激活函数为 ReLU。x_train.reshape(60000, 784)：将训练数据的形状从原来的 (60000, 28, 28) 重塑为 (60000, 784)，其中 784 表示每个图像的像素数量，也就是将每个图像转换为一个长度为 784 的一维数组。这两行代码是将输入的训练数据 x_train 和测试数据 x_test 进行预处理，使它们具有相同的数据形状和数据类型，并进行了归一化处理

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

这也是因为llamafactory前端目前也只支持单卡训练或推理。指定模型做推理，前端访问。

2、借助MapReduce计算框架对原始数据进行转换，生成的数据以分区表的形式存储到多张Hive表中；2，计算：借助mapreduce计算框架对原始数据进行转换，生成的数据以分区表形式。3、需要对Hive中多个表的数据进行JOIN处理，得到一个明细数据Hive大表；5、需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中，供业务调用使用。1，上传：通过Hadoop先将原始数据同步到HDFS上；4、将明细数

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、

tf.keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation=‘relu’, input_shape=(32, 32, 3))：第一层卷积层，使用了 32 个 3x3 的卷积核，激活函数为 ReLU，输入形状为 32x32x3 的图像；tf.keras.layers.Conv2D(64, (3, 3), activation=‘relu’)：第二层卷积层，使用了 64

这次分享一篇更加高级的云计算任务调度的文章和代码，

hive数据分析

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-