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  • 来自专栏韩先超职业发展

    深耕为舟,远志为帆->2025年终总结

    大家好,我是。每年都会写一篇年终总结。今年一直比较忙,所以这篇总结写得稍微晚了一点。但还是赶在中国传统节日除夕前,把2025这一年的事情系统整理了一下,算是一次阶段性的复盘。 接下来看看我在这一年对哪些企业进行了培训▼3 月 · 银川电网(现场培训4天)主题:Python 自动化 + Zabbix + Prometheus 监控 K8s 实战围绕:Kubernetes 监控体系搭建指标采集与告警优化自动化巡检脚本开发故障定位方法论结合 —— 2025 · 年末总结

    20810编辑于 2026-02-14
  • 来自专栏宏伦工作室

    全栈 - 4 Python 学会基本语法

    这是全栈数据工程师养成攻略系列教程的第四期:4 Python 学会基本语法。 Python简单易学,但又博大精深。 下标为负数表示从后往前数 # 所以-1表示倒数第一个字符 print c[-1] # 使用:返回一个片段,冒号前后分别为开始下标和结束下标 # 包括开始下标,但不包括结束下标 # 因此c[1:5]表示,返回下标从1到4的片段 print di.has_key('k4') 如果访问不存在的key,Python将会报错。在赋值的时候,如果key已经存在,则会用新的value覆盖已有的value。 介绍一下时间戳的概念,时间戳指的是从1970年1月1日0时0分0秒开始,到某一时刻所经历的秒数,可以是整数或者小数,后者的精度更高。 为什么需要时间戳这样的一个概念? Hello ' + name1 + ' ' + name2 # 调用函数 hello('Python', 'JavaScript') 补充学习 以上所介绍的,都是Python中最基础和最常用的内容,掌握这些就可以跟上后续章节

    1.2K70发布于 2018-06-07
  • 来自专栏BestSDK

    搜狗翻译API新增:日、、法、俄4语种,支持批量翻译

    近日,搜狗机器翻译API接口新增小语种,支持日、、法、俄与中文互译,其翻译质量均处于业内领先水平。 上线日、、法、俄与中文互译之后,搜狗翻译同时还支持源语种的自动识别,从服务范围到服务便捷度都实现了全面提升。

    3.1K100发布于 2018-03-27
  • 来自专栏小程序的营销

    4大攻略做到位!

    gh_5b9a4ce9f832_1280.jpg 对于有实体店的商家来说,在运用小程序进行营销活动的同时,在线下通过张贴小程序码来引导顾客扫码进入小程序,为小程序的流量带来积累。 4、附近的小程序 微信小程序自带的地理位置,商家在后台开通“附近的小程序”功能后,附近5-10km范围内的顾客可以搜索到商家设置的门店小程序,用户选择之后便可进入。

    87690发布于 2018-06-28
  • 来自专栏刷题笔记

    4-13 序输出叶结点 (10 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102699218 4-13 序输出叶结点 (10 分) 本题要求按照序遍历的顺序输出给定二叉树的叶结点 struct TNode{ ElementType Data; BinTree Left; BinTree Right; }; 函数PreorderPrintLeaves应按照序遍历的顺序输出给定二叉树 Leaf nodes are: D E H I 序遍历,但是不输出,只有到了根节点,才开始输出 void PreorderPrintLeaves( BinTree BT ){ if(BT!

    68410发布于 2019-11-07
  • 来自专栏深度学习与python

    架构师:没有技术团队,如何进行数字化转型 | ArchSummit

    嘉宾| 编辑|忠良 应用型技术是企业数字化转型的关键 最近几年,数字化转型非常火,企业数字化转型有哪些成本?转型应该有哪些过程?没有技术团队该怎么做? :中小型的企业不具有技术团队很正常,对于此类场景,借鉴或重用(Replay)转型成功企业的数字化转型经验非常重要。 :数字化转型运维的关键点在于“生得起,也要养得起”,运维的概念包括但不限于 IT 运维。 :以超市这种零售业态为例,数字化转型可能影响功能性的 IT 设施,再影响经营的业务形态: 一阶段:收银系统、进销存系统首先需要升级,这个阶段数字化转型首先为企业带来更好、更便捷的系统,也在一定程度上提升用户体验 :通用的路径也许类似“把大象放进冰箱”,但仍能总结一些方法论: 第一,完成功能建设; 第二,完成数据的数字化沉淀; 第三,用数字化驱动业务。

    48520编辑于 2022-04-19
  • 来自专栏用户2910674的专栏

    测评文章还没写完,ChatGPT崩了!Alpha GPT-4

    上周 OpenAI 官方已开始灰度测试 Alpha GPT-4 (All Tools),所有普通账户都有概率 (1%-3%) 获得一个 GPT-4 (All Tools) 模型选项。 功能方面:Alpha 几乎集成了 PLUS 用户的所有功能, 知识库更新到了2023年4月,支持 GPT4-32K 可以上传、识别图片 可以上传、总结文档 可以联网查询总结 支持 DALL-E3 绘图 目前 Alpha GPT-4 (All Tools) 只能网页登录使用,手机 app 还不支持,无法使用语音功能。 测试结果: GPT4输出: 新闻网站页面显示内容: 测试结论: 完全一致,也就是 Alpha GPT-4 现在可以做简单爬虫了。 = font_name # 指定字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 正确显示负号,防止变成方框 fig1 = plt.figure() # 创建一个图像对象

    57340编辑于 2023-11-13
  • 来自专栏圆圆的算法笔记

    4点必须做好!

    今天就给大家介绍4点干货经验。 1 Coding刷题 基本面试每个大厂都会考算法题,考的难易程度视公司、具体的面试官而定。 4 时间节点 千万不要觉得自己还没准备好,就拖着不面试。否则一旦你到5月份准备好了,你会发现很多大厂的实习HC已经没有了,更何况近年形势严峻,拖延会导致机会更少。

    96430编辑于 2022-09-22
  • 来自专栏用户2910674的专栏

    测评文章还没写完,ChatGPT崩了!Alpha GPT-4

    上周 OpenAI 官方已开始灰度测试 Alpha GPT-4 (All Tools),所有普通账户都有概率 (1%-3%) 获得一个 GPT-4 (All Tools) 模型选项。 功能方面:Alpha 几乎集成了 PLUS 用户的所有功能, 知识库更新到了2023年4月,支持 GPT4-32K 可以上传、识别图片 可以上传、总结文档 可以联网查询总结 支持 DALL-E3 绘图 目前 Alpha GPT-4 (All Tools) 只能网页登录使用,手机 app 还不支持,无法使用语音功能。 测试结果: GPT4输出: 新闻网站页面显示内容: 测试结论: 完全一致,也就是 Alpha GPT-4 现在可以做简单爬虫了。 = font_name # 指定字体 mpl.rcParams['axes.unicode_minus']=False # 正确显示负号,防止变成方框 fig1 = plt.figure() # 创建一个图像对象

    78340编辑于 2023-11-13
  • 来自专栏机器学习与生成对抗网络

    4种主流参数调优技术

    机器学习模型的性能与参数直接相关。参数调优越多,得到的模型就越好。调整参数真的很难又乏味,更是一门艺术而不是科学。 Dr.Mukesh Rao的参数样本清单 目录 1. 传统或手动调参 2. 网格搜索 3. 随机搜索 4. 贝叶斯搜索 1. 考虑上面的例子,它有两个参数 k_value =[2,3,4,5,6,7,8,9,10] 和 algorithm = [‘auto’ , ’ball_tree’ , ’kd_tree’ , ’brute ’],在这种情况下,它总共构建了9 * 4 = 36个不同的模型。 4. 贝叶斯优化 贝叶斯优化属于一类被称为sequential model-based optimization(SMBO)的优化算法。

    1.5K30发布于 2020-10-27
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 4-5 参数

    本小节主要介绍参数相关的概念。 ? 参数 通过前面的小节,我们知道了kNN算法中k这个参数值,在sklearn中k这个值被封装成了k_neighbors参数。 这就涉及到了机器学习领域非常重要的问题~参数问题。 我们将这些在运行机器学习算法之前需要指定的参数,称之为参数。kNN算法中的k就是kNN算法的参数。 如何寻找好的参数: ? ,这种情况下就只能使用实验搜索的方式了,也就是说我们尝试几种不同的参数,比如在kNN算法中,我们制定几个不同k的值,最终选择表现最好的k的值作为实际模型所使用的的参数的值。 看看有没有可能得到更好的参数。 ? ? ? KNN其他的参数 kNN中不仅有k这一个参数,考不考虑距离也是kNN算法的参数。 ?

    74330发布于 2019-11-13
  • 来自专栏PyVision

    4种主流参数调优技术

    机器学习模型的性能与参数直接相关。参数调优越多,得到的模型就越好。调整参数真的很难又乏味,更是一门艺术而不是科学。 Dr.Mukesh Rao的参数样本清单 目录 1. 传统或手动调参 2. 网格搜索 3. 随机搜索 4. 贝叶斯搜索 1. 考虑上面的例子,它有两个参数 k_value =[2,3,4,5,6,7,8,9,10] 和 algorithm = [‘auto’ , ’ball_tree’ , ’kd_tree’ , ’brute ’],在这种情况下,它总共构建了9 * 4 = 36个不同的模型。 4. 贝叶斯优化 贝叶斯优化属于一类被称为sequential model-based optimization(SMBO)的优化算法。

    1.9K20发布于 2020-09-21
  • 来自专栏机器之心

    苹果M2芯片未出火,4款新型Mac预定搭载

    重新设计的搭载 M2 芯片的 MacBook Air 搭载 M1 Pro 或 M1 Max 的更大尺寸的 iMac Pro; 尺寸减小一半的 Mac Pro,其中配备的基础芯片将「相当于 2 个或 4 如此,苹果将在 2022 年推出 4 款搭载 M2 芯片的 Mac 新产品。

    94650编辑于 2022-03-04
  • 来自专栏数通

    想学网络,为什么要学数通?这里有实用学习建议!

    今天我们来探讨一下,为何在学习网络技术之前,掌握数通知识能为你的职业道路铺平道路。数通作为网络技术的基础,涵盖了数据在网络中的传输、交换、路由等基本原理和技术。

    1.2K10编辑于 2024-12-03
  • 来自专栏大数据和云计算技术

    融合方案分析系列(4)H3C融合方案分析

    融合一体机(4U4节点硬件方案,支持3节点的4030起步) ? H3C UIS R690 G2机架式融合系统(4U4路机架服务器,只支持E7-4800v3) H3C UIS R590 G2机架式融合系统(2U4路机架服务器,只支持E5-4600v3) H3C UIS R390X G2机架式融合系统(2U2路机架服务器,支持E5-2600v3/v4) 分析到这里,我有个疑问,R390XG2,和Cell 3000的硬件平台非常类似,难道是一个做了预装,一个没有做预装 添加磁盘需要重启服务器组raid0(已经支持界面操作)。数据盘插板操作有严格要求: ? 4、对数据盘加入资源池必须格式化,并且要采用ext4文件系统(在新版本支持xfs文件系统)。 7、支持采用SSD作为HDD的cache,这里SSD要分区,每个分区对应一个HDD磁盘。从最新文档上看,到218版本才支持SSD读缓存。在官网上宣传支持读写缓存。 ? ?

    6.1K60发布于 2018-03-08
  • 来自专栏前端儿

    趁webpack5还没出,升级成webpack4

    上一次将webpack1升级到3,也仅是 半年前,前端工具发展变化太快了,如今webpack4已经灰常稳定,传说性能提升非常高,值得升级。 升级之后完整的 webpack4项目配置DEMO  关于如何升级到V4已经有很多优秀的文章,结合官方文档你也可以升级起来 本文仅说说本次升级主要做的改动优化点,或者坑 webpack4升级完全指南 webpack4 minChunks: 999999, enforce: true } } } 4. 命令列出当前进程端口再正则匹配即可,奈思~ 1 let execSync = require('child_process').execSync, 2 // 已使用的端口 3 usedPorts = [], 4

    1.8K30发布于 2018-09-03
  • 来自专栏量子位

    GPT-4o用不上,国产平替海螺AI可以试试

    前有OpenAI推出实时视频通话如真人的GPT-4o,后有谷歌与之类似的Astra。 但不论是GPT-4o还是Astra,都或多或少有一些使用门槛。 也许是看到了这种gap,一款类似能力的国产AI应用,也悄然更新了…… 能力和体验上,可能跟GPT-4o和Astra演示的还有差距。 但作为门槛更友好的平替,也足够了。 英语口语陪练 海螺AI支持口语练习,用户可以用它来练雅思和托福、CET4/6、PET等。 △海螺AI提供雅思面试建议 小结 单从本周热门的“对话式交互”来说,它和GPT-4o及Astra还存在一定差距。 根据MiniMax发布的技术报告,在各类核心能力测试中,abab-6.5接近 GPT-4、Claude 3 Opus 、Gemini 1.5 Pro等世界领先的大语言模型。

    75810编辑于 2024-05-20
  • 来自专栏音视频技术

    AV夜话#4:聊聊Chat-GPT

    今晚,AV夜话#4的主题将聊聊Chat-GPT,对话嘉宾是李,他是北京音视跳动科技有限公司首席架构师;《WebRTC音视频实时互动技术 — 原理、实战与源码分析》书籍作者。

    55820编辑于 2023-04-04
  • 来自专栏软件安装

    Gemma 4手机部署教程,简单!

    ▌引言 Gemma 4就是谷歌出的一整套开源AI模型,不是单个工具,有4种规格(小的能跑手机,大的能跑电脑)。普通人最直观的好处:离线就能用、不花用钱、数据不泄露。 为啥多人用? 一是开源免费还能商用,随便改、随便用,不用怕收费或侵权;二是小模型也功能也挺好用,比如手机版E2B/E4B,占内存少,离线也能看图、听录音、写东西;三是功能实用不玩花的,很多人直接拿它做单功能工具,不搞复杂的 Gemma4的模型如以下 但PocketPal AI只支持以下模型。 可以根据自己的手机实际情况选择对应的模型。 例如蒸馏后的 Gemma 4 其实只有 6GB 的空间,和游戏比起来还是很小的。

    1K80编辑于 2026-04-13
  • 来自专栏CreateAMind

    4个视觉符号推理数据集简介

    //github.com/xyang23/CLEVRER-Humans1.0 https://sites.google.com/stanford.edu/clevrer-humans/home 4

    59630编辑于 2023-02-14
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