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  • 来自专栏Crossin的编程教室

    Python 实战(4):一下

    所以我们的电影网站至少也得有个素框。 那么要如何做呢?HTML 里有一个 form 标签,它的作用是创建一个表单,用来提交一些数据。诸如搜索、登录、评论等操作,都可以通过 form 标签来解决。

    1.3K90发布于 2018-04-16
  • 来自专栏站长的编程笔记

    搜索:自建搜索引擎的技术解析与实践

    搜索面向的用户群体非常广泛。 对于学生和研究人员来说,搜索可以帮助他们快速找到学术资料、研究报告等学习资源;对于职场人士来说,搜索能够提供行业动态、市场分析报告等信息,助力他们更好地开展工作;对于普通网民来说,搜索则是一个获取生活资讯 搜索的索引库采用了先进的数据结构和算法,能够快速、准确地检索出用户需要的信息。缓存系统也是搜索架构中的重要组成部分。 outline:none;transition:all0.2sease;background-color:#fff;color:#1f2d3d;}.zs-input:focus{border-color:#4a90e2 {flex:1;min-width:90px;padding:10px16px;font-size:1rem;font-weight:500;color:#fff;background-color:#4a90e2

    7210编辑于 2026-03-31
  • 来自专栏Cell的前端专栏

    广

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    89320编辑于 2022-02-25
  • 来自专栏存内计算加速大模型

    谱AI推出GLM-4,性能逼近ChatGPT-4

    ChatGPT、GLM-4、Claude3等大模型不断涌现,本文将详细介绍谱AI所推出的GLM-4大模型,分析其背景、性能、应用等。 例如,北京谱华章科技有限公司(简称“谱AI”)致力于打造新一代认知智能大模型,专注于中文认知大模型。 今天,我们将聚焦于GLM-4这款由谱AI推出的国内大模型,详细分析其性能和应用等。 谱清言允许用户对知识库、输出随机性、外部API能力进行进一步配置,结合GLM-4模型本身的强大功能,可以进一步匹配大模型工具与用户的适用场景。 参考文献[1]谱AI官网(https://www.zhipuai.cn/).[2]极客公园.谱 AI 推出新一代基座大模型 GLM-4,能力逼近 GPT-4,配备多模态、长文本和智能体(https:

    2.6K10编辑于 2024-06-14
  • 好物周刊#114:素材

    Reeden[4] 一个 AI 驱动的全平台电子书阅读器,它可以帮助你快速阅读电子书,并提供智能化的阅读体验。支持多平台,智能笔记,语音朗读等功能。 2. wangyuan389/mall-cook [2]Forest:https://github.com/dromara/forest [3]Ech0:https://github.com/lin-snow/Ech0 [4]

    12410编辑于 2026-03-26
  • 来自专栏新智元

    北大数学天才柳宇下山还俗引爆热!人在中关村,月入2万

    ---- 新元报道   编辑:Aeneas 桃子 【新元导读】12年前拒绝MIT全奖offer遁入空门的柳宇,如今已经还俗,每天的工作是开发心理学课程。这位数学天才,经历了怎样的人生? 昨天,「北大数学天才柳宇下山还俗」的话题,登上微博热。 围观的网友感慨道: 这个十二年前在出家后震惊全国的数学天才,终于回归熙攘的人世间了。 就如同庄子所言:身在事中迷,心在物外。 其实,柳宇日后的选择,早在童年时就已显出端倪。 1988年,柳宇出生于湖北武汉,母亲是一名工程师,父亲是一名物理老师。 在龙泉寺出家的第8年,龙泉寺的住持被爆出性骚扰女弟子的丑闻,柳宇写下论文般的控诉书,心灰意冷地离开了龙泉寺。 随后,他继续修行了4年。 toutiao_ios&use_new_style=1&req_id=202209011529200102040241321F004439&share_token=C5C1774D-52F9-4948-AF4B

    69820编辑于 2022-09-06
  • 来自专栏MixLab科技+设计实验室

    接入MCP!只需4

    AI 的 MCP 接入点: 用于把本地的MCP服务接入到小AI的大模型,提供给语音终端使用的接口。采用Websocket协议,用于和 MCP client进行连接。 xiaozhi.me 获取MCP接入点 第二步, 访问 modelscope.cn 找到要使用的MCP: 点击进去后,开启 SSE URL 连接服务: 复制 MCP JSON 配置信息: 第三步, 下载打开小MCP

    1.1K10编辑于 2026-03-24
  • 来自专栏chatgpt小智AI

    什么是chatgpt-4丨小AI

    什么是ChatGPT-4?让我们从名字开始说起。人工智能聊天机器人部分不言自明,也就是你可以与之互动的计算机界面。 而GPT-4是“生成性预训练转化器第4型”(Generative pretrained transformer 4)的简称。这意味着,它是OpenAI发布的GPT软件的第四次迭代。 ChatGPT-4与它的前身有什么不同?任何此前研究过ChatGPT的人都会知道它所存在的局限性。 ChatGPT-4的最令人眼花缭乱的新功能之一,就是不仅能处理文字交流,还能处理加入图片的交流,即所谓的“多模式”技术。 用户可以在提交文字的同时提交图片,ChatGPT-4将能够处理和讨论这两方面的内容。此外,视频输入的能力也即将到来。我怎样才能使用ChatGPT-4

    88370编辑于 2023-05-02
  • 来自专栏巴山学长

    科研小助手推荐第九期 —— 空气

    在实际科研中,有时候可能需要在本地查找含有某个关键词的单个或多个文件,而Everything显然是不能胜任这项工作的。那有没有这样一款可以检索文本内容的工具呢?答案是肯定。

    1.3K50发布于 2021-08-26
  • 来自专栏站长的编程笔记

    搜索:PHP全栈驱动的多引擎协同搜索引擎技术架构解析

    一、架构总览:PHP全栈+多引擎的分布式协同架构搜索作为一款自主研发的高性能搜索引擎,创新性地采用PHP全栈开发模式(前端交互层与后端服务层均基于PHP实现),整合ElasticSearch(ES) 二、核心组件技术解析与协同机制(一)多语言爬虫集群:数据采集的立体化解决方案搜索采用Python+Java+C++三级爬虫架构,针对不同数据场景实现精准采集:Python爬虫:基于Scrapy框架构建 ElasticSearch:检索核心的倒排索引引擎ES作为搜索的核心检索引擎,负责全文检索与多维度聚合分析。 四、技术架构优势与应用场景搜索的技术架构通过PHP全栈开发与多引擎协同,实现了三大核心优势:灵活性:MongoDB的动态Schema与PHP的快速开发特性,支持新业务场景(如垂直领域检索、个性化推荐 ·站点搜索增强组件:<formaction="https://www.a6f.top/s/"target="_blank"accept-charset="GBK"class="zs-search-form

    7410编辑于 2026-03-31
  • 来自专栏生信技能树

    蛋白质组学第4期 文章库过程复现

    4. 库参数 除了设置了LFQ,其他都是采用默认参数。 (4)Up to 5 modifications per peptide were allowed; acety-lation (protein N-terminal) and oxidation (Met

    7K67发布于 2019-07-26
  • 浦宣布:4月1日起涨价!

    根据最新曝光的一份文件显示,汽车芯片大厂恩浦(NXP)于当地时间3月5日向合作伙伴发出价格调整通知函,宣布将自2026年4月1日起对部分产品实施价格上调。 除了决定自2026年4月1日涨价,恩浦还决定自3月30日起按常规周期更新分销目录价格,同时为合作伙伴提前提供受影响产品清单与分销成本信息,以便渠道与终端客户做好调整准备。 而恩浦是车规级MCU头部大厂,具有较高的定价权。 此外,全球汽车制造商对先进驾驶辅助系统(ADAS)、车载智能座舱等功能的需求持续提升,也为恩浦此类价格调整提供了市场基础。 尽管面临成本控制和通货膨胀等挑战,恩浦仍然对其营收目标和市场地位充满信心。 恩浦的发言人表示,“过去几个季度,我们观察到了40多个积极趋势,以及这些趋势中20多个其他特征。 显然,这些需求的的增长,也推动了恩浦的此番涨价。 通常,每年12月到次年1月、2月,恩浦都很跟客户进行价格谈判。不过,到了2026年,情况可能有所不同。

    21810编辑于 2026-03-19
  • 来自专栏机器学习AI算法工程

    深度学习--CLIP算法(文本图片,图片图片)

    CLIP用了4亿的图像文本对进行训练。 伪代码如下: 编码 :通过图像&文本编码器,得分图像和文本特征。

    4.1K30编辑于 2023-09-04
  • 来自专栏Java

    队列+宽

    给你二叉树的根节点 root ,返回其节点值的 锯齿形层序遍历 。(即先从左往右,再从右往左进行下一层遍历,以此类推,层与层之间交替进行)。

    63010编辑于 2024-12-24
  • 来自专栏站长的编程笔记

    搜索:基于PHP全栈架构的高并发实时搜索引擎设计与实现

    二、搜索整体架构设计2.1架构分层与核心目标搜索采用分层解耦架构,将系统划分为“数据采集-存储-计算-服务”四层,各层通过标准化接口通信,确保扩展性与维护性。 3.2存储与缓存体系3.2.1ElasticSearch:索引设计与映射(Mapping)ElasticSearch是搜索的核心检索引擎,其索引设计直接影响检索效率与排序准确性。 3.3多语言爬虫系统搜索的爬虫系统采用“主从架构+多语言协同”设计,由1个JavaMaster节点调度任务,Python/Java/C++Worker节点执行爬取。 四、高并发实时检索实现搜索需支撑10万+QPS的并发查询,核心通过“分布式架构+缓存优化+资源隔离”实现。 5.2结果排序算法:多因子融合模型搜索的排序算法基于“基础相关性+权威性+时效性+个性化”四维度融合,核心公式为:Score=w1​⋅BM25+w2​⋅PageRank+w3​⋅Recency+w4

    10310编辑于 2026-03-31
  • 来自专栏站长的编程笔记

    搜索:PHP 全栈驱动的分布式搜索引擎技术架构与实现

    搜索:PHP全栈驱动的分布式搜索引擎技术架构与实现摘要搜索作为一款自主研发的分布式搜索引擎,采用PHP全栈开发(前端+后端),整合ElasticSearch(ES)、Redis、Kafka、MySQL 本文从架构设计、核心模块实现、性能优化、功能特性四个维度,深入剖析搜索的技术选型逻辑、组件协同机制与底层实现细节,为同类自建搜索引擎的开发提供可落地的技术参考。 搜索的核心需求的是:1)支持亿级网页数据的分布式抓取与存储;2)实现秒级索引更新与毫秒级检索响应;3)提供精准的域名限定搜索(site语法);4)保障系统高可用与可扩展性。 搜索的技术实践表明,PHP全栈结合成熟的中间件与多语言爬虫,完全有能力构建高性能、高可用的分布式搜索引擎。 未来,随着人工智能、大数据技术的发展,搜索将持续迭代优化,为用户提供更精准、更高效、更智能的搜索服务。

    8010编辑于 2026-03-31
  • 来自专栏站长的编程笔记

    搜索:基于 PHP 生态的分布式搜索引擎技术实现与架构解析

    本文将从架构设计、核心组件实现、数据流转机制、核心功能突破、性能优化等维度,全面拆解搜索的技术实现细节,为PHP生态下的搜索引擎开发提供实践参考。 一、搜索整体架构设计1.1架构设计理念搜索的架构设计遵循“解耦、可扩展、高可用”三大原则,针对搜索引擎“高并发查询、海量数据存储、实时数据更新”的核心需求,采用分层架构模式,自上而下分为前端交互层 搜索通过“索引优化+查询解析+结果排序”的全链路设计,实现高效精准的site检索。 五、总结与展望搜索基于PHP生态构建,通过合理的架构设计与技术选型,解决了PHP在高并发、海量数据场景下的性能瓶颈,实现了包括site:精准检索在内的核心搜索引擎功能。 搜索的实践证明,PHP生态在搜索引擎领域并非“非主流”,通过合理的技术选型与优化,完全可以支撑中大型分布式搜索引擎的构建,为PHP开发者提供了新的技术实践参考。

    11610编辑于 2026-03-31
  • 来自专栏算法工程师之路

    和广问题-LeetCode 110、104(DFS, BFS)

    给定一个二叉树,找出其最大深度。 二叉树的深度为根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。 说明: 叶子节点是指没有子节点的节点。

    1.4K10发布于 2019-10-13
  • 来自专栏木下学Python

    爬取历史热,武汉到底上了几次热

    这次小编带大家从技术的角度看一看,自从疫情爆发以来,探索一下武汉到底上了微博多少次热。 数据获取 小编选取了 “微博热神器” 作为爬取目标: ? 我们得到权限后,向下滑,发现是 ajax 加载的,我们的目标是爬取 2020 年 1 月至 2 月中旬以来武汉的历史热数据,发现有 20 页数据: ? 我们查看请求方式为 post 请求: ? 热走势 得到数据后,我们对历史热次数做一个日历图: ? 从日历图中看出,武汉 1月 20 号以前上热次数较少,大概从 20 号左右以后次数突然变多了,走势图如下: ? 从走势图看出 1 月 20 号以后,武汉上热次数突然激增,这是由于疫情突然爆发了,全国的焦点都时刻关注着武汉,导致微博热,武汉上的次数变多。

    2K10发布于 2020-02-24
  • 浦计划关闭4座8英寸晶圆厂

    6月11日消息,据荷兰媒体de Gelderlander报道,恩浦半导体计划关闭四座8英寸(200毫米)晶圆制造厂,一座位于荷兰,三座位于美国,这也是恩浦向12英寸(300毫米)晶圆生产战略转型的一部分 报道称,其中一座即将关闭的8英寸晶圆厂位于荷兰奈梅亨,拥有约1700名员工,该地区是恩浦全球最大的生产基地,在该公司的汽车芯片制造中发挥着关键作用。 据TechZine报道,恩浦计划通过在新加坡和德国进行新的投资来实现其生产布局的现代化。 尽管恩浦计划尽快关闭奈梅亨晶圆厂,但恩浦正在考虑一个长达10年的过渡期,这意味着该晶圆厂将逐步淘汰,而不是立即关闭。 目前恩浦正积极的扩大其在新加坡和德国的12英寸晶圆产能。 今年2月初,恩浦宣布,由于市场压力加大,公司可能在全球裁员1800人。预计即将关闭的这些工厂将是此次重组的一部分。 编辑:芯讯-林子

    10010编辑于 2026-03-19
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