状态模型

【Prometheus】【 Blackbox Exporter】CentOS 上安装 Blackbox Exporter 的操作步骤

⚙️2.配置BlackboxExporter2.1创建配置文件2.2添加基础配置️3.创建Systemd服务3.1创建systemd单元文件3.2添加以下内容3.3重新加载Systemd3.4检查服务状态

张声录1·2025-01-28 12:17

基于粒子群算法的电力系统无功优化研究(IEEE14节点)（Matlab代码实现）

本文目录如下：目录⛳️赠与读者1概述一、引言二、粒子群算法简介三、无功优化数学模型四、IEEE14节点系统简介五、基于粒子群算法的无功优化实现六、仿真结果与分析七、结论与展望2运行结果3参考文献4Matlab

科研_G.E.M.·2025-01-28 12:14

linux-centos安装Mysql5.7

并不是真正的安装4.测试是否有MySQL包5.配置MySQLGPG密钥6.安装MySql二、MySql服务相关1.开机自启动mysql2.开启mysql服务3.关闭mysql服务4.查看mysql服务状态

就一个码农·2025-01-28 12:14

Prometheus 监控服务端口、网站状态等（黑盒监测）

blackbox_exporter应用场景：HTTP测试：定义RequestHeader信息，判断Httpstatus/HttpResponesHeader/HttpBody内容TCP测试：业务组件端口状态监听

寰宇001·2025-01-28 12:14

深度神经网络（DNN）详解

深度神经网络（DNN，DeepNeuralNetwork）是人工智能领域中的一种重要模型，它通过模拟人脑神经网络的结构和工作原理，实现了对复杂数据的处理和决策。

古龙飞扬·2025-01-28 12:12

Azure AI-102 认证全攻略: (三十四)基本提示工程与 API 指南

基本提示工程与API指南（修订版）本指南将详细介绍如何在AzureAIStudio中配置和使用AzureOpenAI服务，从创建和管理AIHub，到部署GPT-3.5Turbo及其他大语言模型（LLM）

海棠AI实验室·2025-01-28 12:12

基于架构的软件开发方法

ABSD模型把整个软件过程划分为：架构需求、设计、文档化、复审、实现、演化架构需求：需求是指用户对目标软件系统在功能、行为、性能、设计约束等方面的期望。架构需求

light900·2025-01-28 12:42

探索GigaChat与LangChain的完美结合：深度解析与实战指南

探索GigaChat与LangChain的完美结合：深度解析与实战指南引言在人工智能的领域中，语言模型和嵌入技术正逐步改变我们与数据交互的方式。

asdfujhgy·2025-01-28 11:10

人工智能学习框架：深入解析与实战指南

本指南将全面介绍人工智能主流学习框架的特点、安装方法、核心功能，以及通过实践案例展示如何使用这些框架进行AI模型开发、训练与优化。1.

一ge科研小菜鸡·2025-01-28 11:07

【大模型】Hugging Face下载大模型的相关文件说明

个人首页：神马都会亿点点的毛毛张随着大模型的火热，许多人开始纷纷入坑️大模型，不过目前很多人都只是基于开源的大模型做微调，今天毛毛张要分享的是关于HuggingFace下载大模型微调文件的说明，有助于大家下载的微调文件的作用文章目录

神马都会亿点点的毛毛张·2025-01-28 11:36

json格式的标记文件转yolo格式（txt）的标记文件

背景我在使用anylabeling标记软件时发现导出的标记文件格式只能是json格式，而我yolov8训练模型的标记文件需要时txt格式的，所以我需要写一个转换脚本脚本1.脚本1这个脚本是针对于矩形框标记的转换

帅气的亮·2025-01-28 10:33

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构

AI人工智能深度学习算法：搭建可拓展的深度学习模型架构作者：禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来随着人工智能技术的飞速发展

AI天才研究院·2025-01-28 10:30

ARC碱金属Rydberg状态计算器软件包-2.0.1

ARC_Alkali_Rydberg_Calculator-2.0.1-cp27-macosx_10_6_x86_64.whl"为一个特定版本的PythonWheel软件包，旨在计算碱金属原子的Rydberg状态

夏勇兴·2025-01-28 09:58

GPT4All:免费使用本地运行无需GPU的基于C++的GPT模型和UI: A free-to-use, locally running, privacy-aware chatbot. No GPU

输出：GPT4All如何运作RunningLLMsonCPU在CPU上运行LLMSideloadinganyggMLmodel加载任何ggML模型GPT4ALL:目前已经

AI天才研究院·2025-01-28 09:28

接口技术-第1次作业

2、接口芯片的编程模型方法是什么？采用编程模型方法对分析与应用微机系统的硬件资源有什么意义？3、什么是接口？阐述接口的功能。4、什么是多总线技术？多总线层次化总线结构主要有哪几个层次？

厂里英才·2025-01-28 09:57

机器学习&深度学习目录

机器学习模型机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记：attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ELMOBERT_UQI-LIUWJ

UQI-LIUWJ·2025-01-28 09:26

GD32 基于 CAN 总线 IAP 升级方案

借助CAN总线的高可靠性和远距离传输能力，实现了设备在运行状态下的远程自主升级。这

jiuri_1215·2025-01-28 09:55

两种交换排序算法--冒泡，快速

原理：初始状态：我们从数组的第一个元素开始，比较相邻的两个元素。如果第一个元素大于第二个元素，就交换它们的位置；如果不大，则继续比较下一对元素。第一轮排

juechen333·2025-01-28 08:50

【AI论文】FilmAgent: 一个用于虚拟3D空间中端到端电影制作自动化的多智能体框架

受近期基于语言智能体社会的自动化决策领域进展的启发，本文提出了FilmAgent，这是一个新颖的、基于大型语言模型（LLM）的多智能体协作框架，旨在实现我们构建的3D虚拟空间中的端到端电影制作自动化。

东临碣石82·2025-01-28 08:19

最小二乘法-线性回归和梯度下降法

它通过最小化观测值与模型预测值之间的差的平方和来估计模型参数。

梦回楼~·2025-01-28 08:19

容器化检索增强框架（R2R）

主要特点包括实现新颖的检索算法，支持多步检索过程，与各种嵌入模型和向量存储集成，以及用于分析和可视化检索性能的工具。适合有兴趣突破检索技术界限的开发人员和研究人员，特别是在需要创新检索方法的场景。

deepdata_cn·2025-01-28 08:19

高效向量搜索RAG解决方案（Canopy）

一、基本原理1.向量嵌入：Canopy首先会将文本数据转换为向量表示，通常使用预训练的语言模型等技术，将文本映射到

deepdata_cn·2025-01-28 08:18

遥感深度学习过程中图像分割的尺寸对模型训练结果的影响

小尺寸图像：显存占用低，但可能丢失全局上下文信息（如大面积地物分布），影响模型对复杂场景的理解。2.模型感受野与上下文信息小尺寸输入：模型感受野受限，可能无法捕捉大范围地物（如河流、

司南锤·2025-01-28 08:18

使用小尺寸的图像进行逐像素语义分割训练，出现样本不均衡训练效果问题

小尺寸裁剪后，部分训练样本可能完全不含某些类别（例如一块纯农田的补丁），导致模型对这些类别缺乏学习机会。示例：原图中“道路”占比5%，若裁剪为256x256的小图，部分小图中可能

司南锤·2025-01-28 08:18

06-机器学习-数据预处理

以下是数据清洗的详细流程、方法和实战示例：一、数据清洗的核心任务问题类型表现示例影响缺失值数值型字段为空（NaN）模型无法处理缺失值，导致训练中断或偏差异常值年龄=200岁，房价=-100万扭曲统计指标

不会打代码呜呜呜呜·2025-01-28 08:47

Linux学习笔记（复习版day008）

1.僵尸进程僵尸进程（ZombieProcess）是指那些已经终止（即完成执行）的进程，但其父进程尚未读取其退出状态信息的进程。

ccnnlxc·2025-01-28 07:16

在计算机上本地运行 Deepseek R1

DownloadOllamaonLinuxDownloadOllamaonWindowsDownloadOllamaonmacOSDeepseekR1是一个强大的人工智能模型，在科技界掀起了波澜。

itmanll·2025-01-28 07:44

【openwrt】openwrt odhcpd配置介绍

odhcpd为DHCP、RA、无状态SLAAC和有状态DHCPv6、前缀委派提供服务器服务，并可用于在没有委派前缀可用的情况下在路由(非桥接)接口之间中继RA、DHCPv6和ND

wellnw·2025-01-28 07:14

【深入浅出 Yarn 架构与实现】1-1 设计理念与基本架构

资源利用率低：基于slot的资源分配模型。机器会将资源划分成若干相同大小的slot，并划定哪些是mapslot、哪些是reduceslot。无法支持多种计

大数据王小皮·2025-01-28 07:12

#深度学习：从基础到实践

它通过构建由多个隐藏层组成的神经网络模型，能够从海量数据中自动学习特征和表征,在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了突破性进展。

single_ffish·2025-01-28 07:41

深入解析TCP/IP协议：网络通信的基石

本文将详细介绍TCP/IP协议的历史、分层模型、核心协议（TCP、IP等），并深入探讨其在网络通信中的重要角色。2.TCP/IP协议简介2.1TCP/IP的历史背景TCP/IP协议由

一休哥助手·2025-01-28 06:08

访问DOM元素（节点）

DOM（文档对象模型）是Web开发中用于处理HTML和XML文档的标准接口，它允许开发者通过脚本语言（如JavaScript）动态地访问和修改文档的结构、内容和样式。

froginwe11·2025-01-28 06:08

基于R-CNN深度学习的无人机目标检测系统：数据集、模型和UI界面的完整实现

摘要随着无人机技术的迅猛发展，无人机在军事、农业、环境监测等多个领域的应用日益广泛。无人机目标检测系统的建设成为提升无人机自主飞行和环境感知能力的重要环节。本文将详细介绍如何构建一个基于深度学习的无人机目标检测系统，采用R-CNN（区域卷积神经网络）算法，通过用户界面设计和数据集处理，实现高效的目标检测功能。通过本项目，旨在为无人机目标检测提供一种可行的解决方案，并提高其在复杂环境下的工作效率。目

2025年数学建模美赛·2025-01-28 05:30

基于Multi-Agent的无人机集群体系自主作战系统设计

建立无人集群各节点的Agent模型及其推演规则;对于仿真系统模块化和通用化的需求,设计系统互操作式接口和无人集群自主作战的交互关系;开展无人集群系统仿真推演验证。

龙腾亚太·2025-01-28 05:30

Struts2 架构

Struts2是一个MVC拉动的（或MVC2）框架，Struts2的模型-视图-控制器模式是通过以下五个核心部分进行实现的：操作（Actions）拦截器（Interceptors）值栈（ValueStack

段远山·2025-01-28 05:56

Pytest Fixtures 介绍与用法

可以帮助我们在测试中设置初始状态，减少重复代码，并提高测试的可维护性登录后复制下载代码查看我的示例gitclonehttps://gitee.com/Ac1998/pytest-fixtures-demo.git1.2

香奈儿5号奶茶·2025-01-28 05:25

python模块之psutil详解_基于python调用psutil模块过程解析

在Linux下，有许多系统命令可以让我们时刻监控系统运行的状态，如ps，top，free等等。要获取这些系统信息，Python可以通过subprocess模块调用并获

谢艺馨·2025-01-28 05:55

用 Neo4j GraphRAG 工具开启你的智能应用之旅

它不仅解决了大型语言模型常

步子哥·2025-01-28 05:55

coxphfit+matlab,计算Cox比例风险模型的coxph和cph函数有什么区别？

RCS=受限立方样条。您可以通过查看help(package="rms")找到函数的帮助文件下面是源代码的摘录，所以你可以看到那里的cph函数调用coxph.fit功能(的coxph在survival包胆量)>cph[...]if(nullmod)f=NULLelse{ytype=attr(Y,"type")fitter=if(method=="breslow"||method=="efron")

Mandy Liu·2025-01-28 05:25

软件测试学习路线

软件测试基础知识内容软件测试职业以及发展定位软件测试的概述&原则软件测试的策略及详细讲解软件测试的生命周期软件测试工作流程软件需求分析制作详解软件测试计划的编写软件测试用例的常用方法–等价类，边界值软件测试用例的常用方法–因果图，判定表测试用例的常用方法–状态迁移图

IT菇凉·2025-01-28 04:23

数据包的发送流程

但为了简化模型，我们把中间的服务器给省略掉，假设这是个端到端的通信。且为了保证消息的可靠性，我们盲猜它们之间用的是TCP协议进行通信。为了发送数据包，两端首先会通过三次握手，建立TCP连接。

sumatch·2025-01-28 04:22

DeepSeek R1模型基于ollama部署

DeepSeekR1模型基于ollama部署1、安装部署ollama(windows)2、在ollama中使用deepseekr13、问答示例4、python调用接口5、ollama常用命令1、安装部署

&Dirac·2025-01-28 04:22

预训练语言模型

一.预训练模型的基本介绍预训练模型是一种在大规模数据上训练而得的模型，通常通过无监督学习或自监督学习的方式进行。在预训练阶段，模型被训练来学习数据的内在表示，而无需标注数据或任务特定的目标函数。

Algorithm_Engineer_·2025-01-28 04:51

探索未来对话的边界：Mixture-of-Agents（MoA）——大型语言模型的集体智慧引擎

探索未来对话的边界：Mixture-of-Agents（MoA）——大型语言模型的集体智慧引擎项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/mo/MoA在当前人工智能的浪潮中，

潘俭渝Erik·2025-01-28 04:49

RPC是什么？

在OSI网络七层模型中，RPC跨越了传输层和应用层，RPC使得开发，包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。过程是什么？过程就是业务处理、计算任务，更直白的说，就

项三城·2025-01-28 04:18

热备份和冷备份

冷备份的优点：1．是非常快速的备份方法（只需拷贝文件）2．容易归档（简单拷贝即可）3．容易恢复到某个时间点上（只需将文件再拷贝回去）4．能与归档方法相结合，作数据库“最新状态”的恢复

K. Bob·2025-01-28 04:48

智能工厂的设计软件应用场景的一个例子：为AI聊天工具添加一个知识系统之8 重新开始之1 特定于领域的模板--一个三套接的hoc结构

其地位：祖传代码脚本模板中的--一个div标签的内容模型，在三端架构中描述前端执行公式的“体”性。目的是准备完善出该项目。希望的做法是：我将我给出的附件文档中零散的一些考虑组成出完整的描述文字

一水鉴天·2025-01-28 04:16

服务器中热备份和冷备份的区别

服务器中最为常见的两种备份策略为热备份和冷备份，是用于在数据丢失或者是系统出现故障时恢复服务器状态和数据信息的，小编今天主要来为大家介绍一下热备份和冷备份之间的区别都有哪些！

wanhengidc·2025-01-28 03:15

Stable Diffusion：Python图像生成实战指南

1.StableDiffusion简介与环境配置StableDiffusion是一个强大的AI图像生成模型，它能够根据文字描述生成高质量的图像。在开始实战之

AI绘画咪酱·2025-01-28 03:44

人工智能前沿技术进展与应用前景探究

在初级阶段（1943-1956），沃伦・麦卡洛克和沃尔特・皮茨提出的人工神经网络基本模型，为人工智能的发展奠定了初

戒了9·2025-01-28 03:43

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