本文主要总结了作者在一次涉及流程表单的需求发布中遇到的问题及思考总结。 一、问题回顾在一次涉及流程表单的需求发布时，由于表单设计的改动，需要在历史工单中的一个json字段增加一个属性，效果示意如下：[{"key1":"value1"}]->[{"key1":"value1","key2":"value2"}]由于历史数据较多，采用了通过odc从数据库查询数据，线下开发数据处理脚本，更新数据后生成sql去线上执行，脚本示例如下。Stringtarget=JSON.toJSONString(JSON.parseObject(oraData).put("key2","value2"))在数据变更时未
2023年以前，编程需要学习各种语法，现在只需要提示词。未来还需要编程老师吗？需求一定越来越少。“PromptingTurtleSimfromChatGPT”https://github.com/mhubii/chatgpt_turtlesimThedemoletsChatGPTcallintoROSservicesthroughWebSocketsviarosbridge_suite5androslibpy2.ThisensuresthatChatGPTonlyexecuteswhatyouallowittoexecute.ChatGPTdoesnotrunanyPythoncodeonyo
系列文章目录参考博客文章目录系列文章目录检测AI生成图像的挑战区分两者的挑战破解代码的技术1.反向图像搜索2.像素伪影分析3.元数据异常检测4.图像属性分析结论检测AI生成图像的挑战检测人工智能生成的图像的最大挑战之一是它们可能非常逼真，难以与真实图像区分开来。这是因为人工智能模型变得越来越复杂，并且能够生成与真实的图像在视觉上相似的图像。另一个挑战是，有许多不同类型的AI模型可用于生成图像，每种模型都有自己独特的特征。一些模型可能比其他模型更难检测，这取决于它们的架构和训练数据。区分两者的挑战区分人类和机器生成的图像的一个重大挑战是，人工智能技术正在变得越来越先进。从简笔画到油画，从抽象到真
事情起因：我们使用es作为日志搜索引擎，客户收集到的业务日志非常之大，每次查询后，返回页数较多，由于我们web界面限制每页返回150条，当客户翻到66页之后就会报错。文章目录前言二、实验1.默认生成20条数据2.默认查询3.Searchafter查询4.Searchafter二次查询总结前言报错信息如下：Elasticsearchlimitsthesearchresultto10000messages.Withapagesizeof150messages,youcanusethefirst66pages.Unabletoperformsearchquery:Elasticsearchexcep
关于在matepad11上折腾了一段时间proot的结果实际上没什么结果，因为termux会被限制性能，我不知道是鸿蒙的原因还是其他的原因。总之性能很差，xfce4几乎不能用。另外就是vnc的滚轮有问题，不能被正常的穿透过去。总之就是很难用，已经放弃。另外，并不是proot不能用gnome有一些方法可以正常的安装。但是性能很差第一套：大屏手机用来打游戏，以及日常用途/1matebooke作为平板和随身电脑/2一台高素质的游戏本/台式机/3很显然/2不能用与打游戏，就算是win11可以模拟出来但是很多游戏会做一些防范措施实际上这一套不太好，因为快捷键失效的问题依然无法解决。第二套小屏手机精致，很
随着2018年国务院机构改革方案中省级和省级以下国地税机构合并要求的落地，各省级税务局成立了税收大数据和风险管理局，省级大数据平台应用建设变得比以往任何时候都紧迫。大数据平台能做什么？税务人员需要的数据平台是什么样的？省级税务大数据平台如何建设？这些问题是每个计划建设大数据平台的单位都需要认真思考的，本文结合自身建设需要，就省级大数据平台建设做了一些探讨。一、大数据平台的建设是全局战略性项目 大数据平台建设项目一般都规模大、周期长、涉及部门多，成效体现慢。同时建成后，数据运维、模型改进、应用深入等方面还需要持续投入。 因此大数据平台建设项目的风险很大，这风险来自方方面面，既有技术、方案
chatGPT的思考背景新的改变春江水暖这边风景隔窗观雨新的改变雨声何在且听雨声关于chatGPT，京东副总裁何晓东称ChatGPT逻辑强于内容背景2021年，公司正在推动一个短期目标，工业质检。围绕AI，公司却又个相对较为笨重的队形，前面有索敌部队，紧跟着是先锋部队，再接着是连接对方和AI团队的先敌部队，这三个队伍都属于销售团队，不过依次对技术理解高多和后方AI团队的联系程度更高。再看需求方呢，通常都是一些比较固定的浅显需求，常常是视觉上的定位、分类任务。需求方和技术提供方看视极端互补，但是要合作却有点难。难在哪里呢？难道有三。第一是：需求方这边，任务虽然典型，但是需要理解需求、采集合适的数
chatGPT的思考背景新的改变春江水暖这边风景隔窗观雨新的改变雨声何在且听雨声关于chatGPT，京东副总裁何晓东称ChatGPT逻辑强于内容背景2021年，公司正在推动一个短期目标，工业质检。围绕AI，公司却又个相对较为笨重的队形，前面有索敌部队，紧跟着是先锋部队，再接着是连接对方和AI团队的先敌部队，这三个队伍都属于销售团队，不过依次对技术理解高多和后方AI团队的联系程度更高。再看需求方呢，通常都是一些比较固定的浅显需求，常常是视觉上的定位、分类任务。需求方和技术提供方看视极端互补，但是要合作却有点难。难在哪里呢？难道有三。第一是：需求方这边，任务虽然典型，但是需要理解需求、采集合适的数
欢迎大家关注公众号「JAVA前线」查看更多精彩分享文章，主要包括源码分析、实际应用、架构思维、职场分享、产品思考等等，同时欢迎大家加我微信「java_front」一起交流学习1整体思想计算机领域有一句话：计算机中任何问题都可通过增加一个虚拟层解决。这句体现了分层思想重要性，分层思想同样适用于Java工程架构。分层优点是每层只专注本层工作，可以类比设计模式单一职责原则，或者经济学比较优势原理，每层只做本层最擅长的事情。分层缺点是层之间通信时，需要通过适配器，翻译成本层或者下层可以理解的信息，通信成本有所增加。我认为工程分层需要从六个维度思考：(1)单一每层只处理一类事情，满足单一职责原则(2)降
目录TensorFlow的优势1.易用性2.灵活性3.高效性4.幕后支持5.额外特性TensorFlo
