🌹欢迎来到爱书不爱输的程序猿的博客,本博客致力于知识分享，与更多的人进行学习交流一修送书：第七期🚩🚩🚩点击直达福利前言一、《MLOps工程实践：工具、技术与企业级应用》1.1书籍介绍1.2内容简介1.3读者对象1.4专家推荐1.5书籍目录1.6自行购买🎁文末福利（切记关注+三连，否则抽奖无效）🚩🚩🚩点击直达福利🚩🚩🚩点击直达福利前言作为计算机科学的一个重要领域，机器学习也是目前人工智能领域非常活跃的分支之一。机器学习通过分析海量数据、总结规律，帮助人们解决众多实际问题。随着机器学习技术的发展，越来越多的企业将机器学习技术作为核心竞争力，并运用在实际业务中。但是，机器学习应用落地并非一件轻松的事
大家好，我是小尘，欢迎你的关注！大家可以一起交流学习！欢迎大家在CSDN后台私信我！一起讨论学习，讨论如何找到满意的工作！👨💻博主主页：小尘要自信👨💻推荐专栏：👨💻《1》开发环境配置攻略👨💻《2》Java程序员的成长👨💻《3》2023Java面试实录本文目录一、赠书-《MLOps工程实践：工具、技术与企业级应用》二、专家推荐三、内容简介四、读者对象五、抽奖方式一、赠书-《MLOps工程实践：工具、技术与企业级应用》陈雨强郑曌谭中意卢冕等著第四范式创始人领衔撰写腾讯、小米、百度、网易等分享MLOps工程经验指导企业构建可靠、高效、可复用、可扩展机器学习模型作为当今企业和研究人员关注的热
一周总结：学习方面1.做了美团和格灵深瞳的笔试2.操作系统八股文10%这一周学习上没有很充实，心不静然后就干脆疯狂一下，然后也遇到了一个鹅厂的大佬，现在在深信服工作，他之前也是后端现在转到测试开发了，感觉我们还是应该跟进时代的技术，以后去大城市多开阔一下眼界，长长见识。工作方面：给组员布置了任务，感觉自己只能让他们重复自己的路线，也教不了其他的额外东西，感觉每一期的情况不太一样，他们应该有自己的路线去走，应该迎合现在技术的更新，信息的更新去走。生活方面这一周心情很愉悦，但是不太健康，下一周把作息调整过来。下周计划1.算法题规定的做完2.每天坚持投60家，有面试就面试，有笔试就笔试，实战锻炼3.
一周总结：学习方面上一周流感结束之后，自己的学习回到正轨，前三天还是接着练习算法，然后开会之后小组这边有了面试汇总的需求，就是大家想要有一个平台可以把之前学长的面试视频和面经总结一下，上传平台大家可以看到，另外就是做一个面试的消息订阅，让学姐可以看到大家现有的面试情况，能够及时的知道并且做出辅导。然后这周就想把这个东西构思然后落地实现，然后这一周先对想法构思，第一步先完成一个面试的消息订阅系统，让大家把自己得到的面试信息填写一下然后推送给大学姐和李老师，并且做一个收集能让大学姐实时的看到大家的情况，这一周先打通了钉钉的消息推送，下一周把这个想法先落地实现出来。工作方面：这一周组员情况：麦高远：
前言博主：Super大雄 （萌新博主一枚）C语言专栏：https://blog.csdn.net/m0_64857213/category_11678637.htmlLeetCode专栏：https://blog.csdn.net/m0_64857213/category_11691019.html本期是关于C语言顺序结构与选择结构，如有错误迎您提出您的看法。 🌷给小伙伴们推荐个学习、刷题的网站？🍓🍓各种面试题应有尽有，刷题刷到你手软！🥂🥂🥂各种互联网学习资料，各个大厂面试真题从 零基础开始学习，帮你轻松应对各类面试题目，快来充实一下自己吧！点击我🐱🏍开始注册🐂学习、刷题 目录 导入顺序
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介ApacheKafka是Apache软件基金会推出的一个开源分布式流处理平台，它最初由LinkedIn开发并于2011年9月正式发布，目前已成为Apache项目之一，是一个基于发布-订阅模式的分布式、高吞吐量、可容错、高可靠的消息系统，能够提供实时的消费和发送消息能力。Kafka具有以下特点：1.高吞吐量：Kafka采用了“分布式”和“分区”的方式来提升性能。它支持在线水平扩展，可以支持任意数量的生产者和消费者同时读取数据，并且它保证每条消息被平均分配到各个分区。通过分区方式，Kafka能够让单台服务器上的集群承受更大的并发读写请求，而且不需要担心网络延迟带
文章目录1、简介2、echo模式应答异步服务器2.1、Session会话类2.2、Server类为服务器接收连接的管理类3、客户端4、隐患5、总结1、简介前文已经介绍了异步操作的api，今天写一个简单的异步echo服务器，以应答为主。2、echo模式应答异步服务器2.1、Session会话类Session类主要是处理客户端消息接收发送的会话类，为了简单起见，我们不考虑粘包问题，也不考虑支持手动调用发送的接口，只以应答的方式发送和接收固定长度(1024字节长度)的数据。“session.h”:#pragmaonce#include#include#includeclassSession{publ
系列文章目录第一章AlexNet网络详解第二章VGG网络详解第三章GoogLeNet网络详解 第四章ResNet网络详解 第五章ResNeXt网络详解 第六章MobileNetv1网络详解 第七章MobileNetv2网络详解 第八章MobileNetv3网络详解 第九章ShuffleNetv1网络详解 第十章ShuffleNetv2网络详解 第十一章EfficientNetv1网络详解 第十二章EfficientNetv2网络详解 第十三章Transformer注意力机制第十四章VisionTransformer网络详解 第十五章Swin-Transformer网络详解 第十六章ConvNe
ElasticSearch从入门到精通–第七话（自动补全、拼音分词器、自定义分词、数据同步方案）使用拼音分词可以引入elasticsearch的拼音分词插件，地址:https://github.com/medcl/elasticsearch-analysis-pinyin下载后，将包上传至服务器后，解压缩unzip-dpyelasticsearch-analysis-pinyin-7.12.1.zip将压缩后的目录放入es的plugins中即可，我这边是docker的数据卷，直接放入就行cp-rpy//var/lib/docker/volumes/es-plugins/_data重启es服务d
第一节微分方程的基本概念微分方程：含有导数的方程叫微分方程阶：微分方程的导数最高是几阶导数。微分方程中所出现的未知函数的最高阶导数的阶数，叫做微分方程的阶解：微分方程的解是一个函数，将这个函数代入，方程为恒等式。通解：如果微分方程的解中含有任意常数，且任意常数的个数与微分方程的阶数相同，这样的解叫做微分方程的通解（任意常数互相独立，不能合并。）比如 y′′=3,则 y′=3x+C1解得 y=1.5x2+C1x+C2微分方程的阶是2，解有两个常数C1，C2。因此这个解是通解比如~y''=3,\\则~y'=3x+C_1\\解得~y=1.5x^2+C_1x+C_2\\微分方程的阶是2，解有两个常数C
