不多逼逼，直接玩ps:需要有google账号https://colab.research.google.com/drive/1l8Y0dOUDmFdiGgtOOZJFUR7swiXiJ55R#scrollTo=2Sn-I8M6hbRV效果我爱学习谷歌Colab是真滴好！免费版存在内存不足导致无法加载模型的问题，但有大佬解决了https://github.com/facebookresearch/llama/issues/120背景周末想玩下llama，但身边的显卡（8G显存）跑不了llama，然后尝试了cpu版（https://github.com/ggerganov/llama.cpp）效果
起因很简单，当初我的MySQL因为启动服务有问题，所以在我的hive中的lib文件里有两个MySQL的驱动做测试，一个是5.1.37，一个是5.1.38。最后是用的37的驱动文件，忘记了删掉38的了，导致我配置sqoop的时候，没有将与MySQL相对应的驱动文件放入到sqoop中的lib当中，引起了这个错误 解决办法是在sqoop中的lib里删掉错误的驱动文件然后把这个正确的驱动文件复制到sqoop中的lib文件夹里 最后重新执行一下bin/sqooplist-databases--connectjdbc:mysql://localhost:3306/--usernameroot--pass
我在台式windows10上运行的一点问题没有的程序拷贝到同样操作系统的笔记本上运行就会报异常GPUprocesslaunchfailed:error_code=18[12336:6452:0308/172411.770:ERROR:gpu_process_host.cc(946)]GPUprocesslaunchfailed:error_code=18[12336:6452:0308/172413.534:ERROR:gpu_process_host.cc(946)]GPUprocesslaunchfailed:error_code=18[12336:6452:0308/172415.214
使用本教程前，默认您已经安装并配置好了python3以上版本1.去官网下载匹配的CudaCuda下载地址当前最高版本的Cuda是12.1我安装的就是这个版本小提示：自定义安装可以只选择安装CudaRuntime。Nvidia全家桶不必全部安装。把全家桶全部安装完直接系统盘占了6G，很大的。2.安装pytorchPytorch下载地址我之前使用的是pipinstalltorch(2.0.0版本)这样安装的torch是直接运行在CPU上的想要使用GPU版本需要使用对应的cuda版本尽管pytorch官网上目前只给出了11.8的Cuda支持，但是社区明确表明了兼容高版本Cuda。上图列出了我本地的t
使用本教程前，默认您已经安装并配置好了python3以上版本1.去官网下载匹配的CudaCuda下载地址当前最高版本的Cuda是12.1我安装的就是这个版本小提示：自定义安装可以只选择安装CudaRuntime。Nvidia全家桶不必全部安装。把全家桶全部安装完直接系统盘占了6G，很大的。2.安装pytorchPytorch下载地址我之前使用的是pipinstalltorch(2.0.0版本)这样安装的torch是直接运行在CPU上的想要使用GPU版本需要使用对应的cuda版本尽管pytorch官网上目前只给出了11.8的Cuda支持，但是社区明确表明了兼容高版本Cuda。上图列出了我本地的t
简介DataSophon是近日开源的一款国产自研大数据管理平台，致力于快速实现部署、管理、监控以及自动化运维大数据服务组件和节点的能力，帮助你快速构建起稳定、高效的大数据集群服务。主要有以下特性:极易部署，1小时可完成300节点的大数据集群部署国产化兼容，兼容ARM服务器和常用国产化操作系统监控指标全面丰富，基于生产实践展示用户最关心的监控指标灵活便捷的告警服务，可实现用户自定义告警组和告警指标可扩展性强，用户可通过配置的方式集成或升级大数据组件整体架构以下是GitHub上官方给出的平台整体架构图：开源地址：https://github.com/gaodayu168/datasophon在线文
简介DataSophon是近日开源的一款国产自研大数据管理平台，致力于快速实现部署、管理、监控以及自动化运维大数据服务组件和节点的能力，帮助你快速构建起稳定、高效的大数据集群服务。主要有以下特性:极易部署，1小时可完成300节点的大数据集群部署国产化兼容，兼容ARM服务器和常用国产化操作系统监控指标全面丰富，基于生产实践展示用户最关心的监控指标灵活便捷的告警服务，可实现用户自定义告警组和告警指标可扩展性强，用户可通过配置的方式集成或升级大数据组件整体架构以下是GitHub上官方给出的平台整体架构图：开源地址：https://github.com/gaodayu168/datasophon在线文
我一直在尝试slice。这是一个示例程序forn:=1;n输出是102031405161718091101我明白这里发生了什么。a=append(a,0)行在旧数组长度不足的情况下分配一个新数组，而新数组的长度是原始数组长度的两倍。因此，如果n是2的幂，则行a[0]=1不会更改b支持的数组，因为新数组将在之前的行中分配。但是我在文档中找不到明确的声明新分配的数组总是有两倍的长度。这是否意味着我的代码依赖于实现？以这种方式将另一个slice的slice存储在变量中是不好的做法，还是每次需要子slice时我都应该执行a[j:k]？ 最佳答案
我一直在尝试slice。这是一个示例程序forn:=1;n输出是102031405161718091101我明白这里发生了什么。a=append(a,0)行在旧数组长度不足的情况下分配一个新数组，而新数组的长度是原始数组长度的两倍。因此，如果n是2的幂，则行a[0]=1不会更改b支持的数组，因为新数组将在之前的行中分配。但是我在文档中找不到明确的声明新分配的数组总是有两倍的长度。这是否意味着我的代码依赖于实现？以这种方式将另一个slice的slice存储在变量中是不好的做法，还是每次需要子slice时我都应该执行a[j:k]？ 最佳答案
这是2.9.19的bug，退回到2.9.18就没问题了。附上安装NginxProxyManager中文版的docker-compose.yml文件version:'3'services:app:image:'chishin/nginx-proxy-manager-zh:2.9.18'restart:alwaysvolumes:-app/docker/nginx-proxy-manager/data:/data-app/docker/nginx-proxy-manager/letsencrypt:/etc/letsencryptnetwork_mode:"host"
