大数据组件学习笔记

心理学学习笔记 爱情三角理论

美国心理学家斯腾伯格提出的爱情理论，认为爱情由三个基本成分组成：激情、亲密和承诺。激情是爱情中的性欲成分，是情绪上的着迷；亲密是指在爱情关系中能够引起的温暖体验；承诺指维持关系的决定期许或担保。这三种成分构成了喜欢式爱情、迷恋式爱情、空洞式爱情、浪漫式爱情、伴侣式爱情、愚蠢式爱情、完美式爱情等。亲密，是两人之间感觉亲近，温馨的一种体验。简单说来，就是能够给人带来一种温暖的感觉体验。激情是一种“强烈
董琼芬·2024-01-24 07:45

2022年11月22日

一：跳绳(1822个)3.jpg二：学习笔记1、越珍惜朋友，越要珍惜别人给你的反馈。屏蔽力也是一种顶级的能力，任何消耗你的人和事，多看一眼都是你的不对。
经纬学习日记·2024-01-24 07:06

2024.1.23 GNSS 零散知识 学习笔记

1.天线种类2.接收机2.四大导航系统的介绍3.卫星高度与轨道卫星种类4.GNSS有哪些应用5.在空间保持静⽌或匀速直线运动(⽆加速度)的坐标系称为惯性坐标系。6.地⼼惯性坐标系实际上并没有满⾜能成为惯性坐标系的条件：⾸先，地球及其质⼼都在围绕太阳做⾮匀速直线运动;其次，地球⾃转轴在空间的⽅向不是固定不变的，⽽是存在⼀种⾮常复杂的运动。地心惯性坐标系(ECI坐标系)的定义：常简称为地⼼惯性(Ear
Code_ADing·2024-01-24 07:41

《高手教师》学习笔记

这两天超负荷运转，作文课、延时服务、晚自习连轴转，两天上了十四节课。今天从下午两点一气上到晚上八点半，中间只有四十分钟吃饭时间。两条腿似乎已经不是我的了，感觉自己好像缠了小脚，火辣辣地痛。想起一句歌词“三寸金莲脚戴枷”！我已无力吐槽，再吐槽也显得太不“正能量”了。今天就记读书笔记吧——《高手教师》之《教师也应该修炼领导力》：1.领导力指“在自己负责的领域内整合各种资源解决问题的能力。”更通俗的说领
水墨青花_7e78·2024-01-24 07:13

Redis学习笔记

Redis学习笔记一、Redis简介1.1什么是RedisRedis是完全开源免费的，遵守BSD协议，是一个高性能(NOSQL)的key-value数据库*，Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写
saddhu.·2024-01-24 07:35

【静夜思学习笔记】个人主义的主观价值论

需求定律关于人性的定律，但这些规律不仅仅适用于人，它还适用于其他的生物，包括动物和植物，因为每个生物都有自己的需求。所以为什么要学习经济学，因为经济学可以帮助我们深入的了解普世的规律。人的需求有两个特点：1你想要的东西，别人也想要；2需求有一个层层递进的规律。比如说我们吃饭开始是为了填饱肚子，然后我们会想吃的更好一些，更健康一些。然后我们还会想要吃的高档一些。我们实际上是需要更高级的精神享受。所以
静夜思007·2024-01-24 07:24

web安全学习笔记【07】——非http\https抓包

#知识点：1、Web常规-系统&中间件&数据库&源码等2、Web其他-前后端&软件&Docker&分配站等3、Web拓展-CDN&WAF&OSS&反向&负载均衡等-----------------------------------1、APP架构-封装&原生态&H5&flutter等2、小程序架构-Web&H5&JS&VUE框架等----------------------------------
Sarahie·2024-01-24 06:34

从零开始的K8S学习笔记（一）概念入门

Kubernetes，简称K8s，是用8代替名字中间的8个字符“ubernete”而成的缩写。是一个开源的，用于管理云平台中多个主机上的容器化的应用。本文旨在分享我自己的知识笔记，帮助像我这样的初学者去初步了解K8S集群的一些基本概念，文章将按照容器——Docker——Kubernetes的顺序去梳理相关知识点。容器和虚拟机可能很多初学者对容器这个概念比较陌生，所以这里先从大家都有一定了解的虚拟机
Raidenxe·2024-01-24 06:07

书生·浦语大模型实战营-学习笔记5

LMDeploy大模型量化部署实践大模型部署背景LMDeploy简介轻量化、推理引擎、服务核心功能-量化显存消耗变少了大语言模型是典型的访存密集型任务，因为它是decoder-by-decoder先把数据量化为INT4存起来，算的时候会反量化为FP16AWQ算法：观察到模型在推理过程中，只有一小部分参数是重要的参数，这部分参数不量化，其他的参数量化，这样保留了显存，性能也不会下降多少核心功能-推理
Kinno酱·2024-01-24 05:52

书生·浦语大模型实战营-学习笔记4

XTuner大模型单卡低成本微调实战Finetune简介常见的两种微调策略：增量预训练、指令跟随指令跟随微调数据是一问一答的形式对话模板构建每个开源模型使用的对话模板都不相同指令微调原理：由于只有答案部分是我们期望模型来进行回答的内容，所以我们只对答案部分进行损失的计算增量预训练微调数据都是陈述句，没有问答形式LoRA&QLoRAXTuner中使用的微调原理：LoRA&QLoRA如果我们要对整个模
Kinno酱·2024-01-24 05:22

学习笔记 - 小组讨论

小丽同学最近在上网课。最近学习的科目是如何展开小组讨论。小组讨论是一伙人未来完成某一个特定的任务而组建的一种互相交流信息的行为叫小组。一般来说一个小组的规模大概是3~15个人。小组之间的成员是相互依赖的，他们扮演了不同的角色，有的是记录员，有的是协调者和悉尼的，有的是信息的提供者，有的是信息的发起者。要注意了，这里面没有领导，因为领导不是一个角色。领导是一个小组的凝聚力，他有可能是一个人来组织实施
信手拈花·2024-01-24 05:12

PPT中的动画

PPT动画的基本原则：节奏干脆动画时间最好不要超过一秒，最好是0.5秒合乎逻辑合乎情理合乎事宜自然平滑开始、平滑结束各设置一半后续阿樱会写PPT动画学习笔记，尽情期待
Syaroing阿樱·2024-01-24 05:29

erlang （Lists 操作模块）学习笔记(二)

keysearch42>lists:keysearch(1,1,[{1,hello},{2,value}]).{value,{1,hello}}43>lists:keysearch(3,1,[{1,hello},{2,value}]).false在元组TupleList列表中搜索第N个元素比较等于Key的元组。如果找到这样的元组，则返回{value，Tuple}，否则为false。keysort4
夲撻鲎龇·2024-01-24 05:11

Day 6--学习笔记（gfg）

dplyr包可用于处理R内部或者外部的结构化数据,主要用于数据清洗和整理，主要功能有：行选择、列选择、统计汇总、窗口函数、数据框交集等。dplyr五个基础函数tableselect(table,1)#第1列Sepal.Length15.124.9517.0526.41016.31025.8>select(table,c(1,5))#第1和第5列Sepal.LengthSpecies15.1seto
爱学习的郭富贵·2024-01-24 05:23

数据结构笔记1

来自《Python数据结构学习笔记》（张清云编著）第一章数据结构基础1.逻辑结构集合：结构中的数据元素除了同属于一种类型外，别无其他关系线性结构：数据元素之间一对一的关系树形结构：数据元素之间一对多的关系图状结构或网状结构
幽径微澜·2024-01-24 05:05

学习笔记｜专利法复习（专题四）7.14

非原创昨天看了一半的题目，今天又看了一遍，感觉理解的要容易点了，可能是听过了，也可能是早上脑子清醒一些。今天把专题四整理完，再复习一部分专题五，本来以为复习视频要跟不上了，结果没想到今天更新了新的，我这个速度，感觉不行啊。法条：权利要求的格式要求《细则》第19条权利要求书应当记载发明或者实用新型的技术特征。•权利要求书有几项权利要求的，应当用阿拉伯数字顺序编号。•权利要求书中使用的科技术语应当与说
静静朵朵开·2024-01-24 05:39

C++学习笔记--数组

数组所谓数组，就是一个集合，里面存放了相同类型的数据元素特点1：数组中的每个元素数据元素都是相同的数据类型特点2：数组是由连续的内存位置组成的一维数组一维数组定义的三种方式：·1、数据类型数组名[数组长度];2、数据类型数组名[数组长度]={值1，值2...};3、数据类型数组名[]={值1，值2...};数组名的用途1、可以统计整个数组在内存中的长度2、可以获取数组在内存中的地址冒泡排序（算法）
BooM_smith·2024-01-24 04:06

C++学习笔记--运算符

运算符作用：用于执行代码的运算运算符的类型1、算术运算符作用：处理四则运算2、赋值运算符作用：用于将表达式的值赋给变量3、比较运算符作用：用于表达式的比较，并返回一个真值或阙值4、逻辑运算符作用：用于根据表达式的值返回真值或者阙值算术运算符作用：用于处理四则运算（加减乘除）算术运算符包含：正负号，加减乘除，取余，递增递减取模运算（取余）就是取余数比如说10%3取余就是1递增递减运算符递增++递减-
BooM_smith·2024-01-24 04:05

C++学习笔记--数据类型

数据类型c++规定在创建一个变量或者常量的时候，必须要指定出相应的数据类型，否则无法给变量分配内存整型作用：整型变量表示的是整数类型的数据C++中能够表示整型的类型有1、short（短整型）2、int（整型）3、long（长整型）（Windows是4字节Linux32位是4字节、64位是8字节）4、longlong（长长整型）实型（浮点型）作用：用于表示小数浮点型变量分为两种1、单精度float4
BooM_smith·2024-01-24 04:35

Python Logging 模块详解

本文是本人以前的学习笔记，仅供参考日志是一种可以追踪某些软件运行时所发生事件的方法。软件开发人员可以向他们的代码中调用日志记录相关的方法来表明发生了某些事情。
Christina.bai·2024-01-24 03:53

【书生·浦语大模型实战营05】《(5)LMDeploy 大模型量化部署实践》学习笔记

《(5)LMDeploy大模型量化部署实践》课程文档：《LMDeploy的量化和部署》1、大模型部署背景1.1模型部署定义将训练好的模型在特定软硬件环境中启动的过程，使模型能够接收输入并返回预测结果为了满足性能和效率的需求，常常需要对模型进行优化，例如模型压缩和硬件加速产品形态云端、边缘计算端、移动端1.2大模型特点内存开销巨大庞大的参数量。7B模型仅权重就需要14+G显存采用自回归生成token
songyuc·2024-01-24 03:42

【书生·浦语大模型实战】“PDF阅读小助手”学习笔记

1模型部署在InternStudio平台中选择A100(1/4)的配置，镜像选择Cuda11.7-conda，可以选择已有的开发机langchain；1.1创建工作空间mkdir/root/pdf_project1.2Clone项目gitclonehttps://gitee.com/tcexeexe/pdf-reading-assistant.git1.3创建虚拟项目空间并生成软链接#迭代创建虚拟
songyuc·2024-01-24 03:42

【书生·浦语大模型实战营06】《OpenCompass 大模型评测》学习笔记

《OpenCompass大模型评测》文档：OpenCompass大模型评测教程1、主观评测2、提示词工程李华每周给2个不同的朋友写一封3页的信，一周写两次。他一年总共写了多少页的信?李华每周给2个不同的朋友写一封3页的信，一周写两次。他一年总共写了多少页的信。问题：李华每周给2个不同的朋友写一封3页的信，一周写两次。他一年总共写了多少页的信？答案：问题：李华每周给2个不同的朋友写一封3页的信，一周
songyuc·2024-01-24 03:41

DVWA-SQL Injection(Blind)(SQL盲注)

本系列文集:DVWA学习笔记SQL盲注，与一般注入的区别在于，一般的注入攻击者可以直接从页面上看到注入语句的执行结果，而盲注时攻击者通常是无法从显示页面上获取执行结果，甚至连注入语句是否执行都无从得知，
简言之_·2024-01-24 03:34

爱的语言（32）

学习笔记尽快进行整理，和我同样有着和孩子有交流障碍的父母共享。学习之后信心满满，以为走在了一条正确的道路上。没有想到在回来的路上夫妻之间就开始了吵架。学习没有致用。一路上老公一边开车一边说着要
景飞飞·2024-01-24 03:31

python hack-requests_Python爬虫学习笔记（二）——requests库的使用

准备工作requests库不是python自带的库，可以用pip安装。在使用时导入requests即可。基本用法GET请求r=requests.get(url)print(r.text)其中，网页返回的内容是json格式的字符串类型，所以可以直接调用json()方法得到字典格式的内容print(r.json())此外，如果需要附加额外的信息，可以用params这个参数，示例如下：data={'na
weixin_39832628·2024-01-24 03:29

老嘤学习笔记python——初识requests库

一、requests库作用二、requests.get()参数设置三、response的属性四、requests库的异常五、requests.head六、requests.requests（）方法七、requests.post()方法八、requests.put()方法九、各种请求方式区别一、requests库作用模拟浏览器发请求2.如何使用：指定url（并分析网页性质：静态\动态）发起请求获取响
weixin_45145540·2024-01-24 03:29

python爬虫学习笔记(一)——requests库

一.HTTP基本原理1.URL和URIURL是URI的子集，URI还包括URN，在互联网中，我们一般的网页链接可以被称为URL或者URI，大多数人称为URL。2.超文本我们平常在网站浏览的网页就是超文本解析而成的，这些源代码是一系列的HTML代码，如img：显示图片，p：指定显示段落等。HTML可以被称为超文本。3.http和httpsHTTP，HypertextTransferProtocol，
梦独吟·2024-01-24 03:29

python 学习笔记（一）——Requests 库网络爬虫

学习python网络爬虫第一天本博客纯用于学习记录，无其它用途。用到的库requests库，requests库是python自带库，无需安装。lxml库，安装调用pippipinstalllxml案例：电影天堂#encoding:utf-8importrequestsfromlxmlimportetreeBASE_DOMAIN='https://www.dytt8.net/'#定义全局变量第25行
ΔQ·2024-01-24 03:59

Unity ShaderLab 基础四(漫反射光照)

学习笔记整理来至《UnityShader入门精要》漫反射,是投射在粗糙表面上的光向各个方向反射的现象.当一束平行的入射光线射到粗糙的表面时,表面会把光线向着四面八方反射,所以入射线虽然互相平行,由于各点的法线方向不一致
YASUO13·2024-01-24 03:54

如何辨别孩子是否受到了虐待

以下是我在学习ChildCareIII的学习笔记。为了更好地理解重要内容，所以翻译成母语。果然翻译之后感觉更加触目惊心。真的会有人这样对待小孩子吗？简直不敢想象。
PandaAsh·2024-01-24 03:31

★ 学习笔记:《iOS高级：Swift入门精讲②》第一节 Swift编程-01➡10 内联函数

前言:本篇仅为视频学习笔记内联函数(InlineFunction)内联函数在C++这个函数里是有的，那么在swift里面，怎么做的呢？swift内是不需要我们去声明这个函数为内联函数的。
麦穗0615·2024-01-24 03:24

《金文成〈大学〉学习笔记131》

《金文成〈大学〉学习笔记131》今天是戊戌年甲子月丙申日，冬月廿四，2018年12月30日星期日。这节开始，船山讲解＂明德＂和＂慎德＂的关系。两者是理一分殊的关系。何谓理一呢？
金吾生·2024-01-24 02:24

【时间管理100讲-工具-第78讲-清单系统的工具推荐】20190211

学习笔记：不要安排太多的事情放在日历中，我们要用很多弹性的事件用清单系统来管理。这也是GTD思想的精髓。易效能的三部曲：收集-排程-执行。清单系统：omnifocus。
JYangel·2024-01-24 02:27

【STM32】STM32学习笔记-SPI通信协议(36)

00.目录文章目录00.目录01.SPI简介02.SPI特征03.SPI通信04.硬件电路05.移位示意图06.SPI时序基本单元07.SPI时序08.附录01.SPI简介在大容量产品和互联型产品上，SPI接口可以配置为支持SPI协议或者支持I2S音频协议。SPI接口默认工作在SPI方式，可以通过软件把功能从SPI模式切换到I2S模式。在小容量和中容量产品上，不支持I2S音频协议。串行外设接口(S
Print World·2024-01-24 02:38

【STM32】STM32学习笔记-硬件I2C读写MPU6050(35)

00.目录文章目录00.目录01.I2C简介02.MPU605003.I2C相关API3.1I2C_Init3.2I2C_InitTypeDef3.3I2C_Cmd3.4I2C_GenerateSTART3.5I2C_GenerateSTOP3.6I2C_AcknowledgeConfig3.7I2C_SendData3.8I2C_ReceiveData3.9I2C_Send7bitAddress
Print World·2024-01-24 02:36

每日一查

学习笔记一大堆？一个人长期打着学习的幌子，去逃避现实，不去实修，学再多理论，也过不好这一生。忙到没时间感知他人跟自己的喜怒哀乐，小到一日三餐，大到作息饮食运动心情都敷衍了事，忙到被忽略。
许佩君·2024-01-24 02:28

计算机网络学习笔记-分组交换的存储转发时延

我们知道做题的时候，计算分组交换的时延，我们一般忽略了排队时延、处理时延等，主要考察【发送时延】、【传播时延】和【存储转发时延】。假设数据报文的总大小为【S】bit，分组交换的分组大小为【P】bit，数据率为【Q】bit/s，链路条数为【K】条，每段链路的传播时延为【D】s。有了以上假设后，我们有如下时延计算公式：这个计算公式对于懂的人，会觉得很简单，不懂的人却很苦恼。苦恼在哪呢，是看不懂第一项还
Midsummer啦啦啦·2024-01-24 02:25

数据库学习笔记——22 管理事务处理

1事务处理并非所有引擎都支持事务处理MyISAM和InnoDB是两种最常使用的引擎。前者不支持明确的事务处理管理，而后者支持。事务处理（transactionprocessing）可以用来维护数据库的完整性，它保证成批的SQL操作要么完全执行，要么完全不执行。订单存储在orders和orderitems两个表中：orders存储实际的订单，而orderitems存储订购的各项物品。这两个表使用称为
Love零O·2024-01-24 00:58

西瓜书学习笔记——Boosting（公式推导+举例应用）

文章目录引言AdaBoost算法AdaBoost算法正确性说明AdaBoost算法如何解决权重更新问题？AdaBoost算法如何解决调整下一轮基学习器样本分布问题？AdaBoost算法总结实验分析引言Boosting是一种集成学习方法，旨在通过整合多个弱学习器来构建一个强学习器。其核心思想是迭代训练模型，关注之前被错误分类的样本，逐步提升整体性能。Boosting的代表算法包括AdaBoost、G
Nie同学·2024-01-24 00:26

列表学习笔记

一、插入操作insert()括号内有两个参数index和data，用于在指定索引处插入元素，如果索引大于列表长度，则直接插入末尾a=[1,2,4,5,6]a.insert(2,3)#a=[1,2,3,4,5,6]a.insert(12,3)#a=[1,2,3,4,5,6,3]append()将新元素添加到列表的末尾，函数括号内有一个参数,用于接收将要添加到列表末尾的元素值a=[1,2,3,4]a.
wyf-student·2024-01-23 23:25

eNSP-网络知识学习笔记-直连路由PING分析

前置条件：通过路由器配置2个不同的网络分析过程如下：1，通过arp-a命令查看PC1和PC2的arp表中是否缓存了MAC地址，若是，利用arp-d命令清除缓存，否则会影响抓包分析结果2，抓包点设置为路由器AR1的左右两端两个接口处3，在PC1上利用ping命令ping2.0.0.2，分析抓包过程4，抓包结果如下AR1左侧抓包结果AR1右侧抓包结果5，过程分析a、PC1先判断2.0.0.2是否与自己
qq_39149099·2024-01-23 23:52

JMeter性能测试学习笔记-性能测试工具介绍

性能测试概念：性能测试就是效率的测试市场主流性能测试工具：JMeter，LoadRunner，Locust，Gatling性能测试的流程：1，需求分析，分析系统的性能指标2，准备环境，包含工具、场景等一系列的性能测试相关需求3，准备脚本，基于不同的性能场景完成测试准备4，执行脚本，获取数据5，判断指标是否满足要求，如果达标，还会继续进行进一步的性能测试，获取系统的阈值，测试系统是否具备抗风险能力。
qq_39149099·2024-01-23 23:52

半监督学习笔记：self-training

1半监督学习半监督学习（Semi-SupervisedLearning）是机器学习的一种形式，它结合了监督学习和无监督学习的特点。在半监督学习中，算法同时使用有标签的数据（即已知输出的数据）和无标签的数据（即未知输出的数据）进行训练。这种方法在标签数据稀缺或获取标签成本高昂的情况下特别有用。2self-training算法基本思想是使用已标记的数据来训练一个初始模型，然后使用这个模型对未标记的数据
UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:38

机器学习笔记：线性回归

0线性回归的假设线性：自变量（x）和因变量（y）之间应该存在线性关系，这意味着x值的变化也应该在相同方向上改变y值。独立性：特征应该相互独立，这意味着最小的多重共线性。正态性：残差应该是正态分布的。同方差性：回归线周围数据点的方差对于所有值应该相同。假设有如下数据这些数据符合以下图关系（以一维数据为例），这里的函数f(w)忽略了偏置b1最小二乘估计我们的目标是要求w，使得Xw和实际值y最近。所以我
UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:08

深度学习笔记：灾难性遗忘

1灾难性遗忘介绍当神经网络被训练去学习新的任务时，它可能会完全忘记如何执行它以前学过的任务。这种现象尤其在所谓的“连续学习”（continuouslearning）或“增量学习”（incrementallearning）场景中很常见2不同视角下看待灾难性遗忘以及对应的解决方法2.1从梯度的视角2.1.1从梯度的视角看灾难性遗忘我们有两个不同任务的损失曲面，用平滑的曲面训练完之后，再在坑坑洼洼的曲面
UQI-LIUWJ·2024-01-23 22:08

T2T VIT 学习笔记（附代码）

论文地址：https://arxiv.org/abs/2101.11986代码地址：https://github.com/PaddlePaddle/PASSL/tree/main/configs/t2t_vit1.是什么？T2T-ViT是一种基于Transformer的视觉模型，用于图像分类任务。它通过将图像分割成小的图块，并使用Transformer模型对这些图块进行编码和处理，从而实现对图像的
无妄无望·2024-01-23 22:07

Davit 学习笔记（附代码）

论文地址：https://arxiv.org/pdf/2204.03645.pdf代码地址：https://github.com/dingmyu/davit1.是什么？DualAttentionVisionTransformers（DaViT）是一种新的VisionTransformer模型，它在全局建模方面引入了双注意力机制。这个模型的创新之处在于从两个正交的角度进行self-attention
无妄无望·2024-01-23 22:07

transformer优化(一)-UNeXt 学习笔记

论文地址：https://arxiv.org/abs/2203.04967代码地址：hhttps://link.zhihu.com/?target=https%3A//github.com/jeya-maria-jose/UNeXt-pytorch1.是什么？UNeXt是约翰霍普金斯大学在2022年发布的论文。它在早期阶段使用卷积，在潜在空间阶段使用MLP。通过一个标记化的MLP块来标记和投影卷积
无妄无望·2024-01-23 22:07

池化的几种方法 学习笔记 (附代码)

1.是什么？池化（Pooling）是深度学习中常用的一种操作，它用于减小特征图的尺寸并提取对输入特征具有鲁棒性的相关信息。池化操作是在特征图上进行的，通过将特征图划分为不重叠的区域，然后对每个区域进行汇聚操作来获得池化后的特征值。常见的池化操作有最大池化（MaxPooling）和平均池化（AveragePooling）。最大池化选择每个区域中的最大值作为该区域的池化结果，而平均池化计算每个区域中特
无妄无望·2024-01-23 22:36
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