GraalVM运行模式和企业级应用
文章目录 GraalVM运行模式JIT模式AOT模式 GraalVM的问题和解决方案GraalVM企业级应用传统架构的问题Serverless架构函数计算Serverless应用场景Serverless应用 GraalVM内存参数 GraalVM运行模式 JIT模式 JIT（ Just-In-Time ）模式 ，即时编译模式 JIT模式的处理方式满足两个特点： ✓ Write Once,Run An...
掌握数据相关性新利器：基于R、Python的Copula变量相关性分析及AI大模型应用探索
数值，对于变量间相关的具体结构和函数一无所知。 为了克服各种相关系数的缺点，基于Sklar定理的Copula理论被提出和发展。Copula不但可以提供不同取值范围内变量间相关的结构和函数细节，而且可以应用于相关时间序列及回归分析的研究中，大大拓展了回归及时间序列分析的适用范围。Copula理论一经提出就受到各个学科的广泛关注，现今在水文、工程、金融及环境领域得到广泛应用，已经成为这些领域的热门研究工具...
【51单片机入门记录】IIC总线协议 && EEPROM存储器AT24C02应用
）AT24C20存数据操作流程及代码 （2）AT24C02读数据操作流程及代码 （3）A624C02页写入操作流程及代码 （4）AT24C02页读取操作流程及代码 （5）完整iic头文件和源文件 二、应用举例 （1）开关机次数 （2）存取一组数据 备注：初始iic.c使用的是第十五届蓝桥杯资料中的 一、AT24C20相关函数操作流程 （0）根据第十五届蓝桥杯初始iic.c进行的初步修改（便于编写后续函...
RisingWave 在品高股份 Bingo IAM 中的应用
国政企行业的数字化转型和产业升级赋能。 业务背景 Bingo IAM 是企业级的身份与访问管理服务（Bingo Enterprise Identity & Access Management），为企业应用提供了全面的身份识别认证以及访问授权管理等功能，也是品高云应用支撑平台中最基础的服务。 随着企业数字化程度的提升和数据安全威胁日益严重，IAM 系统迎来越来越多新的挑战。因此，我们对 Bingo IA...
ES6 reduce方法：示例与详解、应用场景
文章目录 一、定义与语法二、示例代码：1. 数组求和：2. 数组扁平化：3. 计算对象数组中某个属性的总和： 三、应用场景 reduce() 函数是 ECMAScript 6 (ES6) 中数组的一个迭代方法，它接收一个回调函数作为累加器（accumulator），对该数组的所有元素（从左到右）执行操作，最后将计算结果累积为单一输出值。 一、定义与语法 arr.reduce(callback(acc...
NFS环境搭建与在K8s的应用
es 节点上已经可以通过 NFS 客户端正常访问该共享路径。 请注意，你需要确保在 Kubernetes 集群中的每个节点上都安装了 NFS 客户端，以便能够在所有节点上挂载 NFS 共享。 2.3、应用到POD： apiVersion: v1 kind: PersistentVolume metadata: name: local-app-projectname-keycloak-pv 配置标签供p...
SQLite全文搜索引擎：实现原理、应用实践和版本差异
文章目录 一、实现原理1.1 倒排索引1.2 虚拟表 二、应用在工程上的实施方法2.1 创建FTS虚拟表2.2 插入数据2.3 全文搜索2.4 关联普通表2.5 更新和删除数据2.6 优化FTS虚拟表2.7 小结 三、FTS3、FTS4和FTS5的区别3.1 FTS33.2 FTS43.3 FTS53.4 小结 四、更新SQLite的FTS版本的步骤4.1 备份现有数据4.2 创建新的FTS虚拟表4...
深入解析：LLM在软件代码安全领域的实践应用
测，但由于源代码相对于编译后的二进制代码拥有更丰富的语义信息，因此更利于快捷地找出漏洞。另外，源代码检测可以在开发生命周期的更早期发现漏洞，可以更早修复安全漏洞，因此，源代码安全检测技术得到更加广泛的应用，目前静态应用安全检测SAST工具，主要就是针对源代码的漏洞检测。 针对源代码的安全漏洞检测，目前通常分为两大类，一类是基于规则的检测，另一类就是基于AI技术的检测。AI传统方向主要是利用机器学习和深...
系统分析师-综合知识-应用数学与经济管理
系统分析师-综合知识-应用数学与经济管理 更多软考资料 https://ruankao.blog.csdn.net/ 文章目录 系统分析师-综合知识-应用数学与经济管理概述最小生成树真题-给出图真题-给出表 最短路径关键路径关键路径基本关键路径升级 网络与最大流量指派问题最小解最大解 线性规划决策论悲观、乐观、折中、等可能后悔值 运输问题(伏格尔法)数学建模 概述 本章节大概占7分， 其中1分的理论...
何时应用 RAG 与微调
G 和微调 RAG 和微调都是适应预训练模型的适用策略 —— 无论是像 BERT、ELMo、RoBERTa 这样的 LLMs 还是较小的定制模型。 用于预训练模型的 RAG 在以下情况下，将 RAG 应用于预训练模型是有效的： 利用常识 —— 该模型具有你希望保留的强大的基础功能，例如对话、分析等。最大限度地减少遗忘 —— 进一步的培训可能会损害通用的一般能力。利用外部知识 —— 利用检索到的特定领域...