万象云档 本次搜索耗时 2.700 秒,为您找到 293 个相关结果.
  • 8.1.2 图形界面的组成

    8.1.2 图形界面的组成 8.1.2 图形界面的组成 应用程序的图形界面是由底层操作系统支持的,不同操作系统平台的图形界面风格不尽相同,但组成界面的图形元素都是类似的。下面我们采用 Python 的标准图形界面工具包Tkinter 的术语来介绍图形界面元素。 图形界面由多种图形元素组成,这些图形元素称为构件(widget)①。就如一部机器由各种零部件...
  • 参考文献

    参考文献 参考文献 [1] Algorithmics, The Spirit of Computing, D. Harel, Y. Feldman,电子版。 [2] Computational Thinking, J. M. Wing, CACM, Vol. 49, No. 3, 2006。 [3] How to Think Like a Comp...
  • 搜索引擎介绍

    搜索引擎介绍 Lucene 和 ES 的前世今生 ES 的核心概念 Near Realtime Cluster 集群 Node 节点 Document & field Index Type shard replica ES 核心概念 vs. DB 核心概念 搜索引擎介绍 Lucene 和 ES 的前世今生 Lucene 是最先进...
  • 如何保证消息队列的高可用?

    如何保证消息队列的高可用? 面试题 面试官心理分析 面试题剖析 RabbitMQ 的高可用性 单机模式 普通集群模式(无高可用性) 镜像集群模式(高可用性) Kafka 的高可用性 如何保证消息队列的高可用? 面试题 如何保证消息队列的高可用? 面试官心理分析 如果有人问到你 MQ 的知识,高可用是必问的 。上一讲 提到,MQ 会...
  • 6.2 分而治之

    6.2 分而治之 方法介绍 问题实例 举一反三 6.2 分而治之 方法介绍 对于海量数据而言,由于无法一次性装进内存处理,导致我们不得不把海量的数据通过hash映射分割成相应的小块数据,然后再针对各个小块数据通过hash_map进行统计或其它操作。 那什么是hash映射呢?简单来说,就是为了便于计算机在有限的内存中处理big数据,我们通过一种...
  • 6.2 分而治之

    6.2 分而治之 方法介绍 问题实例 举一反三 6.2 分而治之 方法介绍 对于海量数据而言,由于无法一次性装进内存处理,导致我们不得不把海量的数据通过hash映射分割成相应的小块数据,然后再针对各个小块数据通过hash_map进行统计或其它操作。 那什么是hash映射呢?简单来说,就是为了便于计算机在有限的内存中处理big数据,我们通过一种...
  • 01 ChatGPT的商业模式

    323 2025-05-09 《ChatGPT:AI革命》
    01 ChatGPT的商业模式 01 ChatGPT的商业模式 2023年2月2日,OpenAI发布ChatGPT试点订阅计划—ChatGPT Plus,每月20美元,如下图所示。 免费账户和收费账户的具体差别如下图所示。 说明: Query Limit:每天可询问的问题数量限制 Response Time:回答询问的速度 Quali...
  • Redis 主从架构是怎样的?

    Redis 主从架构 Redis replication 的核心机制 Redis 主从复制的核心原理 主从复制的断点续传 无磁盘化复制 过期 key 处理 复制的完整流程 全量复制 增量复制 heartbeat 异步复制 Redis 如何才能做到高可用 Redis 主从架构 单机的 Redis,能够承载的 QPS 大概就在上万到几...
  • 05 AIGC的模型发展

    320 2025-05-09 《ChatGPT:AI革命》
    05 AIGC的模型发展 05 AIGC的模型发展 AIGC的模型通过学习已有数据的特征,利用随机数生成、概率预测等方式来生成新的内容。AIGC的模型发展可以说是一个漫长且不断进化的过程。下页上图所示是AIGC的模型发展过程中一些重要的里程碑。 AIGC的模型一直在不断升级,有以下几种主要的模型。 生成对抗网络(GAN):这是一种对抗生成模型,由生...
  • 06 AIGC模型产品之间的竞争

    320 2025-05-09 《ChatGPT:AI革命》
    06 AIGC模型产品之间的竞争 06 AIGC模型产品之间的竞争 AIGC领域的模型之间存在一定的竞争。这是因为不同的AIGC模型都在努力成为最优解,以期占据更大的市场份额。 竞争的主要方式是通过改进模型的准确性和效率,以及提供更丰富的功能和特性。同时,不同的AIGC模型也在不断地拓展新的应用领域,以满足不同行业需求,如表6-1所示。 下面以AI...