Apache Ranger 70道面试题及参考答案

如果策略规定某个用户不能对特定的 Hive 表进行读取操作，当该用户尝试访问这个表时，Hive 服务节点上的 Agent Plugin 会阻止这个请求，从而确保数据的安全性。在这种情况下，可以创建一个子策略，继承父策略的基础权限设置，然后在子策略中添加特定于项目的限制，比如只允许特定用户组对某些特定的 Hive 表进行写入操作。例如，如果一个用户被授予了对某个 Hive 表的读取权限，当该用户尝试读取这个表时，能够成功获取数据，而没有出现权限被拒绝的错误，那么可以初步判断该策略对这个用户的读取权限生效。

GC1277替代OCH477/灿瑞芯片在电脑散热风扇中的应用

在电脑散热系统中，风扇的转速调节对保持系统温度至关重要。OCH477/灿瑞芯片曾广泛应用于此类风扇中，具备良好的性能和稳定性。然而，随着市场需求变化和技术进步，寻求更高效、成本更低的替代方案成为了行业的趋势。芯麦的GC1277芯片凭借其卓越的性能、兼容性和成本效益，成为OCH477/灿瑞芯片的理想替代方案。随着对散热系统要求的不断提高，GC1277的应用将为电脑散热风扇领域带来新的机遇和挑战。通过采用GC1277，制造商不仅能够提升产品性能，还能在激烈的市场竞争中占据优势。

自荐(开题)flask框架基于微信小程序的多途径多身份农产品自主交易平台（程序+论文+python）

随着互联网技术的飞速发展，电子商务已深入人们生活的方方面面，农产品作为日常生活的重要组成部分，其交易方式也亟待现代化转型。传统农产品交易往往受限于地域、信息不对称及中间环节过多等问题，导致农产品流通效率低下，农民收益难以提升。同时，消费者对农产品品质、安全及多样性的需求日益增长，对农产品交易平台的便捷性、透明度和个性化服务提出了更高要求。微信小程序作为一种轻量级的应用形态，凭借其即用即走、无需下载安装的特点，为农产品交易提供了新的解决方案。构建一个基于微信小程序的多途径多身份农产品自主交易平台，旨在打破传统

uniapp 如何引用icon 字体

平时使用阿里巴巴的iconfont字体需要下载字体到本地或通过网址引入字体才能使用，但有些情况可能不允许这么做，例如小程序与平常web开发中引入字体图标的方式不一样，必须先转为base64再引入，以下介绍iconfont字体转base64并引入使用的方法。4.下载后，得到一个压缩文件，解压后，会有一个stylesheet.css的css文件，2.在阿里巴巴下载的css文件里，将除了@font-face之外的代码复制到自己项目里。2.配置完选项，添加ttf文件（刚从阿里巴巴里下载的文件夹里）并开始转换了。

如何实时流式传输大语言模型(LLM)的响应

我已将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。这些大型预训练模型，如GPT-3、BERT、XLNet等，以其强大的语言理解和生成能力，正在改变我们对人工智能的认识。无论您是科研人员、工程师，还是对AI大模型感兴趣的爱好者，这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示。作为普通人，入局大模型时代需要持续学习和实践，不断提高自己的技能和认知水平，同时也需要有责任感和伦理意识，为人工智能的健康发展贡献力量。，以获取模型最终输出。

使用html写一个能发起请求的登录界面

这是文档类型声明，告诉浏览器这是一个 HTML文档。这是 HTML 文档的根元素，lang="en" 表明文档的主要语言是英语。

线性代数入门指南

在数学的广袤领域中，线性代数犹如一座神秘而又充满魅力的殿堂，等待着初学者去探索。当你踏入线性代数的大门，便开启了一段充满挑战与惊喜的知识之旅。线性代数是什么呢？简单来说，它是一门研究线性方程组、向量空间、线性变换等内容的数学学科。在现实生活中，线性代数有着广泛的应用。从计算机图形学、数据分析到物理学、工程学等领域，都能看到线性代数的身影。对于初学者来说，理解向量是线性代数的重要一步。向量可以看作是既有大小又有方向的量。它可以用一组有序的数来表示，比如在二维空间中，一个向量可以表示为 (x,y)。

深入Postman- 自动化篇

在前两篇博文《Postman使用 - 基础篇》《玩转Postman：进阶篇》中，我们介绍了 Postman 作为一款专业接口测试工具在接口测试中的主要用法以及它强大的变量、脚本功能，给测试工作人员完成接口的手工测试带来了极大的便利。其实在自动化测试上，Postman 也能进行良好的支持。本篇我们就一起来了解如何利用 Postman 进行接口自动化测试。

Python爬虫之正则表达式于xpath的使用教学及案例

*是贪婪的，会尽量多地匹配字符，直到最后一个符合条件的字符。.*?是非贪婪的，会尽量少地匹配字符，优先返回最短的符合条件的字符串。

Python的numpy库矩阵计算（数据分析）

使用arrange和reshape创建的二维数组就可以看成矩阵。

rdagent框架代码拆解：自动化因子挖掘

只不过rdagent更专有一些，直接面向r&d的过程去生成模型，面向数据驱动的场景直接建模。有没有一种可能，借助大模型的能力，把这个过程直接自动化，那样的话，科研就非常轻松了。以前我们做量化，需要到量化社区，前沿论文中去找线索。而且多数论文是没有代码复现的，我们还需要花大量的时间去复现。她做放射性研究，纯粹出于好奇，就想搞清楚，这个放射性背后是什么。4、ETF维度筛选：热门ETF，LOF，分类：宽基、行业，smartbeta等。大模型的能力，就是读文本，写文本。2、盘后数据更新，策略集自动运行（已完成）。

RTKLIB学习记录【postpos、execses_b、execses_r】

本文分析了RTKLIB中postpos、execses_b、execses_b函数源码

自然语言处理问答系统：技术进展、应用与挑战

自然语言处理（NLP）问答系统是人工智能领域的一个重要分支，它通过理解和分析用户的提问，从大量的文本数据中提取相关信息，并以自然语言的形式回答用户的问题。随着深度学习技术的发展，尤其是预训练语言模型（如BERT、GPT等）的出现，问答系统的语义理解能力得到了显著提升。本文将深入探讨自然语言处理问答系统的技术进展、应用领域、面临的挑战以及未来的发展趋势。

AIGC的底层技术：生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）、预训练模型（如GPT、BERT等）

生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，由Ian Goodfellow在2014年提出。它通过两个神经网络（生成器和判别器）之间的对抗过程来生成新数据。生成器试图生成以假乱真的数据，而判别器则试图区分生成的数据与真实数据。变分自编码器（VAE）是一种生成模型，旨在通过最大化变分下界来生成新数据。VAE由编码器和解码器组成，编码器将输入数据映射到潜在空间，解码器则从潜在空间重构数据。预训练模型是通过大规模数据集进行训练的模型，然后可以在特定任务上进行微调。这种方法显著提高了模型的性能，并减少了训练时间。

Extreme Compression of Large Language Models via Additive Quantization阅读

随着高精度的大型语言模型（LLMs）的出现，促使了对高性能量化技术的竞赛，以便在终端用户设备上执行这些模型。本文重新审视了“极端”LLM压缩的问题——定义为目标极低比特数，如每个参数2到3比特——从多码本量化（MCQ）经典方法的角度出发。我们的算法AQLM，通过两项创新，推广了信息检索中的经典加法量化（AQ）方法，以提升LLM压缩的最新技术水平：1）学习输入自适应的权重矩阵加法量化，2）跨每个Transformer块的码本参数联合优化。

SpringBoot教程（二十四） | SpringBoot实现分布式定时任务之Quartz（动态新增、修改等操作）

SpringBoot教程（二十四） | SpringBoot实现分布式定时任务之Quartz（动态新增、修改等操作）

线性回归&逻辑回归-笔记

线性回归和逻辑回归

WPF中的内容控件

背景画刷和前景画刷，使用System.Windows.Media.Brush对象，常用的有System.Windows.Media.SolidColorBrush，System.Windows.Media.TileBrush，System.Windows.Media.LinearGradientBrush等。1、在WPF中进行页面导航时，会先触发页面的Initialized事件，再触发Loaded事件，如果需要在页面加载时执行指定操作，可以在Loaded事件中进行处理。