📢欢迎点赞👍/收藏⭐/留言📝如有错误敬请指正！1.Openlayers简介Openlayers是开源的前端地图框架，官网地址：https://openlayers.org/它的作用主要是用于展现数据并且提供相应的地图操作工具。1.1官网首页1.2使用示例exampleOpenlayers6版本官网提供了228个使用案例，可以根据自己的需要筛选：如：popup、draw、style等例如搜索popup:点击进入后有详细的代码示例：1.3阅读api在学会了Openlayers的基本使用后，API的阅读使用则是工作必备。左侧列表列出了Openlayers的所有类，方便快速搜索例如搜索Map后进入：2
这一篇是环境准备，主要是说明如何安装Python和运行交互式环境。安装和运行交互式解析器如果你使用的是MacOS和Linux/UNIX机器的话，大部分都默认安装了Python，不过需要注意的是系统自带的Python都是比较老的Python2.x。我们可以在提示符下输入python命令进行验证是否安装。linux系统信息：[zpl@localhostroot]$cat/etc/os-releaseNAME="CentOSLinux"VERSION="7(Core)"ID="centos"ID_LIKE="rhelfedora"VERSION_ID="7"PRETTY_NAME="CentOSLi
这一篇是环境准备，主要是说明如何安装Python和运行交互式环境。安装和运行交互式解析器如果你使用的是MacOS和Linux/UNIX机器的话，大部分都默认安装了Python，不过需要注意的是系统自带的Python都是比较老的Python2.x。我们可以在提示符下输入python命令进行验证是否安装。linux系统信息：[zpl@localhostroot]$cat/etc/os-releaseNAME="CentOSLinux"VERSION="7(Core)"ID="centos"ID_LIKE="rhelfedora"VERSION_ID="7"PRETTY_NAME="CentOSLi
pytorchlightning最简上手pytorchlightning是对原生pytorch的通用模型开发过程进行封装的一个工具库。本文不会介绍它的高级功能，而是通过几个最简单的例子来帮助读者快速理解、上手基本的使用方式。在掌握基础API和使用方式之后，读者可自行到pytorchlightning的官方文档，了解进阶API。本文假设读者对原生pytorch训练脚本的搭建方法已经比较熟悉。安装pytorchlighning的安装非常简单，直接使用pip安装即可：pipinstallpytorch-lightning最简例子pytorchlightning有两个最核心的API：LigtningM
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文章目录版本控制Git环境配置Git基本理论Git项目搭建Git文件操作使用码云IDEA集成GitGit分支版本控制版本迭代:每次更新就会有新的版本，旧的版本需要保留。所以我们需要一个版本控制工具帮助我们处理这个问题版本控制（Revisioncontrol）是一种在开发的过程中用于管理我们对文件,目录或工程等内容的修改历史，方便查看更改历史记录,备份以便恢复以前的版本的软件工程技术。简单说就是用于管理多人协同开发项目的技术。常见的版本控制工具主流的版本控制器有如下这些:Git(分布式版本控制,没有中央服务器，可以离线提交)SVN(集中式版本控制，有中央服务器，不可以离线提交)CVSVSSTFS
文章目录版本控制Git环境配置Git基本理论Git项目搭建Git文件操作使用码云IDEA集成GitGit分支版本控制版本迭代:每次更新就会有新的版本，旧的版本需要保留。所以我们需要一个版本控制工具帮助我们处理这个问题版本控制（Revisioncontrol）是一种在开发的过程中用于管理我们对文件,目录或工程等内容的修改历史，方便查看更改历史记录,备份以便恢复以前的版本的软件工程技术。简单说就是用于管理多人协同开发项目的技术。常见的版本控制工具主流的版本控制器有如下这些:Git(分布式版本控制,没有中央服务器，可以离线提交)SVN(集中式版本控制，有中央服务器，不可以离线提交)CVSVSSTFS
文章目录前言为何要写？目录结构1依赖配置1.1创建一个web项目1.2依赖需求分析1.3pom.xml2配置Mybatis2.1mybatis-config.xml2.2UserMapper.xml2.3UserMapper.interface3配置Tomcat4Servlet类4.1loginServlet014.2registerRequest015静态页面代码5.1Html5.1.1login5.1.2transmitPage5.1.3index5.1.4errorPage5.2CSS5.2.1index5.2.2style5.3JS5.3.1index5.3.2jquery.min.j
文章目录前言为何要写？目录结构1依赖配置1.1创建一个web项目1.2依赖需求分析1.3pom.xml2配置Mybatis2.1mybatis-config.xml2.2UserMapper.xml2.3UserMapper.interface3配置Tomcat4Servlet类4.1loginServlet014.2registerRequest015静态页面代码5.1Html5.1.1login5.1.2transmitPage5.1.3index5.1.4errorPage5.2CSS5.2.1index5.2.2style5.3JS5.3.1index5.3.2jquery.min.j
清华智谱 AI开源了 GLM 系列模型的新成员——中英双语对话模型ChatGLM-6B，支持在单张消费级显卡上进行推理使用。这是继此前开源 GLM-130B千亿基座模型之后，智谱 AI 再次推出大模型方向的研究成果。与此同时，基于千亿基座模型的 ChatGLM也同期推出，初具问答和对话功能。ChatGLM-6B是一个开源的、支持中英双语问答的对话语言模型，并针对中文进行了优化。该模型基于 GeneralLanguageModel(GLM) 架构，具有62亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和 Chat
