chatgpt cgroup网络

传统企业Stadtwerke Unna跨入互联网领域，Allegro网络万用表助其在数字化转型过程中保持竞争力，确保为客户提供高质量的服务，成功转型成为现代化互联网服务提供商，并在日益增长的数字化世界中维护其业务效率和可靠性。 ......

背景 为网关提供健康检查功能时需要对节点发送http或者tcp探活请求。Openresty 提供cosocket来处理非阻塞IO。 实现 跟工程结合在一起，这里简单拼接数据结构 local function __default_check_alive(status) return status >= ......

项目地址 https://gitee.com/wxzcch/pytorchbase/tree/master/leason_2 源码 import torch from torch import nn, optim from torch.autograd import Variable from to ......

一、网络编程入门 1、网络编程概述 2、网络编程的三要素 3、IP地址 InetAddress类 示例： 4、端口 5、协议 二、UDP通信程序 1、UDP通信原理 2、UDP发送数据 示例： package com.itbianma01; import java.io.IOException; i ......

Docker网络 我们使用容器，不单是运行单机程序，当然是需要运行网络服务在容器中，那么如何配置docker的容器网络，基础网络配置，网桥配置，端口映射，还是很重要。 docker网络功能 docker的网络功能就是利用Linux的network namespace，network bridge，虚 ......

1.配置容器端口映射 我们使用容器，不单是运行单机程序，当然是需要运行网络服务在容器中，那么如何配置docker的容器网络，基础网络配置，网桥配置，端口映射，还是很重要。 这里的学习思路，是先学习基本的容器网络操作命令 后面环节深入学习docker网络配置。 容器里运行web服务，是基本需求，想要让 ......

一、ChatGPT基础知识 transformer机制 和RLHF RLHF（Reinforcement Learning from Human Feedback）是基于人类反馈来构建强化学习，使用强化学习的方法和框架，是模型能够接纳人类反馈。不要求构建真实的环境，而是用人工标注的反馈信息去构成环境 ......

不知不觉就把IA的基础学了个大概，经过上一期的学习，感觉对于网络设备的工作原理还是需要一个简单的总结 下面我们会根据设备内部的工作机制进线学习 首先我们上一期也谈到了交换机的工作原理：接受到数据帧，查看目标MAC，对应的端口转发就ok了 不过上期讲的比较模糊，这期我们就从PC如何把数据帧交给交换机， ......

最近有一款聊天机器人框架 Lobe Chat 火出了天际，它不仅支持多模态，支持语音会话，还有一个强大的 Function Calling 插件生态系统（可以作为 ChatGPT 插件的平替）。最重要的是，它的 UI 很漂亮，一看就是小姐姐精心设计过的~ 连 Vercel 的 CEO 都给它点赞了： ......

Linux 网络连接三种模式 桥接模式 NAT网络地址转换 主机模式 ......

最近做到了很多网络流的题，一眼都挺不一眼的，凭自己也只有几道可以想到性质，但知道网络流相关知识之后就都是简单题了。 以下所有的证明都偏口胡，但有一定程度上的严谨性。 设情景下的最大流流量为 \(|F|\)。 称某个最大流方案中这条边流量所构成的流网络为使用流网络。 称流网络中每条边的容量减去某个最大 ......

为什么正则化有利于预防过拟合呢？ 通过两个例子来直观体会一下。 左图是高偏差，右图是高方差，中间是Just Right。 现在来看下这个庞大的深度拟合神经网络。知道这张图不够大，深度也不够，但可以想象这是一个过拟合的神经网络。这是的代价函数\(J\)，含有参数\(W\)，\(b\)。添加正则项，它可 ......

前言 经过上个章节的介绍，大家可以了解到 uni-app-pinia存储数据的基本使用方法 那本章节来给大家介绍一下 uni-app-网络请求 的基本使用方法 步入正题 首先我们打开官方文档，我先带着大家看一下官方文档的介绍：https://uniapp.dcloud.net.cn/api/requ ......

Unity3D 是一款强大的游戏开发引擎，可以用于开发各种类型的游戏，包括多人联机网络游戏。然而，在开发多人联机网络游戏时，有一些常见的误区需要注意。本文将详细解释这些误区，并提供技术解决方案和代码实现。 对啦！这里有个游戏开发交流小组里面聚集了一帮热爱学习游戏的零基础小白，也有一些正在从事游戏开发 ......

在数字时代的奇幻旅程中，有一个传奇的地方叫做“弱智吧”。它不仅是网络幽默的圣地，更是智慧与愚昧的奇妙交汇处。今天，我带着一个特殊的伙伴——ChatGPT，这个人工智能的奇迹，踏上了一次前所未有的冒险。我们的目标是深入这个充满无厘头段子和哲学思考的奇特世界，探寻它的奥秘。 每一个段子都像是对现实的一次 ......

1- 模型 模型结构 特征表示能力 训练效率 模型复杂度 鲁棒性 CNN 局部连接、权值共享的卷积结构 对局部特征提取能力强，适用于图像、语音等领域 训练效率高，可并行化处理 模型结构相对简单，参数较少，不适用于处理序列数据 对数据噪声、变形等鲁棒性一般 RNN 具有循环连接的结构，如LSTM、GR ......

模型演进卷积神经网络--循环神经网络--Transformer 卷积神经网络 CNN 主要处理图像的神经网络卷积本身是一种数学计算先观察--再记忆存储 循环神经网络 RNN 语义存在上下文的前后依赖关系循环神经网络的上一级节点的输出继续往下一级进行传递，事后对序列数据的上下文影响进行建模后续的每一个 ......

本文慢慢整理部分模型。 DAG 最小路径覆盖 经典的题目，经典的思想。 网络流常见的将图上的点拆为入点和出点，那么路径由若干 出 - 入 - 出 - 入 的循环构成。 于是在拆好的图上流一流即可。 [CTSC2008] 祭祀 典中祭 黑白染色 利用黑白染色将整个图变成一个二分图是网络流常见的套路，尤 ......

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=19751 本示例说明如何使用长短期记忆（LSTM）网络对序列数据进行分类 。 最近我们被客户要求撰写关于LSTM的研究报告，包括一些图形和统计输出。 要训练深度神经网络对序列数据进行分类，可以使用LSTM网络。LSTM网络使您可以将序列数据输入 ......

目录1. 概述2. TL;DR3. Pod 间通信问题的由来4. 测试环境准备5. 从 veth 设备聊起6. 网桥 cni06.1 在 Pod 内看网卡信息6.2 在 host 上看网卡信息7. VTEP flannel.18. 最后看下 Flannel 的配置9. 总结 1. 概述 这周集中聊下 ......

LeNet LeNet-5是一种经典的卷积神经网络结构，于1998年投入实际使用中。该网络最早应用于手写体字符识别应用中。普遍认为，卷积神经网络的出现开始于LeCun等提出的LeNet网络，可以说LeCun等是CNN的缔造者，而LeNet则是LeCun等创造的CNN经典之作网络结构图由下图所示： L ......

测试环境：VMware® Workstation 16 Pro 虚拟机vm1:centos7 虚拟机vm2:centos7 虚拟机ovs:centos7 1.ovs安装openvswitch 更新系统包 #:yum update 安装osv支持包 #:yum install libibverbs 安 ......

背景介绍 近期公司新装了一批测试环境的机器，系统是Debian11，第一次配置Debian的静态网络IP，特此记录一下。 （debian11默认的配置文件中的网卡名称未必是对的，请使用ip -a 进行确认后进行修改。） 配置文件 root@server20x:~# cat /etc/network/ ......

随着互联网的快速发展，网络安全问题日益突出，其中密码安全作为网络世界的第一道防线，其重要性不言而喻。本文将从密码强度的提升和网络安全意识普及两个方面，探讨如何在日益复杂的网络环境中保障个人信息安全。 随机密码生成器 | 一个覆盖广泛主题工具的高效在线平台(amd794.com) https://am ......

二、用go语言，请描述这样一棵有 n 个结点的二叉搜索树，其树中结点的平均深度为 O(lgn)，但这棵树的高度是w(lgn)。一棵有 n个结点的二叉搜索树中结点的平均深度为 O(lgn)，给出这棵树高度的一个渐近上界。 文心一言： 二叉搜索树（Binary Search Tree，BST）是一种特殊 ......

1、前言 在工业应用中，低速率，大规模和长距离的无线自组织网络一直没有得到广泛的部署，根本原因在于其稳定性，可靠性和实时性一直无法得到良好的保证。在这种自组织网络中，节点之间的跳转关系大多是根据其相对位置和信号强度来决定的；由于安装位置，部署密度，启动时间等差异，其网络拓扑往往会有比较明显的不同，在 ......

fun myTest(){ val connectivityManager=getSystemService(CONNECTIVITY_SERVICE) as ConnectivityManager val activeNetWorkInfo=connectivityManager.activeNe ......

正则化 深度学习可能存在过拟合问题——高方差，有两个解决方法，一个是正则化，另一个是准备更多的数据，这是非常可靠的方法，但可能无法时时刻刻准备足够多的训练数据或者获取更多数据的成本很高，但正则化通常有助于避免过拟合或减少的网络误差。 如果怀疑神经网络过度拟合了数据，即存在高方差问题，那么最先想到的方 ......

问题： List lock = [ {'key': "id", 'title': 'ID', 'width': 'int(98 * width / 1920)', 'overflow': false}, {'key': "location", 'title': '门锁名称', 'width': 'i ......

引言 在ChatGpt火了这么久，他的那种单字单字返回的格式可能让很多朋友感到好奇，在之前我用c#写了一个版本的，同时支持IAsyncEnumerable以及SSE，今天把之前写的Java版本的也发出来，和大家一起学习，有不对的地方，欢迎各位大佬指正。 Code 我这边用的是JDK21版本，可以看到 ......