一、前言 看到这个文章，有的同学会说： 六哥，你为啥不早早就写完python系列的文章。 因为有徒弟需要吧，如果你也想学自学，那这篇文章，可以说是我们结缘一起学习的开始吧！ 如果对你有用，建议收藏和转发！ 二、Playwright是什么？ 微软开源自动化测试工具Playwright，支持主流浏览器，
LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法：思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefix tuing等] 由于LLM参数量都是在亿级以上，少则数十亿，多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时，如果想要full-tuning所有模型参数，看着是不太实际，一
写在前面 在之前的文章中我们有介绍过SpringAI这个项目。SpringAI 是Spring 官方社区项目，旨在简化 Java AI 应用程序开发， 让 Java 开发者想使用 Spring 开发普通应用一样开发 AI 应用。 而SpringAI 主要面向的是国外的各种大模型接入，对于国内开发者可
作为一名来自农村的Java程序员，我每天与代码为伍。键盘敲击的声音，屏幕上的代码行，构成了我工作的主旋律。然而，在这平静的日常中，我的内心总有一个声音在呼唤：我想试试点别的，比如运营一个公众号。 这个想法在我心中萌生已久，但每当我想要付诸行动时，总会因为自己的文笔不够华丽而感到犹豫。毕竟，公众号是一
GPU是并行渲染的，这样的渲染很高效。但是在实际需求中，有时我们计算片元色值时，需要依赖周围像素点或者某个其他位置像素点的颜色信息，这样的话想要一次性完成绘制就无法做到，需要对纹理进行二次加工处理。
前言 大家好，我是梁国庆。 计算机二级应该是每一位大学生的必修课，相信很多同学的大学flag中都会有它的身影。 我在大学里也不止一次的想要考计算机二级office，但由于种种原因，备考了几次都不了了之。 这一次我想换个目标！ 备考计算机二级C语言 今天山东省考试院发布了关于2024年9月全国计算机等
前段时间跟几个大龄程序员一起吃饭，聊了大家的现状，后来写了篇博客总结了一下《从大龄程序员现状聊聊出路》，本想着给朋友们提供些观点和思路，结果被有些网友批评了。 1. 我的认知达不到赚快钱 有的网友认为我在瞎扯，有的觉得我在灌鸡汤，还有的认为我在指错路。 文中虽然总结了一些自认为有价值的观点，本想着让
背景 最近项目上有一个需求，需要将两张表(A表和B表)的数据进行关联并回写入其中一张表(A表)，两张表都是分区表，但是关联条件不包括分区字段。 分析过程 方案一 最朴素的想法，直接关联执行，全表关联，一条SQL搞定全部逻辑。想法越简单，执行越困难。由于数据量大，服务器规模较小，尽管各台服务器内存和C
大家好，我是码农先森。 阅读源码这是一个老生常谈的话题了，但又是很多人想做又没有付出行动的事情。前段时间我研究了 Swoole 的源代码，并且输出了系列的源码分析文章「感兴趣的朋友可以翻阅以前的文章」。虽然这个过程很枯燥和艰难，但到最后有种苦尽甘来的感觉，因为突破了自己之前一直想做又不敢做的一件事情
由于工作需要，经常需要远程客户的服务器，但是并不是所有服务器都能开外网端口，使用向日葵等软件终究还是不太方便，于是找了很多工具，包括zerotier 等，但是由于服务器在国外等有时候还不同， 于是开始自己想办法研究一个属于自己的组网工具，最后找到snltty大佬的 https://github.co
本文由 ChatMoney团队出品 有些情况我们需要在各种刁钻的情况下都要保持图片比例不变，比如用户缩放窗口等改变布局的情况。实现原理就是通过容器的宽度和内边距在保持你想要的比例。 以下是基础功能的组件示例：
工作中难免会遇到各种各样的数据结构，较为全面的了解数组操作，对于复杂数据结构的处理会非常有用且节省时间。所以想在这里总结一下工作中常用的数组操作，都是一些非常基础的知识，大家看个乐就好~
在 Java 中，Map 是属于 java.util 包下的一个接口（interface），所以说“为什么 Map 不能插入 null？”这个问题本身问的不严谨。Map 部分类关系图如下： 所以，这里面试官其实想问的是：为什么 ConcurrentHashMap 不能插入 null？ 1.HashM
Whisper 是当前最先进的开源语音识别模型之一，毫无疑问，也是应用最广泛的模型。如果你想部署 Whisper 模型，Hugging Face 推理终端 能够让你开箱即用地轻松部署任何 Whisper 模型。但是，如果你还想叠加其它功能，如用于分辨不同说话人的说话人分割，或用于投机解码的辅助生成，
如何改善模型的表现 学过正交化，如何设立开发集和测试集，用人类水平错误率来估计贝叶斯错误率以及如何估计可避免偏差和方差。现在把它们全部组合起来写成一套指导方针，如何提高学习算法性能的指导方针。 所以想要让一个监督学习算法达到实用，基本上希望或者假设可以完成两件事情。首先，的算法对训练集的拟合很好，这
目录计算过程投影分量计算 假设你有一家理发店,已经记录了过去一年中所有顾客的头发长度和发型偏好的数据。现在你想从这些数据中提取一些主要的信息,比如顾客最常选择的发型类型,以及不同发型之间的相关性等。这对于你未来开展有针对性的营销活动很有帮助。 具体来说,我们可以将每个顾客的发型偏好用一个多维向量来表
Docker部署深度学习模型 基础概念 Docker Docker是一个打包、分发和运行应用程序的平台，允许将你的应用程序和应用程序所依赖的整个环境打包在一起。比如我有一个目标检测的项目，我想分享给朋友，那么他首先需要在自己的电脑上配置好显卡驱动、CUDA、CuDNN，在拿到我的项目后，还需要安装各
现在有很多去除水印的工具，但基本上都需要你花钱。作为资深白嫖党，想让我花钱，那是不可能的。 于是我做了下research(search, search, research…)，我发现现在的“去水印”基本上都是一个思路：利用图像修复算法。把有水印的地方看作是图像损坏的地方，用相邻像素替换那些损坏的地方
本文首发至TiDB社区专栏：https://tidb.net/blog/7a8862d5 前言 继上一次《TiDB Vector抢先体验之用TiDB实现以图搜图》后，就迫不及待的想做一些更复杂的应用。上一篇在 TiDB 社区专栏发布以后还是有很多社区朋友不明白向量的应用场景到底是什么，这次用一个更直
目录什么是特征值？什么是特征向量？特征向量的性质特征向量有什么用？数据分析和降维简化矩阵计算动态系统分析图像处理信号处理结构分析特征向量入门案例 什么是特征值？ 想象有一面很大的镜子,你站在镜子前。当你往镜子里看时,可以看到自己无限次的映像,每个映像之间都有一段距离。 现在我们把你和镜子里的每个映像
