华夫饼图Waffle chart是一种独特而直观的图表，用于表示分类数据。它采用网格状排列的等大小方格或矩形，每个方格或矩形分配不同的颜色或阴影来表示不同的类别。这种可视化方法有效地传达了每个类别在整个数据集中的相对比例。本文介绍如何使用基于Python的PyWaffle库绘制华夫饼图。PyWaff
前段时间百度创始人李彦宏信誓旦旦地说开源大模型会越来越落后，闭源模型会持续领先。随后小扎同学就给了他当头一棒，向他展示了什么叫做顶级开源大模型。 美国当地时间4月18日，Meta 在官网上发布了两款开源大模型，参数分别达到 80 亿 (8B) 和 700 亿 (70B)，是目前同体量下性能最好的开源
本文介绍了Higress，一个支持基于WebAssembly (WASM) 的边缘计算网关，它允许用户使用Go、C++或Rust编写插件来扩展其功能。文章特别讨论了如何利用Redis插件实现限流、缓存和会话管理等高级功能。
192.168.10.14 prometheus、consul 192.168.10.100 各类服务 一、基于Consul的服务发现 Consul 是由 HashiCorp 开发的一个支持多数据中心的分布式服务发现和键值对存储服务的开源软件，是一个通用的服务发现和注册中心工具，被大量应用于基于微服
这个外国小哥叫 Nico，他一开始是个编程小白，后来把自己关在房间里花了两个月时间学会了编程，如今正在开发一款名为 Talknotes 的应用，可以将语音备忘录转化为结构化的内容，月收入 5000 美元。 Nico 从高中毕业就开始创业，大学只上了一个月就退学了，他尝试了很多方向，最终坚持做跨境电商
最近.NET团队在这篇文章中介绍了对.NET移植的一般政策：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/why-dotnet/#binary-distributions。 自从.NET 2014年开源以来，社区还扩展了 .NET 以在其他平台上运行。三星为其基于ARM
Locust基于python的协程机制，打破了线程进程的限制，可以能够在一台测试机上跑高并发 性能测试基础 1.快慢：衡量系统的处理效率：响应时间 2.多少：衡量系统的处理能力：单位时间内能处理多少个事务（tps） 性能测试根据测试需求最常见的分为下面三类 1 负载测试load testing 不断
说明 基于微服务项目，产生的的多项目仓库管理脚本。可直接保存 shell 脚本后酌情修改后试用 目录结构 xxxx Xxx1Api/ Xxx2Api/ git_clone_api.sh git_branch_dev.sh git_pull_all.sh git_status.sh api-build
不能否认，微软Azure在TTS(text-to-speech文字转语音)这个人工智能细分领域的影响力是统治级的，一如ChatGPT在NLP领域的随心所欲，予取予求。君不见几乎所有的抖音营销号口播均采用微软的语音合成技术，其影响力由此可见一斑，仅有的白璧微瑕之处就是价格略高，虽然国内也可以使用科大讯
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地从原始数据中提取特征，不需要手动选择和提取特征。
阅读《[基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用](https://mp.weixin.qq.com/s/yhXiQtUSR4hxp9XWrkiiew "基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用")》一文后，对其中日志聚类算法有了些思考。 ### 概述 日志聚类，简而言之是对
本文基于《生成式人工智能》一书阅读摘要。感兴趣的可以去看看原文。 可以说，Transformer已经成为深度学习和深度神经网络技术进步的最亮眼成果之一。Transformer能够催生出像ChatGPT这样的最新人工智能应用成果。 ## 序列到序列(seq2seq) Transformer能实现的核心
好家伙,学算法, 这篇看完,如果没有学会KMP算法,麻烦给我点踩 希望你能拿起纸和笔,一边阅读一边思考,看完这篇文章大概需要(20分钟的时间) 我们学这个算法是为了解决串匹配的问题 那什么是串匹配? 举个例子: 我要在"彭于晏吴彦祖"这段字符串中找到"吴彦祖"字符串 这就是串匹配 这两个算法太抽象了
# 多租户实现方式 ```properties 多租户在数据存储上主要存在三种方案，分别是： 1. 独立数据库 即一个租户一个数据库，这种方案的用户数据隔离级别最高，安全性最好，但成本较高。 优点：为不同的租户提供独立的数据库，有助于简化数据模型的扩展设计，满足不同租户的独特需求；如果出现故障，恢复
逆向基础知识 1.逆向分析Hello World程序 源码 #include #include int main(int aggc, TCHAR *argv[]) { MessageBox(NULL, L"Hello World!", L"www.baid
背景 其实文件搭建和集群搭建没有任何区别 这次用先用容器搭建出来,然后测试一下性能 想着再使用本地部署的方式搭建一下. 两项验证容器和基于文件的搭建的性能差异 部分资料来源: https://blog.csdn.net/weixin_54441446/article/details/12477254
一 . 为什么需要Vxlan 1. vlan的数量限制 4096个vlan远不能满足大规模云计算数据中心的需求 2. 物理网络基础设施的限制 基于IP子网的区域划分限制了需要二层网络连通性的应用负载的部署 3. TOR交换机MAC表耗尽 虚拟化以及东西向流量导致更多的MAC表项 4. 多租户场景 I
http://arthurchiao.art/blog/better-bandwidth-management-with-ebpf-zh/ Published at 2022-10-30 | Last Update 2022-10-30 译者序 本文翻译自 KubeCon+CloudNativeCo
同时复制多个文件夹提速的方法 可以用循环. 发现sys的时间可以在后面减少一倍实际时间减少的更多. 可以极大的 提高复制速度. for i in /gscloudprint01 /gscloudprint02 /gscloudfssp02 /gscloudmain02 ; do time scp -
http://arthurchiao.art/blog/how-to-make-linux-microservice-aware-with-cilium-zh/ 译者序 本文内容来自 2019 年的一个技术分享 How to Make Linux Microservice-Aware with Ci
