弹性 实战k8s模型
nacos for k8s
nacos-deploy.yaml 基于nfs apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: nacos-headless namespace: test labels: app: nacos-headless spec: type: ClusterIP ......
redis for k8s
deploy.yaml apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: redis-cm namespace: test data: redis.conf: |+ requirepass luode2023666 protected-mode no po ......
k8s集群搭建1.22.x (centos)
版本 1.22.xx 版本兼容 集群搭建指导 https://www.cnblogs.com/Sunzz/p/15184167.html 【1.18】 https://blog.csdn.net/qq_34629877/article/details/120234616 【1.22】 升级cento ......
EF First 生成数据模型
//创建目录：mkdir EFCoreScaffoldexample//进入目录：cd EFCoreScaffoldExample//创建控制台项目：dotnet new console//添加依赖：dotnet add package Microsoft.EntityFrameworkCore.S ......
InternLM实战营 第三次作业
基础作业 这一部分在第三次笔记中可以找到详细的 这里就给一个结果展示 运行结果 进阶作业 收集数据 这里我只收集了法律相关的三个数据，构造了对应的向量数据库 这里不放代码了，代码会放到最后的最后的github对应的项目中 创建应用 这里我现在自己机器上跑了一下效果 对应的知识库的内容 可能本来模型就 ......
如何使用 Helm 在 K8s 上集成 Prometheus 和 Grafana｜Part 2
在 Part 1 中，我们一起了解了什么是 Prometheus 和 Grafana，以及使用这些工具的前提条件和优势。在本部分，将继续带您学习如何安装 Helm 以及如何使用 Prometheus Helm Charts。 开始使用 Helm 和 Helm Chart ArtifactHub 为 ......
使用PyTorch实现混合专家(MoE)模型
Mixtral 8x7B 的推出在开放 AI 领域引发了广泛关注，特别是混合专家（Mixture-of-Experts：MoEs）这一概念被大家所认知。混合专家(MoE)概念是协作智能的象征，体现了“整体大于部分之和”的说法。MoE模型汇集了各种专家模型的优势，以提供更好的预测。它是围绕一个门控网络 ......
记录下在linux部署大语言模型和聊天服务、简历服务等
1、弄清楚外网、内网的区别 2、宝塔面板的使用。 命令行输入 bt 、 bt default（本质是linux开了个端口服务用于宝塔管理服务、代理服务等） 3、netstat -tuln 查看正在运行的端口。 4、服务都启动之后，用宝塔代理相关端口 ， 使用 ufw 、 iptables、 fire ......
袋鼠云数栈UI5.0设计实战｜B端表单这样设计，不仅美观还提效
我们是袋鼠云数栈 UED 团队，致力于打造优秀的一站式数据中台产品。我们始终保持工匠精神，探索前端道路，为社区积累并传播经验价值。 本文作者：大喜 相关文章：袋鼠云出品！数栈UI 5.0全新体验升级，设计背后的故事 前言 表单是B端产品中最常见的组件之一，主要⽤于数据收集、校验和提交。比如登陆流程的 ......
资源配额ResourceQuota实战案例
目录一.资源配额ResourceQuota概述1.资源配额概述2.资源配额ResourceQuota的工作方式3.计算资源配额4.存储资源配额5.对象数量配额二.资源配额案例1.计算资源配额案例1.1 创建计算资源配额1.2 验证计算资源配额1.3 超出计算配额验证2.存储资源配额案例2.1 创建存 ......
unity3d修改模型位置
using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class VCCameraWorkerController : MonoBehaviour { public Vector3 ......
Omics辅助育种统计方法：最小二乘与混合模型
此幻灯片是来自“Omics辅助育种统计方法”短期课程中的一节：Applications for Ordinary Least Squares and Mixed Models。作者Malachy Campbell，博后毕业于康奈尔大学，是一名计算生物学家，专注于统计基因组学和数量遗传学。热衷于从大规 ......
GS | 佛罗里达大学Salvador报告：数量遗传和育种中的混合模型
本报告来自佛罗里达大学Salvador A. Gezanboshi博士。Salvador是一位拥有20多年经验的育种家/数量遗传学家，在育种、统计分析和遗传改良咨询方面有着丰富的经验。同时，他也是VSN的国际顾问，没错，就是那个开发了大名鼎鼎的ASReml的VSN。在大学或研究机构任职期间，他主要集 ......
浦语书生大模型实战训练营01笔记
大模型总的发展趋势：单一模型处理单一任务到一个模型解决多个任务 书生.浦语大模型开源历程：internLM大模型发布-》全面商业、开源支持8k语境全链路开源体系》多模态预训练语料库开源发布-》1.1版本迭代升级，开源智能体框架支持语言模型到智能体升级转换-》增强版发布开源工具全线升级 书生.浦语大模 ......
R语言分布滞后非线性模型（DLNM）研究发病率，死亡率和空气污染示例|附代码数据
全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=21317 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后非线性模型（DLNM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了运行分布滞后非线性模型的示例，同时描述了预测变量和结果之间的非线性和滞后效应，这种相互关系被定义为暴露-滞后-反应关联 数据集包含 ......
k8s 标签-2
目录标签-2node的角色修改node节点的角色，将他的角色修改成他的主机名标签的作用Cordon，Drain以及污点Cordon--告警警戒Drain驱逐演示污点污点的Cordon的区别 标签-2 上一篇笔记的结尾处我们简单提了一下标签，并通过标签将pod指定给了某个node，因为当时写的时候比较 ......
什么是大语言模型的“幻觉”
使用ChatGPT的朋友应该遇到过这样的情况，模型有时候会答非所问甚至自相矛盾，这种情况被成为大语言模型的“幻觉”，即在处理和生成文本时出现的一些特定的错误或误解。这些幻觉可能源于模型对现实世界的理解不足、数据训练的偏差、或者算法本身的局限性。 出现幻觉的原因有几个方面： 1、数据训练偏差 LLM通 ......
多模态大模型少样本自适应综述
前言 在医学成像和遥感等一些细粒度领域，多模态基础模型的性能往往不尽人意。因此，许多研究者开始探索这些模型的少样本适应方法，逐渐衍生出三种主要技术途径：1）基于提示的方法；2）基于适配器的方法；3）基于外部知识的方法。尽管如此，这一迅速发展的领域产生了大量结果，但尚无全面的综述来系统地整理研究进展。 ......
TypeChat、JSONSchemaChat实战 - 让ChatGPT更听你的话
TypeChat 用一句话概括，就是用了它你可以让大语言模型（比如 ChatGPT）将自然语言转换成特定类型的 JSON 数据。 我们在使用 ChatGPT 的时候，大致流程如下： 假如我们需要 ChatGPT 按照我们输入的 prompt，输出指定格式的 JSON 数据，我们在 prompt 里将 ......
大模型RAG之向量检索技术-结合LSTM模型编码
本文将介绍两种编码方式，一种直接采用bert进行编码query与待匹配数据；另一种将待匹配数据构造成key-value的形式，key表示从每个待匹配数据的概念或者抽象描述，value是对应的待匹配数据，将query和key进行编码，lstm从过query查询到key之后，就可以获取对应的value ......
七天.NET 8操作SQLite入门到实战 - 第七天BootstrapBlazor UI组件库引入（1）
前言 由于第七天Blazor前端页面编写和接口对接的内容比较的多，所以这一章节将会分为三篇文章来进行讲解，大家可以认为分为早、中、晚来进行阶段性学习，从而提高学习效率😁。 七天.NET 8 操作 SQLite 入门到实战详细教程 第一天 SQLite 简介 第二天 在 Windows 上配置 SQ ......
PV视角之3D检测模型Sparse4D系列
在自动驾驶视觉感知系统中，为了获得环绕车辆范围的感知结果，通常需要融合多摄像头的感知结果。比较早期的感知架构中，通常采用后融合的范式，即先获得每个摄像头的感知结果，再进行结果层面的融合。后融合范式主要的问题在于难以处理跨摄像头的目标（如大卡车），同时后处理的负担也比较大。而目前更加主流的感知架构则是 ......
什么是大模型RAG?RAG与funtionCalling的区别是什么？
大模型的RAG（Retrieval-Augmented Generation）与Function Calling都是用于增强大型语言模型（如GPT）的技术，但它们的工作原理和应用场景有所不同。 Retrieval-Augmented Generation (RAG): 原理：RAG结合了信息检索和文 ......
CUDA驱动深度学习发展 - 技术全解与实战
全面介绍CUDA与pytorch cuda实战 关注TechLead，分享AI全维度知识。作者拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕，复旦机器人智能实验室成员，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人 一、CUDA：定义与演进 CUDA（ ......
Vue开发实战：构建适配多终端的前端应用
Laravel是一个流行的PHP框架，它具有出色的可测试性，可以帮助开发人员在更短的时间内编写可靠的代码。但是，即使使用了这个框架，也可能会出现测试覆盖率较低的情况。测试覆盖率是指代码中已由测试案例覆盖的部分比例。测试覆盖率越高，代码质量越高。在本文中，我们将分享几种技巧，帮助您提高Laravel应 ......
模型类序列化器
1 原来用的Serilizer跟表模型没有直接联系， 模型类序列化器ModelSerilizer，跟表模型有对应关系 2 使用 class BookModelSerializer(serializers.ModelSerializer): class Meta: model=表模型 # 跟哪个表模型 ......
rancher和k8s版本对应如下：
https://www.suse.com/suse-rancher/support-matrix/all-supported-versions/rancher-v2-7-9/ https://www.suse.com/suse-rancher/support-matrix/all-supported ......
【略读论文|大模型相关】Zero-Shot Relational Learning on Temporal Knowledge Graphs with Large Language Models
时间：2023 学校：慕尼黑大学 创新点： 1.据我们所知，这是第一个试图在TKGF背景下研究零射击关系学习的工作。 2.我们设计了一种基于llm的方法zrLLM，并设法在零射击关系推理中增强各种基于嵌入的TKGF模型。 3.实验结果表明，zrLLM有助于大大提高所有考虑的TKGF模型对包含未见零射 ......