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精选文章

谈谈最近AI在我工作生活中的深度应用

1,简介 我最近使用AI非常频繁,几乎一有事情都会第一时间想到AI能不能帮忙。 有的人可能没怎么深刻体会到AI带来的效率革命,觉得AI没什么价值,我想用我的大量真实案例来让大家感受下AI的意义,鼓励大家使用AI。 2&#x…

深度解析 n8n:强大的开源工作流自动化平台

在数字化时代,企业和个人面临着日益复杂的工作流程和多样化的应用工具,如何高效整合这些资源、实现工作流的自动化成为提升效率的关键。n8n 作为一款开源的工作流自动化平台,凭借其强大的功能、广泛的应用集成能力和灵活的部署方式&#xff0…

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Vim 使用全攻略:从入门到精通

Vim 使用全攻略:从入门到精通 1. Vim 基础操作 1.1 模式切换 Vim 有多种模式,最常用的是: 普通模式(Normal Mode):默认模式,用于导航和命令操作(按 Esc 返回)。插入模…

2025-11-28

SQL Injection | SQL 注入分类 —— 查询方式

关注这个漏洞的其他相关笔记:SQL 注入漏洞 - 学习手册-CSDN博客 在进行 SQL 注入攻击时,如果目标服务器的后端 SQL 查询不返回任何结果(即无回显),我们可能需要采用 SQL 盲注技术来进行进一步的测试。盲注是一种在无法…

2025-11-28

ISIS笔记(2)

点到点的邻居建立过程 2次握手机制(ISIS PPP-Negotiation 2-Way): 配置方式:在接口上启用2次握手建立邻居。Hello报文特性:发送的Hello报文中不携带TLV240。接口处理特性:接口不处理接收到的携带TLV240的He…

2025-11-28

vue2生命周期

目录 1.Vue2.x系统自带有8个生命周期钩子函数:2.一旦进入组件会执行哪些生命周期?3. 关于vue2中的 this.$el 和 this.$data:4.为什么发送请求不在beforeCreate里?beforeCreate和created有什么区别?5.父组件引入子组件,那么生命周期…

2025-11-28

python数据分析一例:使用SQL和pandas对数据进行聚合和diff

对一系列数据聚合后进行diff,是一种常见的数据分析需求。例如,我们可能会需要将每个月的财务支出流水数据进行分类汇总,再对不同月的汇总数据进行比较,看看哪些分类支出变多了,哪些变少了。此次我将使用SQL和pandas来实…

2025-11-28

设计模式 --- 原型模式

原型模式是创建型模式的一种,是在一个原型的基础上,建立一致的复制对象的方式。这个原型通常是我们在应用程序生命周期中需要创建多次的一个典型对象。为了避免初始化新对象潜在的性能开销,我们可以使用原型模式来建立一个非常类似于复印机的…

2025-11-28

数据结构与算法--顺序表(Java)

📝个人主页🌹:誓则盟约 ⏩收录专栏⏪:Java SE 🤡往期回顾🤡:Java SE--基本数据类型(详细讲解) 🌹🌹期待您的关注 🌹🌹 什么…

2025-11-28

2024.11.28(作业)

思维导图 功能函数声明文件 #ifndef _FUN_H__ #define _FUN_H__ #include <myhead.h>#define MAX 50 //数组大小 #define QAZ 20 //长度和字符串大小typedef int datatype; //数据元素类型//2.1 定义顺序表类型 typedef struct {datatype data[MAX];int len; }S…

2025-11-28

Dev 使用汇总

【WinForm】Dev GridControl 使用汇总 C# DevExpress中GridControl控件的基本属性设置和使用方 TreeList控件实现数据过滤功能

2025-11-28

使用JMeter模拟多IP发送请求!

你是否曾遇到过这样的场景&#xff1a;使用 JMeter 进行压力测试时&#xff0c;单一 IP 被服务器限流或者屏蔽&#xff1f;这时&#xff0c;如何让 JMeter 模拟多个 IP 发送请求&#xff0c;成功突破测试限制&#xff0c;成为测试工程师必须攻克的难题。今天&#xff0c;我们就…

2025-11-28

Nginx安全防护与HTTPS部署实战

核心安全配置 高级防护 一&#xff1a;核心安全配置 2.隐藏版本号 在生产环境中&#xff0c;需要隐藏 Nginx 的版本号&#xff0c;以避免泄漏 Nginx 的版本&#xff0c;使攻击者不能针对特定版本进行攻击。在隐藏版本号之前&#xff0c;可以使用 Fiddler 工具抓取数据包&…

2025-11-28

大语言模型数据增强与模型蒸馏解决方案

背景 在人工智能和自然语言处理领域&#xff0c;大语言模型通过训练数百亿甚至上千亿参数&#xff0c;实现了出色的文本生成、翻译、总结等任务。然而&#xff0c;这些模型的训练和推理过程需要大量的计算资源&#xff0c;使得它们的实际开发应用成本非常高&#xff1b;其次&a…

2025-11-28
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