uniapp微信支付报错errMsg:"requestPayment:failparametererror:parameter.non…r.signTypeshouldbeStringinsteadofUndefined;"requestPayment：失败参数错误：参数。非…r.signType应为字符串，而不是未定义解决方案：1.看后端返回的值在控制台打印出来：后端给的是字符串  这个不是我们想要的2.将字符串转成对象 JSON.parse(val) letdata=JSON.parse(res.msg.pary_result.data)                     conso

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        随着深度学习的发展，在大模型的训练上都是在一些较大数据集上进行训练的，比如Imagenet-1k，Imagenet-11k,甚至是ImageNet-21k等。但我们在实际应用中，我们自己的数据集可能比较小，只有几千张照片，这时从头训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的，因为越大的模型对数据量的要求越高，过拟合无法避免。        因为适用于ImageNet数据集的复杂模型，在一些小的数据集上可能会过拟合，同时因为数据量有限，最终训练得到的模型的精度也可能达不到实用要求。解决上述问题的方法：收集更多数据集，当然这对于研究成本会大大增加应用迁移学习（transferlear

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openai/chatgpt微调/fine-tuning/测试用/投喂资源微调涉及以下步骤：准备训练数据：链接:https://download.csdn.net/download/gujunsheng837735/87537800直接下载可用整理了chatgpt微调所需要的测试资源数据，按照fine-tuning的格式生成的数据集。可以直接fine_tunes.create-t使用。微调完毕后可以-p回答结果。其中包含三四百条数据。适合测试openai自定义模型的人群使用。chatgpt微调适用于以下模型：davincicuriebabbageada。第一步：安装OpenAI命令行界面(CL

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文章目录HBase导入到MySQL一、​​​​​​​​​​​​​​HbaseReader插件二、使用normal模式的案例<

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目录Grafana简介下载软件包安装部署修改配置文件创建用户创建Systemd服务启动GrafanaSpark应用监控Graphite_exporterHDFS监控YARN监控HBase监控Grafana简介Grafana是一款开源的数据可视化工具，使用Grafana可以非常轻松的将数据转成图表(如下图)的展现形式来做到数据监控以及数据统计。下载软件包wgethttps://dl.grafana.com/enterprise/release/grafana-enterprise-9.1.6.linux-amd64.tar.gz安装部署解压tar-xvzfgrafana-enterprise-9

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