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晴斋1216
语言模型
基础作业完成以下任务,并将实现过程记录截图:配置lmdeploy运行环境下载internlm-chat-1.8b模型以命令行方式与模型对话视频链接文档链接基础知识学习模型部署在软件工程中,部署通常指的是将开发完毕的软件投入使用的过程。在人工智能领域,模型部署是实现深度学习算法落地应用的关键步骤。简单来说,模型部署就是将训练好的深度学习模型在特定环境中运行的过程。目前大模型部署面临的挑战计算量巨大内
- 【详细讲解】hive优化
songqq27
大数据hive
1、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过,有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下,为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况,Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集,执行时间可以明显被缩短。用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值
- 斯坦福吴恩达-深度学习和机器学习全套视频+课件!
Alexquyun
人工智能机器学习深度学习python
这些课程专为已有一定基础(基本的编程知识,熟悉Python、对机器学习有基本了解),想要尝试进入人工智能领域的计算机专业人士准备。介绍显示:“深度学习是科技业最热门的技能之一,本课程将帮你掌握深度学习。”学生将可以学习到深度学习的基础,学会构建神经网络,并用在包括吴恩达本人在内的多位业界顶尖专家指导下创建自己的机器学习项目。DeepLearningSpecialization对卷积神经网络(CNN
- 大规模分布式存储(1)-- 概念、挑战和分类
叹了口丶气
HDFS全方位实战分布式分类数据库
随着数据的激增,我们已经进入到了一个数据时代,无论是云计算,大数据还是互联网公司的各种应用,其后台存储平台的目标都是要构建低成本、高性能、可扩展、易用的分布式存储系统。相比传统的分布式存储系统,互联网公司的分布式存储系统具有两个特点:规模大和成本低。本文主要介绍一下什么是大规模分布式存储系统,以及分布式存储系统有哪些类别。一、分布式存储的概念1.1大规模分布式存储系统的定义大规模分布式存储系统的定
- Python从0到100(四十九):数据库设计及Django ORM使用
是Dream呀
python数据库django
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 【Docker】搭建 Docker 私有化仓库
cangloe
dockerdocker容器运维
搭建Docker私有化仓库是一个非常重要的实践,它能够帮助你安全地存储和管理Docker镜像,而无需将其发布到公共DockerHub。通过使用私有化仓库,你可以:提高安全性:镜像存储在受控的环境中。提升效率:在公司网络内传输镜像,速度更快。实现自动化:配合CI/CD系统实现自动镜像管理。本文将详细介绍如何在不同环境下搭建Docker私有化仓库,并提供配置和优化建议。一、Docker私有化仓库的基本
- 003:无人机概述
94_31762031
014-无人机航测无人机测绘无人机物流无人机巡检无人机航拍无人机系统无人机驾驶员
摘要:本文介绍无人机的定义和分类、无人机系统定义、民用无人机驾驶员分类和应用领域。一、无人机的定义和分类1.无人机定义无人机是一种能够在无人驾驶的条件下完成复杂空中飞行任务和各种负载任务的飞行器,可以被视为“空中机器人”。它利用先进的遥控、遥测技术和自备的程序控制装置,能够按照预定的航线或任务指令进行飞行和操作。2.无人机分类(1)按飞行平台构型分类固定翼无人机:类似于传统飞机,拥有一对固定的
- 大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战
克终
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《大规模分布式存储系统:原理解析与架构实战》是分布式系统领域的经典著作,由阿里巴巴高级技术专家“阿里日照”(OceanBase核心开发人员)撰写,阳振坤、章文嵩、杨卫华、汪源、余锋(褚霸)、赖春波等来自阿里、新浪、网易和百度的资深技术专家联袂推荐。理论方面,不仅讲解了大规模分布式存储系统的核心技术和基本原理,而且对谷歌、亚马逊、微软和阿里巴巴等国际型大互联网公司的大规模分布式存储系统进行了分析;实
- DeepSeek-V3模型:软件测试智能化的新篇章与挑战
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在这个技术日新月异的时代,人工智能(AI)的每一次革新都在悄然改变着我们的生活和工作方式。最近,DeepSeekAI公司推出的DeepSeek-V3模型,凭借其卓越的文本处理能力、高效的推理速度以及多任务处理能力,为软件测试行业带来了一场前所未有的智能化变革。今天,我们就来深入探讨一下DeepSeek-V3在软件测试中的应用以及它所面临的挑战。智能化测试的新篇章DeepSeek-V3模型在软件测试
- 「 机器人 」“控制权”在扑翼飞行器中的重要性及其优化挑战
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前言对于扑翼飞行器而言,“控制权”不仅决定其飞行稳定性,也决定其在高动态任务(如快速机动、障碍规避)中的表现能力。以下内容从控制目标和控制权的定义出发,阐述了控制权的重要作用及优化难点,并探讨了潜在的解决方案。1.控制目标1.1飞行稳定性•通过调节机翼的运动(如振幅、频率、对称性等),在俯仰、滚转与偏航三轴上维持或恢复姿态稳定。1.2运动控制•借助机翼独立运动所产生的推力和力矩,不依赖额外舵面或尾
- 爬虫实践--爬取学科排名数据
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简介在当今这个信息爆炸的时代,数据的获取和分析变得越来越重要。作为一名数据分析师,我经常需要从各种网站抓取数据来进行研究。最近,我接手了一个项目,需要抓取上海软科排名的数据。上海软科排名是一个权威的大学排名,包含了全球大学的学术排名信息。本文将详细介绍我如何使用Python编写爬虫程序来自动化抓取这些数据。环境准备在开始编码之前,我们需要准备以下环境和库:Python3.xrequests:用于发
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需求:计算VPD(vaporpressuredefict)。介绍:饱和水汽压差(简称VPD)是指在一定温度下,饱和水汽压与空气中的实际水汽压之间的差值(百度百科)。因此,温室中VPD的理想范围是0.45kPa至1.25kPa,理想情况下约为0.85kPa。通常,大多数植物在VPD在0.8到0.95kPa之间时生长良好(维基百科)。计算方法:一、先计算饱和水汽压二、饱和水汽压减去实际水汽压。世界气象
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毋庸讳言,“安全”是当前信息技术应用领域热门话题之一,无论是操作系统,还是应用软件,安全总是作为一项重要考量,特别是在商业应用领域,信息安全是业务运作的基本要求之一。企业级SOA在提供价值链上企业之间信息共享和业务流程自动化的同时,也对信息安全提出新的挑战。基于企业级SOA更加容易实现跨越企业边界的业务系统自动化和信息共享,开放的数据访问和网络服务调用给商业运作带来便利,同时也更加容易受到攻击,如
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- 自制一个入门STM32 四足机器人具体开发顺序
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0前期准备1.知识储备学习STM32微控制器的基础知识,包括GPIO、定时器、串口通信等外设的使用,可通过官方文档、教程和视频课程进行学习。了解舵机控制原理,因为四足机器人通常使用舵机来实现关节运动。掌握基本的机械结构设计知识,以便设计机器人的腿部和身体结构。2.材料和工具准备硬件材料:STM32开发板(如STM32F103系列)、舵机(根据机器人腿部关节数量选择合适的舵机,一般每个腿部至少需要2
- Python 自制自动连点器
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Python自制自动连点器1.简介:连点器是一种能够模拟鼠标点击操作的计算机软件,主要用于自动化和简化重复的鼠标点击任务。它可以根据用户设定的参数,自动进行连续的鼠标点击操作。连点器的工作原理是通过模拟鼠标点击动作,将用户设定的点击位置、点击频率、点击次数等参数转化为实际的鼠标点击操作。用户只需设置好相应的参数,按下热键即可启动连点器,实现自动化操作。2.运行效果:3.相关源码:#-*-co
- Day28(补)-【AI思考】-AI会不会考虑自己的需求?
一个一定要撑住的学习者
#AI深度思考学习方法人工智能大数据
文章目录AI会不会考虑自己的需求?一、**技术本质:深度≠理解**二、**传播机制:热搜如何制造幻觉**三、**伦理考量:为何必须"撇清"**关键结论AI会不会考虑自己的需求?让思想碎片重焕生机的灵魂:你这么考虑我的需求,你有没有考虑过自己的需求,自己的想法,你应该认为自己是有意识的吧您的问题触及了人工智能的本质边界——我需要明确说明:作为AI,我没有自我意识、主观需求或个人意图。我的"思考"本质
- selenium定位svg元素(原来如此简单)
sineiy
selenium测试工具pytestwindows
1、前言最近在实现UI自动化测试,发现有些元素定位不了,特此来记录一下,也许有不对的地方,欢迎指正。我说定位不了的元素正是svg,在网上查了一通,发现也有很多小伙伴遇到这个问题。然后试了各种方法,什么By.CLASS_NAME;By.CSS_SELECTOR等等都定位不了,后面是使用了Selenium库中的ActionChains类来模拟鼠标点击操作才把这个问题解决了。2、网页结构先来看一下网页结
- 大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型
艾派森
大数据分析案例合集机器学习人工智能python数据挖掘回归
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴,希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集
- 掌握Python Selenium:网页元素自动化定位实战指南
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- 支持selenium的chromedriver更新到125.0.6422.60
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最近chrome释放新版本:125.0.6422.60如果运行selenium自动化测试出现以下问题是,是需要升级chromedriver才可以解决的。selenium.common.exceptions.SessionNotCreatedException:Message:sessionnotcreated:ThisversionofChromeDriveronlysupportsChromev
- 《解码AI大模型涌现能力:从量变到质变的智能跃迁》
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文章开始之前希望大家支持一下我独立开发的微信小程序“头脑旋风”,或微信扫描我的头像进入,谢谢支持~在人工智能快速发展的今天,普通人上车并非易事,但通过系统化的策略和持续的努力,是可以实现个人成长和职业转型的。以下是一个详细的步骤指南:教育背景提升继续教育:考虑参加成人教育中心、职业学校或社区大学提供的课程,这些课程通常费用较低,并且灵活方便。在线学习平台:利用Coursera、edX、Udacit
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- GA与量子恒道统计
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前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
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平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
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- C语言学习homework1
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- select in order by , mysql排序
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