泊松分布是描述单位时间间隔内随机事件发生次数的离散概率分布，参数λ表示平均速率。公式为 P(k) = e^(-λ) (λ^k) / k!。NumPy 的 `random.poisson()` 可生成泊松分布数据。当 λ 很大时，泊松分布近似正态分布。练习包括模拟顾客到达、比较不同 λ 下的分布及模拟...
给大家分享一套非常棒的python机器学习课程——《AI小天才：让小学生轻松掌握机器学习》，2024年5月完结新课，提供配套的代码+笔记+软件包下载！学完本课程，可以轻松掌握机器学习的全面应用，复杂特征工程，数据回归，分类，算法的项目实战应用，以小学生的视角和知识储备即可学会。课程名字：AI小天才：
开源项目分享：ChatGPT 控制台聊天应用 分享一个我最近完成的一个小应用，一个ChatGPT 的控制台聊天应用，大家都在搞AI，我也来玩一玩，顺便分享到社区，有兴趣的小伙伴可以去我的github主页下载体验。 项目简介 ChatGPT 控制台聊天应用 基于.NET8实现，一键拥有你的私人 Cha
Kafka 是一个分布式流处理平台和消息系统，用于构建实时数据管道和流应用。它最初由 LinkedIn 开发，后来成为 Apache 软件基金会的顶级项目。 Kafka 特点是高吞吐量、分布式架构、支持持久化、集群水平扩展和消费组消息消费，具体来说： 高吞吐量：Kafka 具有高性能和低延迟的特性，
简介 官网：https://cap.dotnetcore.xyz/ CAP 是什么？ 是一个 EventBus，同时也是一个在微服务或者 SOA 系统中解决分布式事务问题的一个框架。它有助于创建可扩展，可靠并且易于更改的微服务系统。 什么是 EventBus？ 事件总线是一种机制，它允许不同的组件彼
EasyBlog 说明 本博客系统通过构建工具生成纯静态的博客网站，借助GitHub Pages，你可以在5分钟内免费拥有个人博客。 它具有以下特点 生成纯静态网站，访问速度极快 使用markdown格式来编写博客内容 基于git代码管理来存储你的博客 使用CI工具来自动化部署你的博客站点 效果展示
本系列深入分析编译器对于C++虚函数的底层实现，最后分析C++在多态的情况下的性能是否有受影响，多态究竟有多大的性能损失。
树链剖分 壹. 树剖，就是树链剖分，将一棵树剖分成一堆链 (如说 \(\dots\) ) 本文主要介绍重链剖分。 树剖成链之后一段重链上的 \(dfs\) 序是连续的，那么我们就可以对 \(dfs\) 序使用一些数据结构(树状数组、线段树等) \(1\).一些变量及意义 \(fa[x]\) \(x\
介绍 我们很高兴分享“万事通”(Jack of All Trades，简称 JAT) 项目，该项目旨在朝着通用智能体的方向发展。该项目最初是作为对 Gato (Reed 等，2022 年) 工作的公开复现启动的，Gato 提出训练一种能够执行视觉与语言以及决策任务的 Transformer。于是我们
前面的两篇文章分别讲了，docker的基础概念，设计思路以及docker的基本操作。感兴趣的同学可以查阅： https://www.cnblogs.com/jilodream/p/18177695https://www.cnblogs.com/jilodream/p/18184687 本文我们将介绍
.NET缓存里分了几类，主要学习内存缓存、分布式缓存 一、内存缓存 IMemoryCache 1、Program注入缓存 builder.Services.AddMemoryCache(); 2、相关方法及参数 Get、TryGetValue、GetOrCreate、GetOrCreateAsync
详细介绍分布式机器学习系统的基础概念、分布式训练集群架构、分布式训练并行策略，并以DeepSpeed 为例介绍如何在集群上训练大语言模型。
这一篇文章拖了有点久，虽然在项目中使用分布式锁的频率比较高，但整理成文章发布出来还是花了一点时间。在一些移动端、用户量大的互联网项目中，经常会使用到 Redis 分布式锁作为控制访问高并发的工具。
目录概述术语本地化器IStringLocalizer在服务类中使用本地化IStringLocalizerFactoryIHtmlLocalizerIViewLocalizer资源文件区域性回退配置 CultureProvider内置的 RequestCultureProvider实现自定义 Requ
前言 并发编程和分布式微服务是我们Gopher升职加薪的关键。 毕竟Go基础很容易搞定，不管你是否有编程经验，都可以比较快速的入门Go语言进行简单项目的开发。 虽说好上手，但是想和别人拉开差距，提高自己的竞争力，搞懂分布式微服务和并发编程还是灰常重要的，这也是我今年更新文章的重点。 更文计划 我会更
Ceph作为一个分布式存储，在项目中常见的形态有两者，一种是采用 SSD 或NVME 磁盘做Ceph的日志盘，使用SATA磁盘来做数据盘。这样的好处是比较经济实惠。另一种则是全部采用 SSD 或NVME磁盘，其性能更好，但是其价格比较昂贵。在第一种形态中，我们能像中间件那样加上一层缓存层，从而实现给
C++对象在经过类的封装后，存取对象中的数据成员的效率是否相比C语言的结构体访问效率要低下？本篇将从C++类的不同定义形式来一一分析C++对象的数据成员的访问在编译器中是如何实现的，以及它们的存取效率如何？
前言 文档分割是一项具有挑战性的任务，它是任何知识库问答系统的基础。高质量的文档分割结果对于显著提升问答效果至关重要，但是目前大多数开源库的处理能力有限。 这些开源的库或者方法缺点大致可以罗列如下： 只能处理文本，无法提取表格中的内容 缺乏有效的分割策略，要么是一整个文档全部提取，要么是词粒度的获取
