【AI实战】大模型LLM部署推理框架的vLLM应用vLLM介绍环境配置环境要求安装vllm算力要求算力查询方法算力问题Quickstart离线批量推理APIServer兼容OpenAIServerServing分布式推理和服务使用SkyPilot运行服务模型vLLM支持的模型添加自己的模型参考vLLM介绍vLLMisafastandeasy-to-uselibraryforLLMinferenceandserving.vLLM速度很快:State-of-the-artservingthroughputEfficientmanagementofattentionkeyandvaluememory
文章目录1前言1.1支持向量机的介绍1.2支持向量机的应用2demo数据集演示2.1导入函数2.2构建数据集拟合2.3预测模型及可视化3实例演示分类（非SVM）3.1导入函数和数据3.2简单线性分类3.3最大间隔决定分类4实例演示分类（SVM）4.1主角登场4.2软间隔4.3超平面5讨论1前言1.1支持向量机的介绍支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种监督学习的分类算法。它的基本思想是找到一个能够最好地将不同类别的数据分开的超平面，同时最大化分类器的边际（margin）。SVM的训练目标是最大化间隔（margin），即支持向量到超平面的距离。具体地，对于给定的训练
大家好，我是python222小锋老师。近日锋哥又卷了一波Python实战课程-批量爬取豆瓣电影排行信息，主要是巩固下Python爬虫基础视频版教程：Python爬虫实战-批量爬取豆瓣电影排行信息视频教程_哔哩哔哩_bilibiliPython爬虫实战-批量爬取豆瓣电影排行信息视频教程作者：小锋老师官网：www.python222.com,视频播放量344、弹幕量0、点赞数13、投硬币枚数7、收藏人数18、转发人数0,视频作者java1234官方,作者简介公众号：java1234微信：java9266，相关视频：Python爬虫实战-批量爬取下载网易云音乐，Python爬虫实战-批量爬取美女图
👏作者简介：大家好，我是爱敲代码的小王，CSDN博客博主,Python小白📕系列专栏：python入门到实战、Python爬虫开发、Python办公自动化、Python数据分析、Python前后端开发📧如果文章知识点有错误的地方，请指正！和大家一起学习，一起进步👀🔥如果感觉博主的文章还不错的话，请👍三连支持👍一下博主哦🍂博主正在努力完成2023计划中：以梦为马，扬帆起航，2023追梦人🔥🔥🔥python入门到实战专栏：从入门到实战 🔥🔥🔥Python爬虫开发专栏：从入门到实战🔥🔥🔥 Python办公自动化专栏：从入门到实战🔥🔥🔥Python数据分析专栏：从入门到实战🔥🔥🔥Python前后端开发
概述网络爬虫是一种程序或脚本，用于自动从网页中提取数据。网络爬虫的应用场景非常广泛，例如搜索引擎、数据挖掘、舆情分析等。本文将介绍如何使用JavaScript和Axios这两个工具，实现一个网络爬虫的实战项目，即从Reddit这个社交媒体平台上爬取视频，并进行数据分析。本文的目的是帮助读者了解网络爬虫的基本原理和步骤，以及如何使用代理IP技术，避免被目标网站封禁。正文1.JavaScript和Axios简介JavaScript是一种编程语言，主要用于网页开发，可以在浏览器中执行各种动态效果和交互功能。JavaScript也可以在服务器端运行，例如使用Node.js这个平台，可以实现网络爬虫等任
本篇博客全面探讨了FP-Growth算法，从基础原理到实际应用和代码实现。我们深入剖析了该算法的优缺点，并通过Python示例展示了如何进行频繁项集挖掘。关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。一、简介FP-Growth（FrequentPatternGrowth，频繁模式增长）算法是一种用于数据挖掘中频繁项集发现的有效方法。它是由JianPei，JiaweiHan和RunyingMao在2000年的论文中首次提出的。该
文章目录摘要模型详解C2F模块Losshead部分模型实战训练COCO数据集下载数据集COCO转yolo格式数据集（适用V4，V5，V6，V7，V8）配置yolov8环境训练断点训练测试训练自定义数据集Labelme数据集格式转换训练测试总结摘要YOLOv8是ultralytics公司在2023年1月10
文章目录前言一、拥有一台AwsLinux服务器1.1、选择Ubuntu版本Linux系统1.2、创建新密钥对1.3、网络设置1.4、配置成功，启动实例1.5、回到实例区域1.6、进入具体的实例1.7、设置安全组二、在Mac上连接Aws云服务，并安装配置JDK112.1、解决离奇的错误2.2、正常的连接2.3、更新apt管理软件包2.4、搜索openjdk112.5、安装openjdk112.6、检查Java版本3、安装SpringCloudNacos3.1、找到Nacos的下载地址3.2、在终端下载此地址3.2.1、在终端下，切换到软件包(soft)区域（没有可用sudomkdirsoft创建
译者|朱先忠审校|重楼简介GPT等语言模型最近变得非常流行，并被应用于各种文本生成任务，例如在ChatGPT或其他会话人工智能系统中。通常，这些语言模型规模巨大，经常使用超过数百亿个参数，并且需要大量的计算资源和资金来运行。在英语模型的背景下，这些庞大的模型被过度参数化了，因为它们使用模型的参数来记忆和学习我们这个世界的各个方面，而不仅仅是为英语建模。如果我们要开发一个应用程序，要求模型只理解语言及其结构，那么我们可能会使用一个小得多的模型。注意：您可以在本文提供的Jupyter笔记本https://github.com/dhruvbird/ml-notebooks/blob/main/nex
目录首先，我先总结一下用Excel和Python用来做数据分析的优缺点Excel做数据分析的优点：Excel做数据分析的缺点：Python做数据分析的优点：Python做数据分析的缺点：1.展示本例子中使用的数据2.开始动手一、导入数据以及理解数据部分 1.1查看数据维度(行列)2.2.查看数据格式 1.3指定一列查看：1.4查看统计信息1.5查看列名称二、数据清洗部分 2.1删除缺失值Excel做法： Python做法 2.2使用fillna函数把空值用0填充2.3更改列名称2.4删除重复值Excel做法：Python做法：2.5分列 Excel做法：Python做法：2.6将完成分列后的数
