大数据篇之Clouder 第10页

在 Python 中使用 Ollama API

无论你是想进行简单的聊天对话、使用流式响应处理大数据、还是希望在本地进行模型的创建、复制、删除等操作，本文都可以为你提供指导。

一路追寻·2025-01-20 06:05

力扣hot100之螺旋矩阵

classSolution:defspiralOrder(self,matrix:List[List[int]])->List[int]:#用四个数对应4个遍历的方向[0,1,2,3]-[右，下，左，上]go_state=0#起始必须向右#record_matrix=[[0]*nfor_inrange(m)]n_0,n_1,n_2,n_3=0,0,0,0m,n=len(matrix),len(ma

竹杖芒鞋序行·2025-01-20 06:05

python中drop用法去重_如何使用drop_duplicates进行简单去重（入门篇）

什么是去重呢？简单来说，数据去重指的是删除重复数据。在一个数字文件集合中，找出重复的数据并将其删除，只保存唯一的数据单元。在我们的数据预处理过程中，这是一项我们经常需要进行的操作。去重有哪些好处？节省存储空间提升写入性能提高模型精度今天我们就来简单介绍一下，在pandas中如何使用drop_duplicates进行去重。一、函数体及主要参数函数体：df.drop_duplicates(subset

weixin_39991055·2025-01-20 06:02

【IDEA】插件篇

插件篇美化类中文化IDEAChinese(Simplified)LanguagePack/中文语言包：实现编辑器中文化彩虹括号RainbowBrackets：将括号按照不同的颜色进行显示，方便您在代码中匹配括号

沉梦听雨.·2025-01-20 06:29

Fluss 与数据湖的深度解析（二）

上一篇文章中我们说了Fluss与Paimon数据湖的三个相关问题：如何查询Paimon数据湖中的数据？如何查询Fluss和Paimon数据的“联合视图”？如何只查询Fluss中的数据？

大圣数据星球·2025-01-20 06:29

17-7 向量数据库之野望7 - PostgreSQL 和pgvector

PostgreSQL是一款功能强大的开源对象关系数据库系统，它已将其功能扩展到传统数据管理之外，通过pgvector扩展支持矢量数据。这一新增功能满足了对高效处理高维矢量数据日益增长的需求，这些数据通常用于机器学习、自然语言处理(NLP)和推荐系统等应用。https://github.com/mazzasaverio/find-your-opensource-project什么是pgvector？

拉达曼迪斯II·2025-01-20 05:28

提升YOLOv8性能：用Swin Transformer替换Backbone的详细实现与分析【YOLOv8】

专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12804295.html文章目录YOLOv8改进|主干篇|SwinTransformer替换Backbone（

步入烟尘·2025-01-20 05:57

前后端分离实践（一）—— 基础理论篇

前后端分离实践系列文章总目录目录一、什么是前后端分离？二、为什么需要前后端分离？1、前后端职责不清2、开发效率不高三、前后端分离究竟分离了什么？1、开发职责的分离2、交互方式的分离3、代码组织方式的分离4、应用部署的分离四、为什么要加入Node中间层来实现前后端分离？1、反思前后端的定义2、加入Node中间层之后的系统架构图3、加入Node中间层之后的前后端职责划分4、加入Node中间层的优缺点一

_云卷云舒_·2025-01-20 05:56

AI与API的融合：构建智能互联技术世界的基石

一、AI与API融合的背景随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展，人工

IT数据V+I7809804594·2025-01-20 05:55

PHP5常用函数列表整理

PHP5常用函数之time_nanosleep()函数延迟代码执行若干秒和纳秒。sleep()函数延迟代码执行若干秒。show_source()函数对文件进行语法高亮显示。st

虫子68·2025-01-20 05:22

Spring Boot 多数据源解决方案：dynamic-datasource-spring-boot-starter 的奥秘（下）

在上一篇博客《SpringBoot多数据源解决方案：dynamic-datasource-spring-boot-starter的奥秘》介绍了dynamic-datasource-spring-boot-starter

coding侠客·2025-01-20 04:21

天童教育：教会孩子要诚实守信

一代又一代的孩子们如同繁星闪烁，家长们总是怀揣着殷切的希望，渴望将这些小生命塑造成德才兼备的栋梁之材。在这诸多美好品质中，诚实守信无疑是最为基础，也最为关键的一环。

t05777·2025-01-20 04:18

像素空间文生图之Imagen原理详解

论文：PhotorealisticText-to-ImageDiffusionModelswithDeepLanguageUnderstanding项目地址：https://imagen.research.google/代码（非官方）：https://github.com/deep-floyd/IF模型权重：https://huggingface.co/DeepFloyd/IF-I-XL-v1.0

funNLPer·2025-01-20 04:14

一篇文章告诉你什么是BloomFilter

什么是BloomFilter布隆过滤器（英语：BloomFilter）是1970年由布隆提出的。它实际上是一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数。主要用于判断一个元素是否在一个集合中。通常我们会遇到很多要判断一个元素是否在某个集合中的业务场景，一般想到的是将集合中所有元素保存起来，然后通过比较确定。链表、树、散列表（又叫哈希表，Hashtable）等等数据结构都是这种思路。但是随着集合中元素的增

·2025-01-20 03:44

基于区块链的云上数据访问控制模型研究

论⽂选择理由:汉语论⽂,对于新⼿⼊⼿阅读相对容易之前,进⾏过区块链⽅⾯的研究，有⼀定基础⽅便理解论⽂通读情况:①基本掌握论⽂所提出背景和要解决的问题②⼤致理解论⽂所提出的⽅案和优势收获:⼤致梳理出⼀篇做的架构

XLYcmy·2025-01-20 03:39

冲刺蓝桥杯之速通vector！！！！！

文章目录知识点创建增删查改习题1习题2习题3习题4：习题5：知识点C++的STL提供已经封装好的容器vector，也可叫做可变长的数组，vector底层就是自动扩容的顺序表，其中的增删查改已经封装好创建constintN=30;vectora1;//创建叫a1的空的可变长的数组vectora2(N);//创建大小为30的可变长的数组，里面每个元素为0vectora3(N,2);//创建大小30的可

爱吃生蚝的于勒·2025-01-20 03:08

玩转大模型的第一步——提示词(Prompt)工程【抛砖篇】

前言AI大模型提示词工程，又名LLMpromptsProject，指的是在使用大型语言模型（如OpenAI的GPT系列）时，用于引导模型生成特定响应的输入，是在使用AI大模型过程中非常重要的一个环节，是模型生成文本的起点。选择合适的Prompt对大模型回答的质量影响非常大，甚至可能会导致截然不同的结果。Prompt编写框架我们可以简单的看一下，分别使用下面两个Prompt在LLM的输出中分别会得到

AI大模型老林·2025-01-20 03:37

【Postgres】postgresql系列之数据类型

一、数字数据类型1.1数字类型列表：类型名称存储长度描述范围smallint2bytes小范围整数类型-32768to+32767integer4bytes整数类型-2147483648to+2147483647bigint8bytes大范围数据类型-9223372036854775808to9223372036854775807decimal可变用户指定精度upto131072digitsbef

zkq_1986·2025-01-20 03:33

C语言的那点事第三篇：数据类型脱口秀

咱们就来一场“编程界的脱口秀”，边抖包袱边写代码，让枯燥的语法也“活”起来。一、数据类型（一）基本数据类型1.整型整型就是那些规规矩矩、不带小数的数字，像1、2、3这种。在代码里，我们可以这样定义一个整型变量：intnum=10;这就相当于在数字王国里，我们抓了一个叫“num”的小兵，给它穿上了整型的制服，还让它站到10这个位置上。2.浮点型浮点型就有点“放荡不羁”，它带着小数点，像3.14这种。

暮雨哀尘·2025-01-20 03:02

Hadoop 和 Spark 的内存管理机制分析

大数据技术：涵盖Hadoop（HDFS）、Hive、Spark、Fli

王子良.·2025-01-20 03:27

2025最新大数据毕业设计选题汇总：创新课题推荐

HaiLang_IT·2025-01-20 02:51

【泡沫】追寻热爱：出书、写博客与自我突破的年度历程

1.1年度“主旋律”与写作初衷1.2年终回顾的意义2.成长蜕变:从追赶到沉淀2.1心态进化：从追赶到反思2.2技能与认知的双重提升3.创作之路:写作背后的故事3.1出版首本图书的幕后故事3.2300+篇博客的持续动力

泡沫o0·2025-01-20 02:19

K8S中Pod控制器之Horizontal Pod Autoscaler(HPA)控制器

HorizontalPodAutoscaler(HPA)控制器HorizontalPodAutoscaler（HPA）是Kubernetes中用于自动根据当前的负载情况，自动调整Pod数量的一种控制器。HPA能够根据CPU使用率、内存使用量或其他选择的度量指标来自动扩展Pod的数量，以确保应用的性能。HPA可以获取每个Pod利用率，然后和HPA中定义的指标进行对比，同时计算出需要伸缩的具体值，最后

元气满满的热码式·2025-01-20 02:46

探索数据之美：用Python生成词云图

导语在这个信息爆炸的时代，数据无处不在，而如何从海量数据中提取有价值的信息并可视化展示，成为了数据分析与可视化领域的重要课题。今天，我们将一起探索如何使用Python中的wordcloud库来生成词云图，让数据“说话”，用图形讲述数据背后的故事。wordcloud是一个在Python中广泛使用的第三方库，主要用于根据文本数据生成词云（WordClouds）。词云是一种可视化技术，它能够有效地展示文

进击的六角龙·2025-01-20 02:16

PL/SQL语言的文件操作

PL/SQL语言的文件操作引言PL/SQL（ProceduralLanguage/SQL）是Oracle数据库提供的一种过程化编程语言，它结合了SQL的强大数据处理能力和过程性编程的灵活性。

云端架构师·2025-01-20 01:41

解锁SQL递归查询：WITH RECURSIVE的深度解析

SQL的WITHRECURSIVE正是我们手中的阿莉阿德涅之线，引领我们深入数据的每一个角落。本文将详细解读WITHRECURSIVE的神秘力量，通过实际代码示例，展示如何使用这一强大的递归查询功能。

2401_85762266·2025-01-20 01:10

程序代码篇---Python日志输出

文章目录前言Python日志输出python的logging日志库模块（一）日志级别：1.DEBUG2.INFO3.WARNING4.ERROR5.CRITICAL（二）logging模块中四个核心组成组件1.Logger2.Handler3.Formatter4.Level5.实例6.RotatingFileHandler日志处理器总结前言本文仅仅简单介绍了Python中日志输出管理。Pytho

Ronin-Lotus·2025-01-20 01:39

嵌入式硬件篇---PWM&电机&舵机

文章目录前言第一部分:电机1.按照工作电源分类直流电机交流电机2.按照结构原理分类同步电机异步电机有刷电机无刷电机3.按照电机的使用目的驱动电机执行电机直驱电机编码器额外小知识:第二部分：PWM1.实质2.面积等效原理3.实例舵机舵机按转动角度分1.小角度舵机（0-90°）2.中角度舵机（0-180°）3.大角度舵机（0-360°）舵机按控制方式分1.数字舵机2.模拟舵机总结前言本文简单介绍了电机

Ronin-Lotus·2025-01-20 01:38

【第一篇】SpringSecurity的入门

1.SpringSecurity概念 SpringSecurity是Spring采用AOP思想，基于servlet过滤器实现的安全框架。它提供了完善的认证机制和方法级的授权功能。是一款非常优秀的权限管理框架。 SpringSecurity是一个功能强大且高度可定制的身份验证和访问控制框架。它是用于保护基于Spring的应用程序的事实上的标准。 SpringSecurity是一个框架，致力于为

筱白爱学习·2025-01-20 00:03

高级java每日一道面试题-2025年01月19日-框架篇[Mybatis篇]-MyBatis 中见过什么设计模式 ?

如果有遗漏,评论区告诉我进行补充面试官:MyBatis中见过什么设计模式?我回答:1.工厂模式（FactoryPattern）定义：工厂模式是一种创建型模式，它提供了一种创建对象的最佳方式，将对象创建过程抽象化，从而提高代码的可维护性和灵活性。在MyBatis中的应用：SqlSessionFactoryBuilder和SqlSessionFactory的创建过程体现了工厂模式的应用。SqlSess

java我跟你拼了·2025-01-20 00:31

MySQL学习笔记11：limit 分页查询

简介本系列（MySQL学习笔记）是我基于B站上SQL播放量第一的MySQL基础+高级篇-数据库-sql-尚硅谷视频所做的笔记，方便大家学习和掌握MySQL。

AsajuHuishi·2025-01-20 00:00

C#html生成pdf之wkhtmltopdf及参数说明

实现方法#regionHTML生成PDF//////HTML生成PDF//////页面URL如：http://127.0.0.1/index.html///保存地址如：/upload/pdf/123.pdf///publicstaticboolHtmlToPdf(stringurl,stringpath){if(string.IsNullOrEmpty(url)||string.IsNullOrE

Mick_小马哥·2025-01-20 00:30

Spring Boot 实战篇（四）：实现用户登录与注册功能

目录SpringBoot实战篇（四）：实现用户登录与注册功能一、用户注册功能（一）前端页面设计（简要提及）（二）后端实现二、用户登录功能（一）前端页面设计（简要提及）（二）后端实现在构建Web应用程序时

m0_74824054·2025-01-19 23:29

具体毕设方案100例之第4例STM32智能家居烟雾温度火灾防盗报警系统设计版本4

LCD1602液晶显示：实时展现当前检测到的烟雾浓度值，为用户提供直观的视觉信息。按键设置报警上限：用户可通过简单操作按键，自定义烟雾浓度的报警阈值，以满足不同场景的安全需求。蜂鸣器报警：当烟雾浓度超过用户设定的报警值时，蜂鸣器将立即启动，发出声音报警，提醒用户注意安全。无线WiFi传输：通过集成的ESP8266无线WiFi模块，将烟雾浓度数据实时传输至用户手机端，实现远程监控与数据查看。继电器模

李学长单片机毕设·2025-01-19 23:56

风控系统之规则重复触发

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview简介前面已经发了很多关于风控系统的一些文章，是比较零碎的，这也是我知道的，但在边构思边实践时是这样的。从0到1中还有很多0.0001、0.0023424、0.1243，这些都是不可忽视，他们也是成长的一部分啊！这里提前预告一下（毕竟有人看不到文末），下周大概是10.24会

·2025-01-19 23:06

15.6K Stars Yazi-超快终端文件管理器（全平台）

一篇解释其内部运作的新文章：为什么Yazi很快？完全异步支持：所有I/O操作都是异步的，CPU

·2025-01-19 23:06

风控系统之指标回溯，历史数据重跑

个人博客：无奈何杨（wnhyang）个人语雀：wnhyang共享语雀：在线知识共享Github：wnhyang-Overview回顾默认你已经看过之前那篇风控系统指标计算/特征提取分析与实现01，Redis、Zset、模版方法。其中已经介绍了如何利用redis的zset结构完成指标计算，为了方便这篇文章的介绍，还是在正式开始本篇之前回顾一下。时间窗口zset是redis中的一种数据结构，表示有序集

·2025-01-19 23:34

机器学习特征重要性之feature_importances_属性与permutation_importance方法

一、feature_importances_属性在机器学习中，分类和回归算法的feature_importances_属性用于衡量每个特征对模型预测的重要性。这个属性通常在基于树的算法中使用，通过feature_importances_属性，您可以了解哪些特征对模型的预测最为重要，从而可以进行特征选择或特征工程，以提高模型的性能和解释性。1、决策树1.1.sklearn.tree.Decision

一叶_障目·2025-01-19 23:21

matplotlib怎么画——柱形篇

3、绘制柱形图（1）语法：pyplot的bar函数plt.bar(x的坐标值,height=柱形的高度,width=柱形的宽度,bottom=柱形底部的y值（默认为0）,tick_label=柱形对应的刻度标签,xerr=如果未设为None，则需要为柱形图添加水平/垂直误差棒,yerr=如果未设为None，则需要为柱形图添加水平/垂直误差棒)注：1）x的坐标值可以和折线图的一样取np.arange

会蹦的鱼·2025-01-19 23:49

Spring Security(maven项目) 3.0.2.5版本中改

实践、认识、再实践、再认识，这种形式，循环往复以至无穷，而实践和认识之每一循环的内容，都比较地进到了高一级的程度本期目标《对上一期的内容进行一波改革，迭代》原因：写的太烂内容回顾：我们对DeleatingFilterProxy

严欣铷·2025-01-19 22:16

大数据学习（五）：如何使用 Livy提交spark批量任务--转载

Livy是一个开源的REST接口，用于与Spark进行交互，它同时支持提交执行代码段和完整的程序。Livy封装了spark-submit并支持远端执行。启动服务器执行以下命令，启动livy服务器。./bin/livy-server这里假设spark使用yarn模式，所以所有文件路径都默认位于HDFS中。如果是本地开发模式的话，直接使用本地文件即可（注意必须配置livy.conf文件，设置livy.

zuoseve01·2025-01-19 22:15

Spark Livy 指南及livy部署访问实践

背景：ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中，它提供了两种方式进行数据处理，一是交互式处理：比如用户使用spark-shell，编写交互式代码编译成spark

house.zhang·2025-01-19 22:40

迅为RK3568开发板篇OpenHarmony配置HDF驱动控制LED-新增 topeet子系统-编写 bundle.json文件

bundle.json文件内容如下所示：下面是对各个字段的解释：1.name:"@ohos/demos"-这是组件或项目的名称，这里表示它属于OHOS（OpenHarmonyOS）生态系统下的一个名为"demos"的组件。2.description:"topeetdemos"-它描述了组件的简短说明3.version:"4.1"-组件的版本号。4.license:"Apache-2.0"-组件使用

mucheni·2025-01-19 22:09

大数据学习（四）：Livy的安装配置及pyspark的会话执行

一个基于Spark的开源REST服务，它能够通过REST的方式将代码片段或是序列化的二进制代码提交到Spark集群中去执行。它提供了以下这些基本功能：提交Scala、Python或是R代码片段到远端的Spark集群上执行；提交Java、Scala、Python所编写的Spark作业到远端的Spark集群上执行；提交批处理应用在集群中运行。从Livy所提供的基本功能可以看到Livy涵盖了原生Spar

猪笨是念来过倒·2025-01-19 21:08

隐语安装部署

主讲老师：周爱辉讲课链接：第4讲（上）：隐语安装部署-理论篇丨隐私计算实训营第2期_哔哩哔哩_bilibili主讲老师：王祖利讲课链接：第4讲（下）：SecretFlow与Secretnote的安装部署

HZGame.·2025-01-19 21:08

6-1.Android 对话框之基础对话框（普通、单选、多选、列表）

对话框对话框（Dialog）是一种常用的UI组件，它主要用于显示信息、接收用户操作反馈对话框可以包含各种元素，但是主要还是以文本、按钮为主，其次是列表其中，基础对话框是Android中最简单的对话框，而后是进度对话框、自定义对话框等基础对话框使用4步走创建AlertDialog.Builder对象，它用于构建对话框AlertDialog.Builderbuilder=newAlertDialog.

我命由我12345·2025-01-19 20:59

kafka

Kafka学习之路Kafka必知必会kafka核心原理go操作kafka消息队列之-KafkaKafka分区分配策略或(https://blog.csdn.net/u013256816/article/

宋song一·2025-01-19 20:28

5.0在python中是一个整数常量_python学习之路，基础篇-变量和常量

python语言基础1、常量和变量1.1、常量常量是内存中用于保存固定值的单元，在程序中常量的值不能发生改变；python并没有命名常量，也就是说不能像C语言那样给常量起一个名字。python常量包括：数字、字符串、布尔值、空值；1.1.1数字python包括：整数、长整数、浮点数、复数，4种类型的数字；1>整数：表示不包含小数点的实数，在32位计算机上，标准整数的取值范围为-231~231-1，

weixin_39553753·2025-01-19 20:28

python之str与bytes互转

#-*-coding:utf-8-*-bytes_object =b"example"#strobjectstr_object ="example"#方法（1）#str转bytesbytes(str_object,encoding="utf8")#bytes转strstr(bytes_object,encoding="utf-8")#方法（2）#str转bytesstr.encode(str_ob

ancy_i_cv·2025-01-19 20:56

通俗易懂之广义加性模型GAM时序预测(pyGAM)

广义加性模型（GAM）在时间序列预测中是一种强大的工具，能够捕捉数据中的非线性趋势和复杂模式。本文将详细介绍如何在Python中实现广义加性模型进行时间序列预测，包括所需的库、数据预处理、模型构建、训练以及评估。如果这篇文章对你有一点点的帮助，欢迎点赞、关注、收藏、转发、评论哦！我也会在微信公众号“智识小站”坚持分享更多内容，以期记录成长、普及技术、造福后来者！一、GAM在时间序列中的应用时间序列

智识小站·2025-01-19 20:23

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