文章目录一、排序的概念排序的概念排序的稳定性七大排序算法二、希尔排序核心思想代码实现三、性能分析四、七大排序算法性能对比一、排序的概念排序的概念排序：所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。排序的稳定性上述待排序的数中，有两个5。将前面的5标记一个a，将后面的5标记一个b。通过算法进行排序后，这一组数就有序了，但是要看两个相同的5的位置是否有改变。5a仍在5b前面，那么这个排序算法就是稳定的，5a跑到了5b后面，那么这个排序算法就是不稳定的。一个稳定的排序算法可以做到不稳定，不稳定的排序算法一定做不到稳定。至于为什么要讨论这个稳定性，是为了以后应
之前给大家介绍了主机安装方式——如何在Ubuntu操作系统下安装部署AI环境，但随着容器化技术的普及，越来越多的程序以容器的形式进行部署，通过容器的方式不仅可以简化部署流程，还可以随时切换不同的环境。实际上很多云服务厂商也是这么干的，用一台带有NVIDIA显卡的机器来部署多个容器，然后通过容器的方式来提供给用户使用，这样就可以充分利用显卡资源了。今天给大家介绍一下如何使用Docker的方式来部署我们之前部署过的AI环境。目标我们可以跟之前一样制定一个小目标：在Docker容器中可以正常执行nvidia-smi命令在Docker容器中可以正常执行python-c"importtorch;prin
熔断和降级（也叫服务降级），一般是通过组件实现的，而不是spring框架内。比如springboot框架做增删改查，外加引入springcloud框架的hystrix或springcloudalibaba框架的sentinel做熔断和降级，当然还可以做限流。熔断的本意是，当下对某个api接口发起的服务，错误率太高，或者耗时过长请求的比例过高，所以就认为该api接口当下负载过大，应当在之后的一段时间内，让该api停止对外服务。和熔断相关的有如下的参数。1时间窗口，比如5秒。2最小访问量，比如100个。3错误率或者是慢请求的比例下限，比如是50%。4熔断后的等待时间，比如是2秒。比如有个服务api
大语言模型（LLM）的量化技术可以大大降低LLM部署所需的计算资源，模型量化后可以将LLM的显存使用量降低数倍，甚至可以将LLM转换为完全无需显存的模型，这对于LLM的推广使用来说是非常有吸引力的。本文将介绍如何量化ChatGLM3-6B模型的GGML版本，并介绍如何在Colab的CPU服务器上部署量化后的模型，让大家在了解如何量化模型的同时也熟悉Colab的操作。通俗易懂讲解大模型系列用通俗易懂的方式讲解大模型：ChatGLM3-6B功能原理解析用通俗易懂的方式讲解大模型：使用LangChain和大模型生成海报文案用通俗易懂的方式讲解大模型：一个强大的LLM微调工具LLaMAFactory用
目录想要了解三次握手的话可以参考我的另外一篇博客首先来了解一下FIN和ACKFINACK接着我们再来具体的了解TCP四次挥手过程转换为最最通俗理解方法:想要了解三次握手的话可以参考我的另外一篇博客【TCP】三次握手（最强详解！！通俗易懂！！）_是瑞穗的猫啊的博客-CSDN博客首先来了解一下FIN和ACKFIN和ACK就是两个用于关闭连接过程中的两个信号量FINFIN代表的就是结束的意思，发起了一个关闭的信号可以将FIN视为“告别”的信号，用于开始关闭TCP连接的过程。当一方决定关闭连接时，它会发送一个带有FIN标志的包给对方，表示自己不会再发送数据。发送FIN包的一方仍然可以接收数据，但不能再
AIGC热潮正猛烈地席卷开来，可以说StableDiffusion开源发布把AI图像生成提高了全新高度，特别是ControlNet和T2I-Adapter控制模块的提出进一步提高生成可控性，也在逐渐改变一部分行业的生产模式。惊艳其出色表现，也不禁好奇其背后技术。之前写过一篇实战类的文章一文教会你学会AI绘画利器StableDiffusion本文整理了一些学习过程中记录的技术内容，主要包括StableDiffusion技术运行机制，希望帮助大家知其所以然。喜欢记得收藏、关注、点赞，想进行技术交流，也可以加入我们文章目录用通俗易懂的方式讲解系列技术交流一背景介绍二原理简介三模块分析1Unet网络2
想象一下：你收到了你梦寐以求的礼物：一台非凡的时光机，可以将你带到任何地方、任何时候。你只有10分钟让它运行，否则它将消失。你拥有一份2000页的PDF，详细介绍了关于这台时光机的一切：它的历史、创造者、构造细节、操作指南、过去的用户，甚至还有一种回到过去的方法。现在的问题是：如何从这份详尽的文档中提取有价值的信息，在10分钟的时间内激活时光机？这时，你的超级英雄登场：一款由生成式AI驱动的聊天机器人。你向它提供时光机手册，提出问题，然后见证检索增强生成（RAGGenAI）的魔力。文章目录通俗易懂讲解大模型系列技术交流&资料由RAG驱动的生成型AI聊天机器人是什么？MongoDBAtlasVe
随着工作年限越来越高，越来越觉得闭门造车是一种非常不好的习惯，还是得多看看别人是怎么写代码的，毕竟人外有人嘛，所以我觉得多看看开源库的源码，是一种非常好的学习方式，比看视频还管用！！！你想想，这些开源库的作者都是大厂的前端大佬，咱们直接看他们写的代码，学不到东西才怪呢~Pinia很多人都知道这个库，一个Vue的状态管理库，可以学学如何在Vue中去做状态管理，其实Pinia就是依赖了Vue的API——effectScope。并且Pinia的源码不算很多，就几个文件。VueuseVueuse是一个Vue3的Hooks库，里面有非常多的超级好用的Hooks封装，如果你想学习如何去封装Vue3的Hoo
本文主要介绍StableDiffusionWebUI的实际操作方法，涵盖prompt推导、lora模型、vae模型和controlNet应用等内容，并给出了可操作的文生图、图生图实战示例。适合对StableDiffusion感兴趣，但又对StableDiffusionWebUI使用感到困惑的同学。前面分享了两篇文章：十分钟读懂StableDiffusion运行原理和一文教会你学会AI绘画利器StableDiffusion，喜欢的可以阅读一下本文希望能够降低大家对StableDiffusionWebUI的学习成本，更快速的体验到AIGC图像生成的魅力。喜欢记得收藏、关注、点赞。文章目录用通俗易懂
目录1.层次分析法（结合某些属性及个人倾向，做出某种决定）1.1粗浅理解 1.2算法过程1.2.1构造判断矩阵1.2.2计算权重向量1.2.3计算最大特征根1.2.4计算C.I.值 1.2.5求解C.R.值1.2.6判断一致性1.2.7计算总得分2神经网络（正向流通反向反馈，调整系数，预测结果）2.1粗浅理解2.2算法过程2.2.1划分数据集2.2.2 前向传播及反向调整系数（利用梯度下降法） 3决策树（通过若干属性，并进行合理排序，最快做出分类）3.1粗浅理解3.2算法过程3.2.1随机分配属性顺序，计算熵值3.2.2条件熵的计算 3.2.3 根据不同的评选方法，得出最优决策树3.2.4 连
