系列文章目录 文章目录 系列文章目录前言一、懒加载的概念二、在 el-table 上实现懒加载的基本思路二、示例代码实现 el-table 的懒加载总结 前言 在使用 Vue 开发时，当数据量较大时，为了提高页面加载和渲染的性能，我们可以采用懒加载的方式，即在 el-table（element-ui 的表格组件）上实现懒加载。本文将详细介绍在 Vue 中如何利用 el-table 实现 继续阅读

本文将介绍跨域通信浮标的使用方法，该浮标可以实现客户端之间的跨域通信，解决了浏览器同源策略的限制，让开发者能够更加方便地进行跨域通信。 一、浮标的原理 跨域通信浮标的原理是基于浮动框架的，该框架内嵌两个框架，一个用于加载1.html，另一个用于加载2.html。由于同源策略的限制，1.html和2.html无法直接进行通信，因此引入了浮标iframe.html。 当1.html需要向2.html传递数据时，1.html会将数据发送到浮标iframe.html中 继续阅读

RAID级别是指磁盘阵中磁盘组合方式，RAID级别不同，磁盘组合的方式也不同。性能和安全性也有差异。下面主要跟大家讲解RAID3和RAID5的区别。 RAID3采用了一种更为简单的校验实现方式，使用一个专用的磁盘存储所有校验数据，同时在剩余的分区中创建一个读写操作，将分散的数据分散到其他分区。 RAID5是分散到所有的数据盘中RAID5使用了一种特殊的算法，可计算出任意一个校验块的存放位置。 RAID5数据恢复方法 对于一般的RAID 继续阅读

标题有点长，但是基本也说明出了这篇文章的主旨，那就是利用GPT AI智能回答自己设置好的问题 既能实现自己的AI知识库机器人，又能节省ChatGPT调用的token成本费用。 代码仓库地址 document.ai: 基于GPT3.5的通用本地知识库解决方案 下面图片是整个流程： 导入知识库数据 利用openai的向量接口生成向量数据，然后导入到向量数据库qdrant 这段代码会将指定目录下的所有文件读取出来， 继续阅读

推荐编程书籍：数据科学导论：Python语言实现（原书第2版），由机械工业出版社2018-04-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：[意] 阿尔贝托·博斯凯蒂（Alberto Boschetti） 卢卡·马萨罗（Luca Massar 著，于俊伟 译，此次为第2次发行， 国际标准书号为：9787111589860，品牌为机工出版, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有222页字数万字，是本Python 编程相关非常不错的书。此书内容摘要本书由两位资深 继续阅读

文章目录 * 库表与管理1.访问数据库1.1 连接与创建数据库1.2 创建表1.3 编辑表记录1.3.1 添加记录1.3.2 修改记录1.3.3 返回所有记录1.3.4 删除记录1.3.5 查询记录 1.4 案例：客户管理 SQLite 实现 * 库表与管理 1.访问数据库 SQLite 是 Python 自带的数据库管理模块（sqlite3）。不用额外安装 1.1 连接与创建数据库 连接=sqlite3.connen 继续阅读

目录 一.前言 二.下载数据文件 三.导包并设置使用GPU 四.加载和预处理数据 五.为模型准备数据 一.前言 在本教程中，我们探索一个好玩有趣的循环的序列到序列（sequence-to-sequence）的模型用例。我们将用Cornell Movie-Dialogs Corpus 处的电影剧本来训练一个简单的聊天机器人。 在人工智能研究领域中，对话模型是一个非常热门的话题。聊天机器人可以在各种设置中找到&#xff 继续阅读

本文将围绕Python如何生成实时数据表格展开讨论。 一、数据采集与处理 1、数据源获取 在生成实时数据表格前，首先需要获取数据源。Python提供了丰富的库和工具来采集数据，比如Requests库可以用于从网页中抓取数据，API可以用于获取其他数据源的数据。 示例代码： import requests response = requests.get('http://example.com/api/data') data = response.json() 继续阅读

ChatGPT实现的技术原理 作为一种大型语言模型，ChatGPT的技术原理主要基于人工神经网络和自然语言处理技术。 ChatGPT使用了前馈神经网络（feedforward neural network）和递归神经网络（recurrent neural network）的结合来构建深度神经网络模型。这个模型包括多个隐藏层，每个隐藏层都包含多个神经元。 ChatGPT的训练数据主要来自于海量的互联网文本&# 继续阅读

目录 前言总体设计系统整体结构图系统流程图 运行环境1. 硬件环境2. Python 环境 模块实现1. 数据预处理2. 数据加载3. 模型构建4. 模型训练及保存5. 模型加载与调用 系统测试1. 模型准确率2. 分类别准确率 工程源代码下载其它资料下载 前言 本项目基于Faster R-CNN模型，通过RPN网络（Region Proposal Network）获取图片中的候选区域，并利用RestNet50模型提取 继续阅读

Python推流和拉流是音视频直播和点播等应用场景中必不可少的核心功能。本文将从多个方面详细阐述Python推流和拉流的实现。 一、推流的实现 在应用程序中，Python推流可以通过使用开源的RTMP和HLS协议的第三方库来实现。 1、使用PyAV库来推送音视频数据 PyAV是一个基于FFmpeg实现的Python开源库，支持推送RTMP和HLS流。使用它进行推流，可以达到较高的音视频处理效能，同时PyAV支持多种视频格式，如AVI、MPEG、OGG、FLV等 继续阅读

目录 引言 1、面试官：我看你提到，项目中使用了Reids作为缓存，为什么是Reids而不是其他，Redis有什么优势吗？ 2、面试官：刚刚你提到Redis是单线程，为什么单线程模型的Redis性能不减。 3、面试官：那你刚刚说的Redis数据结构都有哪几种，如何选择使用哪种？ 深入分析 1、简单动态字符串结构，Redis字符串的实现方式 2、链表数据 继续阅读