQ宕机，就会对业务造成影响，如何保证MQ的高可用系统复杂度提高MQ的加入大大增加了系统的复杂度，以前系统间是同步的远程调用，现在是拖过MQ进行异步调用，如何保证消息没有被重复消费？怎么处理消息丢失情况？怎么保证消息传递的顺序性？一致性问题A系统处理完业务，通过MQ给B、C、D系统发送数据，如果B系统，C系统处理成功，D系统处理失败，如何保
