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VS Code提取扩展时出错。XHR failed

需求:想要在扩展中心下载插件,发现报错

原因:vs code之前设置了代理,需要删除即可

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大模型需要高性能的服务器,以支持大规模的计算和存储需求。一般来说,大模型需要以下类型的服务器: 大型机:大型机可以提供强大的计算能力,适合处理大规模的数据和复杂的计算任务。 GPU服务器:GPU服务器可以…...

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大纲 滑动(Sliding)和滚动(Tumbling)的区别样例窗口为2,滑动距离为1窗口为3,滑动距离为1窗口为3,滑动距离为2窗口为3,滑动距离为3 完整代码参考资料 在 《0基础学习PyFlink——个数…...

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VR全景在医院的应用:缓和医患矛盾、提升医院形象

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【python基础】format格式化函数的使用

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Java实现Hive UDF详细步骤 (Hive 3.x版本,IDEA开发)

这里写目录标题 前言1. 新建项目2.配置maven依赖3.编写代码4.打jar包5.上传服务器6.代码中引用 前言 老版本编写UDF时&#xff0c;需要继承 org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF类&#xff0c;然后直接实现evaluate()方法即可。 由于公司hive版本比较高&#xff08;3.x&#x…...

Vue进阶(幺陆肆)Apache的Access.log分析总结

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Apple 苹果发布 M3、M3 Pro 和 M3 Max 芯片

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Linux常用命令及主流服务部署大全

目录 Linux 系统目录 一、常用操作命令 1、目录操作 2、文件内容操作&#xff08;查看日志&#xff0c;更改配置文件&#xff09; 3、压缩和解压缩 4、更改文件权限 二、各服务部署命令 1、增加虚拟内存 2、JDK 2.1 删除系统自带的openjdk 2.2 安装jdk 2.3 删除jd…...

list-watch集群调度

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若依系统的数据导入功能设置

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人工智能基础_机器学习014_BGD批量梯度下降公式更新_进一步推导_SGD随机梯度下降和MBGD小批量梯度下降公式进一步推导---人工智能工作笔记0054

然后我们先来看BGD批量梯度下降,可以看到这里,其实这个公式来源于 梯度下降的公式对吧,其实就是对原始梯度下降公式求偏导以后的梯度下降公式,然后 使用所有样本进行梯度下降得来的,可以看到* 1/n 其实就是求了一个平均数对吧.所有样本的平均数. 然后我们看,我们这里* 1/n那么…...

Android STR研究之一

简介&#xff1a; 先上一段谷歌的介绍 谷歌的网站地址&#xff1a; 电源管理 | Android 开源项目 | Android Open Source Project (google.cn) 术语 STR&#xff1a; STR(Suspend To RAM)的意思是“挂起到内存”,它是一种瞬间开机技术(On Now)。 当系统进入“挂起”状态…...

云原生核心技术 (7/12): K8s 核心概念白话解读(上):Pod 和 Deployment 究竟是什么?

大家好&#xff0c;欢迎来到《云原生核心技术》系列的第七篇&#xff01; 在上一篇&#xff0c;我们成功地使用 Minikube 或 kind 在自己的电脑上搭建起了一个迷你但功能完备的 Kubernetes 集群。现在&#xff0c;我们就像一个拥有了一块崭新数字土地的农场主&#xff0c;是时…...

在鸿蒙HarmonyOS 5中实现抖音风格的点赞功能

下面我将详细介绍如何使用HarmonyOS SDK在HarmonyOS 5中实现类似抖音的点赞功能&#xff0c;包括动画效果、数据同步和交互优化。 1. 基础点赞功能实现 1.1 创建数据模型 // VideoModel.ets export class VideoModel {id: string "";title: string ""…...

ssc377d修改flash分区大小

1、flash的分区默认分配16M、 / # df -h Filesystem Size Used Available Use% Mounted on /dev/root 1.9M 1.9M 0 100% / /dev/mtdblock4 3.0M...

蓝桥杯 2024 15届国赛 A组 儿童节快乐

P10576 [蓝桥杯 2024 国 A] 儿童节快乐 题目描述 五彩斑斓的气球在蓝天下悠然飘荡&#xff0c;轻快的音乐在耳边持续回荡&#xff0c;小朋友们手牵着手一同畅快欢笑。在这样一片安乐祥和的氛围下&#xff0c;六一来了。 今天是六一儿童节&#xff0c;小蓝老师为了让大家在节…...

高频面试之3Zookeeper

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【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述

总的来说&#xff0c;传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度&#xff0c;通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...

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spring处理使用静态工厂方法获取bean实例&#xff0c;也可以通过实例工厂方法获取bean实例。 实例工厂方法步骤如下&#xff1a; 定义实例工厂类&#xff08;Java代码&#xff09;&#xff0c;定义实例工厂&#xff08;xml&#xff09;&#xff0c;定义调用实例工厂&#xff…...

第一篇:Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明

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RNN避坑指南:从数学推导到LSTM/GRU工业级部署实战流程

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