本文分类:news发布日期:2025/3/13 20:28:52
打赏

相关文章

本地部署 DeepSeek:从 Ollama 配置到 Spring Boot 集成

前言 随着人工智能技术的迅猛发展,越来越多的开发者希望在本地环境中部署和调用 AI 模型,以满足特定的业务需求。本文将详细介绍如何在本地环境中使用 Ollama 配置 DeepSeek 模型,并在 IntelliJ IDEA 中创建一个 Spring Boot 项目来调用该模型…

springBoot集成emqx 实现mqtt消息的发送订阅

介绍 我们可以想象这么一个场景,我们java应用想要采集到电表a的每小时的用电信息,我们怎么拿到电表的数据?一般我们会想 直接 java 后台发送请求给电表,然后让电表返回数据就可以了,事实上,我们java应用发…

EP 架构:未来主流方向还是特定场景最优解?

DeepSeek MoE架构采用跨节点专家并行(EP)架构,在提升推理系统性能方面展现出巨大潜力。这一架构在发展进程中也面临诸多挑战,其未来究竟是会成为行业的主流方向,还是仅适用于特定场景,成为特定领域的最优解…

软件试用 防破解 防软件调试(C# )

防破解&防软件调试 实现思路 这里采用C#语言为例: 获取网络北京时间:向百度发送 HTTP 请求,从响应头中提取日期时间信息,将其转换为本地时间。记录试用开始时间:首次运行软件时,将获取的百度北京时间作为试用开始时间,并加密存储在本地文件中。检查试用是否过期:每…

鸿蒙5.0实战案例:基于ArkUI的透明页面效果

往期推文全新看点(文中附带全新鸿蒙5.0全栈学习笔录) ✏️ 鸿蒙(HarmonyOS)北向开发知识点记录~ ✏️ 鸿蒙(OpenHarmony)南向开发保姆级知识点汇总~ ✏️ 鸿蒙应用开发与鸿蒙系统开发哪个更有前景&#…

【机器学习】应用梯度下降法训练线性回归算法模型

应用梯度下降法训练线性回归算法模型 一、摘要二、线性回归算法损失函数公式推导三、应用梯度下降法训练线性回归算法模型四、梯度下降法求得结果的意义 一、摘要 本文主要讲述了在线性回归模型下如何使用梯度下降法。首先,通过生成模拟数据来测试梯度下降法的效果&…

2025年渗透测试面试题总结- 阿某云安全实习(题目+回答)

网络安全领域各种资源,学习文档,以及工具分享、前沿信息分享、POC、EXP分享。不定期分享各种好玩的项目及好用的工具,欢迎关注。 目录 阿里云安全实习 一、代码审计经验与思路 二、越权漏洞原理与审计要点 三、SSRF漏洞解析与防御 四、教…

数据库二三事(9)

数据库及数据库对象 SQL server分数据库为两类,系统与用户, 前者自动维护创建,后者与用户业务有关 自带的五个库:master,最重要,记录所有系统级信息及其他库的存在,库文件位置与初始化信息 …

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部