本文介绍了基于Rook和Ceph的云原生存储解决方案部署方案。Rook作为Kubernetes存储编排器，可自动化管理Ceph分布式存储系统。方案优势包括自动化管理、云原生集成和运维简化等。架构上采用Rook Operator管理Ceph集群组件(MON、MGR、OSD等)，通过CSI驱动实现存储服务。部署步骤包括环境准备、Rook Operator安装、Ceph集群配置和存储类创建，详细说明了Y

pandas-datareader介绍Pandas库提供了专门从财经网站获取金融数据的API接口，可作为量化交易股票数据获取的另一种途径，该接口在urllib3库基础上实现了以客户端身份访问网站的股票数据。需要注意的是目前模块已经迁徙到pandas-datareader包中，因此导入模块时需要由import pandas.io.data as web更改为import pandas_datare.

世界模型是一个AI系统内部形成的、对外部世界如何运作的理解和预测模型。它让AI能够在头脑中“想象”或“模拟”行动的结果，而无需在真实环境中不断试错。

在智能体编排（Orchestration）的开始环节管理多个参数时，需要将用户对话输入与流程中的参数进行有效关联。将解析后的参数映射到各个智能体的启动参数中。通过良好的参数设计、上下文管理和动态路由，可以高效地在多智能体系统中协同处理复杂的用户对话。通过自然语言处理（NLP）或规则引擎，将用户的对话输入解析为结构化的参数（键值对）。在智能体编排开始环节之前，需要明确每个智能体（Agent）启动时所

时空大模型和时序大模型的核心区别在于 处理的数据维度（空间 vs. 仅时间） 和 建模的目标任务。

本文介绍了在Kubernetes集群上部署JupyterHub的完整流程，包括环境准备、核心组件配置和部署步骤。主要内容包括：Kubernetes集群要求（1.14+版本、Helm工具等）、创建命名空间和服务账户、准备生产/测试环境配置文件、构建自定义Notebook镜像（集成Spark、Hail等生物信息学工具），以及使用Helm进行最终部署。部署架构包含JupyterHub Hub、HTTP代

语音识别算法的核心性能指标包括：准确率（WER/CER，不同场景要求5%-20%）、响应时间（实时交互<300ms）、噪声鲁棒性（适应不同环境）、语言口音支持、计算资源效率（移动端轻量化）等。不同场景需求各异，如医疗要求高精度WER<5%，语音助手需低延迟<300ms。优化方向包括数据质量、模型架构、后处理技术和硬件加速，需根据实际应用平衡准确率与效率。

YOLO系列算法的参数量随版本和配置差异较大：YOLOv3约29.9M，YOLOv4达155M（Tiny版26M）；YOLOv5从nano版2.8M到x版66.3M；YOLOv8进一步优化，nano版仅2.3M。不同规模模型适用于不同场景：轻量版适合移动端，大模型适用于高性能需求。版本迭代中，参数量可能降低而性能提升。选择时需权衡计算资源和精度需求。

遍历每一个文件，将它们分别送入ASRExecutor进行识别，所有识别文本集中保存到列表words里，最终写入result.csv文件。通过auditok.split来对音频进行切分，切分后新建目录：change/audio/文件名/，将文件存入该目录。一段python办公自动化抖音广告语，因为有背景音乐，所以判断为Music。执行后qiefen(“1.wav”)后，可以把1.wav进行切分。Pa

我们在上一篇文章中已经学习了Hive的常用命令，但是如果使用其他的语言如何跟Hive进行交互呢。Thrift简介Hive拥有HiveServer(Thrift)或者Hiveserver2组件，提供了JDBC驱动服务，使得我们可以用Java代码或者Python来连接Hive并进行一些关系型数据库的sql语句查询等操作。HiveServer或者HiveServer2都是基于Thrift的，...