最近刚刚开启了谷歌云，有空了准备开台小鸡折腾下onedrive索引工具pyone。但是开了台小鸡之后，高兴的使用xshell生成密钥，把公钥复制到谷歌云控制台。然后新建主机，输入ip一套操作行云流水，可是出了点差错，如下图所示。我靠这还了得，果断打开google百度了一下，大部分都说是权限的问题。打开谷歌云控制台虚拟机的SSH，然后输入。重新打开xshell ，输入账户连接。进入root 用户，输

但我的观点（即将在下面展开）是，当前的技术可以提供更多的东西，而且可能并没有那么遥远。此外，现代基于人工智能的语音识别系统可以自动检测语言，即使语言随时发生变化，也可以检测不同的说话者，分配时间戳，区分同音词，删除脏话，还可以检测某些单词，从而允许结合行话和当地表达方式：！需要明确的是，“声音”不仅是语音，而且原则上是任何其他类型的声音，这要归功于语音识别、语音合成和语言处理模型之间没有分离（正如

必须找到数据（例如，电子邮件地址出现在 Gregor 的一般沉思中），进行总结（例如，对 Gregor 的博士工作的描述非常详细），提炼并根据相关职位进行定制（例如，哪些技能值得突出），并将所有内容缩减为关于我的一两句友好的句子。在 LLM 之前，不一致的标签导致了许多麻烦，并产生了大量创造性的字符串匹配命令（任何做过包含许多自由文本字段的数据库数据迁移的人都可以证明这一点）。我们正在谈论 20

我不会使用 Hugging Face 的 Transformers 库和 Google Colab，而是使用 MLX 库和我的本地机器（2020 Mac Mini M1 16GB）。在这里，我使用来自我的 YouTube 频道的 50 条真实评论和回复进行训练，使用 10 条评论/回复进行验证和测试（总共 70 个示例）。为了尽快完成训练，我关闭了机器上的所有其他进程，以便为微调过程分配尽可能多的

欢迎来到。使用 LoRA 适配器，我们可以针对某项任务或领域专门设计大型语言模型 (LLM)。适配器必须加载到 LLM 之上才能用于推理。对于某些应用，为用户提供多个适配器可能会很有用。例如，一个适配器可以执行函数调用，另一个适配器可以执行非常不同的任务，例如分类、翻译或其他语言生成任务。然而，要使用多个适配器，标准推理框架必须先卸载当前适配器，然后加载新适配器。此卸载/加载序列可能需要几秒钟，这

第 3 部分 - 面向图像、视频和时间序列的 Mamba 状态空间模型添加图片注释，不超过 140 字（可选）米amba，这个被认为可以取代强大的 Transformer 的模型，从最初在深度学习中使用状态空间模型 (SSM) 的想法已经走了很长一段路。Mamba 为状态空间模型添加了选择性，从而实现了与 Transformer 类似的性能，同时保持了 SSM 的亚二次工作复杂度。其高效的选择性扫

添加图片注释，不超过 140 字（可选）降维、PCA 和自动编码器。欢迎来到雲闪世界。 在第一部分中，我们将首先讨论一些与降维相关的概念。特别是，我们将简要回顾主成分分析 (PCA) 和自动编码器，展示这两个概念是如何相互关联的。 什么是降维？ 在机器学习中，降维是减少描述某些数据的特征数量的过程。这种减少是通过选择（仅保留一些现有特征）或提取（基于旧特征创建少量新特征）来完成的，并且在许多需要低

AWS 自动扩展是 AWS 的一项功能，允许您根据一系列触发器自动扩展 EC2 实例。如果您的应用程序在高峰时段需要大量资源，而在非高峰时段需要较少资源，那么此功能尤其有用。可扩展性是指系统、网络或流程处理不断增长的工作量的能力，或以各种方式扩大其潜力的能力。弹性是指应用程序根据需求扩展或缩小的速度，而可扩展性是指系统处理负载的能力。弹性和可扩展性是在云上构建应用程序时需要考虑的两个关键因素。水平

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云存储提供了在数据湖内各种环境（例如 Spark、AWS Glue 或 Databricks）中处理数据的灵活性，并在必要时方便将数据重新加载到数据仓库中。作为一名数据工程师，我经常处理大量不同类型的数据，包括来自数据库、数据湖和第三方 API 等各种来源的非结构化数据。好处是三个月的数据被优化为接近冷线存储类，而且相当便宜，但此后的所有其他数据都进入标准存储类，而且价格要贵得多。我们讨论的是可以