今天帮一个朋友改一个bug 他可以算是初学者吧 .我给他看了看代码,从代码和跟他聊天能明显的发现他对客户端与服务器交互 基本 不是很了解.所以我花了更多时间去给他讲客户端与服务器的关系.我觉得从这个高度去做客户端开发会对开发的提高有十倍甚至百倍的效果.我希望更多的人能理解更多的人能收到帮助.所以把这个总结了一下发布出来. 首先:我介绍下服务器的一些东西 服务器开发是一门很深的学问不是一句话两句话能理解的,至少比android开发要复杂很多倍,至少想开发好是非常难的.这里只讲android需要理解…

从一个范例看XML的应用 引言 如果你已经看了Asp.Net Ajax的两种基本开发模式 这篇文章,你可能很快会发现这样一个问题:在那篇文章的方式2中,客户端仅仅是发送了页面上一个文本框的内容到服务端,而服务端的Web服务方法也只接收一个来自客户端的字符串类型的数值.而很多时候,服务端的方法期望接收的是一个自定义类型,或者是多个不同类型的参数.为了能够处理这种由一个字符串包含多种不同类型值情况,我们可以采用XML. 这篇文章将构建一个简单的图书查询页面,通过这个程序,我们将会看到XML.XSD模…

我是一个浏览器,每到夜深人静的时候,主人就打开我开始学习. 为了不让别人看到浏览记录,主人选择了"无痕模式". 但网络中总是有很多坏人,他们通过抓包截获我和服务器的通信,主人干了什么,请求了什么数据全被他们知道了! 光窃听也就罢了,他们还经常篡改内容,在网页里面插入诱人的小广告,真是太坏了! 为了保护主人的隐私还他一个干净的上网环境,我决定对通信加密! 第一版:直接简单加密 加密嘛,很简单,把原来要发送的数据加密处理后再发给服务器就行了. 为了安全,密钥当然不能固定,每一次通信都要随机…

另一个角度看元宇宙与RPA:人工世界.平行员工与RPA 从元宇宙到平行员工,人工世界推动的虚实分工利好RPA 机器人是铁打营盘人类是流水兵,未来元宇宙的虚实分工RPA机会巨大 文/王吉伟 元宇宙是平行于现实世界的虚拟空间,这个说法已被大家广泛认同. 自从人类发明互联网后,这个平行空间就已诞生.互联网向民用市场开放以后,人类就一刻不停地往这个虚拟空间迁移.在以后互联网发展二十多年的时间里,人类通过与这个平行空间交互获取各种知识,互联网与人类的关系也从连接人与信息,逐步升级成为连接人与服务. 而随着…

原文链接:https://icloudnative.io/posts/build-chatgpt-web-using-laf/ OpenAI 已经公布了 ChatGPT 正式版 API,背后的新模型是 gpt-3.5-turbo,这是 OpenAI 目前最先进的模型,响应速度更快,价格更便宜. 作为开发人员,我们还是希望通过 API 将 ChatGPT 和相关模型集成到自己的产品和应用中,尴尬的是,目前无法访问 ChatGPT API,原因大家都懂得.于是网上出现了各种各样的 API 反代服务,…

作者:小傅哥 博客:https://bugstack.cn 沉淀.分享.成长,让自己和他人都能有所收获! 白皮袄个免费1年服务器,部署个ChatGPT专属网页版! api.openai.com port 443: Connection timed out 你是不在调用 ChatGPT 接口的时候报错 443 了,哈哈哈,我的也是.当小傅哥发现自己开发的<ChatGPT AI 问答助手>已经不工作了,搜索了下为啥会 443 呢,原来是 openAI 的 API 域名已经 DNS 污染了,所以没法…

总结/朱季谦 本文分成两部分,包括[国内服务器上搭建chat GPT]和[后端Spring Boot集成chat GPT]. 无论是在[国内服务器上搭建chat GPT]和[后端Spring Boot集成chat GPT],两个方式都需要魔法访问,否则是无法正常使用的. 至于什么是魔法访问,以及如何搭建魔法访问,请自行研究哈. 下面就开始讲解两部分的教程. 一.国内服务器上搭建chat GPT 首先,你需要准备以下东西: 1.一台可以访问公网的Linux云服务器,最低配置1核2G即可(当然,有钱…

generator(生成器)是ES6标准引入的新的数据类型.一个generator看上去像一个函数,但可以返回多次. ES6定义generator标准的哥们借鉴了Python的generator的概念和语法,如果你对Python的generator很熟悉,那么ES6的generator就是小菜一碟了.如果你对Python还不熟,赶快恶补Python教程!. 我们先复习函数的概念.一个函数是一段完整的代码,调用一个函数就是传入参数,然后返回结果: function foo(x) { return…

Spark小课堂Week7 从Spark中一个例子看面向对象设计 今天我们讨论了个问题,来设计一个Spark中的常用功能. 功能描述:数据源是一切处理的源头,这次要实现下加载数据源的方法load() 初始需求 需求:支持Json数据源加载 具体:输入一个path,需要返回一个Relation, Relation中提供scan()和write()两个方法 示意代码: class Context{ public Relation json(String path){ return new Relat…

首先定义:待优化参数:  ,目标函数: ,初始学习率 . 而后,开始进行迭代优化.在每个epoch  : 计算目标函数关于当前参数的梯度:  根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量:, 计算当前时刻的下降梯度:  根据下降梯度进行更新:  掌握了这个框架,你可以轻轻松松设计自己的优化算法. 一阶动量.二阶动量概念的引入,一个框架纳入所有优化算法,更清晰 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习…