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    你知道在springboot中如何使用WebSocket吗

    想要实现浏览器的主动推送有两种主流实现方式： 轮询：缺点很多，但是实现简单 websocket：在浏览器和服务器之间建立 tcp 连接，实现全双工通信   springboot 使用 websocket...这一篇实现简单的 websocket，STOMP 下一篇在讲。...注意：如下都是针对使用 springboot 内置容器 二、实现 1、依赖引入   要使用 websocket 关键是@ServerEndpoint这个注解，该注解是 javaee 标准中的注解,tomcat7...及以上已经实现了,如果使用传统方法将 war 包部署到 tomcat 中，只需要引入如下 javaee 标准依赖即可： javax...serverEndpointExporter(){ return new ServerEndpointExporter(); } } 3、申明 endpoint   建立MyWebSocket.java类，在该类中处理

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    【数据结构】在链队列中你可能忽视的二三事

    在上面的这个情景中，如果经常性的让用户出现无法下单的问题，这样即使你这家店再火也是会对不能成功下单的顾客造成不好的体验，所以我们就需要想个办法来解决这个问题，这里我们就可以通过对内存空间使用更加灵活的链式存储来完成...这时可能就有朋友说了，你这里怎么没有判满呢？...，我们又应该如何初始化； 2.2.3 不带头结点的链队列的初始化 如果一个链队列它不带头结点的话也就是在创建好队列后，此时的队头指针与队尾指针是不指向任何对象的。...在完成初始化之后，我们可以随带实现的就是判空操作，下面我们来探讨一下对于不同形式的链队列，我们应该如何实现判空； 2.3 链队列的判空 在循环队列中，因为满队时的情况会发生变化，所以根据形式的实现，我们需要关注的就是队头指针与队尾指针在逻辑上的相对位置...下面我们来看一下不同形式的链队列如何实现查找操作； 2.6.1 带头结点的链队列的查找 在带头结点的链队列中，我们要查找时，是通过头结点来访问队头元素，对应的代码如下所示： //带头结点的链队列的查找

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    AI音乐生成指南:教你如何让AI成为你的音乐灵感源泉

    大家好，周末愉快，刚开完组会，就来写这篇文章了 今天要分享一个人工智能模型 Suno V3 这个模型可以实现用Ai来生成音乐， 仅通过简单的文字提示（填词），你便能迅速创作出一首包含背景音乐和填词的两分钟完整曲目...Tom利用chatgpt4 生成的歌词： Verse 1: 在月光下，我看到你的眼，如此明亮 你牵起我的手，我们在星空下起舞 世界仿佛停止了转动，就在这一刻 你低语，我心跳加速，爱的旋律在空中飘扬 Pre-Chorus...，我们的爱就能战胜一切 Verse 2: 回忆中，我们的笑容在闪耀，无忧无虑 在每个梦里，我都能找到你温柔的眼眸 跨过山丘和河流，只为找到属于我们的地方 你是我的王子，我是你的公主，我们的爱像童话...Chorus: 这是我们的爱情故事，让我们勇敢写下去 在这无尽的夜里，与你共舞直到天明 就算全世界反对，我也愿意为你而战 只要你握紧我的手，我们的爱就能战胜一切 Outro: 在这爱情故事中，我们找到了自己...男声： https://app.suno.ai/song/8e0dc8bd-ac3f-45f4-becd-f4ac93bb9d92 二.Suno V3的特点： Suno V3，出自Suno AI之手的音乐创作神器

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    【机器学习】音乐与AI的交响：机器学习在音乐产业中的应用

    机器学习在音乐分析中的深度探索 ️音乐情感识别与分类 音乐情感识别与分类是机器学习在音乐分析中的一个重要应用。...机器学习在音乐产业中的其他应用 机器学习在音乐产业中的应用广泛且深入，除了在音乐推荐系统中发挥重要作用外，还在音乐会与音乐节的智能策划与运营、音乐教育与培训的智能化升级等方面展现出巨大潜力，并带来了显著的商业价值与前景...机器学习在音乐产业中面临的挑战 数据隐私与伦理问题： 机器学习在音乐产业中的应用依赖于大量的用户数据，包括用户的听歌历史、偏好、互动行为等。...然而，这些数据往往涉及到用户的个人隐私，如何确保数据的安全性和隐私性，避免数据泄露和滥用，是机器学习在音乐产业中面临的一大挑战。...在音乐产业中，这可能导致用户或从业者对模型的输出结果产生疑虑或不信任。 与传统音乐产业的融合： 机器学习在音乐产业中的应用需要与传统的音乐制作、发行和推广模式相融合。

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    LLaVA-Read 在多模态任务中的高性能表现 ！

    一个相关的问题随之产生：现有的视觉编码器在编码视觉文本和为语言模型生成视觉标记方面的能力如何？...然后根据同一行中两个文本框之间的水平距离插入占位符，从而提取单行文本；_iii_) 为每行插入换行字符，重建页面布局。附录中的图8提供了一个OCR分词器如何操作的示例。...请注意，作者从NLTK [64] 包中移除了停用词，因为文本段落中存在许多重复的停用词。 RQ1: 作者需要多少像素来识别单词？ 作者首先研究不同模块在不同字体大小下的文本识别能力表现。...此外，无论在微调前后，带有投影的CLIP的性能都相似。 Rq2: 一个文本标记是否等同于一个视觉标记？ 在图2(c)中，作者展示了三个不同模块在文本识别能力方面的表现。...Main Results 作者在表2和表4（a）中评估了LLaVA-Read及其 Baseline 在OCRBench和其他富含文本的图像基准测试上的表现。

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    AI医院：大语言模型在多智能体医疗交互模拟器中的表现如何？

    尽管LLMs（如GPT-4）在静态医学问答任务中的表现令人印象深刻，但其在动态诊断场景中的能力仍不明确。...实验结果揭示了LLMs在动态医疗交互中的优势与局限性。 1. 动态诊断的表现 尽管LLMs在静态医学问答任务中表现优异，但在动态诊断场景中的表现显著下降。...这表明，LLMs在动态交互中难以有效提问以获取完整的患者信息，进而影响诊断准确性。此外，不同模型的表现差异显著，参数较少的模型在动态诊断中的表现较弱。 3....科室间的性能差异 在不同医学专科中的表现差异也提供了重要见解。例如，大多数模型在外科和耳鼻喉科的表现优于其他科室，而在儿科中的表现较差。这表明，不同医学专科的复杂性对LLMs的表现有显著影响。 4....当前LLMs的局限性 尽管LLMs在静态医学问答任务中表现出色，但其在动态诊断中的不足仍然显著。具体表现为： 信息收集能力不足：难以主动提问以获取完整的患者信息。

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    深度解析DPO及其变体在多种任务上的表现如何，该如何选择

    此外，使用MLU基准来衡量它们在多任务理解方面的表现。OpenBookQA和BoolQ基准用于评估它们在问答任务中的表现。...场景三：指令调整模型微调 表3中显示的结果表明，KTO和IPO在 TruthfulQA 上的表现优于SFT，而基于预训练模型的KTO在TruthfulQA上的表现优于SFT。...这强调了指令调整模型的高有效性，尤其是在真实性方面。此外，表4显示，IPO在MT-Bench中优于其他方法。表2和表3中显示的结果表明，SFT在推理、数学、问答和多任务理解基准上表现出相当的性能。...值得注意的是，在MT-Bench中，与SFT相比，CPO的性能更差，这表明与使用SFT进行微调的模型相比，使用CPO微调的模型在对话系统中表现出较弱的性能。...然而，这些技术在常规对齐过程中并没有显着提高推理和问答中的模型性能，尽管它们显着提高了数学问题解决。研究还表明，对齐方法对训练数据量特别敏感，在较小的数据子集下表现最佳。

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    在JavaScript中的数据结构（队列）

    当我们在浏览器中打开新标签时，就会创建一个任务队列。这是因为每个标签都是单线程处 理所有的任务，它被称为事件循环。...队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素。...在JavaScript中，可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。 其实可以用窗口排队打饭为案例，先来的先排队打饭。...因此可以对它们使用默认的出列操作： ---- 总结 在JavaScript中，队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素...队列主要有两个基本操作: 入队(enqueue)和出队(dequeue)，在JavaScript中可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。

    1.4K30

    在文章中插入超美的音乐播放插件开发记录

    前言 想在文章中插件音乐，可是自己又没有音乐插件，主题也不支持，于是自己动手整了一个。 例子 如何使用呢？ 使用起来可能有点复杂 ? 1....没错下一款插件我就准备推出 mokplayer 实现 typecho 遗留问题 音乐播放 问题 1 加入音乐导致 PHP 处理缓慢，这是由于音乐插件使用 PHP 进行处理 ，使用 memcached 进行缓存解析后的...问题 2 一般都会使用预加载音乐，而这样我会考虑懒加载，不先加载 mp3，点击后进行缓冲。...pjax 问题 对 pjax 是个坑 但是解决方案已有 讨论 重复造轮子是最无用操作，所以直接基于大佬项目进行魔改吧，这篇文章主要是想想该如何实现 MokPlayer 插件的高效运行，有兴趣可以留言参与

    1.8K40

    在JavaScript中的数据结构（链表）

    存储多个元素，数组或列表是最常用的数据结构。每种语言都实现了数组，这种数据结构非常方便，提供了一个便利的[]语法来访问它的元素。...然而，在大多数语言中这种数据结构有一个缺点：数组的大小是固定的，从数组的起点或中间插入或移除项的成本很高，因为需要移动元素。链表存储有序的元素集合，但不同于数组，链表中的元素在内存中并不是连续放置的。...然而，链表的缺点是访问链表中的特定元素的时间复杂度较高，需要从头开始遍历链表直到找到目标节点。---详细的看一下列表在JavaScript中，可以使用对象来实现链表。...，让我们看看如何从LinkedList对象中移除元素。...remove(element)：从列表中移除一项。indexOf(element)：返回元素在列表中的索引。如果列表中没有该元素则返回-1。

    1.3K20

    在JavaScript中的数据结构（链表）

    存储多个元素，数组或列表是最常用的数据结构。每种语言都实现了数组，这种数据结构非常方便，提供了一个便利的[]语法来访问它的元素。...然而，在大多数语言中这种数据结构有一个缺点：数组的大小是固定的，从数组的起点或中间插入或移除项的成本很高，因为需要移动元素。...然而，链表的缺点是访问链表中的特定元素的时间复杂度较高，需要从头开始遍历链表直到找到目标节点。 ---- 详细的看一下列表 在JavaScript中，可以使用对象来实现链表。...现在，让我们看看如何从LinkedList对象中移除元素。...remove(element)：从列表中移除一项。 indexOf(element)：返回元素在列表中的索引。如果列表中没有该元素则返回-1。

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    在JavaScript中的数据结构（队列）

    当我们在浏览器中打开新标签时，就会创建一个任务队列。这是因为每个标签都是单线程处理所有的任务，它被称为事件循环。...队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素。...在JavaScript中，可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。其实可以用窗口排队打饭为案例，先来的先排队打饭。...因此可以对它们使用默认的出列操作：图片总结在JavaScript中，队列(Queue)是一种具有先进先出(FIFO, First-In-First-Out)特性的数据结构，它可以用于在计算机程序中管理和存储元素...队列主要有两个基本操作: 入队(enqueue)和出队(dequeue)，在JavaScript中可以使用数组(Array)或链表(Linked List)等数据结构来实现队列。

    1.2K20

    音乐是如何对你的情绪产生影响的？

    音乐是如何对你的情绪产生影响的？你今天想处于怎样的心境？是专注高效地完成工作清单上的任务？还是渴望拥有梦幻般的创造力、快乐社交，或者进行深思熟虑的分析？...提高智力的音乐音乐真的能让你变得更聪明吗？也许能稍微提高一点，但这要看你所指的“聪明”是什么。如果你正在学习一些困难的内容，研究表明最好是在安静的环境中，因为音乐往往会对学习材料造成干扰。...如果你急需一些背景音乐，那么选择一些器乐曲会是不错的选择。《卫报》（Guardian）报道指出：“在安静环境中复习的学生在考试中表现比那些在有歌词的音乐中复习的学生好60%以上。”...……科学明确指出，你所播放的音乐会对你的情感和表现产生重大影响。...选择恰当的音乐，不仅能够提升你的情绪，还能助你在工作和生活中更加高效、快乐。

    42710

    经典再读 | NASNet：神经架构搜索网络在图像分类中的表现

    NASNet 在 CVPR2018 发表，至今已经有超过400次引用。 在神经架构搜索中，作者在较小的数据集上对神经网络架构的模块进行搜索，之后将该网络结构迁移到一个更大的数据集上。...另外，在 CIFAR-10 中得到的卷积神经元在 ImageNet 上展现了很好的泛化能力。...从上表可以发现，规模最大的模型在 ImageNet 上的的准确率达到了 82.7% ，比在此之前表现最佳的模型 DPN 高出1.2%，与未公开的研究中的模型相比较， NASNet和 SENet达到了相同的准确率...在限制计算设置的情形下 NASNet 和其他模型的对比 从上表可以看到， NASNet 在模型规模相似或具有更小网络的情形下获得了比已有模型更好的表现，包括 Inception-v1, MobileNetV1...4.4 MS COCO Object Detection mAP 在 COCO mini-val 数据集和 test-dev 数据集上的表现 NASNet 得到的图片结果展示 通过使用 Faster

    2.2K50

    DeepSeek-V3.2 在推理任务中的表现优于 GPT-5

    在多项推理基准测试中，其高性能计算版本 DeepSeek-V3.2-Speciale 表现优于 GPT-5，与 Gemini-3.0-Pro 相当。...最终，该模型在一系列编码、推理和代理基准测试中的表现超过了其他大多数开源模型，并且与 GPT-5 和 Gemini-3.0-Pro 等前沿闭源模型持平或更好。...在未来的迭代中，我们计划通过扩大预训练的计算量来解决这一知识差距问题。其次，令牌效率仍然是一个挑战……未来的工作将专注于优化模型推理链的智能密度以提高效率。...这两个版本都是在 2025 年初发布的。2025 年晚些时候，InfoQ 报道了 DeepSeek-V3.1，这是一个混合推理模型，在单一系统中融合了思考模式与非思考模式。...在 Hacker News 上关于 DeepSeek-V3.2 的讨论中，部分用户指出了高性能开源模型的优势。

    24010

    YashanDB数据库在物联网数据处理中的优势表现

    在物联网（IoT）时代，各种传感器和设备高速产生海量数据。如何优化数据存储和处理，以提高效率与可靠性，成为了业内的重要课题。...这种层次化架构有效保证了数据的高可用性和处理灵活性，使其在处理来自不同来源的物联网数据时具备极好的表现能力。...在大量设备并发写入时，YashanDB能够有效地管理数据变化，确保每个设备发送的数据都稳定可靠。在物联网环境中，数据的准确性至关重要，尤其在涉及实时监控及反馈的应用场景。...安全性和访问控制安全性在物联网数据处理中不可或缺。YashanDB提供多种身份验证机制、访问控制策略及数据加密技术，确保数据传输和存储的安全性。...在数据存储中实现ACID性质，确保数据在实时监测和反馈过程中的一致性。实施多层次的数据安全与访问控制策略，保护物联网产生的数据。

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