人工智能        
            
        
    
    
    多目标优化算法MOEA/D算法的实现
                
关于MOEA/D算法的论文精读介绍笔记
【读论文-1】MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on Decomposition(一种基于分解的多目标进化算法) - 简书 (jianshu.com)
【读论文-2】MOEA/D: A Multiobjective Evolutionary Algorithm Based on De            
            
        Netty基础-NIO(二)
                前置文章:
Netty基础-NIO(一),该文主要引入NIO三大组件,介绍了Buffer结构,及Buffer具体使用。
零、本文纲要
一、Channel
FileChannel
FileChannel传输
二、补充:Path & Paths & Files 类
Path & Paths
Files
Files 类的 walkFileTree方法 & walk方            
            
        什么?还在傻傻地手写Parcelable实现?
                缘起
序列化已经是Android司空见惯的东西了,场景太多了。就拿Intent来说吧,extra能放的数据,除了基本类型外,就是序列化的数据了,有两种:
Serializable:Java世界自带的序列化工具,大道至简,是一个无方法接口
Parcelable:Android的官配序列化工具
这二者在性能、用法乃至适用场景上均有不同,网上的讨论已经很多了,这里不再赘述。
下面来看看官配正品            
            
        大语言模型LLM解决AI幻觉方法的深度分析
                
LLM解决AI幻觉方法的深度分析
引言:AI幻觉的定义与研究背景AI 幻觉作为大型语言模型(LLM)部署的核心挑战,其学术价值体现于对模型"概率生成天性"的机制探索(如 OpenAI 2025 年论文《Why Language Models Hallucinate》揭示的底层逻辑),            
            
        【人工智能】人工智能的10大算法详解(优缺点+实际案例)
                人工智能(AI)是现代科技的重要领域,其中的算法是实现智能的核心。本文将介绍10种常见的人工智能算法,包括它们的原理、训练方法、优缺点及适用场景。 
1. 线性回归(Linear Regression)
模型原理线性回归用于建立自变量(特征)与因变量(目标)之            
            
        java_io 涉及到文件(txt,图片)上传,下载,读取文件,excel上传和下载
                java_io 涉及到文件(txt,图片)上传,下载,读取文件,excel上传和下载
字符流和字节流
UML
字符流
byte.png
字节流
[图片上传失败...(image-d5611-1662632030088)]
字符流code
字符流输入
/**
 * 属于字节流 InputStream 输入流FileInputStream
 * FileInputStream:            
            
        高效调试 AI 大模型 API:用 Apipost 实现 SSE 流式解析与可视化
                借助 AI 大模型的实时接口(如 OpenAI GPT 或其他第三方模型 API),开发者可以通过 SSE(Server-Sent Events)流式处理数据,实时获取模型的逐步输出。这一技术已广泛应用于实时问答、代码生成等领域。本文将基于实际场景,重点介绍如何利用 Apipost 快速调试 SSE             
            
        【金仓数据库征文】_AI 赋能数据库运维:金仓KES的智能化未来
                
AI 赋能数据库运维:金仓KES的智能化未来🌟嗨,我是LucianaiB!🌍 总有人间一两风,填我十万八千梦。🚀 路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。在当今数字经济飞速发展的时代,数据已然成为推动各行业进步的核心驱动力。随着数据量呈现出爆炸式的增长态势,数            
            
        515.【kubernetes】Scheduler 的调度流程
                Kuberenetes Scheduler 在整个系统中承担了“承上启下”的重要功能,“承上”是指它负责接收 Controller Manager 创建的新 Pod,为其安排一个落脚的“家”——目标 Node;“启下”是指安置工作完成后,目标 Node 上的 kubelet 服务进程接管后续工作,负责 Pod 生命周期中的“下半生”。
具体来说,Kubernetes Scheduler 的作用是将            
            
        
                