张士玉小黑屋

Project2最后一篇，讲解B+树并发控制的实现。说实话一开始博主以为这块内容不会很难（毕竟有Project1一把大锁摆烂秒过的历史x），但实现起来才发现不用一把大锁真的极其痛苦，折腾了一周多才弄完。本文分基础版算法和改进版算法两部分，基础版算法部分我就只讲实现的一些要素，改进版算法再放重要代码，避免两个版本的代码引起混乱。由于加了并发控制后代码改变的位置比较多，我这里贴的截图不能覆盖到所有，如果需要源码可以评论区或私信联系。开始之前先推荐知乎上的两篇文章，写得都非常好，而且有带图的例子方便理解。CMU15445-2022P2B+TreeConcurrentControl做个数据库：2022CMU15-445Project2B+TreeIndex理

文章目录一、100天精通Python丨基础知识篇100天精通Python丨基础知识篇——01、C站最全Python标准库总结100天精通Python丨基础知识篇——02、Python和Pycharm（语言特点、学习方法、工具安装）100天精通Python丨基础知识篇——03、Pycharm快捷操作和配置指南（磨刀不误砍柴工）100天精通Python丨基础知识篇——04、Python基础知识扫盲（第一个Python程序，13个小知识点）100天精通Python丨基础知识篇——05、7大基础数据类型详解（变量、列表、集合、字典、元组）100天精通Python丨基础知识篇——06、一千个程序员有一千套编码规

4月7日，阿里云宣布自研大模型“通义千问”，目前已开始邀请用户测试体验。阿里达摩院在NLP自然语言处理等前沿科研领域早已布局多年，并于2019年启动大模型研发，通义千问便是其最新成果，相当于阿里云版的“ChatGPT”。有幸拿到了内测名额，问了通义千问一些问题，以下是结果展示：1.提问：你和ChatGPT相比有哪些优势？通义千问：作为一个大型语言模型，我有以下几个优势：1.大量训练数据：我基于大量的文本数据进行训练，这使得我能够理解和回答各种主题的问题。2.对话理解能力：我可以理解与用户交互的对话，并回答相关问题。这种能力可以帮助用户更好地与我进行交流。3.持续学习能力：我可以通过不断地学习和更新来改进自己的回答，使我的回答更准确和有用。4.快速响应：我可以快速地响

开源大语言模型(LLM)汇总随着ChatGPT的火爆，越来越多人希望在本地运行一个大语言模型。为此我维护了这个开源大语言模型汇总，跟踪每天不发的大语言模型和精调语言模型。我将根据个模型采用的基础大模型进行分类，每个大模型下列出各派生模型。文章目录Alpaca(Stanford)Alpaca.cppAlpaca-LoRABaizeCabritaBELLELuotuoVicuna(FastChat)Chinese-VicunaGPT4AllKoalallama.cppLit-LLaMA️BLOOM(BigScience)BLOOM-LoRAPetalsFlamingo(Google/Deepmind)Flamingo—PytorchOpenFlamingo

系列文章目录作者：i阿极作者简介：Python领域新星作者、多项比赛获奖者：博主个人首页???如果觉得文章不错或能帮助到你学习，可以点赞?收藏?评论?+关注哦！??????如果有小伙伴需要数据集和学习交流，文章下方有交流学习区！一起学习进步！?专栏案例：数据分析数据分析：某电商优惠卷数据分析数据分析：旅游景点销售门票和消费情况分析数据分析：消费者数据分析数据分析：餐厅订单数据分析数据分析：基于随机森林(RFC)对酒店预订分析预测数据分析：基于K-近邻(KNN)对Pima人糖尿病预测分析文章目录系列文章目录1、实验简介2、数据说明2.1数据集的整体特征2.2属性描述3、实验环境4、实验步骤4.1数据准备4.2数据质量检查4.3探索性分析4.4通过轮廓图和相关图来

前情提要：http://t.csdn.cn/Kqf6D目录1.类的6个默认成员函数1.1构造函数1.1.1 特性:其特征如下：1.2析构函数1.2.1特性:析构函数是特殊的成员函数，1.3 拷贝构造函数1.3.1概念：1.3.2特征：拷贝构造函数也是特殊的成员函数1.3.3特性如下：1.4赋值运算符重载1.4.1运算符重载的概念1.4.2赋值运算符重载：1.赋值运算符重载格式2.赋值运算符只能重载成类的成员函数不能重载成全局函数3.用户没有显式实现时1.4.3前置++和后置++重载1.5const成员​编辑1.6取地址及const取地址操作符重载2.初始化列表3.static成员3.1概念：3.2特性4.内部类

目录【ChatGPT5简介】【ChatGPT5的潜在应用】【ChatGPT5的潜在危险】ChatGPT4还没有好好体验，比GPT4强大1000倍的ChatGPT5又即将发布！届时将彻底改变人工智能领域，并改变我们现有的世界【ChatGPT5简介】OpenAI计划在2023年12月发布其最新且最强大的人工智能模型——ChatGPT5。该模型具备人工通用智能的能力，能够像人类一样思考和推理。通过理解和回应自然语言的能力，ChatGPT5将使人与机器之间的交流比以往任何时候都更无缝。ChatGPT5不仅仅是普通的人工智能模型，而是一个改变游戏规则的东西，将改变我们与技术互动的方式。据了解，ChatGPT5将具备更出色的自然语言处理能力，能够接近或甚至超越人类思考

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我走后，他们会给你们加班费，会给你们调休，这并不是他们变好了，而是因为我来过。------龙哥文章目录一、位图1.位图概念2.位图实现及测试3.位图应用和面试题二、哈希切分（hashfunc+除留余数法控制切分的范围）1.哈希切分2.单个子文件太大怎么办？（分两种情况讨论）三、布隆过滤器1.位图优缺点和布隆过滤器的提出（哈希和位图的结合）2.布隆过滤器的应用场景3.布隆过滤器实现（hashfunc+除留余数法控制位图开多大）4.布隆过滤器的删除5.布隆过滤器的面试题一、位图1.位图概念1.大厂经典的面试题，给你40亿个不重复的无符号整数，让你快速判断一个数是否在这40亿个数中，最直接的思路就是遍历这40亿个整数，逐一进行比对，当然这种方式可以倒是可以，但是

前言前面简单介绍了YOLOv5的项目目录结构（直通车：YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析），对项目整体有了大致了解。今天要学习的是detect.py。通常这个文件是用来预测一张图片或者一个视频的，也可以预测一个图片文件夹或者是一些网络流。下载后直接运行默认是对date/images文件夹下的两张照片进行检测识别。文章代码逐行手打注释，每个模块都有对应讲解，一文帮你梳理整个代码逻辑！友情提示：全文近4万字，可以先点再慢慢看哦~ ?本人YOLOv5源码详解系列：  YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（1）——项目目录结构解析YOLOv5源码逐行超详细注释与解读（2）——推理部分detect.pyYOLOv5源码逐行超详细注释与解读（3）——训练部