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mongodb 面试题

mongodb 面试题总结1 nosql和关系型数据库的区别  NoSQL是非关系型数据库,NoSQL = Not Only SQL。  关系型数据库采用的结构化的数据,NoSQL采用的是键值对的方式存储数据。  在处理非结构化/半结构化的大数据时;在水平方向上进行扩展时;随时应对动态增加的数据项时可以优先考虑使用NoSQL数据库。...

#数据库#面试#json
多个springboot项目部署到tomcat,Error deploying web application archive

每个springboot单独部署到tomcat下可以正常启动,多个一个就发生异常 Error deploying web application archive解决:配置文件加上配置区分spring.jmx.default-domain=项目名转载于:https://www.cnblogs.com/qingyibusi/p/10918361.html...

#开发工具#java
从u盘启动树莓派3

本教程将展示如何从移动硬盘,u盘启动树莓派3。注意,本项功能目前尚处于试验性质且并不支持所有的usb存储设备!program usb boot mode在树莓派3从u盘启动之前,需要从设置了使能usb boot mode的sd启动。该设置树莓派芯片上的OTP(一次性可编程内存),这将使得树莓派能够从usb设备启动。一旦设置了该选项,sd卡就不需要了。注意,OTP一旦做出任何改动,都不能复原...

如何让一台IIS服务器实现多个网站https访问

今天菠菜园为大家分享的文章是如何让一台VPS实现多个网站https访问。我们知道在早期的SSL证书设计的时候默认认为一台服务器只能提供一种服务。或者说一个IP只能提供一种服务。但是后来随着虚拟机的发展,一台服务器上往往承载了很多个网站,这就导致了一台VPS只能让一个网站实现https访问这种尴尬。好在SNI(Server Name Indication)定义在RFC 4366,改善了SSL/T..

#运维#操作系统
正则表达式文本过滤

grep文本过滤1.grep 默认是按照以行为基本单位进行匹配和显示的。2.grep默认匹配只要包含模式字符即可grep -w 是按单词匹配,和普通的匹配不一致单词的分隔符, 数字加字母加下划线都算做单词的一部分grep -f p.txt/etc/passwd匹配显示结果的行号grep 并且...

ubuntu18.04安装时ACPI error 无法进入系统的问题

问题描述:安装系统时无法进入图形界面 出现 一堆错误布拉布拉布拉[0.101261] ACPI Error: [_ppc] Namespace lookup failure, AE_ALREADY_EXISTS (20170531/dswload-378)[0.101268] ACPI Exception: AE_ALREADY_EXISTS, During name lookup...

#操作系统
主动采样算法:融合机器学习与重要性采样的高效数据收集框架

在数据科学和计算统计中,当面对总体庞大且个体观测成本高昂的问题时,抽样技术是进行高效推断的核心工具。重要性采样作为一种经典方法,通过为不同个体分配差异化的抽样概率,旨在以更少的样本获得更精确的总体参数估计。其原理在于,对目标参数影响更大的个体应被赋予更高的抽样权重。然而,传统重要性采样依赖于对总体的先验知识,这在实际中往往难以获得。机器学习模型的引入为此提供了解决方案,它能够通过学习已观测数据来预

#机器学习
生产级机器学习系统设计:从模型交付到系统契约

机器学习模型部署不是终点,而是系统可靠运行的起点。在真实业务场景中,95%以上的线上故障源于数据契约断裂、时序依赖错乱与行为契约缺失,而非算法本身缺陷。理解模型服务的输入/输出契约、异常行为定义及可观测性设计,是构建可信赖AI系统的基础。结合特征Schema校验、熔断降级策略、影子模式灰度与毫秒级延迟优化等工程实践,才能让模型真正融入高合规、高时效的生产环境。本文聚焦于MLOps中被长期忽视的‘系

Sklearn Pipeline实战指南:如何用PCA、Lasso和多项式特征搞定一个完整的机器学习项目?

在房价预测项目中,我们常常面临这样的困境:原始数据包含数十个特征,但并非所有特征都对预测有帮助。有的特征之间存在高度相关性,有的则与目标变量关联微弱。如何系统性地解决这些问题?Scikit-learn的Pipeline模块提供了一种优雅的解决方案。

#设计模式#java
从Flamingo到NExT-GPT:一文读懂多模态大模型是如何“拼装”起来的(架构演进全解析)

本文深入解析了多模态大语言模型(MM-LLMs)从Flamingo到NExT-GPT的架构演进历程,揭示了模块化设计如何实现任意模态交互的技术突破。文章详细探讨了模态编码器、投影器技术、训练范式等核心组件的发展,并展望了未来在轻量化部署、新模态扩展等方向的前沿挑战,为开发者提供了全面的技术洞见。

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