低学历能否进入人工智能？人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）作为当今科技领域的热门话题，吸引了众多人的关注。对于那些学历较低的人来说，是否有机会加入人工智能领域成为了一个重要的问题。我们将围绕这...

本文目录一览1、对人工智能应用前景的看法2、人工智能应用前景的探究人工智能应用前景广阔，正在以惊人的速度改变着我们的生活。它不仅在科学技术领域取得了重大突破，也在医疗、金融、交通等各个行业有着巨大的潜力。人工智能在科学技术领...

本文目录一览1、中的人工智能技术2、我眼中的人工智能21世纪的人工智能已经成为了社会发展的重要推动力。它已经深入到我们生活的方方面面，从智能手机的语音助手到智能家居的控制系统，从自动驾驶汽车到医疗诊断系统，中的人工智能正迅速...

本文目录一览1、苹果的人工智能SIRI怎么设置唤醒2、苹果手机的人工智能SIRI苹果用的人工智能（AI）技术是一项引人瞩目的创新，对于苹果产品的用户体验和功能提升起到了重要作用。苹果的人工智能技术在多个方面展现出了其独特之处...

人类为什么怕人工智能呢人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是当今科技领域的热门话题，人们对于AI的发展和应用却存在着一定的恐惧和抵触。为什么人类会对人工智能心生恐惧呢？人工智能会取代人类吗人们担心人...

本文目录一览1、人工智能战斗机：科技与战争的完美结合2、人工智能战斗机器人：未来战场的无敌利器人工智能技术的快速发展引起了广泛关注。人们开始探索将人工智能应用于战斗领域的可能性，这就是人工智能战斗的概念所在。人工智能战斗，即...

汽车人工智能对话发展了吗？回汽车人工智能对话在过去几年间得到了显著的发展。汽车人工智能对话技术在车载系统中广泛应用，能够实现语音控制和指令识别。这种技术的发展使得驾驶员不再需要分心操作车辆，提高了行车安全性。...

人工智能的大战是什么？在当今高度数字化和信息化的社会，人工智能已经渗透到各个领域，成为推动社会进步的重要力量。与其说是一场“大战”，倒不如说是一场无声的革命。人工智能的大战意味着人与机器之间的较量，人工智能的迅猛发展对人类带...

本文目录一览1、人工智能生活应用2、PS人工智能生活：改变未来的智能时代人工智能（AI）逐渐成为我们日常生活的一部分。从智能家居到虚拟助手，它们的应用范围越来越广，给我们的生活带来了许多便利。人工智能生活已经成为一种现实，而...

目录 一. 基础解释yaml设置容器拉取镜像注意点1. containers.image 镜像2. containers.imagePullPolicy 镜像拉取策略3. 配置拉取私库镜像(spec下的imagePullS...

最近想写个App，又觉得Native App 太无趣了Web App又没那么成熟然后发现了Facebook在9月发布的React Native比较新奇，所以决定捣鼓看看； React Native为Facebook开源的使...

背景 目前按照大数据处理类型来分大致可以分为：批量数据处理、交互式数据查询、实时数据流处理，这三种数据处理方式对应的业务场景也都不一样； 关注大数据处理的应该都知道Hadoop，而Hadoop的核心为HDFS与MapRe...

何为Scala物 Scala为基于JVM虚拟机中的面向对象与函数式编程思想并且完全兼容Java的混合编程语言，可以是Scala与Java是同根同源的，既然Scala与JAVA都是基于JVM之上的编程语言那么Scala的特色...

上节中简单的介绍了Spark的一些概念还有Spark生态圈的一些情况，这里主要是介绍Spark运行模式与Spark Standalone模式的部署；Spark运行模式 在Spark中存在着多种运行模式，可使用本地模式运行、...

Spark中最核心的概念为RDD（Resilient Distributed DataSets）中文为：弹性分布式数据集，RDD为对分布式内存对象的 抽象它表示一个被分区不可变且能并行操作的数据集；RDD为可序列化的、可缓存...

编译打包 Spark支持Maven与SBT两种编译工具，这里使用了Maven进行编译打包； 在执行make-distribution脚本时它会检查本地是否已经存在Maven还有当前Spark所依赖的Scala版本，如果不...

Spark执行不少操作时都依赖于闭包函数的调用，此时如果闭包函数使用到了外部变量驱动程序在使用行动操作时传递到集群中各worker节点任务时就会进行一系列操作： 1、驱动程序使将闭包中使用变量封装成对象，驱动程序序列化对象...

Spark作为分布式的大数据处理框架必然或涉及到大量的作业调度，如果能够理解Spark中的调度对我们编写或优化Spark程序都是有很大帮助的； 在Spark中存在转换操作（Transformation Operation）...

矩阵为线性代数中的重点，而矩阵运算就是矩阵的基础，这篇文章主要是回顾矩阵运算； 矩阵基本运算：加法、减法、数乘、乘法、转置等矩阵加法 矩阵加法规则为每个矩阵对应的元素相加，当且仅当两个矩阵具有相同的维数矩阵加法才有定义；...

敝人也算车联网行业从业者，做了两年这行业的开发者；今天主要谈谈国内车联网的现状还有我的一些愚见；近两三年车联网不管是在国内还是在国外都非常火，除了传统汽车厂商外各大科技巨头都开始介绍这个行业如Google、Apple、Fac...

初中有学人工智能的吗人工智能（ArtificialIntelligence，简称AI）是一门涉及计算机科学、机器学习和模式识别等领域的技术。随着科技的不断进步，人工智能的应用在各个领域中得到了广泛的关注和应用。初中阶段的学生...

3D眼镜是人工智能吗？3D眼镜是一种可以增强视觉体验的设备，但它并不属于人工智能的范畴。下面我们来解答一些关于3D眼镜和人工智能的常见问题。3D眼镜是什么3D眼镜是一种通过特殊技术使得影像或者动画在我们的眼前呈现三维效果的眼...

一、CentOS7升级OpenSSL版本 1、查看linux服务器内核版本 2、查看本地OpenSSL版本 如果不是最新的openSSL 1.1.1版本，则可以进行升级 下载最新的openssl版本 或者...

1.Thrust介绍 Thrust是一个C++模板库，为GPU计算提供高效的算法和数据结构。它是由NVIDIA开发的，旨在提供一个简单易用的接口来开发高性能GPU程序。 Thrust库基于CU...

一、单选题 1.关于背景图和img的说法正确的是 A 背景图和img一样,都是在网页中占空间的 B 背景图的显示需要根据其所在元素的区域显示 C 背景图和img都属于对页面样式的渲染 D img标签在页面中...

本文目录一览1、早期人工智能股票2、早期人工智能运作的原理随着科技的迅速发展，人工智能（ArtificialIntelligence，AI）的概念变得越来越热门。在我们现在所熟悉的智能助手和自动驾驶汽车之前，还曾经有过早期人...

希望你开心，希望你健康，希望你幸福，希望你点赞！ 最后的最后，关注喵，关注喵，关注喵，大大会看到更多有趣的博客哦！！！ 喵喵喵，你对我真的很重要！ 目录 前言 类的实例化 类对象模型 如何计算类对象的大小 类对象的存储方...

本文目录一览1、简要谈谈chatGPT的局限性2、谈谈你对chatGPT的认识人工智能技术的迅猛发展给我们的生活带来了便利和创新，而chatGPT作为开放式文本生成模型的代表，更是在社交媒体和在线聊天等领域引起了巨大的关注。...

chatGPT是一种强大的自然语言处理模型，它在解决各种任务上展现出了惊人的潜力。要确保chatGPT服务器的正常运行，需要一定的配置。下面是关于chatGPT服务器所需配置的一些问题和答案。...

Logistic回归定义 简单来说， 逻辑回归（Logistic Regression）是一种用于解决二分类（0 or 1）问题的机器学习方法，用于估计某种事物的可能性。比如某用户购买某商品的可能性，某病人患有某种疾病的可能...

阅模型-匹配模式，相比于前两种订阅模型，是更细致的分组，允许 在RoutingKey 中使用匹配符 *：匹配一个单词#：匹配0个或多个单词 RabbitMQ 订阅模型-匹配（topics）模式主要有以下六个角色构成：...

Akka可能很多人都没有用过，也不知道是什么，但如果说起Scala或Spark就有很多人都听说过或使用过 ，这里简单说下三者的关系Akka是使用Scala开发的，Spark中使用了Akka作为其消息的通信工具；这篇文章主要...

Kubernetes为Google开源的容器管理框架，提供了Docker容器的夸主机、集群管理、容器部署、高可用、弹性伸缩等一系列功能；Kubernetes的设计目标包括使容器集群任意时刻都处于用户期望的状态，因而建立了一整...

接上篇文章，在已经部署好Kubernetes的基础上部署kubernetes-dashboard，它是官方提供的用户管理Kubernets集群可视化工具；部署dashboard其实和在kubernets部署其他的应用一样，创...

本篇文章就要根据源码分析SparkContext所做的一些事情，用过Spark的开发者都知道SparkContext是编写Spark程序用到的第一个类，足以说明SparkContext的重要性；这里先摘抄SparkConte...

相信学过数理统计的都学过线性回归（linear regression），本篇文章详细将讲解单变量线性回归并写出使用最小二乘法（least squares method）来求线性回归损失函数最优解的完整过程，首先推导出最小二乘...

上篇文章介绍了最小二乘法的理论与证明、计算过程，这里给出两个最小二乘法的计算程序代码；Octave代码 % 拟合的数据集 % 数据长度 %% 计算x平均值 % 计算t的平均值 % 计算t*x的平均值 % 计算x平方的平均...

上篇文章中介绍了单变量线性回归，为什么说时单变量呢，因为它只有单个特征，其实在很多场景中只有单各特征时远远不够的，当存在多个特征时，我们再使用之前的方法来求特征系数时是非常麻烦的，需要一个特征系数一个偏导式，而却最要命的时特...

上篇文章介绍了最小二乘法矩阵形式的理论与证明、计算过程，这里使用程序代码的方式计算出矩阵形式的解，并给出线性拟合；Octave代码 % 拟合的数据集 % 根据公式 w = (x'*x ^-1 * x' * y % 与上篇文...

前面的文章讲了使用最小二乘法来求线性回归损失函数的最优解，最小二乘法为直接对梯度求导找出极值，为非迭代法；而本篇文章了使用一个新的方法来求损失函数的极值：梯度下降法（Gradient Descendent, GD），梯度下降...

关于chatgp怎么学如下：学习ChatGPT需要一些基础知识，包括自然语言处理、机器学习和深度学习等方面的知识。以下是一些从零开始学习ChatGPT的步骤：1、学习自然语言处理基础知识：自然语言处理是ChatGPT的基础，...

ChatGPT要怎么用?给你搞明白了!ChatGPT要怎么用?如下图是ChatGPT的网页，登录进入后点击10开始一个新对话，点击20选择对话的模型后在30输入你的问题，就可以开始对话使用ChatGPT!现在我们了解了Cha...

chatGPT不会完全取代人工。chatGPT的“模式化”无法取代人类的“差异化”。chatGPT再“神通广大”，也只是人工智能实验室OpenAI开发的语言模型，其流畅对话的背后是大量文本数据，机器智能一旦被概念框架限定，就...

在Angular中，封装基础组件通常是通过创建自定义Angular组件来实现的。这些自定义组件可以包含通用的功能和样式，然后可以在应用中多次重复使用。以下是一个简单的示例，说明如何封装一个基础组件。 假设我们要创建一个通用的...

1、生成签名密钥 执行命令生成密钥文件my-release-key.keystore 将它复制到项目的android\app文件夹下(需要记住你设置的“口令”这一项 2、build.gradle配置 在app文件夹下的bu...

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 前言一、pandas是什么？二、使用步骤 1.引入库2.读入数据总结 前言 JFrame可以做出类似于QQ登录功能的窗体，通过JFrame...

上篇文章介绍了梯度下降法在线性回归中的相关理论与证明，这里使用程序实例代码方式看梯度下降法是怎样一步一步下降求出最优解的；alpha = 0.002; %步长% 数据集大小% 损失函数记录 J_history(ite...

似然函数 似然函数与概率非常类似但又有根本的区别，概率为在某种条件（参数）下预测某事件发生的可能性；而似然函数与之相反为已知该事件的情况下推测出该事件发生时的条件（参数）；所以似然估计也称为参数估计，为参数估计中的一种算法...

下载 https://www.raspberrypi.org/downloads/raspbian/ Raspbian系统这里有两个版本的Raspbian，桌面版本与极简版本或下载其他支持树莓派的操作系统，如windows1...

前段时间在想Kafka怎么监控、怎么知道生产的消息或消费的消费是否有丢失，目前有几个开源的Kafka监控框架这里整理了下，不过这几个框架都有各自的问题侧重点不一样；./gradlew jar //下载依赖，这个会比较久...

1、安装Docker插件 配置Docker Api，在API URL中填入api的地址，记得Docker后台程序启动是要配置 -H tcp://0.0.0.0:2375 开放远程地址端口，注意这里的ip地址填写内网ip即可...

前面几篇文章介绍了线性回归算法，他们都属于线性模型现在这篇说的是逻辑回归，虽然都有回归二字却是非线性模型；逻辑回归的输出为特定离散值，用于判定数据的分类所以 逻辑回归（Logistic regression） 也称为分类模型...

好记忆不如烂笔头，之前西瓜书这章也看过几次但还是掌握不够，今天又拿来翻翻顺便做个笔记； 前面写了几篇线性回归与逻辑回归的文章，是说模型训练的但是模型的性能怎样该怎么选择使用最小二乘法还是梯度下降法呢，我们总得要比较模型的性...

近几年机器学习非常火，机器学习并不是近来才出现的已经出现了几十年了，但随着互联网、移动互联网、计算资源的迅猛发展使得机器学习有了庞大的数据、 廉价的计算资源、 广泛的应用场景；三种条件可以说缺一不可，互联网、移动互联网带来了...

RASP是Gartner公司提出的一个概念，称：程序不应该依赖于外部组件进行运行时保护，而应该自身拥有运行时环境保护机制； RASP就是运行时应用自我保护（Runtime application self-protec...

AD9361是ADI（Analog Devices）公司推出的一款全集成的RF收发器芯片，广泛应用于无线通信系统，包括基于FPGA和ARM处理器的数码电视，卫星通信，雷达通信，军事通信和工业控制等领域。AD9361提供了广泛...

一，简单操作Hash类型 Redis储存对象时可以选择使用Hash类型 使用Hash类型与之前操作JSON类似，只是调用的方法不一样 之后就可以使用操作Hash类型的方法了 储存时，用putAll(key,Map 可以将一个...

用户遇到“访问chatGPT提示已被屏蔽”问题时，可以考虑以下操作：1.了解被屏蔽原因：用户应该首先确认被屏蔽的具体原因。平台可能会对某些IP地址、时间、内容或用户行为进行限制。可以检查是否存在违反平台规定或反垃圾邮件规则的...

全球移动互联网运营推广学习平台...

从互联网运营的角度来看，使用chatGPT来阅读研报可能具有一定的优势和挑战。以下是一些建议：1.了解用户需求：在使用chatGPT之前，了解用户读研报的目的和需求是至关重要的。这可以通过用户调研、市场研究或分析用户需求来完...

链式法则（chain rule）微积分中求导法则，用于求复合函数的导数； 链式法则应用广泛，比如神经网络中的反向传播算法就是已链式法则为基础演变的；接下来先说说链式法则的概念然后通过链式法则的两种形式学习链式法则； 链式...

使用阿里云个人镜像仓库代理方式下载如https://gcr.io等需要FQ的镜像；设置github 这里使用github作为代码仓库，在github中添加了名称为Dockerfile的项目，建名称为kube-control...

在Kafka中应用了大量的延迟操作但在Kafka中 并没用使用JDK自带的Timer或是DelayQueue用于延迟操作，而是使用自己开发的DelayedOperationPurgatory组件用于管理延迟操作，Kafka这...

NFS（Network File System）即网络文件系统，允许计算机之间通过网络共享资源；在NFS客户端即可NFS服务端所共享的目录挂载到本地，此时即可像读写本地目录一样读写远程计算机的目录与文件；如此可以多台计算机共...

神经网络理论 BP神经网络（Back Propagation Neural Network）为多层前馈神经网络用得比较广泛，该神经网络先通过前向传播取得估计值，后再使用误差进行反向传播通过梯度下降来不断地更新权重从而取得最...

虽然通过了Service解决了Pod重建后IP动态变化（服务发现）、负载均衡问题，但使用Service还是要需要知道CLUSTER-IP，而通过NDS可以解决该问题；在Kubernetes集群中可通过DNS进行Service...

下面通过几组数据（户籍人口、常住人口、小学生在校人数）简单分析海南近十年人口变化情况; 从上图2005到2016年海南户籍人口与常住人口曲线图我们可以看到，2005年的时候常住人口是超过户籍人口近9w人的，也就是说海南近流...

这里列出了海南近十个市县的户籍人口与常住人口情况并对每个市县进行非专业简单的分析，人口的净流入肯定和当地的经济发展有着莫大的联系，这里就简单说说一些愚见； 毫无疑问和人们所了解的一样海南就只有海口、三亚市有人口净流入的，其...

默认情况下Docker容器需要跨主机通信两个主机节点都需要在同一个网段下，这时只要两个Docker容器的宿主机能相互通信并且该容器使用net网络模式，改实现方式为网桥模式通信； 除此之外我们还可以通过使用第三方工具为不同主...

在Docker 17.05及更高的版本中支持支持一种全新的构建镜像模式：多阶段构建； 多阶段构建Docker镜像的最大好处是使构建出来的镜像变得更小； 目前常见的两个构建镜像的方式为： 1、直接使用某基础镜像，在此基础...

jQuery选择器能够模仿CSS和XPath语法，提供高效、准确匹配元素的方法，jQuery过滤器是一系列简单、实用的jQuery对象方法，建立在选择器基础上对jQuery对象进行二次过滤。在jQuery框架...

文章目录 静态博客搭建教程VuePress它是如何工作的？ 静态博客搭建教程 VuePress 由两部分组成：第一部分是一个极简静态网站生成器 (opens new window ，它包含由 Vue 驱动的主题系统和插件...

前言 CSS的滤镜filter属性，可以对网页中的图片进行类似Photoshop图片处理的效果，通过CSS对图像进行处理，CSS的filter属性可以得到一些类似PS的滤镜效果。 浏览器支持情况：只有IE浏览器不支持filt...

目录 一. 前言 二. class文件结构 2.1. 文件格式 2.2. 魔数与版本号 2.3. 常量池 2.4. 访问标志 2.5. 类索引、父类索引和接口索引集合 2.6. 字段表集合 2.7. 方法表集合 2.8. 属...

熟悉网络编程的都清楚系统只有65535个端口可用，1024以下的端口为系统保留，所以除去系统保留端口后可用的只有65411个端口，而一个TCP连接由TCP四元组（源IP、源端口、TCP、目标IP、目标端口）唯一确定，所以单机...

Kafka Monitor为Kafka的可视化管理与监控工具，为Kafka的稳定运维提供高效、可靠、稳定的保障，这里主要简单介绍Kafka Monitor的相关功能与页面的介绍； Kafka Monitor v0.1 主要...

1、线性方程组概述线性方程组：包含未知数x1，x2，x3....xn的线性方程 其中b与系数a1，a2，a3...an是实数或复数，通常是已知的；下标n可以为任意数；线程方程组为由一个或几个包含相同变量x1，x2，x3.....

当前skaffold版本为v0.4，还未发布正式版本，不建议在生产环境中使用； skaffold用于开发人员快速部署程序到Kubernetes中；skaffold提供了dev、run两种模式；使用skaffold需先编写s...

梯度下降法（Gradient Descendent）是机器学习的核心算法之一，自动微分则是梯度下降法的核心； 梯度下降法用于求损失函数的最优值，前面的文章中我们说过梯度下降是通过计算参数与损失函数的梯度并在梯度的方向不断迭...

死锁应该可以说是并发编程中比较常见的一种情况，可以说如果程序产生了死锁那将会对程序带来致命的影响；所以排查定位、修复死锁至关重要； 我们都知道死锁是由于多个对象或多个线程之间相互需要对方锁持有的锁而又没有释放对方所持有的锁...

图解Raft领导者选举，这里通过五张图来解答Raft选举的全过程； Raft集群各个节点之间是通过RPC通讯传递消息的，每个节点都包含一个RPC服务端与客户端，初始时启动RPC服务端、状态设置为Follower、启动选举定...

日志复制可以说是Raft集群的核心之一，保证了Raft数据的一致性，下面通过几张图片介绍Raft集群中日志复制的逻辑与流程； 在一个Raft集群中只有Leader节点能够接受客户端的请求，由Leader向其他Followe...

Kubernetes中，授权有ABAC（基于属性的访问控制）、RBAC（基于角色的访问控制）、Webhook、Node、AlwaysDeny（一直拒绝）和AlwaysAllow（一直允许）这6种模式。需要在kube-apis...

Helm 为Kubernetes的软件包管理工具，Helm有两部分组成：Helm客户端、Tiller服务端，Helm三个主要部件：Chart、仓库、Release；Chart：为Kubernetes中应用程序所需要的资源的定...

一、问题 按照正确步骤进行UG12.0的安装，安装完毕后出现，应用程序无法正常启动（0X000007b）.如下图所示。 图1 UG12应用程序无法正常启动（0X000007b） 二、问题原因 1.DirectX组件损坏，使...

数组为线性数据结构，通常编程语言都有自带了数组数据类型结构，数组存放的是有个相同数据类型的数据集； 为什么称数组为线性数据结构：因为数组在内存中是连续存储的数据结构，数组中每个元素最多只有左右两个方向有相邻的元素；数组中的...

链表与数组一样同为线性数据结构，不少编程语言也自带了链表的实现，链表可以存放不同数据类型的数据； 与数组不同，数组占用内存结构必须为连续，而链表则不需要内存空间为连续的；链表由多个节点连接而成，每个节点除了存储当前节点的值...

排序可以说时最基础的算法之一，排序就是将数据按照某种逻辑重新排列的过程，比如从大到小排序、从小到大排序；排序非常常见比如有购物车物品的排序、历史订单的排序等等；算法我们比较关心的主要有两点：时间复杂度与空间复杂度，排序算法一...

二叉搜索树（Binary Search Tree）为非线性结构，树与链表一样为动态数据结构也可称二叉搜索树为多个链表所组成实现的，由于二叉搜索树性能比较高所以属于比较常用的数据结构；二叉搜索树每个节点除了Key外还存在指向左...

Golang 1.11版本终于支持了官方的模块依赖管理功能，1.11以前想要实现依赖管理只能够通过借助第三方库来实现，1.11以前的版本Golang项目必须依赖以GOPATH，从当前版本开始Golang项目可以完全脱离GOP...

前面所讲的二叉搜索树有个比较严重致命的问题就是极端情况下当数据以排序好的顺序创建搜索树此时二叉搜索树将退化为链表结构因此性能也大幅度下降，因此为了解决此问题我们下面要介绍的与二叉搜索树非常类似的结构就诞生了； AVL（Ad...

前面主要介绍了AVL的基本概念与结构，下面开始详细介绍AVL的实现细节；AVL树实现的关键点 AVL树与二叉搜索树结构类似，但又有些细微的区别，从上面AVL树的介绍我们知道它需要维护其左右节点平衡，实现AVL树关键在于标注...

红黑树与AVL树一样同为二分搜索树，红黑树又称为是保持“黑平衡”的二叉树，红黑树最大高度为：2logn，红黑树由这么几个独特的特征： 1、每个节点或黑或红 2、根节点为黑色 3、每个叶子节点（最后的空节点）都为黑色 ...

反向传播四公式： 反向传播的最终目的是求得使代价C最小时w、b的最佳值，为了方便计算引入了神经单元误差δ_j^l，其定义为误差C关于某个神经单元z的关系； 其定义如上所示，某神经元误差为代价C（总误差）关于z的偏导数，其...

简单介绍下python的几个自动求导工具，tangent、autograd、sympy； 在各种机器学习、深度学习框架中都包含了自动微分，微分主要有这么四种：手动微分法、数值微分法、符号微分法、自动微分法，这里分别简单走马...

✨作者主页：IT毕设梦工厂✨ 个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。 ☑文末获取源码☑...

结构: 先放代码: 第一步: 配置celery连接redis: celery = Celery(app1.name, backend='redis://localhost:6379/3', broker='redis://l...

找到谷歌浏览器存放缓存信息的目录 打开谷歌浏览器访问chrome://version/ 找到这个路径，把结尾的default去掉 #导入模块# 添加保持登录的数据路径：安装目录一般在C:\Users\****\AppDat...

聚沙成塔·每天进步一点点 ⭐ 专栏简介 前端入门之旅：探索Web开发的奇妙世界 欢迎来到前端入门之旅！感兴趣的可以订阅本专栏哦！这个专栏是为那些对Web开发感兴趣、刚刚踏入前端领域的朋友们量身打造的。无论你是完全的新手还是...

作为互联网公司的产品经理，我可以从产品的角度回答“怎么看chatGPT使用时间”。chatGPT的使用时间对产品来说非常重要。使用时间能够帮助我们了解用户在产品上花费的时间，从而评估产品的粘性和受欢迎程度。...