下面我将以类比的方法，给大家讲一讲Chef中的一些主要的概念。剩下的概念，我们在下一节中写Recipe的时候再讲。 1) Recipe 第一个要讲的是Recipe，食谱。...厨师在做菜的时候，是需要知道这个菜的做法，也就是食谱的。当然他们肯定不会边看食谱，边做菜吧。如果是这样的话，他们肯定不是一个合格的厨师。...但是从计算机的角度来讲呢，可能我们真需要在每一次做菜前去看看食谱。 食谱里面写的是什么呢？肯定是这道菜怎么做吧。第一步做什么，第二步做什么等等。...3) Workstation 工作台，厨师在做饭的时候通常需要一个工作台，在这里切菜，炒菜等等。...如果你是Vagrant的用户，你也可以使用Vagrant。你需要做的，仅仅是一条命令： vagrant up 当然也可以使用他们自己的Chef Training Lab。
出于演示目的，我们将创建一个简单的食谱管理应用程序，其中包含两个实体：Chef和Recipe。 2 - 创建一个 spring boot 应用程序 为此，如果您使用IntelliJ idea. ...RecipeRepository ChefService： 具有三个基本方法：createChefWithRecipes将厨师和食谱列表作为参数，getChefs获取厨师列表，最后getNumberOfChefs...返回数据库中厨师的数量。...好的，让我们在我们的应用程序的根目录中创建一个，它应该用Dockerfile大写的“D”命名（实际上你可以随意命名，但为了避免在接下来的步骤中令人头疼，让我们尊重约定） FROM openjdk:17...Docker Compose允许我们定义和配置我们所有的应用程序容器，将它们链接在一起并在单个文件中指定它们之间的依赖关系：docker-compose.yml. version: "3.8" services
▌两个关于机器学习的故事 在机器学习方面，企业经常犯的错误类似于：请一位厨师来制造烤箱或请一位电气工程师去烘烤面包。...如果你是致力于创新食谱的，那么请不要重复造轮子。烤箱已经存在，你甚至可以从很多地方免费得到它们。...如果你觉得建立自己的机器学习厨房很麻烦，其实很多平台提供商已经有现成的产品、工具、配料和食谱可供选择了。...对于大多数机器学习应用而言，你的团队是不需要了解神经网络反向传播算法中的数学知识的，就像厨师不必知道烤箱的制作原理一样。...如果你想大规模地卖出具有创新性的食物，你就需要那些知道什么食物值得做的人（产品经理和决策者），懂得消费者和供应链的人（领域专家和社会科学家），能够大规模处理配料的人（数据工程师和分析师），能快速尝试不同配料组合以生成潜在配方的人
今天，就来看下在数字化转型的过程中，涉及数据工作的主要内容。 一、数据的全链路流程 业务数据化，数据资产化，资产业务化，概括了数据的生命周期过程，也可以用“采、存、算、管、用”来总结。...二、数字化转型过程中，主要的数据工作内容 举个例子，数字化转型的数据应用过程就像大厨做菜。...（这就是云计算了) 如果每一道菜都要择菜、洗菜，那做一道菜就要花很长时间，108道就需要很多个厨师同时开火，才能保障不耽误娘娘们用膳。...所以，快的方式是专人负责洗菜、择菜，甚至刀工切菜，甚至这些工作可以提前准备，御厨直接根据菜谱和经验烧菜就可以了（数据中台的复用和共享） 想要菜做得好吃，一是厨师的厨艺要高超，阅览各种名家食谱，并且多年苦练才能习得一身好的厨艺...没有厨师的经验，再好的食材也是暴殄天物。
此外，“Agent链”战略方法将继续获得动力。 什么是Agent？ 重点介绍了生成式AI模型能够构建的具体类型的Agent。...想象一下，一位厨师从客户那里收到了特定的食谱（提示）、一些关键食材（相关工具）和几道示例菜肴（少量示例）。...基于这些有限的信息以及厨师对烹饪的一般知识，他们需要根据食谱和客户的偏好来确定如何“即兴”准备最接近的菜肴。这就是在上下文中学习。...现在让我们想象一下我们的厨师在一个厨房里，这个厨房有一个装满各种配料和食谱（示例和工具）的储藏室（外部数据存储）。现在厨师可以动态地从储藏室中选择配料和食谱，并更好地与客户的配方和偏好保持一致。...这使厨师能够以更深入的理解来应对未来的未见过的客户食谱。如果我们要让厨师精通于特定的烹饪知识领域，则这种方法是完美的。这是一种基于微调的学习方法。
Vagrant的用处 Vagrant 可以使用自己编写的脚本配置虚拟机的一些环境参数 Vagrant 可以帮助我们快速创建一台虚拟机 Vagrant 可以根据我们的脚本指定自动部署操作系统 Vagrant...Vagrant 的命令开启或者关闭虚拟机 使用Vagrant自动部署一台虚拟机 ---- 1.Vagrant 的相关命令 Vagrantfile, 虚拟机的配置文件，创建的名字一定要叫这个，不能有误差...3.编写脚本 我们可以使用VScode进行脚本的编写，因为VScode有Vagrant插件，可以给我们编写脚本的时候提供便利，直接在插件栏搜索下载即可 ?...7.使用Vagrant搭建一共虚拟机集群 在生成环境中，我们的环境往往需要一个集群去运行，vagrant也可以帮助我们使用脚本创建集群，并配置好每一台机器的Ip网关，同上面的步骤一样，新建文件夹，编写配置文件脚本...[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-ENRZ6PLi-1628348115034)(picture/image-20210803131404937-1627968147477
其实，在经济和管理活动中对流程的优化就是对各种设计模式的摸索和实践。所以，设计模式并非计算机编程中的专利。事实上，设计模式的起源并不是计算机，而是源于建筑学。...模块、子系统也应该仅有一个引起它变化的原因，如MVC所倡导的各个层之间的相互分离就是SRP在系统总体设计中的应用。 SRP是最简单的原则之一，也是最难做好的原则之一。我们会很自然地将职责连接在一起。...如果业务的流程的链路太复杂，就把这个业务对象分离为多个单一业务对象。...当业务链标准化后，对业务对象的内部情况做进一步处理，把第一次标准化视为最高层抽象，第二次视为次高层抽象，以此类推，直到“恰如其分”的设计层次 职责的分类需要注意。...就好/ /比命令模式中的顾客，服务员和厨师的职责，作为老板（即设计师）的你需要规划好各自的职责范围，即要防止越俎代庖，也要防止互相推诿。 希望本文所述对大家PHP程序设计有所帮助。
其实，在经济和管理活动中对流程的优化就是对各种设计模式的摸索和实践。所以，设计模式并非计算机编程中的专利。事实上，设计模式的起源并不是计算机，而是源于建筑学。...模块、子系统也应该仅有一个引起它变化的原因，如MVC所倡导的各个层之间的相互分离就是SRP在系统总体设计中的应用。 SRP是最简单的原则之一，也是最难做好的原则之一。我们会很自然地将职责连接在一起。...如果业务的流程的链路太复杂，就把这个业务对象分离为多个单一业务对象。...当业务链标准化后，对业务对象的内部情况做进一步处理，把第一次标准化视为最高层抽象，第二次视为次高层抽象，以此类推，直到“恰如其分”的设计层次 职责的分类需要注意。...就好比命令模式中的顾客，服务员和厨师的职责，作为老板（即设计师）的你需要规划好各自的职责范围，即要防止越俎代庖，也要防止互相推诿。
玛丽亚在纽约一家著名的餐厅当厨师，最近他在学校的校友会上碰面。玛丽亚告诉他，她总是对_________充满热情。”在这里，我们希望我们的网络从依赖“厨师”中学习以预测空白词为“烹饪”。...为什么RNN在这里不起作用 在RNN训练期间，信息不断地循环往复，神经网络模型权重的更新非常大。因为在更新过程中累积了错误梯度，会导致网络不稳定。极端情况下，权重的值可能变得大到溢出并导致NaN值。...下面让我们了解一下LSTM的架构，并将其与RNN的架构进行比较： 一个LSTM单位 这里使用的符号具有以下含义： a）X：缩放的信息 b）+：添加的信息 c）σ：Sigmoid层 d）tanh：tanh...当输入的信息是，“玛丽亚在纽约一家著名的餐馆当厨师，最近他们在学校的校友会上碰面。”时，像“著名”、“校友会”这样的词可以忽略，像“厨师”、“餐厅”和“纽约”这样的词将被更新。...在我们的例子中，我们想要预测空白的单词，我们的模型知道它是一个与它记忆中的“厨师”相关的名词，它可以很容易的回答为“烹饪”。我们的模型没有从直接依赖中学习这个答案，而是从长期依赖中学习它。
然而，当面对复杂任务的时，单一的Prompt是不够的，我们需要将Prompt链接在一起才能完成。...如下图所示： 假设我们正在构建一个应用程序，该应用程序可以生成一周的创意食谱，然后生成供用户购买的食材购物清单。在这种情况下，给定用户输入，例如进餐次数或天数，我们可以并行运行食谱生成步骤。...提示可能类似于以下内容： Prompt={“帮我生成一份快捷简单的7天菜谱，并以Json的形式输出，其中key为“食材成分”和“制作说明””} 接下来，将在所有菜谱中重复生成食谱。...循环Prompt链 在某些应用程序中，考虑到后续步骤中发生的情况，我们可能需要重新运行生成步骤。一个例子是，后续步骤用于检查生成的响应是否满足特定标准，例如质量和格式。...总结 综上，本文介绍了几种Prompt链，其中包括：顺序Prompt链、并行Prompt链、抽样Prompt链、树状Prompt链、循环Prompt链，它们在实际应用中能够很大的发挥出LLMs的能力，
该项目包括用于编写、编译和加载eBPF程序的工具链，以及用于调试和诊断性能问题的示例程序和久经考验的工具。 ? ?...函数名“kprobe__sys_clone()”的格式很重要：kprobe__前缀表示BCC工具链将一个kprobe附加到它后面的内核符号上。在这里，是sys_clone()这个符号。...译者注: 为了更方便大家动手操作，提供了vagrant虚拟机环境，已安装bcc工具集合。...使用方式如下所示： # download the box locally > vagrant init [ur-box-name] [the-path-where-ur-box-is-located]...> vagrant up # BCC base dir is `/usr/share/bcc` # BCC tool collection is in `/usr/share/bcc/tools` #
从后台界面可以看出，从数据服务，到大模型训练，再到大模型的评估、测试、部署，千帆都提供了完整的开发和应用工具链。...在“模型仓库”中的预置模型中，可以找到文心大模型、BLOOMZ-7B和此番更新的全部第三方大模型，一键就能开始部署。 辣么问题来了，其中不少都是开源模型，在千帆上调用跟直接拿代码用相比，有啥好处？...此前，百度智能云就曾在技术交流活动中现场上演10分钟微调大模型。...这个时候就可以一键引用千帆模型库里的“厨师”模板： 我想让你充当我的私人厨师。我将告诉你我的饮食偏好和过敏症，你将建议我尝试的食谱。你应该只回复你推荐的菜谱，而不是其他。不要写解释。想吃辣。...这一方面是因为百度在打造文心大模型的过程中，对大模型技术本身有更深入的理解。
它要做的就是“抄作业”——学习少量高质量的 CoT（思维链）数据。这些数据就像“武功秘籍”中的“图解”，告诉 DeepSeek-R1 什么是正确的推理过程。...• 规则奖励：答案正确性、推理格式规范性（如步骤编号、符号统一）。 • 语言一致性奖励：强制中英文分离，解决 R1-Zero 的“语言混搭”问题。...• 效果验证：模型逐步涌现长推理链能力，甚至能自我修正错误步骤（“Aha Moment”）。...类似厨师研发新菜后，将成功配方整理成食谱，供团队学习。 Step 4：最终进化——“融会贯通”阶段 这个阶段，DeepSeek-R1 将之前学到的所有“招式”融会贯通。...正如武林高手在大赛中通过观众投票验证实力，DeepSeek-R1 经过这一阶段实现了真正的能力整合。
Test Kitchen是Chef中的命令行工具，可以旋转实例并在其上测试食谱之前，先将其部署到实际节点上。 以下是最常用的厨房命令： ? 53.厨师申请与厨师客户有何不同？...$厨师申请食谱_名称.rb Chef-client 也在客户端系统上运行。 Chef-client将服务器运行列表中的所有食谱应用于客户端系统。...$刀厨师客户 54.对请求的证书进行签名的命令是什么？...对于木偶版本2.7： ＃puppetca -sign剂主机名的- 实例： ＃puppetca -sign ChefAgent ＃puppetca符号主机名的代理 实例： ＃puppetca符号...＃puppetca符号ChefAgent 55.您使用哪些开放源代码或社区工具来增强Puppet的功能？
摄影：产品经理 厨师：kingname 经常使用 Linux 的同学，肯定对|这个符号不陌生，这个符号是 Linux 的管道符号，可以把左边的数据传递给右边。...在上面的例子中，Flupy获取日志文件的每一行内容，首先使用filter进行过滤，只保留包含ERROR字符串的行。然后对这些行通过map方法执行正则表达式，搜索满足fail on: (.*?)...由于Flupy可以接收任何可迭代对象，所以传入数据库游标也是没有问题的，例如从 MongoDB 中读取数据并进行处理的一个例子： import pymongo from flupy import flu...使用Flupy不仅可以通过写.py文件实现，还可以直接在命令行中执行，例如上面读取spider.log的代码，可以转换为终端命令： flu -f spider.log "_.filter(lambda
Jojic 文章链接：https://arxiv.org/abs/2305.09993 摘要： 我们介绍了 Reprompting，这是一种迭代采样算法，无需人工干预即可搜索给定任务的思维链...我们的方法使用先前采样的解决方案迭代地对新食谱进行采样，作为父母提示来解决其他训练问题。...在五个需要多步推理的 Big-Bench Hard 任务中，Reprompting 的性能始终优于零样本、少样本和人工编写的 CoT 基线。...在我们的实验中，我们在 280M 参数代理模型上使用 DoReMi 来找到域权重，以便更有效地训练 8B 参数模型（大 30 倍）。...我们证明 BIMT 为许多简单任务发现了有用的模块化神经网络，揭示了符号公式中的组成结构、可解释的决策边界和分类特征，以及算法数据集中的数学结构。
在上一篇内容中我们介绍计算机网络的概念，初步了解了一下什么是计算机网络，在这里我们先复习一下： 计算机网络（简称网络，Computer Networking）是由若干个结点（node）与将各个结点连接起来的链路...这个功能我们可以通过一个比较形象的例子来理解： 有一个厨师小组，组内有4名厨师——张大厨、李大厨、王大厨、赵大厨。...在这个例子中，四名厨师代表的就是连接在同一个网络中的多台计算机，订单代表的是这些计算机需要处理的任务，分配菜的过程代表的是通过计算机网络将任务拆分给这些计算机的过程，菜品制作的过程代表的就是计算机工作的过程...通过计算机网络的这种分配的方式，就能够将连接在这个计算机网络中的各个计算机的资源很好的利用起来，减少了资源的浪费和负载的情况。 2.4 提高可靠性 计算机网络中的各台计算机可以通过网络互为替代机。...，主要由连入互联网的主机组成 通信子网是指实现联网计算机之间的数据通信的部分，主要由通信设备、通信链路、协议组成，主机中负责数据传输的网络适配器与底层协议也是通信子网的范畴。
可执行文件的符号表(symbol table)记录了某个可执行文件中的函数名、全局变量、宏定义等符号信息，这些信息对于我们调试十分重要。...效果如下图： 图片 图片中所看到的就是DragonOS内核的符号表。最左侧一栏指的是符号在内核文件中的地址，中间一栏表示符号类型，最右侧的表示符号的名称。...对于不记录符号大小的目标文件格式，此选项不起作用，除非使用了--size sort，在这种情况下，将显示计算的大小 -s, --print-armap 当列出库中成员的符号时，同时列出索引。...只有在启用插件支持的情况下构建了工具链时，此选项才可用 --size-sort 按符号大小排列 --special-syms 显示目标相关的具体特殊含义的符号。...这些符号通常被特定目标文件用于某些特殊处理，当包含在正常符号列表中时通常不起作用。
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