在运维工作，遇到了笔记本电脑的无线网卡无故自动禁用的情况，型号为戴尔DellInspiration3467，网上查了很多方法，譬如关掉无线网卡中的电源管理，并没有解决。随后尝试重装系统大法。重装系统后，暂时不会出现这样的情况，但在弄着弄着，忽然又开始了这样的情况。随后是逐步接近原因的一个过程————并非连所有Wifi都会这样，而是连了内网的WIFI才会出现这样的情况。随后查看了无线网卡的驱动程序文件，发现驱动程序中掺入了360的驱动文件。电脑安装了奇安信天擎，内网监控，推测可能有一定影响，卸载奇安信后，果然未再出现类似状况。遇到类似情况的朋友，可以看看网卡驱动程序文件，如是内网监控影响，可以考

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论深度学习相关知识。可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。在算法上，掌握神经网络的数学原理，手动实现简单的神经网络结构，在应用上熟练掌握TensorFlow框架使用，掌握神经网络图像相关案例。具体包括：TensorFlow的数据流图结构，神经网络与tf.keras，卷积神经网络(CNN)，商品物体检测项目介绍，YOLO与SSD，商品检测数据集训练和模型导出与部署。全套笔记和代码自取移步gitee仓库：gitee仓库获取完整文档和代码感兴趣的小伙伴可以自取哦，欢迎大家点赞转发~共9章，

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论人工智能相关知识。主要内容包括，了解机器学习定义以及应用场景，掌握机器学习基础环境的安装和使用，掌握利用常用的科学计算库对数据进行展示、分析，学会使用jupyternotebook平台完成代码编写运行，应用Matplotlib的基本功能实现图形显示，应用Matplotlib实现多图显示，应用Matplotlib实现不同画图种类，学习Numpy运算速度上的优势，知道Numpy的数组内存块风格，了解Numpy与Pandas的不同，学习Pandas的使用，应用crosstab和pivot_table实现交叉表与透视表，应用Pandas实现数据的读取和存储，并且了解

本系列文章md笔记（已分享）主要讨论性能测试相关知识。入门阶段：认识性能测试分类-(负载测试、压力测试、并发测试、稳定性测试)，常用性能测试指标-(吞吐量、并发数、响应时间、点击数...)，性能测试工具选择。性能脚本：1.LoadRunner介绍，2.脚本录制、运行、参数化，3.关联、检查点、事务、集合点。性能场景：1.场景分类、场景设计、场景运行策略，2.资源监控、SLA、IPWizard应用。性能分析：1.摘要报告、事务图表、图表合并，2.交叉结果、拐点分析、Web项目资源分析。全套笔记和代码自取移步gitee仓库：gitee仓库获取完整文档和代码感兴趣的小伙伴可以自取哦，欢迎大家点赞转发

这篇博客是基于尚硅谷-周阳老师的docker课程，是我在学习时记录下来的，有的地方是我结合自己的工作情况做了修改。初级篇一、安装一次打包处处运行，实现跨平台1.卸载旧版本sudoyumremovedocker\docker-client\docker-client-latest\docker-common\docker-latest\docker-latest-logrotate\docker-logrotate\docker-engine2.安装yum-config-manager#yum-util提供yum-config-manager功能yuminstall-yyum-utils3.配置

朝花夕拾-《接口自动化测试持续集成：postman+newman+git+jenkins+钉钉》-学习笔记朝花夕拾,一个老年人的学习笔记,不妥请指,感谢学习《接口自动化测试持续集成：postman+newman+git+jenkins+钉钉》Storm著这里写目录标题朝花夕拾-《接口自动化测试持续集成：postman+newman+git+jenkins+钉钉》-学习笔记第1章接口测试基础知识1.1接口测试背景1.1.1.接口测试的必要性1.1.2.接口测试的原理1.1.3.接口测试的范围1.2接口基础知识1.2.1接口的定义1.2.2接口的分类1.2.3HTTP简介1.2.4HTTP请求1.

参考强化学习A3C算法策略梯度算法的缺点采样效率低。由于使用的是蒙特卡洛估计，与基于价值算法的时序差分估计相比其采样速度必然是要慢很多的，这个问题在前面相关章节中也提到过。高方差。虽然跟基于价值的算法一样都会导致高方差，但是策略梯度算法通常是在估计梯度时蒙特卡洛采样引起的高方差，这样的方差甚至比基于价值的算法还要高。收敛性差。容易陷入局部最优，策略梯度方法并不保证全局最优解，因为它们可能会陷入局部最优点。策略空间可能非常复杂，存在多个局部最优点，因此算法可能会在局部最优点附近停滞。难以处理高维离散动作空间：对于离散动作空间，采样的效率可能会受到限制，因为对每个动作的采样都需要计算一次策略。当动

OpenAI发布ChatGPT已经1年多了，生成式人工智能（AIGC）也已经广为人知，我们常常津津乐道于ChatGPT和Claude这样的人工智能系统能够神奇地生成文本与我们对话，并且能够记忆上下文情境。Midjunery和DALL·E这样的AI绘图软件可以通过Prompt输入文本提示生成多张令人惊艳的美图，看起来相当神奇。但是，你有没有想过，生成式人工智能（AIGC）究竟是怎么运作的呢？在这篇文章里，我们就来简单了解一下生成式人工智能技术（AIGC）的基本原理，看看它到底能做些什么，还有啥时候你可能不太想依赖它。一、从有监督学习到生成式人工智能大多数传统类型的人工智能（如判别式人工智能）都是

欢迎来到文思源想的ai空间，这是技术老兵重学ai以及成长思考的第8篇分享！近期sora在科技届引发不小的轰动，虽然这是openai并未对外发布的相关产品，目前如同小米汽车的技术发布会，但是确实引发了不小的震撼，因此特地到官方网站阅读了它的所有介绍，包括技术资料，这里简单记录下,并聊聊我个人的看法。1Sora简介Sora是由OpenAl在2024年2月16日推出的文本生成视频模型。Sora继承DALL·E3的画质和遵循指令能力，可以根据用户的文本提示快速制作长达一分钟的高保真视频，呈现复杂场景与角色。还可以根据提示、静止图像填补现有视频中的缺失帧来生成视频。Sora能够深度模拟真实物理世界，标志

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