JAVA下载问题及解决过程

最近课程要求安装Java开发环境,为之后大数据专业的学习打下基础。原本以为简单一键安装就能使用,真正操作时却遇到了不少新手常见的问题,也让我收获了很多实操经验。 安装完成后,我在命令提示符中测试Java版本,却提示“不是内部或外部命令”。查阅资料后发现,问题出在没有配置环境变量。系统无法自动识别Ja ...

泊松分布:从基础到实际应用

博主头像 做技术的应该都遇到过这种场景:服务器每分钟收到多少请求?接口一天报错几次?网站一小时来多少访客? 这些问题的共同点是:在一段固定时间里,某个事件发生了多少次。 这类数据有个特点:单次看是随机的,但拉长周期会有一个稳定的平均值。 这种场景下,泊松分布就是最合适的建模工具。 今天咱们不扯虚的,直接把这个 ...

AI 视频生成进阶:Prompt 之外的镜头语言、构图与运镜方法

博主头像 这两年 AI 视频工具越来越简单。 输入一句提示词,选个模型,几十秒就能生成一段视频。看起来,视频创作的门槛已经被 AI 打下来了。 但真正做过几次之后,会发现一个很尴尬的问题: 能生成视频,和能做出好视频,是两回事。 很多 AI 视频都有一种很明显的“AI 味”:画面很精致,人物也没问题,但就是不 ...

百万数据Excel如何快速导入导出

博主头像 还在被百万级Excel导入导出OOM、接口超时、性能卡顿问题困扰?本文摒弃传统POI UserModel模式,基于流式处理+分批操作+异步MQ+资源隔离大厂范式,采用EasyExcel+SXSSF实现读写优化。搭配多线程分片、JDBC批量入库、OSS文件存储等方案,100万数据处理仅需25秒,性能提... ...

Deepseek的战略考虑以及核心竞争力本质

博主头像 战略考虑 资本驱动发展模式 美国科技股相关公司,其发展依赖资本驱动。简单来讲,就是借助投资以及对未来概念的兑现,以此达成长期增长。美国整体在很大程度上也是采用这种模式。就像 Deepseek 的突然出现,使得美国股市遭受冲击,背后或许就是这个原因。美股公司往往需要数年时间(一般是5-10年),将理念 ...

机器学习核心算法全解析:监督学习、无监督学习、神经网络、SVM 一文读懂(附入门路线)

博主头像 关键词:机器学习、深度学习、监督学习、无监督学习、神经网络、SVM、决策树、聚类、PCA、算法入门、线性回归、逻辑回归、KNN、朴素贝叶斯 手机相册会自动把猫的照片收进「宠物」一栏——计算机没看过猫,只接收像素明暗数字(黑 0、亮 255),训练后却认出了没见过的猫。这就是机器学习。 本文不只讲概念 ...

【开源】c#造个轮子-日程安排工具

博主头像 自从windows 10 升级到windows 11 就再也找不到 “页签”工具了,然后辗转反侧找了半天替代工具,找到了“小黄条”,用着感觉还行,但是限制挺多,用了几天之后,打开电脑惊呆了,如下图: 虽然说软件付费模式是周瑜打黄盖-一个愿打,一个愿挨。但是对咱码农来说,挣得都是辛苦米,能省一点是一点 ...

Spring AI RAG接上观测云怎么做全链路观测?

博主头像 做 RAG 应用时,最让人头疼的问题往往不是“彻底不能用”,而是“偶尔有点慢”。 RAG 可以先理解成“先找相关资料,再让大模型带着资料回答”。Embedding 负责把文字问题变成数字向量,Milvus 则保存这些向量并找出最相近的内容。 用户发来一个问题,页面转了几秒才开始输出。应用日志告诉我, ...

2026互联网大厂秋招AI Coding笔试全攻略!

博主头像 大家好,我是狂师。 秋招刚开始,后台和星球里很多粉丝来咨询。前两年被问得最多的是面试前要刷哪些题,而今年面试的玩法发生了变化,特别是针对一些大厂校招面试,笔试的时候会直接考察AI Coding的能力。 那么,针对AI Coding 笔试到底考什么,怎么准备?今天我们就来聊一聊。 前几年笔试把 AI ...

AI为什么能处理超大Excel,却不消耗等量Token?

博主头像 让AI处理十几万行Excel、生成上百MB的SQL,是否意味着模型必须"读完"全部内容,并消耗同等规模的Token?答案是否定的。关键在于:模型负责思考和编排,程序负责批量计算。 01 | Token到底花在哪里 Token可以简单理解为模型读取和生成文本时使用的计量单位。只有进入模型上下文的内容, ...

「骂 AI 它就变聪明」,能用机制解释的只有一半

博主头像 「你骂它两句,它就变聪明了。」这个说法在群里传了很久,而且大家都有体感支持——骂完那一轮,回答确实好了。 体感是真的,归因大概错了。 拆开看,你骂的时候通常顺手带进去了一句具体指正。「我问的是苹果公司股价,你给我扯水果」,这半句才是起作用的东西。至于「你真笨」那半句,模型读到的是一串 token,它 ...

Jev:当 AI 不再生成 Token,而是直接做决策

博主头像 过去几年,我们似乎习惯了一件事情: 只要系统里需要一点“智能”,就塞进去一个大模型。 用户意图识别,用 LLM。 选择哪个 Tool,用 LLM。 判断任务是否完成,用 LLM。 评估 Agent 输出是否正确,还是用 LLM。 甚至只是判断一个操作“危险不危险”,很多 Agent 框架也会专门再调 ...

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