学习KubeSphere记录下安装过程的笔记环境信息3台虚拟机centos72核8G30G硬盘1.安装Docker1.1卸载之前的docker并且安装yum工具类sudoyumremovedocker*sudoyuminstall-yyum-utils1.2配置docker的yum地址sudoyum-config-manager\--add-repo\http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo1.3安装指定版本sudoyuminstall-ydocker-ce-20.10.7docker-ce-cli-20.1
苏泽大家好这里是苏泽一个钟爱区块链技术的后端开发者本篇专栏 ←持续记录本人自学两年走过无数弯路的智能合约学习笔记和经验总结如果喜欢拜托三连支持~苏泽在下面给大家整理好了完整的solidity的学习路线C站首发清晰无比！讲之前先看一份报告吧据最新发布的DevJobsScanner报告此次公布的2023年度（2022年10月1日到2023年10月1日）薪酬最高的10种编程语言排行，揭示了当前IT行业对于各类编程语言的需求以及对应的薪酬水平。solidity荣登榜首 而且国家也有明确政策表明支持区块链行业的发展这里有一篇关于我国政策的解读http://t.csdnimg.cn/hgZWRSoli
文章目录0简介1前言2图像检索介绍(1)无监督图像检索(2)有监督图像检索3图像检索步骤4应用实例最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎(源码分享)项目运行效果：毕业设计深度学习图像搜索算法-图像搜索引擎项目获取：https://gitee.com/assistant-a/project-sharing1前言图像检索：是从一堆图片中找到与待匹配的图像相似的图片，就是以图找图。网络时代，随着各种社交网络的兴起，网络中图片，视频数据每天都以惊人的速度增长，逐渐形成强大的图像检索数据库。针对这些具有丰富信息的海量图片，如何有效地从巨大的图像数据库中检索
博主介绍：✌全网粉丝100W+,前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立工作室。专注于计算机相关专业毕业设计项目实战6年之久，选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌🍅由于篇幅限制，想要获取完整文章或者源码，或者代做，可以给我留言或者找我聊天。🍅感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人。文章包含：项目选题+项目展示图片（必看）技术栈：使用request爬取豆瓣+1905多路数据源电影数据集，hive分析百万海量数据,sqoop导入mysqlflask做后台+前端echarts加登录页面做的可视化 题 目基于机器学习的喜剧电影推荐系统
文章目录一、延迟队列概念二、延迟队列使用场景三、RabbitMQ中的TTL1、队列设置TTL2、消息设置TTL3、两者的区别四、整合springboot1、添加依赖2、修改配置文件3、添加Swagger配置类五、队列TTL1、代码架构图2、配置文件类代码3、消息生产者代码4、消息消费者代码六、延时队列优化1、代码架构图2、配置文件类代码3、消息生产者代码七、Rabbitmq插件实现延迟队列1、安装延时队列插件2、代码架构图3、配置文件类代码4、消息生产者代码5、消息消费者代码总结一、延迟队列概念延时队列,队列内部是有序的，最重要的特性就体现在它的延时属性上，延时队列中的元素是希望在指定时间到了
文章目录0简介1车型数据集及训练2车型检测识别3实现效果最后0简介今天学长向大家分享一个毕业设计项目毕业设计深度学习车型检测算法(源码分享)项目运行效果：毕业设计深度学习车型检测算法项目获取：https://gitee.com/sinonfin/algorithm-sharing1车型数据集及训练**YOLOv5模型简介**本文借助YOLOv5实现对不同大小车辆的类型进行识别，YOLOv5的调用、训练和预测都十分方便，并且它为不同的设备需求和不同的应用场景提供了大小和参数数量不同的网络。YOLOv5模型是一个在COCO数据集上预训练的物体检测架构和模型系列，它是YOLO系列的一个延伸，能够很好
1、go语言介绍 2、go开发环境搭建2.1、go的安装go下载地址：Allreleases-TheGoProgrammingLanguage，windows选择下载go1.20.2.windows-amd64.msi文件。双击go1.20.2.windows-amd64.msi，点击"Next"，然后勾选同意，再点击"Next"。选择Go的安装位置，这里我选择了"D:\0-software\0-develop\10-GO\1-go1.20.2"。再点击"Next"。点击"Install"进行安装。然后点击"Finish"就安装完成了。 2.2、go的环境变量配置 此电脑->右键"属性"->"
随着生成式AI的火热发展，高企的语言大模型（LLM）推理性能和成本成为阻碍其大规模应用的关键挑战。LLM推理是指使用仅解码器Transformer模型生成词元，而大多数挑战及其相关的解决方法都来自这种特定的架构和用例。本系列文章将深入探讨LLM推理的不同层面及其挑战，同时，其中提供的有价值见解也适用于Transformer编码器模型的推理。通过本系列内容的学习，希望帮助读者了解与LLM推理密切相关的术语，比如键-值（KV）缓存、内存带宽限制（memory-bandwidthbound）等，以便理解推理优化（量化、融合kernel、模型架构修改等）和配置（批处理大小、使用哪种GPU等）所涉及的各
目录1.前言2.大数据的诞生3.发展趋势及应用4.离线计算和实时计算5.大数据的特性1.前言 前两天把Hbase的初级入门知识整理了下，在文章中提到了“HDFS”这个大数据的基础，有同事小伙伴想要了解下这方面的知识，今天我把之前整理的内容也给同事讲了下，顺便我把他又整理了下放了出来给大家，希望对大数据概念这块一知半解的小伙伴，能够对大数据整体这块有一个清晰的认识，好了废话不多说，进入正题。2.大数据的诞生 对于大数据这块的概念，有很多官方的定义，不过理解上来说，每个人都有不通的理解，我就先说下我的理解，说这个之前我们先说下之前的情况，在大数据诞生之前，我们是如何处理各种情况的，按照场
图学习（GraphLearning）技术能够对复杂的关系数据进行挖掘和学习，在推荐系统、社交网络分析、引用网络和交通网络等多个领域都显示出了巨大的应用价值。图神经网络（GraphNeuralNetworks,GNNs）基于迭代的消息传递机制，能够捕捉图结构数据中的复杂高阶关系，在各类图学习应用场景中取得了巨大的成功。通常，这种端到端的图神经网络需要大量、高质量的标注数据才能获得较好的训练效果。近年来，一些工作提出图模型的预训练-微调（Pre-trainingandFine-tuning）模式，使用各种自监督学习任务在无标注的图数据上首先进行预训练，再在少量标注数据上进行微调，以对抗监督信号不足
