写这篇文章之前，搞掂这几行代码，付出了3天时间研究网上的文章全部都看了一遍，无数次AI写代码（AI写的基本上是全错的）踩坑无数，才得以总结出最实用的RSA加密与解密的使用踩的最大坑就是：前端拿到公钥加密得到的密文，给后端私钥解密，发现出现各种错误。开始正题，内容很短前端：Vue框架（JavaScript）后端：sprintboot（Java）工具类：hutool（就这一个够了）前端Vue获取公钥这里安装jsencrypt这个库进行RSA的加密获取公钥之后，直接套函数加密，简单的一批importaxiosfrom'axios'importJSEncryptfrom'jsencrypt';expo
RabbitMQ一、RabbitMQ是什么？为什么要使用它？ 1.Rabbitmq属于消息队列中的一种，常用的消息队列技术还有kafka，RockerMq等等。Rabbitmq的稳定性比较强。 2.消息队列主要帮我们解决了系统的高并发问题，可以提高系统的性能。（1）异步消息队列中有两个重要的概念，一个是生产者，负责生产消息到MQ，一个是消费者，负责消费消息。当生产者生产完消息之后，可以放到MQ中，而不用等待消费者的回应，进而生产者可以继续做其他的事情。消费者只需监听这个MQ，就可以完成消息的异步消费，这样可以大大提升系统的效率。（2）解耦MQ可以实现系统与系统之间的解耦。例如现在有一个订单
文章目录1.安装Docker2.获取Wiki.js镜像3.本地服务器打开Wiki.js并添加知识库内容4.实现公网访问Wiki.js5.固定Wiki.js公网地址不管是在企业中还是在自己的个人知识整理上，我们都需要通过某种方式来有条理的组织相应的知识架构，那么一个好的知识整理工具是非常重要的，今天推荐一款维基知识库系统——Wiki.js。本文将介绍如何用Docker容器技术部署Wiki.js应用程序，并且结合cpolar发布至公网实现知识库共享。Wiki.js是一个高度可定制Wiki平台，用Node.js编写，支持Markdown以及HTML文档。Docker容器技术可帮助我们简化部署过程，提
▌01. OpenAISora视频生成模型技术报告总结 •不管是在视频的保真度、长度、稳定性、一致性、分辨率、文字理解等方面，Sora都做到了SOTA（当前最优）。•技术细节写得比较泛（防止别人模仿）大概就是用视觉块编码（visualpatch）的方式，把不同格式的视频统一编码成了用transformer架构能够训练的embeding，然后引入类似diffusion的unet的方式做在降维和升维的过程中做加噪和去噪，然后把模型做得足够大，大到能够出现涌现能力。•简单来说，在别家做视频模型的时候还是基于“小”模型的思路（基于上一帧预测下一帧，并且用文字或者笔刷遮罩做约束）的时候，OpenAI
博主介绍：✌全网粉丝100W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌🍅由于篇幅限制，想要获取完整文章或者源码，或者代做，可以给我留言或者找我聊天。🍅感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人。文章包含：项目选题+项目展示图片（必看）技术栈：使用request爬取豆瓣+1905多路数据源电影数据集，hive分析百万海量数据,sqoop导入mysqlflask做后台+前端echarts加登录页面做的可视化 题 目基于机器学习的喜剧电影推荐系统
1、go语言介绍 2、go开发环境搭建2.1、go的安装go下载地址：Allreleases-TheGoProgrammingLanguage，windows选择下载go1.20.2.windows-amd64.msi文件。双击go1.20.2.windows-amd64.msi，点击"Next"，然后勾选同意，再点击"Next"。选择Go的安装位置，这里我选择了"D:\0-software\0-develop\10-GO\1-go1.20.2"。再点击"Next"。点击"Install"进行安装。然后点击"Finish"就安装完成了。 2.2、go的环境变量配置 此电脑->右键"属性"->"
文章目录技术交流一、基础篇二、大模型（LLMs）进阶三、大模型（LLMs）LangChain四、大模型分布式训练五、大模型（LLMs）推理用通俗易懂的方式讲解系列大模型应该是目前当之无愧的最有影响力的AI技术，它正在革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等，正成为未来商业环境的重要组成部分。截至目前大模型已超过200个，在大模型纵横的时代，不仅大模型技术越来越卷，就连大模型相关岗位和面试也开始越来越卷了。年前，我们技术群组织了一场算法岗技术&面试讨论会，邀请了一些互联网大厂同学、参加社招和校招面试的同学，针对大模型技术趋势、大模型落地项目经验分享、入门大模型算法岗该如何准
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1、Web测试中简单定位Bug定位bug之前要确定自己对用例的理解是否有问题。（在工作中,很多测试结果错误都是因为自己对用例的理解没有到位，以致于操作错误导致结果不符合预期）一般来说bug分为前端bug和后端bug，前端bug为请求数据错误，后端bug为响应数据错误。前端bug根据运行结果与预期不符的步骤进行定位，然后抓包，一般来说主流浏览器（Chrome,firef
为了让AI更像科学家，他们将人类知识注入大模型…正如教孩子解难题，你可以让他们自己反复试错找到正确方法，也可以教他们一些基础规则和技巧提高解题效率。类似地，将规则和技巧等人类知识融入到ChatGPT、Sora等基于数据驱动的AI模型训练中，有可能提高模型的效率和推理能力。△该图由AI模型StableDiffusionXL生成但关键问题是如何平衡数据和知识对模型的影响。为了解决这一问题，美国国家工程院院士张东晓、宁波东方理工大学（暂名）助理教授陈云天领衔，提出了一个新框架——它首次对知识的价值进行定量评估，从而增强深度学习模型的预测能力。实验证明，该框架可在物理、化学、工程学等不同领域有广泛的实
目录请介绍一下以赛亚和何西阿以赛亚何西阿总结请介绍一下美国联邦航空管理局（FederalAviationAdministration，简称FAA）主要职责重要性挑战请介绍一下Carolina这个名字，特别是它的起源和含义历史和文化背景地理名称当代使用请介绍一下Felix这个名字，特别是它的起源和含义历史背景地理分布当代使用请介绍一下求仁得仁这个成语含义请您从词根词缀和单词起源的角度来介绍一下，surgeExploitationLatterCalligrapher请介绍一下以赛亚和何西阿以赛亚（Isaiah）和何西阿（Hosea）是《圣经》旧约中两位重要的先知，他们的著作分别收录在《以赛亚书》和
