这个自动编号称为数组索引(index)，可以通过数组的索引访问到数组中的元素。
版本控制系统SVN是Subversion SVN是一种集中式管理代码的版本控制系统，原理就是把代码都保存到一个固定的位置（仓库），每次从这个位置 拷贝更新代码，进行编辑；再把修改后的代码提交到该目录中。多人协作开发也是如此。因此需要一个类似Oracle 或者Mysql的服务器用于保存和管理库文件（要保存的代码等文件）的服务端——VisualSVN Server。还需要一个 用户的操作端，用于提交更新检出代码，常用的有idea的Svn插件，以及TortoiseSVN（小乌龟）。
相信大家在日常的建模工作中都会或多或少地思考一个问题：建模可不可以被自动化？今天将围绕这个问题向大家介绍一个开源的自动建模工具H2O。本文将会cover以下三个部分：
注意：同一个容器可以存储不同的数据类型，但前提是，其他类型必须满足自动类型转换为容器类型。 建议: 容器的类型，和存储的数据类型保持一致。
大家好，我是鱼皮，昨天刚刚公开了自己的 编程知识星球 ，就吸引了一大波想坚持学习编程、持续获得进步的朋友。目前星球人数已达 2000，鱼皮真的非常感谢大家的支持！
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在歌星大奖赛中，有10个评委为参赛的选手打分，分数为1~100分。选手最后得分为：去掉一个最高分和一个最低分后其余8个分数的平均值。请编写一个程序实现。 【项目扩展1（选做）】大奖赛编的计分程序，成绩在0-10之间，输入错误时要能马上重新输入，选手最后得分为：去掉一个最高分和一个最低分。评委人数（图中为7）需要在在程序开始运行时输入（这比固定10个评委的程序更有适应性了）。 【项目扩展2（选做）】在扩展1基础上，输出当前选手的最后得分后，提示“按任意键计算下一位选手的成绩，退出请选择N：”如果输入的不是N或n，可以为下一位选手计算成绩。运行结果如图所示。
Kubernetes 自带了一个默认调度器kube-scheduler，其内置了很多节点预选和优选的调度算法，一般调度场景下可以满足要求。但是在一些特殊场景下，默认调度器不能满足我们复杂的调度需求。我们就需要对调度器进行扩展，以达到调度适合业务场景的目的。
推荐系统最早在亚马逊的网站上应用，根据以往用户的购买行为，推荐出购买某种产品同时可能购买的其他产品，国内做的不错的当当网,有时候买书，它总能给我推荐出我感兴趣的其他书来，也算是技术极大的促进了销售。 一般的协同过滤算法，首先是收集用户对事物（产品）的评分情况，一种直接对某本书，或者某个歌曲打分，另种是隐性的打分，比如商务系统中，购买了表示打2分，浏览了打1分，其他的0分。我比较看好隐性打分，因为直接打分需要用户的参与程度比较高，很多网站都在内容页中留一个打分的按钮，从1～5选一个，我可能喜欢这篇文章，可我哪
在过去十年，机器学习在学术界取得了众多的突破，在工业界也有很多应用落地。美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN等，并在实践中也取得了良好的效果与产出。
重排器（Reranker）作为信息检索的第二阶段，需要根据查询和文档的相关性，对候选文档做细粒度的排序。经典的重排方法一般使用交叉编码器，结合文档和查询的语义信息进行打分和排序。
两句话了解它是什么 1. 搜索引擎。提供了数据存储、数据处理、数据查询、聚合统计的能力。 2. 创始人说：“不要求你必须是一个数据科学家才能把它用好” 前言 Elasticsearch 是一个很有意思的产品，不同岗位的人，对它的关注维度区别比较大 主要可以分三个层面 开发 基本功能 底层工作原理 数据建模最佳实践 运维 容量规划 性能优化 问题诊断 滚动升级 搜索结果优化 查全率、查准率等指标 搜索与如何解决搜索的相似性问题 具体场景下的调优 对比传统数据库的区别主要在于 传统关系型数据库 事务性 Joi
Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库，用于完成文档元信息、文档内容等搜索功能。用户可以使用Lucene 或 基于Lucene的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等来快速构建搜索服务，如文件搜索、网页搜索等。
在2023年的「百模大战」中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的；有些是通用的，有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能力，成为关键问题。
岁月匆匆转眼即逝，计算机这行真的不像我当年报志愿的时候想的那样上天入地无所不能，给自己的大学打分的话勉强打个75分吧。
在 2023 年的 “百模大战” 中，众多实践者推出了各类模型，这些模型有的是原创的，有的是针对开源模型进行微调的；有些是通用的，有些则是行业特定的。如何能合理地评价这些模型的能力，成为关键问题。
官方对PySpark的释义为：“PySpark is the Python API for Spark”。 也就是说pyspark为Spark提供的Python编程接口。 Spark使用py4j来实现python与java的互操作，从而实现使用python编写Spark程序。Spark也同样提供了pyspark，一个Spark的python shell，可以以交互式的方式使用Python编写Spark程序。
Sonar 是一个用于代码质量管理的开放平台。通过插件机制，Sonar 可以集成不同的测试工具，代码分析工具，以及持续集成工具。与持续集成工具（例如 Hudson/Jenkins 等）不同，Sonar 并不是简单地把不同的代码检查工具结果（例如 FindBugs，PMD 等）直接显示在 Web页面上，而是通过不同的插件对这些结果进行再加工处理，通过量化的方式度量代码质量的变化，从而可以方便地对不同规模和种类的工程进行代码质量管理。
ChatGPT的论文尚未放出，也不知道会不会有论文放出，但是根据公开资料显示，其训练方式，跟OpenAI之前的一个工作——InstructGPT基本无异，主要是训练数据上有小的差异，因此我们可以从InstructGPT的论文中，窥探ChatGPT强大的秘密。本文主要（粗略）解读一下InstructGPT的论文——Training language models to follow instructions with human feedback.
Django网络应用开发的5项基础核心技术包括模型（Model）的设计，URL 的设计与配置，View（视图）的编写，Template（模板）的设计和Form(表单)的使用。
工欲善其事，必先利其器。一个好的开发库可以快速提高开发者的工作效率，甚至让开发工作变得简单。本文收集了大量的Android开发库，快来切磋一下，到底哪一个最适合你。 ➤动画 Android View Animations：一个非常强大的开源动画库，开发者可以用来创建各种效果。 RecyclerView Animators：可实现RecyclerView动画。 ➤APIs CloudRail：可以将多个服务（例如Dropbox、Google Drive和OneDrive）捆绑成一个统一的API,帮助开发者快
建议：先根据题目要求进行编写，然后再与我所提供的答案进行对比。因为你的方法和思路可能是最完美的!
在FMEA工作开展中，经常遇到不合格的，也就是FMEA做得不到位。具体表现有哪些呢？以下请参考：
[左神java代码](https://github.com/algorithmzuo/weekly-problems/blob/main/src/class_2022_01_4_week/Code02_SplitToMArraysMinScore.java)
编写程序，将列表中偶数位索引的元素（包含索引为0的元素）进行升序排序，并将排序后的结果放回原列表中。将该过程写成一个函数，参数为列表。
云是从传统 IDC 机房演进而来，一开始云的定位只是为了解决数据中心的弹性计算，高可用等问题。可以说，公有云让成千上万家企业灵活地按需租用数据中心资源成为可能，同时在推动社会数字化发展上起到了关键作用。
LLM Agent中间插个队，总结下指令微调、对齐数据相关的方案，已经凑够7篇论文可以召唤神龙啦！Data-Centric的观点比较一致：指令微调也就是对齐阶段的数据质量>>数量，少量+多样+高质量的对齐数据，就能让你快速拥有效果杠杠的模型。注意以上三者是充分必要关系，不是说数据越少越好，是三者的有机统一。
Elasticsearch 会为 query 的每个文档计算一个相关度得分 score ，并默认按照 score 从高到低的顺序返回搜索结果。 在很多场景下，我们不仅需要搜索到匹配的结果，还需要能够按照某种方式对搜索结果重新打分排序。例如：
重新回来聊Agent，前四章的LLM Agent，不论是和数据库和模型还是和搜索引擎交互，更多还是大模型和人之间的交互。这一章我们来唠唠只有大模型智能体的世界！分别介绍斯坦福小镇和Chatdev两篇论文。它们的共同特点是使用多个大模型智能体协同完成任务。
代码审查(Code Review)是开发流程中非常重要的一个环节，可以帮助发现并改正代码中的错误，提高代码质量，也是共享知识、熟悉代码的好机会。
选自Stream 作者：Thierry Schellenbach 机器之心编译 参与：黄小天、李亚洲 转用一门新语言通常是一项大决策，尤其是当你的团队成员中只有一个使用过它时。今年 Stream 团队
来源：机器之心 作者：Thierry Schellenbach 本文为你介绍八个短时间可以完成的趣味机器学习项目。 转用一门新语言通常是一项大决策，尤其是当你的团队成员中只有一个使用过它时。今年Str
k8s 作为云原生最重要的基石之一，她是怎么运作的呢？你是否了解过她是怎么从众多的 node 节点中筛选出符合 pod 的调度节点，这里会从 k8s 的调度原理和流程开始结合源码内容带你了解整个调度过程，并配合一个小的调度实验，让你亲手实现一个简单的k8s调度器。
2022-04-20：小团去参加军训，军训快要结束了， 长官想要把大家一排n个人分成m组，然后让每组分别去参加阅兵仪式， 只能选择相邻的人一组，不能随意改变队伍中人的位置， 阅兵仪式上会进行打分，其中有一个奇怪的扣分点是每组的最大差值， 即每组最大值减去最小值， 长官想要让这分成的m组总扣分量最小，即这m组分别的极差之和最小。 长官正在思索如何安排中，就让小团来帮帮他吧。 答案2022-04-20： 动态规划。 时间复杂度：O(M N N)。 代码用rust编写。代码如下： use rand::Rng;
机器翻译（Machine Translation，MT）是一种自然语言处理技术，旨在将一种语言的文本自动翻译成另一种语言。机器翻译是自然语言处理领域的重要应用之一，它可以帮助人们在跨语言交流、文档翻译和信息检索等方面更加便捷和高效。本文将详细介绍自然语言处理的机器翻译。
在形形色色的互联网中，网站被挂马是非常严重的安全事件，因为这不仅标志着自己的网站被控制，而且还会影响到网站的用户，不管是杀毒软件的“友情”提示还是用户中木马，对网站的信誉都有严重的影响。
Elasticsearch 是一个实时分布式搜索和分析引擎，建立在一个全文搜索引擎库 Apache Lucene 基础之上，而 Lucene 是当下最先进、高性能、全功能的搜索引擎库。
问题背景：一次启动本地应用，两分钟过后自动退出，通过日志并未发现任何异常状况，莫名其妙的应用就自动被杀掉了；
它只会判断生成文本的整体效果，不会仔细判断细节是否存在事实性错误、信息不完整和相关度等问题。
上个月，国际体操联合会（FIG）宣布，将日本富士通公司开发的「竞技体操辅助打分系统」用于 2019 年 FIG 主办的系列体操赛事上。系统将于明年的体操世界杯系列赛事上进行测试，并在明年 10 月于德国斯图加特举办的体操世锦赛上正式启用。FIG 的目标是在 2020 年东京奥运会上，将一半项目的打分完全自动化，在 2024 年的巴黎奥运会上实现全部项目打分自动化。
Elasticsearch（ES）是一款基于Lucene的开源分布式搜索引擎。由于其稳定、可靠、快速、安装使用方便等优良特性，目前在业界已广泛使用。ES用途主要分两个方向：分布式实时文件存储 以及 分布式实时分析搜索引擎。
Elasticsearch（ES）是一款基于Lucene的开源分布式搜索引擎。由于其稳定、可靠、快速、安装使用方便等优良特性，目前在业界已广泛使用。ES用途主要分两个方向：分布式实时文件存储 以及 分布式实时分析搜索引擎。 一、为什么需要查询代理 屏蔽复杂的DSL 转转使用ES，主要用来支持商品、用户等(以下统称文档)的搜索和分析。 ES为查询功能提供了基于Json的完整Query DSL，功能非常强大，但同时也略显复杂，学习成本不低。 以搜索昵称为化仁的用户为例，DSL大致如下： json {"from
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