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mongodb-索引-哈希索引

并且可以在查询中提供更快的查找速度,特别是在大型数据集中。字段创建哈希索引,用于快速查找密码哈希值。哈希索引的主要优势在于对于精确匹配查询的。查询方面与普通索引并没有太大的不同。然而,哈希索引也有一些限制,例如。可能会影响索引性能。

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#mongodb#哈希算法#数据库
推荐系统/电商中的 业务指标GMV

虽然GMV是一个重要的业务指标,但在评估一个电商平台的绩效时,还需要综合考虑其他指标,如净利润、ARPU(每用户平均收入)、用户留存率等,以全面了解业务的健康状况。GMV的计算方式为所有成功交易订单的商品总售价之和,包括用户付款的商品价格以及相关的运费、税费等。GMV在电商行业中被广泛用于评估平台业务的规模和增长。,通常以货币单位(例如美元、人民币等)表示。,因为它未考虑退货、售后服务成本以及平台

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#大数据#机器学习#人工智能 +1
Error response from daemon: Get “https://xxxxx.com:5000/v2/“: x509

登录私人库的时候,docker login registry.xxxx.com:5000如果出现以下错误:Error response from daemon: Get "https://registry.xxxx.com:5000/v2/": x509: certificate relies on legacy Common Name field, use SANs or temporarily

#macos#docker
在现有的项目架构之下, 只修改 nginx的配置就可以从http1.1 升级到 http2

以下是在现有的 Nginx 配置中启用HTTP/2确保 Nginx 版本支持HTTP/2Nginx 从 1.9.5 版本开始支持HTTP/2。可以通过 nginx -v 命令检查当前的 Nginx 版本。如果 Nginx 版本较旧,可能需要升级到支持HTTP/2的版本。配置 HTTPS:HTTP/2在大多数浏览器中要求使用 HTTPS。确保 Nginx 配置中已经设置了 SSL/TLS。如果还没有

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#架构#nginx#运维
git 代码冲突处理

在多人共同维护一个 git 项目的时候, 合并代码难免会遇到冲突的情况.假设当前分支是tmp分支, 以为例, 把dev的代码合并到tmp分支tmpdev。

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#git
vs code 使用 prettier 格式化 js 的时候, 函数定义的名称和括号之间有一个空格, 而 eslit 又不允许这个空格.

vs code 使用 prettier 格式化 js 的时候, 函数定义的名称和括号之间有一个空格, 而 eslit 又不允许这个空格.

#vscode#javascript#typescript
ollama run qwen3 选择 think 和 不要think

如何在 ollama run qwen3 中关闭 think 模式在使用 ollama run qwen3 时,默认启用了 think 模式。如果你希望关闭这一模式,不同版本的 Ollama 有不同的设置方式。

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Docker Compose 配置环境变量

文件中定义的所有环境变量都将被加载到 Compose 项目中. 注意, .env 文件应该包含键值对, 每行一个, 并使用=分隔键和值.在这个例子中, myservice 服务的环境变量 MY_VAR 的值被设置为 myvalue. 可以根据需要添加多个环境变量.在 Docker Compose 中, 可以通过 environment 字段来设置环境变量. 可以在。文件相同的目录中. 在这种情况下

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#docker#java#eureka
强化学习 - Proximal Policy Optimization (PPO)

在这个例子中,我们定义了一个简单的Proximal Policy Optimization(PPO)Agent,包括演员(Actor)和评论家(Critic)两个神经网络。在训练过程中,我们通过PPO算法来更新演员网络和评论家网络的参数。请注意,PPO算法的实现可能因问题的复杂性而有所不同,可能需要更多的技术和调整,如归一化奖励、使用更复杂的神经网络结构等。PPO的目标是通过优化代理的策略函数来最

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#机器学习#人工智能#深度学习
强化学习 - Deep Deterministic Policy Gradient (DDPG)

在这个例子中,我们定义了一个简单的DDPG Agent,包括演员(Actor)和评论家(Critic)两个神经网络。在训练过程中,我们使用了两个目标网络来提高稳定性,并进行了软更新。)是一种用于解决连续动作空间的强化学习问题的算法。DDPG结合了深度学习和策略梯度方法,用于学习一个确定性策略。它适用于具有高维状态空间和连续动作空间的问题。请注意,DDPG算法的实现可能因问题的复杂性而有所不同,可能

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#机器学习#人工智能#深度学习
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