文章摘要：用一杯星巴克的钱，自己动手2小时的时间，就可以拥有自己训练的开源大模型，并可以根据不同的训练数据方向加强各种不同的技能，医疗、编程、炒股、恋爱，让你的大模型更“懂”你…..来吧，一起尝试下开源DolphinScheduler加持训练的开源大模型！导读让人人都拥有自己的ChatGPTChatGPT的诞生无疑让我们为人工智能的未来充满期待，它以其精细的表达和强大的语言理解能力，震撼了全球。但是在使用ChatGPT的时候，因为它是SaaS，所以个人隐私泄露，企业数据安全问题是每一个人、每一个企业都担心的问题。而现在越来越多的开源大模型出现，让个人/企业拥有自己的大模型成为可能，但是，开源大

需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~下面对一组关于全球星巴克门店的统计数据，分析了在不同国家和地区以及中国不同城市的星巴克门店的数量1：导入模块importpandasaspdimportnumpyasnpfrompandasimportSeries,DataFrameimportmatplotlib.pyplotaspltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']#用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False#用来正常显示负号%matplotlibinline2：获取数据并打印前

星巴克门店分布可视化分析项目介绍：使用python对星巴克门店分布进行可视化分析数据背景：数据源来自与Kaggle:StarbucksLocationsWorldwide|Kaggle，囊括了截至2017/2月份全球星巴克门店的基础信息，包括品牌名称、门牌地址、所在国家、经纬度等一系列详细的信息。数据介绍：字段名称解释说明Brand品牌名称StoreNumber门店编号Storename门店名称OwnershipType门店所有权类型StreetAddressState/ProvinceCity门店所在的城市State/Province门店所在的省份Country门店所在的国家Postcode

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