使用MindSpore框架实现基于RNN的情感分类任务。包括数据集准备、模型构建、训练与评估、模型保存和预测等全流程。重点介绍了在数据预处理、模型定义和训练细节方面的实现方法。

单元测试其实是检测代码最好的方式，单元测试，代码质量，这些都是很好的工具，单元测试需要结合mockito框架进行mock来测试，否则没用的数据写入到数据库里面也是占用空间，本身测试只是为了检查我的逻辑是否合理，流程是否通顺，判断是否到位。测试覆盖查看还是很方便的，只是你要把每种情况都要考虑到，提供对应的代码示例去执行对应的代码块。不得不说idea这个测试报告还是挺友好的对与那些测试人员可以直观的看

MindSpore提供了多种适用于图像、文本等不同类型数据的数据预处理变换算子,包括通用变换、Vision Transforms和Text Transforms。这些变换可以灵活组合使用,构建出复杂的数据处理流水线,为下游的模型训练做好数据准备。总的来说,MindSpore的数据变换功能丰富全面,可以灵活地满足不同数据类型的预处理需求,为机器学习模型的训练做好铺垫。

这篇介绍了，在MindSpore中保存和加载模型的方法,包括使用save_checkpoint保存模型参数,load_checkpoint和load_param_into_net加载参数,以及使用export导出MindIR格式模型并通过load接口加载进行推理。还介绍了这些保存和加载模型的核心API,为开发者提供了在MindSpore中管理和复用模型的实用技巧。

本文详细介绍了基于Dify平台开发AIAgent的完整流程，重点展示了知识库搜索增强版的配置与部署。内容包括：创建FlexusX实例搭建开发平台、部署Embedding和Reranker模型、配置云搜索服务与安全防护等关键步骤。文章还记录了部署过程中的密码设置问题和解决方案，以及如何对接ModelArts在线推理服务、创建API密钥、配置知识库等工作流程。最后展示了通过三种方式访问应用并进行智能对

突然听到运维说磁盘预发布环境磁盘空间不够，细查之下发现是由于某个表的数据太大导致的，但是查看了下数据库表发现，实际的表数据量只有60w条，很明显表哪里出问题了，一开始以为是犹豫表的设计不合理索引导致的数据量大，细看之下发现挺正常的。

摘要：ModelArtsStudio提供一键部署DeepSeek大模型的解决方案，支持开发者快速搭建Dify-LLM应用开发平台。华为云Flexus服务器提供三种部署方案（社区版单机部署、知识库搜索增强版、CCE容器高可用版）满足不同需求，可实现5-10分钟快速部署。平台支持创建多种AI应用、配置知识库和Agent工具，采用灵活的按需付费模式（最低约1元/小时），显著降低使用门槛。该方案特别适合预

在项目中，我们可以使用一些表达式来判断是否需要触发警告。例如一些常见的表达式及其含义：条件表达式：这是最基本的表达式，用于判断某个条件是否成立。这个表达式会判断变量 x 是否大于 10，如果成立，则执行。逻辑表达式：这种表达式通常用于将多个条件组合起来，判断整个表达式的结果是真还是假。这个表达式会判断变量 x 是否大于 10 并且变量 y 是否小于 20，如果成立，则执行。这些偏门的表达式还是孤陋

其实写过SQL连接的都知道要打开要关闭，我也知道的，习惯了封装的类觉得会考虑到这个点，所以就没有关注到这里就没有关心了。这里封装封一半，我以为自己会释放连接，没想到还需要自己手动控制，我。归纳了解决问题的几种方法DAO.getConnection()是我们自己封装的一个类，其实我挺讨厌自己造轮子的，不好用还容易出问题，从1到100不好么，为什么老是喜欢从零到一，很容易掉坑了。接着就又看到熟悉的CA

主要是为了存档，碰到表单传对象数组的情况，一般都是一个表单只能传一个对象，后面经过跟前端的研究和讨论发现居然可以传对象数组，以此作为记录分享。@Data@Data//定位或关键字//2.骑缝章1.其他传输数组队列不需要使用注解，在测试传输中不写注解反而能通过写了，写了@RequestPart注解反而通过不了，具体细节之后更新细则讲解，这篇主要讲解协议和请求，主要解决了表单形式传输对象的问题。