2.使用合适的索引-根据查询条件，在经常用于筛选、排序或连接的列上创建索引。-索引可以大大提高查询的速度，但过多的索引也会影响数据的插入、更新和删除操作，因此需要权衡。-例如，如果经常根据“u

conf下的hive-site.xml5、启动hadoop集群6、给hdfs创建文件夹7、修改hive-site.xml中的非法字符8、初始化元数据9、测试是否成功10、内嵌模式的缺点二、本地模式（最常用

近年来，OPENAI发布了许多创新的NLP模型，其中之一就是RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型。

Record|记录1、我是从6月17日下午，加入苏苏复盘社群；2、6月18日，星期六，我加入了飞书组，开始学习《个人信息渠道表》；3、6月19日，开始搭建自己的Notion个人渠道表；4、Notion软件上的全英文差点把我劝退；5、罗罗发了汉化版本后，18日汉化成功后，19日又恢复了原样，在她的帮助下，试着把网页版做成应用放在桌面，但是模板还是英语。整个人哪哪都不好了。6、今天工作一天下班后，19

——《迦托·奥义书》死亡终结一切，因此常用来结束故事。但以婚姻作结也十分妥切，凡是通情达

实操重写用户模型这是我唯一成功的案例，你需要建一个类似如下的django-orm模型mysql_models.pyfromdjango.dbimportmodelsfromdjango.contrib.auth.modelsimportAbstrac

转自：http://www.ttlsa.com/html/3494.html市面上太多kv的缓存，最常用的就属memcache了，但是memcache存在单点问题，不过小日本有复制版本，但是使用的人比较少

目录一、前言二、认证与授权介绍2.1什么是认证2.1.1认证的目的2.1.2认证基本步骤2.2什么是授权2.2.1常用的授权模型三、微服务中常用的认证安全框架3.1SpringSecurity3.1.1SpringSecurity

Reflection70B：AI语言模型的新里程碑AI领域迎来了革命性的变革，HyperWrite公司推出的开源AI大模型Reflection70B，以其卓越的性能在多个基准测试中超越了GPT-4o和Llama3.1

双重差分模型（DID）–潘登同学的计量经济学笔记文章目录双重差分模型（DID）--潘登同学的计量经济学笔记基本思想构造模型数据前提稳健性检验共同趋势（CT）检验安慰剂检验stata示例DID估计平行趋势检验安慰剂检验基本思想双重差分法可以理解为对随机分配实验的一种模拟

Deepauto-encoder与受限玻尔兹曼机有点像，都可以进行信息的压缩，都可以用作pre-trainning.区别在于受限玻尔兹曼机是无向图模型，而Deepauto-encoder是一种神经网络,

您可以在任何路径操作中使用参数response_model声明用于响应的模型：@app.get()@app.post()@app.put()@app.delete()etc.一、response_model1

人心一途，算盘珠子滚上滚下的，谁胜胜负，不好说，不能说的缘由多在那处不可见里藏着掖着尽小者大，慎微者著，日就月将，学有缉熙于光明攀缘外境而不知身是客心头好、心中想帮人促成了，想做的却又没去做的，是大善于他人处

在信息化的年代，我们从来就不缺乏偶像。但是哪一位偶像是值得我们去学习的呢？或许我的定义不够明确，你可能会想到品德，财富，学识等。这些方面我想单一学习感觉没有压力，但是如果是关于成长，我不知道你是否有压力呢？我是有压力的，想要找到几位好的老师，跟着学习，能让自己快速成长，感觉并不是件容易的事情。有的老师人品很好，但是成就并不强，我们是跟着学习人品呢？有的老师人设不是很好，但是见解很独特，我们是学习他

1、基于内容的推荐：这种方法根据项的相关信息（如描述信息、标签等）和用户对项的操作行为（如评论、收藏、点赞等）来构建推荐算法模型。它可以直接利用物品的内容特征进行推荐，适用于内容较为丰富的场景。‌

mongod.confdocker-compose.ymlReplicaSet参考mongod.confdocker-compose.yml部署与配置部署集群配置集群验证集群增删节点增加节点删除节点查看节点常用命令重置集群备份数据关闭服务删除持久化数据启动集群配置集群验证集群创建用户验证集群用户管理权限说明创建

我们平时说的橡木塞其实不是用橡木制成的葡萄酒的封装形式有两个大分类，一个是螺旋盖封装，常常用在新世界的葡萄酒上，另一个则是橡木

文章目录一、自编码器（Autoencoder）简单模型介绍二、神经网络自编码模型三、神经网络自编码器三大特点四、自编码器（Autoencoder）搭建五、几种常见编码器1.堆栈自动编码器2.欠完备自编码器

八佾第三第一篇《学而》是个人求学的宗旨；第二篇《为政》是为学的外用；本篇是把个人的内圣为学，乃至于外用的为政，综合起来的文化精神。《八佾》的主要内容是讲“礼”。礼的根本，也就是孔子一生做学问之所在。

感恩教练感恩教练的引导，学前铺垫，雪中给予支持，学后给予反馈，计划路径。感恩万物生长，感恩我的花盛开。感恩我的辣椒这么鲜嫩。感恩邻居的信任把钥匙给我。感恩今天助力建平老师一起讲课。感恩老师给予支持。

大语言模型（LLMs）极大地提升了人工智能在理解和生成类人文本方面的能力。其中一个影响其效用的基本方面是它们的“上下文窗口”——这个概念直接影响着这些模型接收和生成语言的有效性。

QDesktopServices访问常用桌面服务的方法QSystemTrayIcon系统托盘中应用程序的图标开放外部资源尽管Qt提供了处理和显示资源的工具，如常见的图像格式和HTML，但有时需要

是一门强大的编程语言,但在将Python代码分享给其他人时,让他们安装Python解释器并运行脚本可能有点繁琐,这时,将Python代码打包成可执行的应用程序（.exe）可以大大简化这个过程,本文将介绍几种常用的方法

消费者处理速度跟不上生产者发送速度消息队列长度不断增长，系统性能下降常见问题场景：高并发场景下，消费者处理能力不足消费者处理逻辑复杂或存在瓶颈监控与诊断这里我们需要监控的指标是队列长度，消费者处理速度，消息延迟时间具体三个指标，常用的诊断工具有消息中间件自带监控工具和第三方监控平台扩容与负载均衡消费者扩容方面增加

【学而思】参读《子张篇》19.14子游曰：“丧致乎哀而止。”

一、网络相关1、telnet，用来判断远程电脑的端口是否开放。语法：telnet[IP地址][端口号]示例：telnet192.168.0.20014332、ping，判断远程电脑是否可用。（需要远程计算机防火墙允许ICMP协议通过）语法：ping[IP地址]-t示例：ping192.168.0.200-t3、netshare，列出本地哪些文件夹进行了共享语法：netshare示例：netshar

对于不常用的样式需要进行配置。

本节介绍SpringCloudStream的编程模型。SpringCloudStream提供了许多预定义的注释，用于声明绑定的输入和输出通道，以及如何收听频道。

来一个不拼手速拼运气的系列!今天分享一个不拼手速拼运气赚钱的副业，任何人都可以做哦!最好是把家里人动员起来一起做，抢好运哈。这种拼运气赚钱的平台有不少，今天是第一集。茅台!

近日，OpenAI宣布将在秋季推出代号为“草莓”的全新AI模型，这款全能型AI能够从复杂的数学计算到主观的营销策划，展现出令人惊叹的多样性。

在工作中经常会用到cmd这个东东，对于学数学的人来说。这些计算机命令实在有些头疼。此篇博客用来记录自己在工作和学习中经常用到的cmd命令。

正好本社刚刚出版了郎咸平教授的著作《马克思中观经济学：拯救世界的经济学》，东音君发现，里面有大量的关于世界发达国家，是如何利用产业政策的内容和资料。小编花了很多精力，整理于此，供大家参考。

在Java中，可重入（Reentrant）和不可重入（Non-reentrant）这两个概念通常用于描述多线程环境下的同步方法或代码块的行为。

下面是一个简化的vim键盘图示例，展示了常用的一些快捷键及其功能。

同时如果有人敲门都是小心谨慎的开门，学校的大门管理形同虚设，形形色色的人都可以进来，小偷不知道是学生还是外来人员，真的是让人觉得不可思议，女儿上学的是一个公立二本学校，在鼎鼎有名的大学城，分数也将近了一本的分数，应该是属于中等偏上的学

下面是Windows命令提示符（CMD）中的一些常用命令及其用法。1.导航命令cd：改变当前工作目录。cd/?：获取cd命令的帮助信息。cd\：回到当前驱动器的根目录。cd..：返回上一级目录。

文章目录安装Matplotlib导入库基本示例1.绘制简单的线图2.散点图3.柱状图4.直方图5.子图更多高级功能1.自定义样式2.文本和注释3.保存图形示例：使用Matplotlib绘制多个图表示例1:绘制多个线图示例2:绘制散点图和直方图参考文献Matplotlib是Python中一个非常流行的绘图库，它提供了大量的图形绘制功能，可以创建各种静态、动态和交互式的图表。下面是一些使用Matplo

数据结构是大二上学期学的了，过去了一年，当时学的也不扎实，现在通过Leetcode理论+实践重新学习一下。我刷Leetcode会先看一下优质解答，肚里没货硬刚也刚不出来，主要是学习

本文将用一两段话来概括市面上比较常用的五款BI软件，至于究竟哪一款BI软件更适合你，则需要根据自己的情况进行选择了。

模型预训练错误一“erfinv_cuda”notimplementedfor‘BFloat16’RuntimeError:"erfinv_cuda"notimplementedfor'BFloat16'

引言在人工智能的迅猛发展中，多模态大模型成为了新的研究热点。阿里云推出的Qwen-VL模型，就是在这一领域的重要突破。

学习日记目录学习日记一、关于爬虫1、爬虫的概念2、爬虫的优点3、爬虫的分类4、重要提醒5、反爬和反反爬机制6、协议7、常用请求头和常用的请求方法8、常见的响应状态码9、url的详解二、爬虫基本流程三、可能需要的库四

随着人工智能和大模型技术的飞速发展，大模型技术在各个学科领域的应用已经展现出巨大的潜力和影响力。

日今天早上做了一场咨询约练，在昨天和团队的老师商量时我还有点犹豫，总感觉自己掌握的知识太少，也缺乏信心，不知道如何去做咨询师，都想打退堂鼓了，最后还是这位老师的行动让我去做准备，把整个焦点咨询的思路梳理了一下，又熟悉了我们常用的问句

微积分在神经架构搜索中的应用1.背景介绍随着深度学习技术的飞速发展,神经网络模型的复杂度也在不断提高,从最初的简单全连接网络,到如今的卷积神经网络、循环神经网络、注意力机制等各种复杂的神经网络架构。

文件的方法，参数和模型紧密集成到服务器端的代码，允许API来始终保持同步。作用：1.接口的文档在线自动生成。2.功能测试。Swagger使用的注解及其说明：@Api：用在类上，说明该类的作用。

4.常用的实现类有ArrayList、LinkedList和Vector。

which命令通常用于验证系统中是否安装了某个特定的命令，并且在脚本中查找命令的位置。

目录引言一、全能型AI模型的诱惑1.1通用智能的愿景1.2资源整合的优势1.3应对未知挑战的能力1.4挑战与不足二、专精型AI模型的魅力2.1深度与精度的提升2.2成本控制与效率优化2.3易于监管与解释性增强

如果你对在Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系与不懂之处，下面的文章就是对Python生成随机数与random模块中最常用的几个函数的关系，希望你会有所收获，以下就是这篇文章的介绍