文章浏览阅读729次，点赞11次，收藏8次。OpenSSH作为底层管理平台软件，需要保持更新以免遭受安全攻击，编译生成rpm包是生产环境中批量升级的最佳途径。本文在国产openEuler 22.03 LTS系统上完成OpenSSH 9.6的编译工作。_openeuler升级openssh9.6

文章浏览阅读57次。选题背景：随着社会的发展和人们生活水平的提高，大学生群体规模不断扩大，高校公寓管理成为一个重要的问题。传统的高校公寓管理方式存在诸多问题，如信息不透明、效率低下、资源浪费等。因此，开发一套高校公寓管理系统具有重要的现实意义。选题意义：首先，高校公寓管理系统能够提高管理效率。通过系统化的管理流程和信息化的数据处理，可以减少人力资源的浪费，提高工作效率。管理员可以通过系统快速查询学生入住情况、维修记录等信息，从而更好地进行管理和决策。其次，高校公寓管理系统能够提升服务质量。系统可以实现学生自助申请入_高校公寓管理系统业务流程图

文章浏览阅读509次。因为我复制到服务器的文件夹本来就同步了GitHub，所以直接git status查看状态即可。_linux git同步代码

文章浏览阅读1.4k次。Kafka3.0.0版本——Broker（Zookeeper服务端存储的Kafka相关信息）_kafka 3.0 zookeeper

文章浏览阅读1.7k次。一种方法是在dsm.sys中加入下面的参数设置passwordaccess generate一种办法是在dsmc 的命令行中加参数文件用户名跟密码dsmc -id=admin -pass=admin以上两种方法都可以解决在运行tsm的时候进行dsmc备份需要输入密码的问题用以上的方法就可以不输入密码_dsm.sys passwordaccess generate

文章浏览阅读599次。本文对计算机系统中的微处理器进行了全面剖析。首先介绍了微处理器的基本原理，包括控制单元、算术逻辑单元和寄存器组等组成部分。接着详细阐述了微处理器的工作方式，包括指令周期和执行周期。然后回顾了微处理器的发展历程，从Intel 4004到多核时代的演进。最后展望了微处理器的未来趋势，包括并行计算、异构计算以及能效提升的挑战。通过全面了解微处理器，读者可以更好地理解计算机系统的运作原理，并为未来的发展做好准备。_微处理器

文章浏览阅读7.8k次。方法一：GameObject objPrefab = (MonoBehaviour.Instantiate(mPrefab, Vector3.zero, Quaternion.identity) as GameObject);方法二：GameObject objPrefab = (GameObject)Resources.Load("Prefabs/myPrefab");方法三：G_unity 读取prefab

文章浏览阅读1.3k次。这一讲，我们学习决策树模型。决策树模型既可以解决分类问题，也可以解决回归问题，经典的决策树算法有 ID3、C4.5，以及 CART 算法。当今主流的人工智能模型都是基于决策树的模型，例如更复杂的梯度提升决策树、随机森林等等。这些模型有着更加复杂、深厚的数学机理，但本质上还是决策树的思想。_np资源分配问题用什么方法求解

文章浏览阅读295次，点赞3次，收藏7次。在程序开发中，优秀的缓存机制是提升系统性能的重要一环。本文将深入探讨Guava缓存，解析其设计原理、优势以及应用场景，帮助你更好地理解和利用Guava在项目中的价值。

文章浏览阅读9.1k次，点赞2次，收藏6次。1.给出例子broadcastDataStream.addSink(new RichSinkFunction<ObjectB>() { @Override public void open(Configuration parameters) throws Exception { //连接资源 super.open(parameters); } @Override public void close() throws _flink richsinkfunction

文章浏览阅读1.1k次。Large Language Model (LLM) 即大规模语言模型，是一种基于深度学习的自然语言处理模型，它能够学习到自然语言的语法和语义，从而可以生成人类可读的文本。所谓"语言模型"，就是只用来处理语言文字（或者符号体系）的 AI 模型，发现其中的规律，可以根据提示 (prompt)，自动生成符合这些规律的内容。LLM 通常基于神经网络模型，使用大规模的语料库进行训练，比如使用互联网上的海量文本数据。_国内外开源大模型一览表

文章浏览阅读1.4k次，点赞23次，收藏19次。本系列给大伙分享一个博主自己利用yolov5实现的一种车牌识别算法，训练样本都是博主自己手动拍照收集的，所以样本数量并不是很完整，目前主要实现的功能就针对绿牌车和蓝牌车的车牌识别，除了能识别出车牌字符外，还能区别绿牌车和蓝牌车类型。目前的样本的标注数统计如下，部分标注数小于20的预测效果不是很理想，标注数量大于等于20的字符基本都能识别出来。0117A255川71146B20赣202133C44贵43109D34吉23414E51津4589。_yolov5 车牌识别