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git cherry-pick & revert

git cherry-pickgit cherry-pick : 将某个分支的某个或几个commit(s)提交到当前分支(操作的对象是commit)eg:git checkout Bgit cherry-pick 0771a0c107dbf4c将上面A分支的commit id为 0771a0c107dbf4c96806d22bbc6ef4c58dfe7075 的提交(合并)添加到...

#git
关于改变 django select_related的join连表方式(inner join/ left join)

关于改变 django select_related的join连表方式(inner join/ left join)django可以使用select_related预加载外键对象,但在没有指定 null=True的情况下,select_related会使用inner join连表查询,这样可能会造成数据缺失(外键对象数据不存在的情况下)eg:author = models.ForeignKe...

#django
flask/django 动态查询表结构相同表名不同数据的Model实现

1.问题为了控制数据的增长,经常需要分表,数据库中存在多张结构相同,表名相关的表,如:table_201706table_201707table_201708怎么通过SQLAlchemy 或者django查询相关的数据表,而不用每次都创建Model呢2.解决方法分别在flask和django下实现,代码如下2.1 flask+sqlalchemy# -*-coding:utf-8cla

#django#flask#database
基于 Python django 的小型论坛系统

django_forumThis is a small and simple forum which uses the Django Framework (written in Python language).这是一个基于django的小型论坛系统这是个基于 Python django 的小型论坛系统本系统实现了一般论坛的主要功能,包括发帖,评论,评论回复,评论通知,加好友,好友消息,消息通知,

解决ubuntu update出现Failed to fetch,hash sum mismatch的问题

解决ubuntu update出现Failed to fetch和hash sum mismatch的问题最近在ubuntu上跑docker时,需要update源,结果出现了:W: Failed to fetch http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/trusty-security/main/source/Sources Hash Sum mismatch

#ubuntu#docker
docker-compose教程(安装,使用, 快速入门)

教程基于ubuntu下最新的compose版本3参考:https://docs.docker.com/compose/overview/1.Compose介绍Docker Compose是一个用来定义和运行复杂应用的Docker工具。一个使用Docker容器的应用,通常由多个容器组成。使用Docker Compose不再需要使用shell脚本来启动容器。Compose 通过一个配...

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#docker
云计算之虚拟化技术概述(KVM/Xen/Hyper-V/VMware)

虚拟化是云计算的基础。简单来说,虚拟化就是在一台物理服务器上,运行多台“虚拟服务器”。这种虚拟服务器,也叫虚拟机(VM,Virtual Machine)。从表面来看,这些虚拟机都是独立的服务器,但实际上,它们共享物理服务器的CPU、内存、硬件、网卡等资源。物理机,通常称为“宿主机(Host)”。虚拟机,则称为“客户机(Guest)”。谁来完成物理资源虚拟化的工作呢?就是大名鼎鼎的 Hypervis

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#云计算
解决ubuntu update出现Failed to fetch,hash sum mismatch的问题

解决ubuntu update出现Failed to fetch和hash sum mismatch的问题最近在ubuntu上跑docker时,需要update源,结果出现了:W: Failed to fetch http://archive.ubuntu.com/ubuntu/dists/trusty-security/main/source/Sources Hash Sum mismatch

#ubuntu#docker
大模型初探和本地部署

大语言模型(Large Language Model, LLM)简称大模型,本质上是基于海量文本数据训练的、通过统计规律映射语言与知识的 “概率生成模型” —— 核心并非 “理解” 语言或世界,而是通过学习人类文本中的字符(词 / 字 /Token)序列关系,实现 “给定输入后,生成符合人类逻辑与常识的输出”。可从 3 个核心层面理解。

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#机器学习
大模型初探和本地部署

大语言模型(Large Language Model, LLM)简称大模型,本质上是基于海量文本数据训练的、通过统计规律映射语言与知识的 “概率生成模型” —— 核心并非 “理解” 语言或世界,而是通过学习人类文本中的字符(词 / 字 /Token)序列关系,实现 “给定输入后,生成符合人类逻辑与常识的输出”。可从 3 个核心层面理解。

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#机器学习
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