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♥️作者:小刘在C站♥️个人主页:小刘主页♥️每天分享云计算网络运维课堂笔记,努力不一定有收获,但一定会有收获加油!一起努力,共赴美好人生!♥️夕阳下,是最美的绽放,树高千尺,落叶归根人生不易,人间真情目录第一章ActiveDirectory与域服务1.活动目录(ActiveDirectory,AD)概念:2.活动目录域服务(ActiveDirectoryDomainServer,ADDS)3.活动目录的优点/特性:4.域(Domain)是活动目录的一种实现形式,也是活动目录最核心的管理单位。5.名称空间(Namespace)是一个区域的名称。6.对象(Object)由一组属性组成,代表的是具体的事务,例如用户、打印机、计算机等。7.容器(Con
最近在GitHub上发现了一个爆火的开源项目。好家伙,凑近一看,居然还是由微软开源,并且和最近炙手可热的ChatGPT息息相关。项目的名字叫做:VisualChatGPT。https://github.com/microsoft/visual-chatgpt这个项目最早是3月上旬微软开源的,项目宣布开源后仅用了短短一周,就斩获了2w+star。到现在为止,距离当初项目开源大约过去了3周多,仓库star数则来到了28k+,亦可谓是火箭式上涨(doge)。众所周知,ChatGPT自2022年11月推出以来,持续走红。ChatGPT具备强大的会话能力,可以理解文字、聊天、写小说、解答问题、编写代码…但是目前还并不能直接处理或生成图像。而VisualChatGPT
年终奖没发;简历石沉大海;发消息只读不回打开某招聘,看了看岗位,这个厂还不错,可是要求好高,我啥都不会。“哎,算了,我简历还没更新呢,我躺到6月份拿到年终奖再跑路。”这应该是大多数软件测试人状态了吧,我们习惯被一些悲观的环境因素所影响,以至于在网络上寻求共鸣,麻痹自己停滞不前,甚至看到别人比自己惨内心略显喜悦。最终一年一年下来,玩没玩到,钱没赚到,反倒把自己给内耗住了。故此,写一篇求职经验相关的文章,此文不对职业规划做文章,也不是鼓励跳槽,更不是和任何人作对。而是,对打算跳槽,已经离职进行求职的一个经验分享。也是以我经验以及身边大佬的一些经验进行分享。这里包含面试前的心态调整、简历制作、面试沟通指导等内容。【文末有简历模板,全面的面试资料,以及面试经验指导】心
解决刷入openwrt后没有网络解决的方法(我的机器是翅膀)这里有超链接,排版可能会稍微好看一点,方便跳转到想要的教程。金山文档转过来我引用的超链接都无了。 写这个是为了记录一下方便自己,记录一下当时找的帖子,后面忘了怎么解决我就回来看看,也是为了方便后人。如果按照我说的解决不了你们可以看看同类教程,然后融会贯通,大概率可以解决的。来自我是来吃瓜的好不-酷安(coolapk.com)随身WIFI+Debian折腾日记——1、系统安装和基本设置迅优103s刷openwrt基于随身wifi的64位ARM小型服务器。我是一开始直接刷了苏苏小亮亮的包,但是进入发现modem那里是空的。adb也进不了,没办法后面我就进9008,Miko恢复到安卓。我原来那个安卓是自带开adb的
文章目录前言一、call和apply1.call()方法2.apply()方法3.apply与call的实现二、bind1.bind简介2.bind的实现三、call,apply和bind方法应用1.什么情况下用apply,什么情况下用call2.call和apply应用场景前言call()、apply()和bind()方法三者作用都是改变this指向。本文旨在探讨三者之间的区别和作用。call,apply,bind三者的区别在哪里什么情况下用apply,什么情况下用callapply的其他巧妙用法(一般在什么情况下可以使用apply)bind、call、apply都是用来指定一个函数内部的this的值,先看看bind、cal
文章目录前言申请方式申请出错解决方案新方法使用必应安装和配置插件HeaderEditor请按照截图配置相应参数测试总结前言微软表示,newbing正在使用对话式人工智能来创造一种新的浏览网络的方式。用户将能够像ChatGPT那样与Bing聊天,用自然语言提出问题和接受答案。同时,微软宣布了其搜索引擎Bing的新版本,由支持聊天机器人ChatGPT的同一人工智能技术的升级版驱动。该公司在推出该产品的同时,还为其Edge浏览器提供了新的人工智能增强功能,并承诺这两者将为浏览网页和在线寻找信息提供新的体验。"微软首席执行官萨提亚-纳德拉(SatyaNadella)在宣布这些产品的活动中说:"这是搜索领域的新一天。纳德拉认为,网络搜索的模式几十年来一直没有改变,但人工智能可
文章目录博主精品专栏导航迁移学习(TransferLearning)方法一:特征提取(FeatureExtraction)方法二:微调(FineTuning)(一)实战:基于特征提取的迁移学习(数据集:CIFAR-10)(二)实战:基于微调的迁移学习(数据集:CIFAR-10)(三)实战:基于迁移学习的图像雾霾清除(四)实战:基于迁移学习的102种花分类(先特征提取,后微调)(五)实战:基于迁移学习的102种花分类(自定义Dataset)博主精品专栏导航? 【Pytorch项目实战目录】算法详解+项目详解+数据集+完整源码? 【sklearn】线性回归、最小二乘法、岭回归、Lasso回归? 三万字硬核详解:yolov1、yolov2、yolov3、yolov4、
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