IaaS开源软件之zstack(OSC中国开源项目的TOP30)中国的开源软件事业正在蓬勃发展，开源的技术也成为了中国信息技术产业不可分割的一部分。全新的开源IaaS国产开源软件—zstack曾于2020年在OSC（中国最权威，最大的开源项目评选中斩获TOP30。IaaS(基础设施即务)提供传统的计算能力服务以及存储服务，是最简单的云计算交付模式。相对于传统的主机托管上，IaaS在服务的灵活性上面，以及成本等方面占有一定的优势。但是也常常便随着一些问题，比如有关IaaS软件的稳定性，以及相关复杂度，延展性，复杂度，以及灵活性等方面有一定的不足。于是zstack正是为了解决这些方面的问题而诞生了
在百度发布文心一言一个多月后，科大讯飞也发布了自己的大模型“讯飞星火大模型”。本篇博客就测评一下这两个在中文圈最受好评的大语言模型，顺便辅以ChatGPT为参考。大家一起来看看到底谁是中文大语言模型的TOP1？ 目录体验网址1、旅游攻略2、数理逻辑题3、故事创作4、古诗创作5、图片创作6、文案创作7、代码编写8、互联网黑话 9、中文梗对比10、英文写作结论体验网址1、文心一言：文心一言2、ChatGPT3、星火：讯飞星火认知大模型1、旅游攻略文心一言讯飞星火Chatgpt结论：难分伯仲2、数理逻辑题我选了一道很经典的面试数理逻辑题，也比较难，看看他们能不能求解出：文心一言讯飞星火chatgp
我想在Java中将整数向下舍入到最接近的1000。例如:13,623轮到13,000轮18,999轮到18,000轮等 最佳答案 简单地除以1000去掉你不感兴趣的数字，然后乘以1000:i=i/1000*1000或者，你也可以试试:i=i-(i%1000) 关于java-如何在Java中舍入*down*整数？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1783519/
我想在Java中将整数向下舍入到最接近的1000。例如:13,623轮到13,000轮18,999轮到18,000轮等 最佳答案 简单地除以1000去掉你不感兴趣的数字，然后乘以1000:i=i/1000*1000或者，你也可以试试:i=i-(i%1000) 关于java-如何在Java中舍入*down*整数？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/1783519/
详细报错信息如下:2022-03-0711:29:33.123ERROR70700---[eate-1250315597]com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource :createconnectionSQLException,url:jdbc:mysql://xxxxxxxxx:3307/xxxxx?zeroDateTimeBehavior=convertToNull&useUnicode=true&characterEncoding=UTF-8&serverTimezone=GMT,errorCode0,state08S01com.mysql.cj.jdb
我看到来自运行Java6的客户端的SSL连接失败，并出现如下异常:Causedby:javax.net.ssl.SSLHandshakeException:Remotehostclosedconnectionduringhandshakeatcom.sun.net.ssl.internal.ssl.SSLSocketImpl.readRecord(SSLSocketImpl.java:882)atcom.sun.net.ssl.internal.ssl.SSLSocketImpl.performInitialHandshake(SSLSocketImpl.java:1188)atcom
我看到来自运行Java6的客户端的SSL连接失败，并出现如下异常:Causedby:javax.net.ssl.SSLHandshakeException:Remotehostclosedconnectionduringhandshakeatcom.sun.net.ssl.internal.ssl.SSLSocketImpl.readRecord(SSLSocketImpl.java:882)atcom.sun.net.ssl.internal.ssl.SSLSocketImpl.performInitialHandshake(SSLSocketImpl.java:1188)atcom
ML之MF：基于MovieLens电影评分数据集利用基于矩阵分解算法(NMF)实现对用户进行Top5电影推荐案例目录基于MovieLens电影评分数据集利用基于矩阵分解算法(NMF)实现对用户进行Top5电影推荐案例#1、定义数据集#2、数据预处理#2.1、构建用户-电影评分矩阵#3、模型训练与推理#3.1、模型建立#3.2、模型训练#3.3、模型推理：基于评分表对用户进行推荐最高的5部电影#3.3.1、批量对用户预测#3.3.2、对指定用户预测，再该用户对未评分电影的评分的情况下相关文章ML之MF：基于MovieLens电影评分数据集利用基于矩阵分解算法(NMF)实现对用户进行Top5电影推
🍳作者：贤蛋大眼萌，一名很普通但不想普通的程序媛\color{#FF0000}{贤蛋大眼萌，一名很普通但不想普通的程序媛}贤蛋大眼萌，一名很普通但不想普通的程序媛🤳🙊语录：多一些不为什么的坚持\color{#0000FF}{多一些不为什么的坚持}多一些不为什么的坚持📓专栏：牛客刷题–斩获offer💭眼过千遍不如手锤一遍：推荐一款模拟面试，斩获大厂offer，程序员的必备刷题平台−−牛客网\color{#ff7f50}{眼过千遍不如手锤一遍：推荐一款模拟面试，斩获大厂offer，程序员的必备刷题平台--牛客网}眼过千遍不如手锤一遍：推荐一款模拟面试，斩获大厂offer，程序员的必备刷题平台−−牛
1、定义算力的计量单位FLOPS（Floating-pointoperationspersecond），FLOPS表示每秒浮点的运算次数。具体使用时，FLOPS前面还会有一个字母常量，例如TFLOPS、PFLOPS。这个字母T、P代表次数，T代表每秒一万亿次，P代表每秒一千万亿次。除了运算次数，衡量算力水平时还要看算力精度。例如，1000FLOPS的AI计算中心所提供的的算力，与1000FLOPS超级计算机提供的算力，虽然数值相同，但由于精度不同，实际算力水平也是天壤之别。根据参与运算数据精度的不同，可把算力分为双精度浮点数（64位，FP64）单精度浮点数（32位，FP32），占用4个字节，共
