前期揉入了一些功能,因为主要是面向基础功能,所以进度略慢,如果要想一下子有种井喷的效果,那就是脚本化和流程化大显身手的时候了。 如果尽可能减少开发和业务同学之间的技术代沟,使用脚本化和流程化我认为就是一个纽带。 这里所说的脚本化,其实严格来说是校本化,工具化的延伸。是相比于基础功能命令,SQL,接口的进一步抽象。 我来分别对脚本管理,流程管理做一个基本的解释,欢迎各位拍砖,拍得越狠越好,因为我希望听到有价值的建议。 脚本管理是在元数据构建的基础上的,比如对MySQL/Redis DBA来说,操作的基本粒度是
从通过HumEval中67%测试的GPT-4,到近来各种开源大模型,比如CodeLlama,有望成为码农编码利器。
VNPY仿真柜台的用法快速入门可以参考这篇文章 (来自VNPY知乎官方公众号) https://zhuanlan.zhihu.com/p/166244874
网络层与算子融合是非常有效的方法,本文将配合TensorRT与tflite推理框架介绍下网络层与算子融合的原理与应用。
pandas作为Python的一个强大扩展库,被很多人称为数据分析届的“瑞士军刀”。
我们知道web-platform 可以主要是以Java/Scala开发的。我们很希望能够支持用Python开发,所以,我们开发了ar-python插件。这个插件很早就开发了,这次完善之后,让他可以和user-system 插件配合,从而可以做精细化权限控制。
大数据文摘授权转载自将门创投 作者:seven_ 电影《盗梦空间》中有这样一句非常经典的台词: “世上最具有可塑性的寄生虫是什么?是人类的想法。人类大脑中一个简单的想法,就可以建立一座庞大的城市。有时一个想法也可以改变世界,并改写一切规则,这就是我为什么要从梦中把它盗取出来的原因”。 人类脑海中迸发出的想法,具有非常强大的可塑性和创造力,有时可以影响世界,甚至改变世界。 论文链接: https://arxiv.org/abs/2303.09553 项目主页: https://www.camel-ai.or
【导读】基于深度学习的机器翻译往往需要数量非常庞大的平行语料,这一前提使得当前最先进的技术无法被有效地用于那些平行语料比较匮乏的语言之间。为了解决这一问题,Facebook提出了一种不需要任何平行语料的机器翻译模型。该模型的基本思想是, 通过将来自不同语言的句子映射到同一个隐空间下来进行句子翻译。近日,Facebook开源了这一翻译模型MUSE: Multilingual Unsupervised and Supervised Embeddings,并提供预训练好的30种语言的词向量和110个大规模双语词典
文中的一些图片以及思想很多都是参考https://www.cnblogs.com/My-code-z/p/5712524.html 大佬的思想 以及自己做一些个人理解的补充 细化算法原理理解起
晚上花了点时间,开始逐步梳理利用开源技术进行企业级自动化测试解决方案的思维导图, 下面这张图是初稿,刚开始梳理,预计要花相当长一段时间来细化,重构,完善。
没有“边界效应”的函数:在任何情况下,使用相同参数调用函数产生的结果始终相同,即没有函数内部状态的变化会影响输出结果。在python中,如果函数里包含有全局变量之类的可变数据结构,就是有“边界效应”的函数。
闲来无事,在街上吃了些零食并用微信付款。不得不说程序员的思维和别人的是真不同,我想的却是微信真强大,稍微查看了一下,还有许多的小程序,很多大企业都在与它合作。这些还不是最重要的,关键是看到了一个微信的根本开源库,itchat。碰巧最近老婆和我聊天明显心情不佳,聊天说三句撤回两句。稍微一联想,就有了下面这次经历。
Auto Prompt 是一个旨在提升和完善您的提示以适应现实世界用例的提示优化框架。
来源:专知本文为书籍介绍,建议阅读5分钟本指南教你如何利用最佳Python和JavaScript库的力量。 如何将原始的、未经处理的或格式不正确的数据转换为动态的、交互式的web可视化?在这本实用的书
多年的java开发经验切入到新的领域,需要熟悉的新规则和技巧。 但对于人工智能来说,不是简单的熟悉一下新的规则那么简单的事情了,主要人工智能是一个综合性极强,而且对数学算法要求相当高。 人工智能是一个综合性极强的方向,涉及到的东西很多,真正在学习过程中需要有选择性的进行学习。对于人工智能需要的编程语言涉及面也比较广泛,python,java,lisp,c++等等 所以单一的编程语言根本无法搞定人工智能,即使把这些编程语言都掌握了还会有许多的领域需要探索学习,毕竟编程语言只是一种工具。 1.基本数学知识 线
现在的技术发展,海量服务器,批量任务,让原本精细化,几台服务器上的维护工作一下子有了指数级的提升,于是很多人就提出了自动化运维,而Python似乎也是“应运而生”,当然Python语言其实历史已经很悠久了,这是很多运维,很多开发人员来说没有逐渐渗透到这个领域而已。 很多系统管理员可能对Perl情有独钟,或者经典的shell,百八十台的服务器都可以轻松维护。不过有时候感觉和预期还是有一些出入,Python总是被提起,但是自己从来没有细细了解过。当然任何工具都是媒介,语言也是如此,能够实现需求,改进需
疫情下的高考已结束,又快到填志愿的时候了,又有不少知青要加入信息安全这个圈子。为了响应组织号召,撰写此文作为信安行业的入坑指南,希望能对刚入圈的同学有所帮助。
想象一下这样一个场景:创建一个软件项目就像和好友聊天一样简单,你要做的就是提出需求,AI 就能帮你实现,而你不需要编写一行代码。
编码(encode)回忆上次内容上次找到了字符和字节状态之间的映射对应关系字符对应着二进制字节二进制字节也对应着字符这种字节状态是用2位16进制数来表示的hex(n)可以把数字转化为 16进制字符串hexadecimalbin(n)可以把数字转化为 2进制字符串integer我们根据ascii中的字符序号能够把字符存储进计算机的字节当中了📷📷编辑终于知道字符对应的字节到底长啥样了但是说到底为啥要把字符对应成字节呢?🤔编码解码字符和字节之间的关系其实是编码 encode解码 decode📷
在上一篇001 基于Python进行DevOps实践新手指南中我们大概介绍了在devops实践时,python能干哪些事。接下来介绍在devops中,我们需要掌握哪些python知识。
敏捷模式下迭代频繁,回归测试时总是不知道变动的范围。Devlop 有的时候也不知道他改了哪些东西,影响到哪些节点,或者是很多人改的,彼此不知道。
本文实例讲述了Python2 与Python3的版本区别。分享给大家供大家参考,具体如下:
用户分析是企业经营中最受关注的领域之一,在日常生活中,大家或多或少都经历过如下场景:在街头被邀请参与某商品的问卷调查;在饭店被服务员询问对菜品的意见;在试驾后被邀请填写对车况、内饰的感受和评价。这些场景体现的就是各行各业的经营者惯用的用户分析手段。
今天推荐的这个项目是「Bringing-Old-Photos-Back-to-Life」,是一个修复旧照片的项目,让旧照片重现生机。
2022年10月31日,牛津大学Jack Scantlebury等人在BioRxiv上发表文章PointVS: A Machine Learning Scoring Function that Identifies Important Binding Interactions。作者提出了PointVS,一个基于机器学习的蛋白质-药物关联评分函数。
本周 GitHub Trending 除了 lazydocker 之外,还有多个 lazy 项目上线,比如大家熟悉的 lazyvim,可见,这个世界对懒人还是很友好的。除此之外,主打一个密码免输入,绕开系统密码的 unshackle 也是一个香饽饽,更不用说性能甚好,又很易用的 leptos 构建你的 Web 应用主打一个省事。
上一篇宏哥介绍完了接口用例设计,那么这一章节,宏哥就趁热打铁介绍一下,接口测试工具。然后小伙伴们或者童鞋们就可以用接口测试工具按照设计好的测试用例开始执行用例进行接口手动测试了。关于手动测试工具就那么几个,用起来也非常简单,宏哥就不再在这里赘述了,有兴趣的可以看看宏哥在Python接口自动化里关于接口测试工具的介绍,这里宏哥就简单的提一下,一带而过即可。
最近,GitHub上出现一份深度学习资源,涵盖深度学习的各个方面,包括论文、数据集、课程、图书、博客、教程、框架等。
Kite is a plugin for your IDE that uses machine learning to give you useful code completions for Python. Start coding faster today.
那什么是模块呢?简单的讲,就是一些包装好的内容,当你要用到一些操作在这个模块中时,你就先要导入它
相比于JAVA,Scala的if增加了两项强大的功能,一是可以直接作为赋值语句,另一种功能是作为守卫语句,不仅远远超过JAVA,甚至也将PYTHON抛在身后。
之前做的一个Python项目,采用了Django的MTV框架搭建,实现的是主机的CMDB平台与作业平台基本功能。
既AutoGPT之后,GPT家族又添GPT-Engineer新成员。如同其它GPT家族成员一样,它能够根据用户指令生成生成整个代码库、学习你的代码风格,易于调整、扩展。这下,程序员又要失业了。
本篇博客衔接前面两篇博客: Python制作小软件——1. 安装并使用PyQt5进行界面设计、Python制作小软件——2. 实现界面中的退出功能。
我们现在的一个项目是使用Django来构建,说来也是基于技术扩展的考虑,我对于Django里面大而全的一些组件还是持有保守态度,所以虽然项目用了Django,但是对于很多组件的使用都是尽可能少用或者不用,这样一来虽然前期清苦些,但是从现在来看,由于依赖很低,我可以匹配很多种其他的方案。
我们在细化成具体的就是,我们需要验证表结构、字段、长度、主键、索引、unique等等属性。
设计并实现了一个基于Django+LayUI+HBase的文献数据挖掘系统,以帮助科研人员分析出相关科技前沿领域的专家、机构等的学术影响力。并挖掘领域高频词和不同协作者之间的关系图谱,如此便可达到科研决策支持的目的。
又过了一段时间, 除了销量外,你还想进一步记录每天各阶段每个类型书的访客数、以及带来的收,这样表格记录就变得更加复杂了:
在信息爆炸的时代,有效地检索和处理数据变得至关重要。Langchain 和 Elasticsearch 的结合,为我们提供了一个强大的工具,以更智能的方式进行数据检索和分析。
Apache Superset(以下简称 superset)和 Apache Airflow 一样都是租房网站 airbnb 开源的,而且现在的主力开发者也是同一个人- mistercrunch (画外音:两个 Apache 项目的主要贡献者也是够强的了)。Apache Superset 于 2015 年 6 月开源,活跃度极高,基本每天都有新的特性诞生或者 bug 被修复,可惜的是与 Apache Airflow 今年毕业成为顶级项目不同,superset 依旧在孵化当中。当然孵化不代表不可用,superset 在国内外都有着广泛的应用。从 Github 首页上面可以发现使用 superset 的国内比较知名的互联网公司有:bilibili、Douban、Kuaishou、Qunar 等等,国外的更多了。因此 superset 质量是有保证的。
上次我们通过阅读源码,解析了:官方推荐:6种Pandas读取Excel的方法,太方便了~
你好,我是zhenguo 这是我的第503篇原创。 这篇文章讲什么? 做数据分析习惯使用Jupyter notebook,编写几行代码,很方便得到结果。 但在真正项目中,一般使用PyCharm或VSCode开发。那有的小伙伴就问了,项目文件目录有没有一个标准的结构? 应该没有唯一的统一标准,但Python社区大佬Kenneth Reitz在2013年提出一个Python项目目录结构,推荐你日后项目中参考。 Python项目推荐结构 Kenneth推荐目录结构,如下所示: samplemod-master ├
该系列文章是讲解Python OpenCV图像处理知识,前期主要讲解图像入门、OpenCV基础用法,中期讲解图像处理的各种算法,包括图像锐化算子、图像增强技术、图像分割等,后期结合深度学习研究图像识别、图像分类、目标检测应用。
之前使用AIGC生成图片,一般都是生成512*512的图,然后再进行放大,以达到高清出图的要求。但是这里有个问题是底模其实都是海量的512*512图片训练出来的,所以出图效果上经常不如人意,在细节上会差一些。这次SDXL1.0直接使用1024*1024的海量图片训练底模,而且分为了文生图用的base模型和图生图进行优化和放大的refiner模型,从而在开源免费的文生图软件上实现了不输于Midjourney的出图效果。
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