因此，集合中的元素必须是不可变的基本类型（如整数、浮点数、字符串等），或者是元组并且元组中的元素也必须是可哈希的。需要注意的是，如果一个元组或者列表包含了可变对象，那么虽然该元组或者列表本身是不可变的，但是其中的可变对象仍然可以被修改。相比之下，列表和元组并没有这样的限制，它们可以包含任何类型的对象，包括其他列表、元组和集合等可变对象。通过使用 .dockerignore 文件，我们可以避免不必要

发现了一个单机监控的Netdata，眼前着实为之一亮。

有prometheus server和exporter和pushgateway和Aletmanger和相关出图和展示工具五大块组成，核心是prometheus server，由retrieval和TSDB和HTTP server组成，retrieval接收pull的消息，有两种pull类型，针对长作业是在上面部署exporters收集数据，针对短作业是用pushgetway拉取指标，而HTTP s

本文系统梳理了ChatGPT的发展历程与核心技术原理。ChatGPT是基于GPT-3.5架构的聊天机器人，其发展经历了从2017年Transformer到2022年GPT-3.5、instructGPT等关键节点。核心创新在于采用强化学习从人类反馈（RLHF）技术，包括三个关键步骤：有监督调优（SFT模型）、训练奖励模型（RM）和近端策略优化（PPO）。这种技术组合解决了大模型输出不一致问题，使C

GPT系列模型发展综述：OpenAI推出的GPT系列模型展现了生成式预训练Transformer的进化历程。GPT-1(2018)首次采用单向Transformer解码器，奠定生成任务优势；GPT-2(2019)通过15亿参数实现多任务统一建模，验证无监督迁移潜力；GPT-3(2020)以1750亿参数突破规模极限，开创零/少样本学习范式。最新GPT-4/4.5进一步优化架构，通过混合专家系统等技

深度学习是人工智能的重要分支，通过模拟人脑神经网络自动提取特征，无需人工干预。相比传统机器学习依赖特征工程，深度学习具有更强的表达能力但可解释性较差。神经网络由输入层、隐藏层和输出层构成，通过激活函数引入非线性因素。常用激活函数包括Sigmoid和ReLU，后者能有效缓解梯度消失问题。优化算法如Momentum、AdaGrad和Adam可改进梯度下降过程，提高训练效率。Dropout等正则化方法通

灰度阈值处理+特征提取ps:思考：如何通过阈值处理后，后续缩小检测目标范围？二值化、梯度阈值、自适应阈值等方法来增强图像的对比度，从而突出目标特征，进一步缩小检测目标范围。

发现了一个单机监控的Netdata，眼前着实为之一亮。

今天在做多台机器之间共享数据nfs服务时，新搭建nfs服务器（CentOS7虚拟机），为了下载速度快，每次都要做好镜像的更改，既然次数多，懒得每次还来查资料，就自己写一篇博客加强自己的记忆或者自己找资料就直接看自己的了，方便~走起！、Ubuntu、 Fedora、Arch Linux、Gentoo、openSUSE、Scientific Linux 等主流发行版的软件源镜像。CentOS，是基于

今天在做多台机器之间共享数据nfs服务时，新搭建nfs服务器（CentOS7虚拟机），为了下载速度快，每次都要做好镜像的更改，既然次数多，懒得每次还来查资料，就自己写一篇博客加强自己的记忆或者自己找资料就直接看自己的了，方便~走起！、Ubuntu、 Fedora、Arch Linux、Gentoo、openSUSE、Scientific Linux 等主流发行版的软件源镜像。CentOS，是基于