输入cmd+k，在输入框里面键入想要实现的功能。除了桶排序，其他排序实现真实有效。1、cursor地址。

深度学习入门（一天读懂深度学习-李宏毅）1、深度学习框架图： （参考网址https://blog.csdn.net/u010164190/article/details/72633245）2、神经网络要解决的问题2.1、基于网络功能函数的定义（网络模型的选择，激励函数的选择，优化方法的选择）-->网络模型好坏的评估（损失函数的定义）-->选出一个最优模型--&g

（LLaMA-Factory实践知乎较好案例）使用llamafactory-cli help查看。各种模型文件，可以在这个里面下载。数据、评估、训练、生成、模型超参在此目录。

提示：升级 Python 版本时可能会影响你的项目依赖库。在执行以上操作时，确保已经备份你的环境和项目数据，以免意外发生。如果发现新版本与现有代码不兼容，你可能需要回退到旧版 Python，或更新你的代码以匹配新版 Python 的要求。如果默认的 channels 还没有 3.11 版本，你可能需要添加其他的 channels，例如。中的版本号为你希望安装的确切版本（如 3.11.0），如果它在

clamp：区间限定函数。

1、生成RDD从文件读数据2、RDD的3种运算

一、MLlib简介MLlib是Spark的机器学习（Machine Learning）库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。MLlib由一些通用的学习算法和工具组成，包括分类、回归、聚类、协同过滤、降维等，同时还包括底层的优化原语和高层的管道API。具体来说，其主要包括以下几方面的内容：算法工具：常用的学习算法，如分类、回归、聚类和协同过滤；特征化工具：特征提取、转化、降维，和

要在Linux系统上查看NVIDIA GPU的使用情况，您可以使用nvidia-smi命令。这是一个NVIDIA提供的命令行工具，能够显示GPU的各种状态信息，包括但不限于使用率、内存使用情况、温度、时钟速度以及运行在GPU上的进程。nvidia-smi此输出提供了每块GPU的详细状态，包括GPU编号、名称、当前功耗、温度、利用率、已分配的显存和总显存等。同时，底部的“Processes”部分还会

这个命令将输出你的 NVIDIA GPU 的当前状态，包括每个 GPU 的使用率、总内存、正在使用的内存、GPU 温度等信息。如果你希望检查 Unix 或 Linux 系统上的 GPU 使用情况（特别是查找空闲的 NVIDIA GPU），可以使用 NVIDIA 提供的命令行工具。另外，如果你在使用像 Kubernetes 这类容器编排系统，你可能需要查看集群的 GPU 使用情况，这通常需要集群级的

深度学习入门（一天读懂深度学习-李宏毅）1、深度学习框架图： （参考网址https://blog.csdn.net/u010164190/article/details/72633245）2、神经网络要解决的问题2.1、基于网络功能函数的定义（网络模型的选择，激励函数的选择，优化方法的选择）-->网络模型好坏的评估（损失函数的定义）-->选出一个最优模型--&g