分类目录归档：解决方案
你提的这个问题非常关键，也是配置副本集时需要仔细考虑的网络拓扑设计问题。MongoDB 副本集中的成员确实需要直接连通，这是因为：
心跳机制（Heartbeat）
MongoDB 副本集中的所有成员需要通过心跳机制相互通信，以监控其他成员的状态（如 PRIMARY 或 SECONDARY）。这就要求每个副本集成员都能直接连通其他成员的实例。
数据同步（Replication）
SECONDARY 副本通过直接连接到 PRIMARY 副本的实例，获取 oplog（操作日志），并根据 oplog 更新自身的数据。这种数据同步...
要在 Windows（内网） 和 Ubuntu（外网） 的两个 MongoDB 实例之间建立 副本集（Replica Set），并实现数据同步，可以按照以下步骤进行操作：
Ubuntu 中的 MongoDB 为副节点（Secondary）。
配置副本集（Replica Set）：
确保 Windows 可以通过内网访问外网的 Ubuntu 实...
在 Python 中，lambda 是一种创建匿名函数（没有名称的函数）的方法，通常用于实现一些简单的、一次性的操作。它特别适合与高阶函数（如 map、filter 和 sorted）结合使用。
lambda 参数: 表达式
add = lambda x, y: x + y
print(add(2, 3)) # 输出: 5
map 配合将列表中的每个元素平方：
numbers = [1, 2, 3, 4]
squared...您提供的链接是指向Llama官方网站的。根据您提供的网页内容，Llama是一个提供开源AI模型的平台，允许用户进行微调、蒸馏和在任何地方部署。以下是他们提供的一些关键信息：
模型系列：Llama提供了多种模型，包括Llama 3.1、Llama 3.2和Llama 3.3，这些模型支持多语言文本（1B、3B）和文本图像模型（11B、90B），以及70B的Llama 3.3模型，该模型提供与405B的Llama 3.1模型相似的性能，但成本更低。
模型特点：
“TradExpert: Revolutionizing Trading with Mixture of Expert LLMs”提出了TradExpert框架，该框架利用专家混合（MoE）方法，整合多个专注于不同金融数据的大语言模型（LLM），以提升股票交易策略。 1. 研究背景 - 人工智能与金融分析的融合催生了创新时代，大语言模型（LLMs）在金融领域的应用逐渐增加，但有效整合不同数据源及结构化与非结构化数据仍是挑战。 - 此前传统金融模型难以处理非结构化数据，虽有通用LLMs及专门的金融语言模型出现，但仍需更好地综合不同数据来源的见解。 2. 研究目的 -...
以下是几个关于人脸识别自动登录的开源项目和相关信息：
基于 FaceNet 的人脸登录系统
该项目使用 FaceNet 深度学习模型实现人脸识别，并通过 Flask 搭建了一个登录系统。用户在注册时，系统会通过摄像头拍摄用户的照片并将编码存储到数据库中。登录时，系统会检测摄像头画面中的人脸，将其与数据库中的编码匹配，如果匹配成功则登录。项目使用 MongoDB 存储数据，适合需要在 Web 应用中集成人脸识别功能的场景【26】。
GitHub 地址: Face-Login_System
基于 OpenCV 的人脸识别登录系统
这个项目结合 Python 的 Ope...
以下是一些人脸识别自动登录的开源项目：
Deep-Live-Cam是一款基于Python开发的开源图片替换工具，于2024年8月在GitHub上迅速走红.以下是对它的具体介绍：
FunASR的GitHub地址有两个： - https://github.com/alibaba-damo-academy/funasr ：由达摩院语音实验室开源的FunASR项目最初发布于此. - https://github.com/modelscope/FunASR ：是目前FunASR主要的维护和更新地址，包含了更多最新的功能和改进等 .
FunASR是一个基础的端到端语音识别工具包，提供了开源的SOTA预训练模型，支持语音识别、语音活动检测、文本后处理等功能.