4.2K Star!Crawl4AI:几行代码就可实现强大的网页爬虫!

在现代 AI 研究中,尤其是大型语言模型(LLM)训练和应用中,数据的获取与处理是一个关键环节。为了帮助开发者更高效地抓取和整理网络数据,Crawl4AI 诞生了。这是一个专为 LLM 优化的开源网页爬虫工具,其便捷的使用方式与强大的功能,

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探索开源版稍后阅读 wallabag

在信息爆炸的时代,我们每天都在互联网上浏览海量的内容。但你是否曾因为一个精彩的文章、一个有趣的视频、或者一个重要的资料而想要“稍后阅读”或“稍后观看”?wallabag,一个开源的“稍后阅读”工具,正是为了解决这一需求而生。今天,就让我们一

7月前860

比较两个相似 PDF 文件的内容差异

本文给出两个比较相似 PDF 文件内容差异的方法, 以 《Understanding DeepLearning (5 August 2024)》[1]和 《Understanding DeepLearning (28 August 2024

7月前830

UE5游戏引擎

创建项目Orion创建目录结构资源下载使用虚拟学习工具包修改地图复制BlockGame下的地图到_Orion下的地图中重命名为OrionMap编辑-项目设置-地图和模式-默认地图修改游戏模式和Pawn修改玩家角度修改玩家行走速度和路面角度本

7月前590

视觉语言模型的视觉提示何时优于线性探究 ? 清华 & IBM & 港中文提出了一种使用视觉提示近似方法的 LLR 评分 !

将预训练模型适应到新任务,其有效性能在数据集之间有所不同。视觉提示,是当今最有效的参数高效的迁移学习方法之一,可以显著提高异常分布任务的性能。另一方面,线性检测,是一种标准的迁移学习方法,有时可能会成为最佳方法。作者提出了一种对视觉提示和

7月前810

linux磁盘打满,排查大文件

公司服务器遇到磁盘空间不足,导致其他服务无法使用的情况,通过下列的linux命令进行排查,成功清理掉无用大文件,服务成功恢复。查看磁盘空间使用情况代码语言:bash复制df -h当前目录文件大小排序代码语言:bash复制du -sh * |

7月前680

Java中未被初始化的字符串打印出“null”?

String字符串是我们日常生活中常用的一个类,那你知道一个未初始化的String打印出来是什么吗?未初始化变量默认值首先,我们知道在Java中未初始化变量会有默认值。整型类型(byte、short、int、long):默认值为0浮点类型(

7月前610

小白从零开始:AI驱动TDSQL

TDSQL-C是腾讯自研的新一代高性能高可用的企业级分布式数据库。今天的实例是结合AI进行电商数据分析。准备工作:1、电脑本地准备python环境2、云原生数据库 TDSQL-C3、高性能应用服务 HAI实战效果:开始动手吧:1、安装pyt

7月前870

Python FFmpeg 安装使用教程

什么是 FFmpeg?FFmpeg 是一个开源的多媒体框架,可以处理音频、视频和其他多媒体文件和流。它几乎支持所有已知的音视频格式,并提供了丰富的命令行工具来处理多媒体内容。主要功能包括:转码(例如从 AVI 到 MP4)格式转换(例如从

7月前960

Python Numpy数组高级索引操作指南

Numpy作为Python中用于科学计算的核心库,以其高效的数组操作而著称。在数据处理和计算中,数组索引是一项非常重要的技能,而Numpy的高级索引(Advanced Indexing)提供了强大而灵活的功能,可以实现复杂的数据提取和操作。

7月前1340

不造轮子之STL中集合的交并补

在日常的开发中,常涉及到容器的常见操作,如查找、删除、排序等,C++ STL提供了丰富的算法库,可以方便的完成这些操作。为了避免重复造轮子,同时为了提高效率,了解常见的STL算法是非常有必要的。两个容器涉及到求其交并补级,C++ STL提供

7月前740

Android性能优化相关的10个经典面试题

心里种花,人生才不会荒芜,如果你也想一起成长,请点个关注吧。以下是一些Android性能优化面试问题,包括问题和参考解答:1. 如何优化Android应用的启动速度?答案:懒加载:延迟非必需组件的初始化,直到真正需要它们时才进行加载。优化代

7月前850

10个Android性能优化工具

心里种花,人生才不会荒芜,如果你也想一起成长,请点个关注吧。常见工具在Android性能优化方面,以下是一些常见工具:Android Studio Profiler:这是一个集成在Android Studio中的性能分析工具,它提供了CPU

7月前1090

聊聊性能基准测试和容量评估规划

星球有同学问了一个关于性能测试的问题,我觉得蛮有意思的,遂分享给大家,顺带聊聊我的分析思路和实践经验。问题背景是这样:一个1.0版本的新系统还未上线,需要对其进行性能测试(性能基准),该如何开展工作?其中流量模型如何评估?涉及到缓存的场景如

7月前780
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