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3-2 队列
3-2 队列 1、基本概念 队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。
51840发布于 2019-07-02 - 来自专栏Hank’s Blog
3-2 矩阵的子集
> x <- matrix(1:6,nrow=2,ncol=3) > x [,1] [,2] [,3] [1,] 1 3 5 [2,] 2 4 6
70820发布于 2020-09-16 - 来自专栏叽叽西
lagou 爪哇 3-2 zookeeper 笔记
②会话(session) Session指客户端会话,一个客户端连接是指客户端和服务端之间的一个TCP长连接, Zookeeper对外的服务端口默认为2181,客户端启动的时候,首先会与服务器建立一个 TCP连接,从第一次连接建立开始,客户端会话的生命周期也开始了,通过这个连接,客户端能够心跳检测与服务器保持有效的会话,也能够向 Zookeeper服务器发送请求并接受响应,同时还能够通过该连接接受来自服务器的 连接服务器并执行所有操作后，可以使用以下命令停止zookeeper服务器。 ，客户端与每一个服务端都建立连接 某个服务端下线后，Zookeeper注册列表会自动剔除下线的服务端节点，客户端与下线的服务端断开连接 服务端重新上线，客户端能感知到，并且与重新上线的服务端重新建立连接 3、效果视频验证： 3.1 作业1：服务端的上线与下线，客户端能动态感知，并能重新构成负载均衡。 3.2 作业2：作业完成情况下，选择性能好的服务器处理（响应时间短的服务器即为性能好）。
54610编辑于 2022-05-17 - 来自专栏破晓之歌
JAVA入门3-2（未完，待续） 原
List（序列）、Queue（队列）可重复排列有序的，Set（集）不可重复无序。list和set常用。
43750发布于 2018-08-15 - 来自专栏刷题笔记
3-2 数组元素的区间删除 (20 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101225075 3-2 数组元素的区间删除 (20 分) 给定一个顺序存储的线性表，请设计一个函数删除所有值大于
98630发布于 2019-11-08 - 来自专栏WebJ2EE
React：Table 那些事（3-2）—— 斑马纹、固定表头
《React：Table 那些事》系列文章，会逐渐给大家呈现一个基于 React 的 Table 组件的定义、设计、开发过程。每篇文章都会针对 Table 的某个具体功能展开分析：
4.4K10发布于 2019-07-19 - 来自专栏万能的小草
pandas入门3-2:识别异常值以及lambda 函数
假设每个月的客户数量保持相对稳定，将从数据集中删除该月中特定范围之外的任何数据。最终结果应该是没有尖峰的平滑图形。
1.3K10发布于 2020-02-17 - 来自专栏帮你学MatLab
MATLAB智能算法30个案例分析(3-2)
神经网路部分 function err=Bpfun(x,P,T,hiddennum,P_test,T_test) %% 训练&测试BP网络 %% 输入 % x：一个个体的初始权值和阈值 % P：训练样
99650发布于 2018-04-18 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 3-2 jupyter notebook中的魔法命令
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍jupyter Notebook中的两个魔法命令%run和%time。
1.6K00发布于 2019-11-13 - 来自专栏cwl_Java
C++编程之美-结构之法(代码清单3-2)
代码清单3-2 char c[10][10] = { "", //0 "", //1 "ABC", //2 "DEF", //3
28440编辑于 2022-11-30 - 来自专栏c语言与cpp编程
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
63100发布于 2020-12-02 - 来自专栏技术让梦想更伟大
C语言中3-2=？3%-2=？你确定答案吗
抛砖引玉 C语言负数除以正数，与正数除以负数或者负数除以负数的余数和商，正负有谁定呢？ -3 / 2 = ？; -3 % 2 = ?; 3 / (-2) = ?; 3 % (-2) = ?; (-3)
1.4K61发布于 2020-07-03 - 来自专栏Soul Joy Hub
【大模型AIGC系列课程 3-2】国产开源大模型：ChatGLM
https://arxiv.org/pdf/2103.10360.pdf GLM是General Language Model的缩写，是一种通用的语言模型预训练框架。它的主要目标是通过自回归的空白填充来进行预训练，以解决现有预训练框架在自然语言理解（NLU）、无条件生成和有条件生成等任务中表现不佳的问题。 具体来说，GLM通过随机遮盖文本中连续的标记，并训练模型按顺序重新生成这些遮盖的部分。这种自回归的空白填充目标使得GLM能够更好地捕捉上下文中标记之间的依赖关系，并且能够处理可变长度的空白。通过添加二维位置编码和允许任意顺序预测空白，GLM改进了空白填充预训练的性能。
80720编辑于 2023-08-28 - 来自专栏人工智能
【微服务】Spring AI 使用详解：让微服务无缝集成AI能力
【微服务】SpringAI使用详解：让微服务无缝集成AI能力在微服务架构主导企业级开发的今天，AI技术的落地已从“可选”变为“刚需”。 简单来说，SpringAI就是微服务架构的“AI插件”，无需重构现有微服务体系，即可快速为各个微服务模块赋能AI能力。 ”，AI可自动调用订单服务的查询方法；数据分析场景中，AI可自动调用数据服务的统计方法，实现AI与微服务业务能力的深度融合。 4.1服务拆分：AI能力独立部署将AI相关能力拆分到独立的微服务（如ai-service），避免与业务服务耦合。 4.2服务治理：融入微服务生态服务注册发现：将AI服务注册到Nacos、Eureka等注册中心，让其他业务服务能通过服务名调用AI能力。
1.5K10编辑于 2026-02-26 AI智慧化服务系统
在数字化转型浪潮中，AI智慧化服务系统正成为企业突破传统模式的核心工具。该系统通过自然语言处理、机器学习与大数据分析技术的融合应用，实现对客户需求的精准洞察和快速响应。 相较于传统模式，AI解决方案在功能特性上优势显著：意图识别方面，传统模式依赖关键词匹配导致误判率高，AI方案采用深度学习模型，准确率达98%+；知识检索上，传统模式固定库容难以应对新问题，AI方案凭借持续学习能力实现知识库自生长 ；响应速度方面，传统模式人工平均等待时长＞3分钟，AI方案实现毫级响应，峰值处理量提升10倍。 更值得关注的是其解释性AI特性——不仅输出预测结果，还能生成可视化归因分析报告，帮助管理者理解“为什么”而非仅知道“是什么”，为决策提供深度洞察。 该解决方案正在重塑企业服务的边界，使智能化不再局限于特定场景，而是渗透到组织运营的各个毛细血管。通过构建可感知、会思考、能进化的数字神经系统，助力企业在复杂多变的市场环境中保持敏捷竞争力。
28910编辑于 2025-10-16- 来自专栏京程一灯
JavaScript数据结构(3-2)：单向链表与双向链表——双向链表篇
我们已经完整的实现了单链表，这真是极好的。现在可以在一个占用费连续的空间的链表结构中，进行添加、删除和查找节点的操作了。
83620发布于 2019-03-28 注解式AI服务实战
/** * AI 代码助手服务接口 * * @author BNTang */ public interface AiCodeHelperService { @SystemMessage { @Resource private ChatModel qwenChatModel; /** * 创建 AI 代码助手服务实例 * * @ return AI 代码助手服务 */ @Bean public AiCodeHelperService aiCodeHelperService() { // 创建并返回 AI 代码助手服务实例 return AiServices.create(AiCodeHelperService.class, qwenChatModel); } } Service 加上 @AiService 注解，就能自动创建出服务实例了： /** * AI 代码助手服务接口 * * @author BNTang */ @AiService public
10810编辑于 2026-04-29- 来自专栏程序你好
Azure AI 服务之语音识别
笔者在前文《Azure AI 服务之文本翻译》中简单介绍了 Azure 认知服务中的文本翻译 API，通过这些简单的 REST API 调用就可以轻松地进行机器翻译。 创建 Azure 服务 要使用 Azure 的翻译服务需要先在 Azure 上创建对应的实例，比如我们需要先创建一个 "Bing Speech API" 服务实例： ? 需要注意的是，Azure 提供的认知服务 API 都是需要认证信息的。具体的方式就是把我们创建的服务的 key 随 API 发送的服务器端进行认证。 "; 由于 demo 的代码比较长，为了能集中精力介绍 Azure AI 相关的内容，本文中只贴出相关的代码。 AI 的兴起让我们看到了一线希望，在介绍了 Azure AI 的语音识别服务后，让我们接着探索如何通过 AI 让程序理解文本的内容。
1.9K20发布于 2018-07-20 - 来自专栏人工智能前沿讲习
张家兴：AI助力金融服务
如果是传统都靠人来服务，成本太高，达不到普惠金融的效果，所以才依托于金融科技，这里面就包括下面所说的这些技术，它们的首字母加起来是basic，人工智能在里面就是AI。 包括智能服务、智能风控、保险、营销、信贷等方面，今天主要讲的是智能服务方面怎么做一个机器人，来帮助或替代人提供更好的服务。 ? 在金融里面，传统的服务，里面有很多的用户，我们有很多的客服人员，传统服务就是纯靠人提供服务。如果有了AI，AI在里面到底提供什么样的能力，让服务变得更好。 我们说第一个服务就是一系列的，怎么从用户到最终的服务。先去做推介，然后发现用户到底出现什么问题，然后是调度，这个服务到底给哪个客服人员用。 所以我认为，整个金融服务领域，AI主要是构建四大能力：推荐、对话、调度、洞察，给用户提供更好的服务。
1K30发布于 2020-05-13 - 来自专栏Go语言学习专栏
8 - AI 服务化 - AI 超级智能体项目教程
本节重点 AI 服务化是指将原本只能本地运行的 AI 能力转化为可远程调用的接口服务，使更多人能够便捷地访问 AI 能力。 通过本节学习，你将掌握如何将 AI 智能体转变为可供他人调用的服务 具体内容包括： AI 应用接口开发 AI 智能体接口开发 在开始之前，先给大家提个醒，Spring AI 版本更新飞快，有些代码的写法随时可能失效 一、AI 应用接口开发 我们平时开发的大多数接口都是同步接口，也就是等后端处理完再返回。 点击接口旁边的绿豆就能自动生成测试代码： 二、AI 智能体接口开发 由于智能体执行过程通常包含多个步骤，执行时间较长，使用同步方法会导致用户体验不佳。 注意，上述代码中使用 CompletableFuture.runAsync() 实现非阻塞式异步执行，否则会长时间占用 Web 服务器线程池资源。
18010编辑于 2026-03-17
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