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OpenAI公司近期推出了ChatGPT中国免费网页版，用户可以通过互联网直接访问。该版本支持中文交互，并且提供了与全球版本相同的功能和体验。 ChatGPT中国版的推出，为中文用户提供了更加便捷的使用途径，无需进行复杂的注册和登录，即可体验到人工智能对话的魅力。它可以回答问题、生成文本、协助学习等 ......

现象：每次启动都有这个出现。 处理方法，在快捷启动图标属性输入 "C:\Program Files\Mozilla Firefox\firefox.exe" -no-remote -P "defaule" ......

​ 机器学习在缺陷检测中扮演着重要的角色，它能够通过自动学习和识别各种缺陷的模式和特征，改变缺陷检测的格局。以下是机器学习在缺陷检测中的一些应用和优势： 自动化检测：机器学习技术可以自动化处理大量的数据，通过学习和识别缺陷的模式和特征，实现自动化检测。这大大提高了缺陷检测的效率和准确性，减少了人工干 ......

目录1. 复习条件概率2. 正式进入3. 生成式 与判别式 这个阶段的内容，采用概率论的思想，从样本里面学到知识（训练模型），并对新来的样本进行预测。 主要算法：贝叶斯分类算法、隐含马尔可夫模型、最大熵模型、条件随机场。 通过本阶段学习，掌握NLP自然语言处理的一些基本算法，本阶段的理解对于后续完成 ......

个人用户管理是业务系统中非常基础且重要的一个公共服务系统，我们写的绝大多数应用都和个人用户或会员有关，用户(会员)数据安全无小事，必须有一个完备的用户管理平台系统。 因为不同公司的主业务不同，个人用户管理的侧重点也会有不同，PowerDotNet这里介绍的个人用户管理平台，只是个人用户管理系统中很基 ......

A2P 您可以通过短信方式与您的终端用户进行通信，对在线服务的用户进行身份认证、客户服务或提供安全警报等服务。 产品优势 安全可靠 直连中国联通内地短信通道，拥有更直接的运营商连接，确保卓越性能和可靠性 高并发、大容量 支持多通道并发处理，灵活优先级设置，多角度保障实时信息、批量信息高效率互不影响 ......

django-user-agents 是一个用于 Django 框架的 Python 包，它可以帮助你在 Django 应用中轻松地检测用户的设备信息，例如设备类型（手机、平板、桌面）、操作系统和浏览器类型。这个包是基于两个流行的库：user-agents（用于解析用户代理字符串）和 ua-pars ......

DevExpress VCL Controls所包含的控件有：数据录入、图表、数据分析、导航、布局等。该控件能帮助您创建优异的用户体验，提供高影响力的业务解决方案，并利用您现有的VCL技能为未来构建下一代应用程序。 获取DevExpress VCLv23.2正式版下载 DevExpress技术交流群 ......

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1、名称解释 （1）什么是无约束优化问题？ 无约束优化问题是指在给定目标函数的情况下，寻找使目标函数取得最大值或最小值的变量取值，而不受任何约束条件限制的优化问题。 具体来说，无约束优化问题可以形式化地表示为以下形式： 最小化 f(x)，其中 x 是 n 维向量，f(x) 是一个实值函数，称为目标函 ......

1、概念解释 （1）什么是半正定规划？ 半正定规划(Semi-Definite Programming，简称SDP) 是一类凸优化问题，其中的变量可组织成半正定对称矩阵形式，且优化问题的目标函数和约束都是这些变量的线性函数。 （2）什么是对称矩阵？ 对称矩阵是指一个矩阵的元素关于主对角线对称。换句话 ......

1、概念解释 （1）什么是半正定矩阵？ 半正定矩阵是指一个方阵（即行数等于列数的矩阵），满足以下条件之一： 对于任意非零向量x，都有x^T * A * x ≥ 0，其中 A 表示该矩阵的转置。 所有特征值（eigenvalue）都大于或等于零。 简单来说，一个半正定矩阵的特点是它的所有特征值非负，或 ......

1、概念解释 （1）什么是拉格朗日乘子法？ 拉格朗日乘于法(Lagrange multipliers) 是一种种寻找多元函数在一组约束下的极值的方法。通过引入拉格朗日乘子，可将有d个变量与k个约束条件的最优化问题转化为具有d+k个变量的无约束优化问题求解。 2、基本演算 ......

1、概念介绍 （1）什么是线性无关的行？ 线性无关的行指的是矩阵中不可由其中一个或多个行的线性组合表示的行。换句话说，如果一个矩阵中有两个或多个行，且它们不能通过某些系数相乘和相加得到一个零向量，则这些行就是线性无关的。 例如，考虑一个包含三行的3x3矩阵： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 我们 ......

在 Linux 系统中，为了安全和管理的便利性，建议创建专用的运维用户和用户组，而不是直接使用 root 用户进行操作。以下是创建运维用户和用户组的步骤： 创建用户组 使用以下命令创建一个名为 appworkergroup 的用户组： sudo groupadd appworkergroup 创建用 ......

先上几张C/S土特产 再来几张大片 传统桌面系统开发，一般是功能优先，界面次之。其中原因有多个： 1.受限于技术框架，Winform再怎么折腾也难实现上面的效果。 2.开发成本高，WPF虽然可以实现，但是开发成本巨大，而且这方面的前端人员少之又少。 3.硬件性能差，受限于过去电脑内存和GUP配置较低 ......

在我们一些非标的用户界面中，我们往往需要自定义用户控件界面，从而实现不同的内容展示和处理规则，本篇内容介绍使用Winform开发自定义用户控件，以及实现相关自定义事件的处理。 ......

Linux 普通用户（非 root）监听 1024 以下的端口（如 80 或 443）的方法和具体操作步骤： ### 1. 使用 `authbind` 工具 - **安装 `authbind`**: sudo apt-get install authbind - **授权特定端口**（以 80 端口 ......

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分布式机器学习的故事：Docker改变世界 Docker最近很火。Docker实现了“集装箱”——一种介于“软件包”和“虚拟机”之间的概念——并被寄予厚望，以期革新Internet服务以及其他大数据处理系统的开发、测试、和部署流程。 为了使用Docker，需要了解不少工具及其设计思路；而这些工具的文 ......

以下是一些可能的解决步骤： 1 检查网络连接： 确保您的计算机和另一台机器都连接到同一局域网，并且网络连接正常。您可以尝试通过ping命令或其他网络工具来测试两台机器之间的连通性。您也可以尝试使用其他网络测试工具，如traceroute或telnet，来进一步诊断网络连接问题 2 检查防火墙设置： ......

MySQL安装完后，没有设置用户名和密码，直接输入mysql，就能直接登录了。 改为需要用户名、密码，才能登录。 设置如下： ALTER USER 'root'@'localhost' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'newpassword'; 参 ......

在前面的文章中，介绍了如何使用WinDbg分析蓝屏原因 https://www.cnblogs.com/zhaotianff/p/15150244.html 不过那会都是在网上找的资料，东拼西凑出来，并没有系统的去学习WinDbg。 最近在学习内核开发这一块的内容，刚好要用到WinDbg，所以这里找 ......

DevExpress WPF Subscription拥有120+个控件和库，将帮助您交付满足甚至超出企业需求的高性能业务应用程序。通过DevExpress WPF能创建有着强大互动功能的XAML基础应用程序，这些应用程序专注于当代客户的需求和构建未来新一代支持触摸的解决方案。 DevExpress ......

var Nightmare = require("nightmare"); const fs = require("fs"); const screenshotSelector = require('nightmare-screenshot-selector'); Nightmare.action( ......

CHATGPT中文界面的升级旨在提供给用户更加亲近和便捷的智能体验。新界面在设计上更加符合中文用户的习惯，比如优化了字体大小、间距和颜色搭配，使得阅读更加舒适；同时增加了拼音输入法和语音识别功能，方便用户快速输入和交流。 此外，升级后的系统还加入了更多本地化的内容和服务，例如支持更多地区的天气查询、 ......

摘要 基于Gradio的力声信号分析界面,实现Gradio页面内嵌html代码和svg图像; 备注 仅用作前端开发练习，不保证其中的信号处理方式及数据分析的学术性。 开源地址 [https://gitee.com/qsbye/pear-dsp-gradio] 平台信息 "pyaudio~=0.2.1 ......

Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......

1、概念解释 （1）关于求导 求导是微积分中的重要概念之一，它可以用来计算函数在某一点处的变化率（斜率），以及函数的最大值、最小值等。 对于一个函数y=f(x)，它在某一点x₀处的导数（即斜率）定义为： f'(x₀) = lim (h→0) [f(x₀+h) - f(x₀)] / h 其中lim表示 ......