前言安装docker时，官网有dockerdesktop和dockerengine两种，这两种有什么不同？应该安装哪种呢？dockerenginevsdockerdesktopdockerdesktop包含虚拟机、图形界面及其他特性比如带了一个单节点的kubernetes集群，虚拟机里有一个DockerCE(DockerCommunityEdition)守护进程。dockerengine，根据官方文档包含三部分，守护进程dockerdapi，程序可通过api与dockerd交互命令行工具客户端docker，命令dockercommand中的docker在dockerdesktop里，docke

【CSDN编者按】经历了漫长的等待，万众瞩目的GodotEngine4.0正式版在其3.0版本发布5年以后，终于带着海量令人兴奋的新功能横空出世！整理|开发游戏的老王责编|王子彧出品|CSDN（ID：CSDNnews）什么是GodotEngine？它是一款完全免费的轻量级、开源、跨平台、2D/3D游戏引擎。GodotEngine最初由它的创始人阿根廷资深游戏开发者JuanLinietsky在2014年开源，历经近十年的打磨，在其2.0、3.0版本问世以后逐渐广为人知，近几年GodotEngine更是成为了游戏开发界的“网红”产品，在国内外技术媒体的游戏引擎评测专题中，Godot经常成为Unre

【CSDN编者按】经历了漫长的等待，万众瞩目的GodotEngine4.0正式版在其3.0版本发布5年以后，终于带着海量令人兴奋的新功能横空出世！整理|开发游戏的老王责编|王子彧出品|CSDN（ID：CSDNnews）什么是GodotEngine？它是一款完全免费的轻量级、开源、跨平台、2D/3D游戏引擎。GodotEngine最初由它的创始人阿根廷资深游戏开发者JuanLinietsky在2014年开源，历经近十年的打磨，在其2.0、3.0版本问世以后逐渐广为人知，近几年GodotEngine更是成为了游戏开发界的“网红”产品，在国内外技术媒体的游戏引擎评测专题中，Godot经常成为Unre

在人工智能的领域中，自然语言处理技术逐渐成为了人们研究的热点之一。而在自然语言处理技术中，Prompt工程师是一个非常重要的职业，他们负责编写AI模型所需要的数据，即Prompt。Prompt是指你输入给AI模型的指令或问题，AI依据这些指令或问题进行学习和生成结果。如何编写优秀的Prompt，是Prompt工程师需要解决的一项核心问题。在了解到PromptEngineering的重要性之后，我也开始了初步的学习。今天的笔记主要是针对于一个youtube视频的学习笔记，视频链接贴在最后。想提的一点是，我并没有把所有的内容记下来。首先是对于AI，NLP之类的术语，在我知道的情况下，我就没有记录了

在人工智能的领域中，自然语言处理技术逐渐成为了人们研究的热点之一。而在自然语言处理技术中，Prompt工程师是一个非常重要的职业，他们负责编写AI模型所需要的数据，即Prompt。Prompt是指你输入给AI模型的指令或问题，AI依据这些指令或问题进行学习和生成结果。如何编写优秀的Prompt，是Prompt工程师需要解决的一项核心问题。在了解到PromptEngineering的重要性之后，我也开始了初步的学习。今天的笔记主要是针对于一个youtube视频的学习笔记，视频链接贴在最后。想提的一点是，我并没有把所有的内容记下来。首先是对于AI，NLP之类的术语，在我知道的情况下，我就没有记录了

这里我们在完成上一次的遥感生态指数，这里我们采用上一次已经得到的RSEI中，进行一个广东省市级区域RSEI的平均值，这里广东省中的7个地级市的生态遥感指数。ui.Chart.PIEFeature.byFeature(features,xProperty,yProperty)通过制定矢量数据的feature绘制方法参数：-ui(ui.Chart.PIEFeature.byFeature)调用者：ui.Chart.PIEFeature对象。-features(Object|List)feature、featureCollection、list、矢量数据或者列表-xProperty(List)x轴属

这里我们在完成上一次的遥感生态指数，这里我们采用上一次已经得到的RSEI中，进行一个广东省市级区域RSEI的平均值，这里广东省中的7个地级市的生态遥感指数。ui.Chart.PIEFeature.byFeature(features,xProperty,yProperty)通过制定矢量数据的feature绘制方法参数：-ui(ui.Chart.PIEFeature.byFeature)调用者：ui.Chart.PIEFeature对象。-features(Object|List)feature、featureCollection、list、矢量数据或者列表-xProperty(List)x轴属

InablogpostonApril13,UnityannouncedthatUnity2021LTSisavailabletodownloadanduse,drawingtheattentionofalargenumberofgamedevelopers.Inparallelwiththeriseofthemetaverse,theuseofdigitalhumanssuchas"LiuYexi"and"AYAYI"isalsoincreasingrapidlyinChina,makingitahighlyattractivemarketforinvestors.Atthemoment,th

InablogpostonApril13,UnityannouncedthatUnity2021LTSisavailabletodownloadanduse,drawingtheattentionofalargenumberofgamedevelopers.Inparallelwiththeriseofthemetaverse,theuseofdigitalhumanssuchas"LiuYexi"and"AYAYI"isalsoincreasingrapidlyinChina,makingitahighlyattractivemarketforinvestors.Atthemoment,th

译者 |崔皓审校 |孙淑娟研究人员提出了一些方法，在理论上保证重尾奖励分布的先验信息最小的情况下损失最小。研究多臂赌博机问题（MABs）是为了解决不确定环境下的连续决策问题，针对多臂赌博机（MABs）的探索算法通常假定奖励噪声为轻尾分布。然而，现实世界的数据集往往是重尾噪声的。有鉴于此，来自韩国的研究人员提出了一种算法，该算法能够以最小的先验信息实现最小的最优性（最大损失情况下的最小损失）。与现有算法相比，新算法在自主交易和个性化推荐系统中具有潜在的应用。在数据科学中，研究人员通常要处理包含噪声的观测数据。在这种情况下，数据科学家探索顺序决策的问题。也被称为"随机多臂赌博机"问题（stocha