作为一个老程序员，AI工具一直再用，周围的人也都在用，差不多能提升30%的效率吧。使用其实也简单，不光国产大模型，还有国内的成熟镜像，都能方便用上~综合能力水平:4.0>3.5>国产大模型。模型能力越强，越好用!依个人需要和喜好选择适合自己的使用即可~以前我通过OpenA只官网使用，后来有朋友推荐国内工具，用了一阵之后，发现:稳定方便，用着也挺好的。1、ChatGPT官网使用:(封禁了，国内用不了) ChatGPT3.5官网使用是免费的，但是需要魔法及注册账号，另外要注意封号风险(国内特别容易被封); ChatGPT4.0是收费的，必须开通plus会员才可以用，plus会员每月20美元，相当于
MySQL性能优化是确保数据库高效运行的关键过程。这通常涉及到多个方面，如查询性能、索引策略、系统配置、硬件资源等。以下是一些优化思路及其案例优化思路1.查询优化思路:重写低效的查询，避免使用子查询，改用连接（JOIN）。减少全表扫描，确保WHERE子句中使用索引。使用合适的投影，只获取必要的列。案例:--优化前SELECT*FROMordersWHEREdate(order_date)='2021-01-01';--优化后SELECTorder_id,customer_idFROMordersWHEREorder_dateBETWEEN'2021-01-01'AND'2021-01-0123
Aleo上线在即，整理一篇项目的详细介绍，喜欢的收藏。有计划做aleo节点的可交流。一、项目简介Aleo最初是在2016年构思的，旨在研究可编程零知识。公司由HowardWu、MichaelBeller、CollinChin和RaymondChu于2019年正式成立。Aleo是第一个采用零知识证明（ZKP）技术，提供私有、开源的Layer1区块链。Aleo开发了一个默认交易隐私的应用程序构建平台，可实现区块链上的隐私。通过这个平台，开发者可以使用Aleo开发的编程语言Leo来编写他们的应用程序，而无需使用密码学。二、创始团队CollinChin、RaymondChu和HowardWu是Aleo
文章目录赛题思路一、简介--关于异常检测异常检测监督学习二、异常检测算法2.箱线图分析3.基于距离/密度4.基于划分思想建模资料赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog一、简介–关于异常检测异常检测（outlierdetection）在以下场景：数据预处理病毒木马检测工业制造产品检测网络流量检测等等，有着重要的作用。由于在以上场景中，异常的数据量都是很少的一部分，因此诸如：SVM、逻辑回归等分类算法，都不适用，因为：监督学习算法适用于有大量的正向样本，也有大量的负向样本，有足够的样本让算法去学习其特征，且未来
文章目录1退火算法原理1.1物理背景1.2背后的数学模型2退火算法实现2.1算法流程2.2算法实现建模资料##0赛题思路（赛题出来以后第一时间在CSDN分享）https://blog.csdn.net/dc_sinor?type=blog1退火算法原理1.1物理背景在热力学上，退火（annealing）现象指物体逐渐降温的物理现象，温度愈低，物体的能量状态会低；够低后，液体开始冷凝与结晶，在结晶状态时，系统的能量状态最低。大自然在缓慢降温（亦即，退火）时，可“找到”最低能量状态：结晶。但是，如果过程过急过快，快速降温（亦称「淬炼」，quenching）时，会导致不是最低能态的非晶形。如下图所示
文章介绍AI是高通一直关注的领域，为此推出了高通QualcommAIStack，提供了一个集成所有AI框架（如TensorFlow、PyTorch、ONNX、Keras）、开发者库、系统软件和操作系统的整合平台，有不同层面的架构支持，能够助力开发人员一次开发，即可跨不同终端和操作系统进行扩展，赋能生态系统。高通进一步推出了QualcommAIStackModels，演示了使用QualcommAIStack端到端的解决方案，以及使用到的AI模型，也提供模型精度调优的例子。QualcommAIStackModels的代码可以在这里获得https://github.com/quic/ai-stack
目录1.LSF作业调度系统和服务器集群介绍2.bsub运行作业的两种方式2.1bsub直接提交作业2.2bsub开启交互式窗口3.使用pdb进行代码调试4.更多bsub指令分享1.LSF作业调度系统和服务器集群介绍在一个服务器集群中，有很多的人要使用，却只有很少的GPU。LSF作业调度系统则是对每个用户提交的作业和需要使用的GPU进行调度。一般使用bsub命令来将待运行的作业提交到集群上。用bsub一般情况下，我们会用pychram/vscode等软件对代码打断点，进行调试。但使用的是本地的CPU资源，而不是服务器上的GPU。而且我们本地的电脑往往存储不够，不能加载大模型，没有在GPU上提交作
在车载上，音频设备的数量还是使用场景都和手机有很大的不同，紧靠Android原有的音频服务是无法满足在车内的使用需求的。因此AndroidAutomotiveOS对Android原有的音频机制进行了扩充。在CarService中加入了CarAudioService。对音频设备进行更加细致的管理，以满足车上的使用场景。一、简介 CarAudioService是AndroidAutomotiveOS中的一个重要组件，用于管理车辆中的音频功能。它是AndroidAuto的一部分，负责处理车辆音频的播放、控制和路由。 CarAudioService使用标准的An
请阅读【嵌入式开发学习必备专栏之ARMCortex-Mx专栏】文章目录背景EXC_RETURN与LR及PCcortex-m33从异常返回后各个寄存器出战顺序ARM栈增长方式背景接着上篇文章：【ARMv8MCortex-M33系列7.2–HardFault问题定位1】，后面定位到是在cortex-m33/context_gcc.S执行完BXLr之后就发生了HardFault，通过JLink发现LR的值为0xfffffffd所以又继续调查了EXC_RETURN的具体含义。pendsv_exit:/*restoreinterrupt*/MSRPRIMASK,r2ORRlr,lr,#0x04BXlrE
1.DockerSwarm集群企业案例实战DockerSwarm和DockerCompose一样，都是Docker官方容器编排项目，但不同的是，DockerCompose是一个在单个服务器或主机上创建多个容器的工具，而DockerSwarm则可以在多个服务器或主机上创建容器集群服务，对于微服务的部署，显然DockerSwarm会更加适合。1.1.Swarm概念剖析Swarm是Docker公司自主研发的容器集群管理系统，Swarm在早期是作为一个独立服务存在，在DockerEnginev1.12中集成了Swarm的集群管理和编排功能。可以通过初始化Swarm或加入现有Swarm来启用Docker
