经过这段时间对的ChatGPT的资料索搜，理论了解，实际操作和全网新闻的信息学习，总量了一些点：要会提出准确需求便与ChatGPT理解ChatGPT只是辅助工具，还是得个人专业知识储备和业务经验目前辅助分析比较靠谱，可用于个人决策工具目前用于简单切有规律的重复性工作较为稳定开放性生产资料的搜索功能较为稳定写作方面中文不太友好，并且俗套，这个需要专业数据进行单独训练冲击最大的行业岗位:教师，资料员，策划（广告等），专业助理(律师助理，咨询师助理等)，专业顾问(金融顾问等)，交易员，会计，客服等资本市场热门投资项目，不亚于几年前的虚拟币文字游戏市场可以靠ChatGPT迎来变革陌生人社交聊市场天可以
目录1MySQL架构说明2连接层3核心业务层3.1查询缓存3.2解析器3.3优化器3.4执行器4存储引擎层5参考文档1MySQL架构说明下图是MySQL5.7 及其之前版本的逻辑架构示意图MySQL架构大致可分为以下三层：连接层：负责跟客户端建立连接、获取权限、维持和管理连接核心业务层：包括查询缓存、解析器、优化器、执行器等，涵盖MySQL的大多数核心服务功能，以及所有的内置函数（如日期、时间、数学和加密函数等），所有跨存储引擎的功能都在这一层实现，比如存储过程、触发器、视图等存储引擎层：负责数据的存储和提取。其架构模式是插件式的，支持InnoDB、MyISAM、Memory等多个存储引擎。现
docker1.初识Docker1.1.什么是Docker1.1.1.应用部署的环境问题1.1.2.Docker解决依赖兼容问题1.1.3.Docker解决操作系统环境差异1.1.4.小结1.2.Docker和虚拟机的区别1.3.Docker架构1.3.1.镜像和容器1.3.2.DockerHub1.3.3.Docker架构1.3.4.小结1.4.安装Docker2.Docker的基本操作2.1.镜像操作2.1.1.镜像名称2.1.2.镜像命令2.1.3.案例1-拉取、查看镜像2.1.4.案例2-保存、导入镜像2.1.5.练习2.2.容器操作2.2.1.容器相关命令2.2.2.案例-创建并运行
目录一、相关信息二、摘要三、介绍/引言Introduction重点1重点2本篇，作者的贡献四、研究问题ResearchProblemAnEncoder-DecoderFramework重点3：编码器-解码器框架中，HNE模型的组成部分异构网络嵌入，最新方法重点4：基于MF的HNE模型特点、缺点重点5：基于RW的HNE模型缺陷重点6：基于AE(自动编码器)的HNE模型缺点
每天要做运动哦。目录 454.四数相加II 383. 赎金信 15. 三数之和 18. 四数之和 总结 454.四数相加II 建议：本题是 使用map 巧妙解决的问题，好好体会一下 哈希法 如何提高程序执行效率，降低时间复杂度，当然使用哈希法 会提高空间复杂度，但一般来说我们都是舍空间 换时间， 工业开发也是这样。题目链接/文章讲解/视频讲解：代码随想录题目：给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 ，数组长度都是 n ，请你计算有多少个元组 (i,j,k,l) 能满足：0nums1[i]+nums2[j]+nums3[k]+nums4[l]==0思路：这次试一
2021-技能大赛-信息安全管理与评估-DCN设备总结(下)-任务二-无线与安全配置篇-终结篇author：leadlifetime：2022/3/11知识星球：LeadlifeSec技术交流群：775454947在前面的篇章中，我们完成了RS，FW，WAF，NETLOG等安全设备配置，但仅缺无线AC与AP的配置过程，让我继续带领大家进入WLAN的题目，一步一步参悟与解析，望能对大家起到抛砖引玉的作用。文章目录2021-技能大赛-信息安全管理与评估-DCN设备总结(下)-任务二-无线与安全配置篇-终结篇**WSDHCP下发三层发现AP被动上线*涉及题目注意点操作*WS配置DHCP服务下发IPR
关于大模型及其应用方面的文章层出不穷，聚焦于自己面对的问题，有针对性的阅读会有很多的启发，本文源自Whyhow.ai上的一些文字和示例。对于在大模型应用过程中如何使用知识图谱比较有参考价值，特汇总分享给大家。在基于大模型的RAG应用中，可能会出现不同类型的问题，通过知识图谱的辅助可以在不同阶段增强RAG的效果，并具体说明在每个阶段如何改进答案和查询。知识图谱更类似于结构化数据存储，而不是仅仅是一个用于各种目的的结构化数据的一般存储，可以利用它在RAG系统中战略性地注入人类推理。1.RAG简介对于复杂的RAG和多跳数据检索的一般场景，如下图所示,关于RAG的更多信息可以参考《大模型系列——解读R
在数据科学中，AI研究员经常面临处理不完整数据集的挑战。然而，许多已有的算法根本无法处理「不完整」的数据序列。传统上，数据科学家会求助于专家，利用他们的专业知识来填补空白，然而这一过程既耗时，却又不实用。如果AI可以接管专家的角色，又会如何呢？近日，来自德国人工智能中心、大阪公立大学等团队的研究人员，调查了LLM能否足以充当数字专家。毕竟，当前大模型都在大量文本的基础上进行了训练，可能对医学数据、社会科学等不同主题的问题有着深刻的理解。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2402.07770.pdf研究人员通过将LLM的答案与实际数据进行比较，并建立了处理数据差距的统计方法。
环境：SpringBoot2.7.161.Servlet/Filter/*Listener注册任何Springbean的Servlet、Filter或 *Listener实例都会自动注册到容器中。如果你想从应用程序中引用一个值，@Value获取application.properties值。@ComponentpublicclassDemoServletextendsHttpServlet{@Overrideprotectedvoidservice(HttpServletRequestreq,HttpServletResponseresp)throwsServletException,IOEx
文章目录一、什么是软件？二、什么是软件测试？三、软件测试工程师的工作内容四、常见的软件生命周期模型五、软件开发的几个阶段六、软件bug的五个要素七、软件测试的分类八、什么是测试用例九、测试用例几大要素【面试理论知识】1、你的测试职业发展是什么?2、你认为测试人员需要具备哪些素质3、你为什么能够做测试这一行4、测试的目的是什么?5、测试分为哪几个阶段?6、单元测试的测试对象、目的、测试依据、测试方法?7、怎样看待加班问题8、结合你以前的学习和工作经验，你认为如何做好测试。9、你为什么选择软件测试行业10、根据你以前的工作或学习经验描述一下软件开发、测试过程，由哪些角色负责，你做什么11、根据你的
