本文介绍了在Windows 10系统下安装WSL 2（Windows Subsystem for Linux）并配置LLaMA-Factory框架来微调千问大模型的完整流程。主要内容包括：1）WSL 2的安装步骤，包括启用Windows功能、安装Linux发行版（Ubuntu 22.04）和验证运行状态；2）在WSL环境中配置GPU支持，安装NVIDIA工具包；3）通过Miniconda创建Pyt

Flink电商数仓项目笔记电商实时数仓分层介绍​普通的实时计算优先考虑时效性，所以从数据源采集经过实时计算直接得到结果。如此做时效性更好，但是弊端是由于计算过程中的中间结果没有沉淀下来，所以当面对大量实时需求的时候，计算的复用性较差，开发成本随着需求增加直线上升。实时数仓基于一定的数据仓库理念，对数据处理流程进行规划、分层，目的是提高数据的复用性。例如下图：例如：我们在普通实时SparkStrea

复盘离线电商数仓项目–数据开发梳理业务数据数仓分层ods层到ads层的开发开源BI工具SupersetODS层业务数据&日志数据ods层业务数据使用Sqoop脚本从Mysql数据库拉取数据落盘到hdfs然后创建ods层的外部表_分区表使用封装好的shell脚本将数据load到对应的表中，脚本如下(参考模板)：#!/bin/bashAPP=gmallhive=/opt/module/hive

循环神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络，具有短期记忆能力，适用于时序相关任务如文本、语音等。RNN通过时间步展开实现信息传递，但存在长期依赖问题。LSTM（长短期记忆网络）通过引入遗忘门、输入门和输出门结构有效解决了这一问题，能够选择性地保留或遗忘信息。GRU是LSTM的简化版本，同样用于处理长序列依赖。这两种网络结构在自然语言处理等时序任务中表现优异，通过对历史信息的智能筛选实现

在数学中，分形（Fractal）是具有自相似性的结构——整体与局部在形态上是相似的。例如：雪花、费尔南德斯三角形、树木、血管等自然结构。

处理完的音频（vocal）的是人声，(instrument)是伴奏，(No Reverb)的没混响的，（Reverb）的是混响。这步很简单只要把刚才的切分文件夹输入，如果你音频降噪过，那么默认是output/slicer_opt文件夹，如果你切分了没有降噪，那么默认是output/slicer_opt文件夹。就好了，默认输出是output/asr_opt这个路径，建议不要改输出路径，到时候找不到文

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用python实现绘制玫瑰花import turtle# 设置初始位置turtle.penup()turtle.left(90)turtle.fd(200)turtle.pendown()turtle.right(90)# 花蕊turtle.fillcolor("red")turtle.begin_fill()turtle.circle(10, 180)turtle.circle(25, 110)

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