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大模型学习笔记（一）：部署ChatGLM模型以及stable-diffusion模型注册算力平台（驱动云平台）1.平台注册2.查看算力3.进入平台中心部署ChatGLM3-6B模型1.创建项目2.配置环境设置镜像源、克隆项目修改requirements3.修改web_demo_gradio.py代码1、修改模型目录2、修改启动代码3、添加外部端口映射4、运行gradio界面5、访问gradio页面4.修改web_demo_streamlit.py代码1、修改模型目录2、运行streamlit界面3、访问streamlit界面用免费GPU部署自己的stable-diffusion1.创建项目2.
一、背景 在数据分析和市场调研中，获取房地产数据是至关重要的一环。本文介绍了如何利用Python中的requests、lxml库以及pandas库，结合XPath解析网页信息，实现对链家网二手房销售数据的爬取，并将数据导出为Excel文件的过程。 二、效果图 函数功能getAreasInfo(city):该函数用于获取指定城市的各区域名称和链接信息，返回一个列表，包含区域名和链接。getSinglePageInfo(city,areaname,pathname):该函数用于获取单页的二手房销售数据，包括房屋名称、小区名、房屋信息等，返回一个DataFra
📝前言：字符串是一种有序的，允许重复字符串存在的，不可修改的序列这篇文章主要总结一下python中有关字符串的部分相关知识，以及字符串的常见操作方法：1，和其他序列极其类似的操作方法2，replace3，split4，strip🎬个人简介：努力学习ing📋个人专栏：C语言入门基础以及python入门基础🎀CSDN主页愚润求学🌄每日鸡汤：众人都要将火熄灭，我一人独将此火高高举起文章目录一，常见方法1，下标索引2，index3，count，len二，replace()三，split()四，strip()五，总结一，常见方法因为这些方法和其他的序列极其类似，所以在这里我不做过多介绍，只举出几个示例供
55、全排列给定一个不含重复数字的数组nums，返回其所有可能的全排列。你可以按任意顺序返回答案。示例1：输入：nums=[1,2,3]输出：[[1,2,3],[1,3,2],[2,1,3],[2,3,1],[3,1,2],[3,2,1]]示例2：输入：nums=[0,1]输出：[[0,1],[1,0]]示例3：输入：nums=[1]输出：[[1]]提示：1-10nums中的所有整数互不相同思路解答：递归生成排列：通过递归函数backtrack，在每一步尝试将当前位置的元素与后续位置的元素交换，然后递归处理下一个位置。交换元素：在每一步尝试中，通过交换元素的位置来生成不同的排列，这样可以确保每
一、Python安装我们先找到Python的官方网站，在浏览器中搜索Python即可，然后进入Python官网点击Downloads，选择对应匹配的操作系统点进去之后，Python的版本分为稳定的版本和前置版本，前置的版本就是还没有发行的版本，我们这里选择稳定的版本即可，根据自己的操作系统进行版本的选择然后进行安装即可，这里选择Addpython.exetoPATH,即添加Python的环境变量，然后立即安装以下是按照的过程截图，可能需要一点时间出现以下的页面就表示安装成功了，但是我们还是需要进行测试在应用程序开始那里选择Python，点进去进行如下测试，也可以进行其他的测试，如果运行正常，则
目录1.JSON1.1JSON简介1.2JSON的语法1.3JSON字符串分类 1.4JSON方法 2.数据存储 2.1会话存储2.1.1会话存储的特点2.1.2会话存储的常用方法 2.2本地存储2.2.1本地存储的特点2.2.2本地存储的常用方法 2.3两者的共同点1.JSON1.1JSON简介JSON（JavaScriptObjectNotation）是JavaScript的对象表示法，是轻量级的文本数据交换格式，后端的很多语言都支持JSON，但JavaScript只能自己使用，因此在使用后台数据的时候我们需要用JSON来转换一下数据的格式。1.2JSON的语法JSON的数据以键值对的形式
我有一串格式：2013-07-2200:00:00我需要使用pd.to_datetime将其转换为DateTime对象。但是，我不断遇到错误。这就是我尝试的：data['date_object']=pd.to_datetime(data['date_as_string'],format='%Y-%m-%d%H:%M:%S')任何帮助将非常感激。看答案以下在熊猫0.17+中正常工作。>>>fromStringIOimportStringIO>>>st="""...date_as_string...2013-07-2200:00:00...2013-07-2300:00:00...2013-08-
前言最近调研了一下我做的项目受欢迎程度，大数据分析方向竟然排第一，尤其是这两年受疫情影响，大家都非常担心自家公司裁员或倒闭，都想着有没有其他副业搞搞或者炒炒股、投资点理财产品，未雨绸缪，所以不少小伙伴要求我这边分享下关于股票预测分析的技巧。基于股票数据是一个和时间序列相关的大数据，所以我打算给大家分享时下最受欢迎的时序模型：LSTM、XGBoost两大经典模型。目录前言一、模型简介1.1LSTM神经网络模型1.2XGBoost机器学习模型二、项目详细介绍项目目的2.1导入数据2.2研究数据2.3数据预处理2.4搭建模型2.4.1LSTM神经网络模型2.4.2XGBoost模型搭建2.5数据可视
说在最前面：这是我根据B站的教学视频整理的笔记，视频里面的代码都是自己手敲、经过调试而且没有错误的 B站教学视频链接：（学完必会）Androidstudio基础，从入门到精通，学完小白也能会_哔哩哔哩_bilibili总结2正在奋笔疾书ing~ 未完待续目录一、基本应用 build.gradle文件修改APP的图标和名称Log方法和LogCat窗口的使用新建activity创建布局文件在布局中新建按钮在活动中显示布局在manifest.xml对活动进行注册添加按钮添加菜单二、Intent实现活动跳转1.显式intent2.隐式Intent2.1.隐式初步应用2.2.隐式intent应用之访问外
