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在日常生活中,文件上传相关的操作随处可见,大到处理大数据量的文件,小到头像上传,都离不开文件上传操作,但是当一个文件的大小超过了某个阈值时,这个文件的上传过程就会变得及其的慢,且会消耗大量网络资源,这是我们不愿意看到的,所以,文件分片上传孕育而生。什么是文件分片上传?文件分片上传就是将一整个文件分为几个小块,然后将这几个小块分别传送给服务器,从而实现分片上传。上图为文件分片的图解,在本图中,我们假定每一个分片都为67MB。(只是演示,实际文件分片需要考虑更多细节)如果当我们分片到最后一片的时候,我们就会直接将剩余所有空间存放到一个切片中,不管大小是否足够我们指定的大小。注意:这里的最后一片是指剩余的文件大小小于等于我们分片指定大小的情况。文件分片时需要考虑什么?在进行文件分片

目录一.文章简介二.具体安装步骤1.总述2.安装WSL3.下载Ubuntu4.配置Ubuntu5.安装第一个软件包6.使用Windows终端预览自定义终端三.完成安装一.文章简介本文主要简单介绍如何在window系统上安装软件Ubuntu以及如何在该软件上编写python程序。无需要安装虚拟机。一共分为六步：依照官网链接：https://ubuntu.com/tutorials/install-ubuntu-on-wsl2-on-windows-10#1-overview二.具体安装步骤1.总述Windows SubsystemforLinux（WSL）允许短时间内在Windows机器上安装完整的Ubuntu终端环境，在不离开Windows的情况下

指数平滑法简介指数平滑法（ExponentialSmoothing）是一种时间序列分析方法，用于处理时间序列数据的平滑和预测。它的核心思想是基于过去的观测值来预测未来的值，同时对过去的数据赋予不同的权重，最近的观测值被赋予更大的权重，从而捕捉到时间序列的趋势和季节性模式。指数平滑法的参数有3个——alpha、beta、gamma，分别对应数据、趋势、季节性。注意：参数值可以手动设定，参数值越大则模型越看重近期数据。若不设定参数，则软件会根据最大似然法计算得出参数值。一次指数平滑法不考虑趋势与季节性，因此参数仅有alpha。二次指数平滑法在一次的基础上进一步考虑了趋势，因此参数为alpha和beta。三次指数平滑法在二次的基础上进一步考虑了季节性，因此参数为alph

方法一：一个父盒子里面包含了两个子盒子的，可以用justify-content:space-between属性<divclass='parent'> <divclass="left"></div> <divclass="right"></div> </div> .parent{ display:flex; flex-direction:row; justify-content:space-between; }方法二：先将子盒子靠右对齐display：flex；justify-content：flex-end；然后再单独给红色盒子设置flex：1；原理：利用

前端实现GPT或者其他大模型的流式推送的数据接收可以通过EventSource、Axios、或者基于EventSource实现的@microsoft/fetch-event-source插件库；GPT官方是基于原生EventSource实现的流式数据接收，我们作为个人开发使用可以使用Axios或者使用@microsoft/fetch-event-source插件库，后两种可以携带header并且操作接口请求参数格式较为自由话不多说，直接开始（注：以下代码基于vue）方案一EventSourcesendSSEMessage(){//只有当eventSource不存在时才创建新的EventSource连接if(!this.eventSource){

UNet网络详解及PyTorch实现一、UNet网络原理  U-Net，自2015年诞生以来，便以其卓越的性能在生物医学图像分割领域崭露头角。作为FCN的一种变体，U-Net凭借其Encoder-Decoder的精巧结构，不仅在医学图像分析中大放异彩，更在卫星图像分割、工业瑕疵检测等多个领域展现出强大的应用能力。UNet是一种常用于图像分割的卷积神经网络架构，其特点在于其U型结构，包括一个收缩路径（下采样）和一个扩展路径（上采样）。这种结构使得UNet能够在捕获上下文信息的同时，也能精确地定位到目标边界。收缩路径（编码器Encoder）：通过连续的卷积和池化操作，逐步减小特征图的尺寸，从而捕获到图像的上下文信息。扩展路径（解码器Decoder）：通过上采样操作逐步恢复特征图的尺寸

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