springboot-异步、定时、邮件任务

在我们的工作中，常常会用到异步处理任务，比如我们在网站上发送邮件，后台会去发送邮件，此时前台会造成响应不动，直到邮件发送完毕，响应才会成功，所以我们一般会采用多线程的方式去处理这些任务。还有一些定时任务，比如需要在每天凌晨的时候，分析一次前一天的日志信息。还有就是邮件的发送，微信的前身也是邮件服务呢？这些东西都是怎么实现的呢？其实SpringBoot都给我们提供了对应的支持，我们上手使用十分的简单，只需要开启一些注解支持，配置一些配置文件即可！那我们来看看吧~

AI大模型量化格式介绍（GPTQ，GGML，GGUF，FP16/INT8/INT4）

本文总结了 HuggingFace 上模型的常见量化格式，量化技术是 AI 模型部署的重要技术，它可以大大减小模型的大小和推理所需的显存。想要让大语言模型真正地走进普通人的生活，在每个人的手机上能运行起来，做到真正意义上的“普及”，那么量化技术以后肯定是必不可少的，因此掌握一些量化技术是非常有必要的。关注我，一起学习各种人工智能和 AIGC 新技术，欢迎交流，如果你有什么想问想说的，欢迎在评论区留言。

在 Windows 系统上彻底卸载 TeamViewer 软件

在 Windows 系统上彻底卸载 TeamViewer 软件

4. HTTPS通信（握手）过程

HTTPS的通信过程如下：

uniapp同步开发h5+小程序双平台踩坑记录

记录使用uniapp同步开发h5和小程序的坑

设计模式- 中介者模式（Mediator）

中介者模式（Mediator Pattern）是一种行为型设计模式，用于减少对象之间的直接相互依赖，使得对象间的交互通过一个中介者对象来进行协调。在中介者模式中，对象之间不再直接相互调用，而是通过中介者对象来传递消息和协调行为。中介者模式的主要目的是简化对象之间的复杂交互关系，降低对象之间的耦合度，使得系统更加易于维护和扩展。通过将交互逻辑集中在一个中介者对象中，可以避免对象之间直接相互依赖和通信的混乱。中介者模式适用于对象之间存在复杂网状结构关系，且这些关系导致依赖关系混乱和难以复用的场景。

ESP32开发

WIFI模块在PC上做为客户端、服务器，在STM32上做服务器的通讯。在物联网应用开发有重要作用，种类居多，如下图红色方框的esp8266-01s型号的无限wifi模块就是本章学习的主要对象。⚠注意：•不是每条AT指令都具备上述4种类型的命令。•[ ]括号内为缺省值，不必填写或者可能不显示。•使⽤双引号表示字符串数据”string”，例如：•默认波特率为115200。•AT指令必须⼤写，并且以回⻋换⾏符结尾（CR LF6、AT指令应用示例_

[Qt的学习日常]--初识Qt

什么是Qt,快速打印hello world的二种方法，对象树是什么。

【MySQL】A01、性能优化-语句分析

重复索引是指相同的列以相同的顺序建立的同类型的索引，如下表中的 primary key和ID列上的索引就是重复索引unique(id)冗余索引是指多个索引的前缀列相同，或是在联合索引中包含了主键的索引，下面这个例子中key（name，id）就是一个冗余索引。对于innodb来说，每一个索引后面，实际上都会包含主键，这时候我们建立的联合索引，又人为的把主键包含进去，那么这个时候就是一个冗余索引。

【单元测试】Junit 4--junit4 内置Rule

对于添加了TimeoutRule 的测试类，当测试类中的测试方法执行超过TimeoutRule 配置的时间时，测试方法执行就会被标记为失败。这些资料，对于【软件测试】的朋友来说应该是最全面最完整的备战仓库，这个仓库也陪伴上万个测试工程师们走过最艰难的路程，希望也能帮助到你！需要说明：如果某测试出现失败(fail)，那么这个测试之后就不会做verify,这一点，可以结合下面的例子看出。如果，你想在每个测试之后，甚至是在@After之后，想检查些什么，就可以使用Verifier这个Rule.

最新免费 ChatGPT、GPTs、AI换脸（Suno-AI音乐生成大模型）

SparkAI系统介绍文档 - 渐进式AIGC系统。ChatGPT3.5、GPT4.0、GPTs、AI绘画相信对大家应该不感到陌生吧？简单来说，GPT-4技术比之前的GPT-3.5相对来说更加智能，会根据用户的要求生成多种内容甚至也可以和用户进行创作交流。 然而，GPT-4对普通用户来说都是需要额外付费才可以使用。所以今天小编就整理一个可免费的AI工具，可每天签到使用，供大家参考。

鸿蒙（HarmonyOS）性能优化实战-Swiper高性能开发

Swiper 组件的预加载机制与 LazyForEach 结合使用，能够达到最佳优化效果。预加载的 cachedCount 并非越大越好，需要结合单个子组件加载耗时来设置。假设一个子组件的加载耗时为 Nms，那么 cachedCount 推荐设置为小于 400/N。如果应用有非常高的性能优化需求，Swiper 预加载机制可搭配 OnAnimationStart 接口回调使用，进一步提升预加载的效率。码牛课堂也为了积极培养鸿蒙生态人才，让大家都能学习到鸿蒙开发最新的技术，针对一些。

小扎宣布开放 Meta Horizo​​n OS

在我们过去成功的合作伙伴关系的基础之上，联想将Meta Horizon OS与我们在个人计算领域的领导和创新结合起来，以加快在混合现实中采用新的用户场景，如虚拟屏幕、远程呈现、内容消费和沉浸式培训。华硕表示：“我们受到了围绕虚拟现实和混合现实形成的令人难以置信的游戏社区的启发，我们知道最有激情的玩家都想要高性能硬件。日前，Meta以“混合现实的新时代”为题的博文宣布向第三方制造商开放Meta Horizon OS，包括华硕、联想和。高通制造的骁龙处理器与Meta的软件和硬件堆栈紧密集成，而高通最新的。

BaiChuan13B-GPTQ量化详解

1、按照网上搜索的一些代码，如使用auto_gptq原生库进行训练后量化，可能会正常量化，但是在线推理时会出现如找不到bin文件或者tf文件，即模型权重文件，所以和网上大部分代码不同的地方在于，需要提前保存对应模型的权重文件，如果是BaiChuan13B，那么在进行模型量化前，对其进行保存。按照上述步骤，此时模型量化文件保存成功，接下来就是模型在线推理。

经典案例｜使用Supabase解决可视化大屏项目的常见问题

MemFire Cloud应用开发服务，采用开源的Supabase，兼容国内开发生态，内置通用服务，简单易学，加速小程序/移动应用/WEB网站的开发，降低开发/运维成本。

go语言并发实战——日志收集系统(七) etcd的介绍与简单使用

etcd是基于Go语言开发的一个开源且高可用的分布式key-value存储系统，我们可以在上面实现配置共享与服务的注册与发现。和它比较相似的还有我们之间所提到的Zookeeper以及consul.(注:后面我们学习微服务的时候etcd和consul会有广泛的使用)

Apache Log4j Server 反序列化命令执行漏洞（CVE-2017-5645）

ysoserial是在常见的java库中发现的一组实用程序和面向属性的编程“小工具链”，在适当的条件下，可以利用执行对象不安全反序列化的Java应用程序。当Log4j处理来自外部的序列化数据时，如果数据经过恶意修改，可能会触发不安全的反序列化操作，进而导致攻击者执行任意代码。如果数据是恶意pyload，就会触发不安全的反序列化操作，导致名命令执行漏洞，通过java的流泪有关。{bash,-i}：这个命令会执行解码后的 Bash 命令，即与指定的 IP 地址和端口建立一个交互式的 Shell 连接。

生成式AI在B端产品的应用分析

AI产品发展到现在，消费端的产品应用还受到比较大的限制；但是在B端，已经有了不错的表现。作者总结了AI产品在B端的几款应用，一起来看看表现如何。生成式AI在B端产品的应用分析© 由 ZAKER 提供随着今年生成式AI应用的大范围涌现，B端产品也面临转型的机遇和挑战。接下来我会从不同角度分析生成式AI在B端应用场景，希望可以给大家提供一些参考和启发。

微软正式发布Copilot for Security

借助灵活的、基于消费的定价模型，客户可以从小规模开始进行试验，并根据自己的使用情况进行学习，以增长到满足其业务需求和预算所需的容量。微软Copilot for Security的发布，得到了业界专家的广泛认可。一位资深安全分析师评价道：“Copilot for Security不仅提升了安全事件的处理速度，更重要的是，它通过智能化的方式，提高了安全防护的准确性和有效性。该工具利用先进的机器学习和人工智能技术，通过自动化的方式，帮助企业快速识别和响应潜在的安全威胁，大幅提高了安全事件的处理效率和准确性。

网站HTTP怎么改成HTTPS？——免费版

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