这些向量在一个连续的向量空间中，保持了原始数据的语义或结构信息，使得相似的数据点在空间上距离较近。OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h设置模型加载到内存中保持24个小时(默认情况下，模型在卸载之前会在内存中保留 5 分钟)果然获取维度失败是有原因的，有些模型是支持嵌入的，有些则不支持，如qwen-1.5B, deepseek-70B它就支持，查看API文档。支持嵌入的一般是比较小的模型，灵活

一开始找到的例子是JS的，JS也是其中最简单的了，就是前端开发语言，几乎一模一样，但是它实现的功能感觉又比较弱，只适合写页面。然后用Java开发又遇到了ResourceTable的问题，原来Deveco Studio它不能自己加载组件id,搞了半天后来看到一个课程中听老师讲到才明白。api更新更是快，不同的api，不同的Deveco Studio，不同的语言:JS，Java，eTS等开发差异也不同

bf16是Facebook新提出的深度学习数据格式，华为的机器并不一定支持，所以将其设置为false。这个问题在最新的A2系列服务器可直接解决，驱动用24及以上。只有A2系列的才支持。确实是的，在ascend-toolkit下ls。重新装kernel算子,opp_kernel。

bf16是Facebook新提出的深度学习数据格式，华为的机器并不一定支持，所以将其设置为false。这个问题在最新的A2系列服务器可直接解决，驱动用24及以上。只有A2系列的才支持。确实是的，在ascend-toolkit下ls。重新装kernel算子,opp_kernel。

MLlib采用Scala语言编写，借助了函数式编程设计思想，开发人员在开发的过程中只需要关注数据，而不需要关注算法本身，因为算法都已经集成在里面了，所以只需要传递参数和调试参数。MLlib主要包含两部分，分别是底层基础和算法库。其中底层基础包括spark的运行库、矩阵库、和向量库，向量接口和矩阵接口是基于Netlib和BLAS/LAPACK开发的线性代数库Breeze;算法库包括分类、回归、聚类、

这些向量在一个连续的向量空间中，保持了原始数据的语义或结构信息，使得相似的数据点在空间上距离较近。OLLAMA_KEEP_ALIVE=24h设置模型加载到内存中保持24个小时(默认情况下，模型在卸载之前会在内存中保留 5 分钟)果然获取维度失败是有原因的，有些模型是支持嵌入的，有些则不支持，如qwen-1.5B, deepseek-70B它就支持，查看API文档。支持嵌入的一般是比较小的模型，灵活

更换Scala-sdk版本

idea创建spring configuration xml 文件 无选项问题解决

前面已经分别写过q-learning和Sarsa的强化学习代码，其实两者差异并不非常大，只是在更新方式上不同，只是一个更加注重探索，一个更加注重应用。那么学习了这两种强化学习方法后，我们来进一步提升其性能，通过赋予强化学习智能体先验知识使其能够更快达到预想的效果，在前面的代码中，我们我们已经将智能体学习后的q表存储下来，现在我们可以在其启动时赋予智能体这些知识。为了实现先验知识的赋予，需要的几个函

Sarsa和Q-learning是两种经典的强化学习算法，它们在更新动作值函数时有一些重要的区别。首先，Sarsa算法使用的是on-policy学习方法，即它在学习时使用当前策略选择的动作更新动作值函数。因此，Sarsa算法对当前策略的评估更加准确，但也可能导致过度探索。相比之下，Q-learning使用的是off-policy学习方法，即它在学习时使用最优策略选择的动作更新动作值函数。因此，Q-