前言 继前文池化思想-线程池的后续，继续学习池化思想，本例为Mysql连接池。根据前文针对池化思想的概述，池化的目的在于“复用”。“复用”达到效率的高低要看对于“工具”的创建代价。如果新创建一个“工具”所需付出的代价越高那么在控制好复…

在 Web 应用开发中，性能优化是确保应用平稳运行的关键因素。对于需要频繁读取数据且计算代价较高的场景，缓存机制是一种常见的优化手段。LazyCache 是一个轻量级的缓存库，它通过懒加载和缓存机制来帮助开发者显著提高应用的性能。本文将详细介…

在资源有限的世界里，贪心算法教会我们：局部最优的累积，往往是通往全局最高效的捷径。本文通过3个生活化场景原创图表，揭示大数据开发中最实用的优化策略。目录一、贪心算法核心思想：当下即最优二、三大核心应用场景详解…

资料来源：火山引擎-开发者社区 近年来，多模态大语言模型（MLLM）发展迅速，并在图像、视频、音频等领域取得了突破性成果。然而，相较于这些研究较为成熟的模态，时间序列这一类型的数据与大模型结合…

文章目录【README】【1】基于MyBatisPlus的代码生成器【2】MyBatisPlus-DB静态工具【2.1】使用MyBatisPlus的DB静态工具查询单个及多个用户地址【查询单个用户的访问效果】【查询多个用户的访问效果】【3】逻辑删除【3.1】代码实现【4】枚举处理器【4.1】代码实现【5】JSON处理…

目录 chunk切块 chunk​​​​​​​切块 import torch# 创建一个形状为 [2, 3, 4] 的张量 x torch.arange(6).reshape(2, 3) print("原始张量形状:", x.shape) print("x:", x) # 输出: 原始张量形状: torch.Size([2, 3, 4])# 沿着最后一个维度分割成 2 …

GLM-4.1V-9B-Thinking 本地化部署 由于项目上需要进行本地化部署vl模型做视觉识别，经过前期调研对比 qwenvl2.5 internal3vl 等多个开源模型进行横向对比后，筛选出 GLM-4.1V-9B-Thinking表现相对比较出色 所以就找了它的github进行部署，几经波…

一、问题背景 macOS就不用考虑这个问题了，只有Windows平台才这么多麻烦事。 我们知道Windows的idea里有个对Terminal用什么命令行工具的设置，即设置命令行窗口用cmd、powershell还是安装的gitbash，在如下地方： 在这里插入图片描述…