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2025年4月12日
使用Makefile进行编译和链接
摘要: Makefile的基本结构: 目标:要生成的文件或执行的伪目标 依赖:生成目标所需的文件或其他目标 命令:生成目标的具体shell命令 变量的定义与使用: 赋值运算 =:递归展开 :=:简单展开 ?=:条件赋值 +=:追加赋值 使用变量 $(VAR) ${VAR} 自动变量: $@:当前目标名(如
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posted @ 2025-04-12 17:57 N3ptune
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2025年1月8日
Hadoop Spark安装方法
摘要: 这里创建两台虚拟机,使用的虚拟机软件是Multipass 下载安装:https://canonical.com/multipass/install 输入:multipass list 输出虚拟机信息: $ multipass list Name State IPv4 Image host0 Runn
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posted @ 2025-01-08 04:19 N3ptune
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2024年1月21日
大模型应用 搭建本地知识库
摘要: 本文将讲述如何在本地部署大模型服务,并使用Embeeding、向量数据库和LangChain构建本地知识库 本地部署LLM 通常使用LangChain会去调用OpenAI的服务,但是我们在使用OpenAI服务时,但经常会遇到很多阻力,比如付费、网络不稳定等。因此我们可以在下载一个较小的大模型到本地,
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posted @ 2024-01-21 22:09 N3ptune
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2023年9月2日
ElasticSearch使用实践(文档操作)
摘要: 可以使用Docker安装ES和Kibana: 使用`docker-compose`安装ElasticSearch和Kibana: ```yaml version: '3.1' services: elasticsearch: image: elasticsearch:7.13.3 container
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posted @ 2023-09-02 15:42 N3ptune
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2023年8月1日
Kitex微服务开发实践:ETCD服务注册
摘要: 服务注册通常用于分布式系统或微服务架构中,是一种用于管理和发现这些分布式服务的机制。它的目标是让服务能够动态地找到其他服务,并能够与其进行通信,而无需显式地配置其位置信息 本文简单讲述使用etcd进行服务注册,基于kitex和hertz框架简单实现微服务应用 代码地址:https://github.
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posted @ 2023-08-01 04:51 N3ptune
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2023年5月27日
分布式机器学习(Parameter Server)
摘要: 分布式机器学习中,参数服务器(Parameter Server)用于管理和共享模型参数,其基本思想是将模型参数存储在一个或多个中央服务器上,并通过网络将这些参数共享给参与训练的各个计算节点。每个计算节点可以从参数服务器中获取当前模型参数,并将计算结果返回给参数服务器进行更新。 为了保持模型一致性,通
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posted @ 2023-05-27 20:41 N3ptune
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2023年4月26日
C++数据结构(树)
摘要: 树是一种递归定义的数据结构,如果树中节点的各子树从左到右是有次序的,不能互换,则称该树为有序树,否则叫无序树。 关于树的节点: 节点拥有的子树的个数叫做节点的度 如果度为0,那么该节点叫做叶节点或终端节点,除了根节点外的分支节点称为内部节点 树的度是各节点度的最大值。节点的子树的根称为该节点的子节点
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posted @ 2023-04-26 08:56 N3ptune
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2023年4月24日
C++数据结构(队列)
摘要: 队列是先进先出的线性表 顺序队列 顺序存储,使用一段连续的内存空间去依次存储队列中的数据 代码实现: #include <iostream> #define MaxSize 10 template <typename T> class SeqQueue { public: SeqQueue(); ~
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posted @ 2023-04-24 17:55 N3ptune
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2023年4月23日
C++数据结构(栈)
摘要: 栈是一种受限的线性表,将允许插入和删除的操作的一端称为栈顶,另一端称之为栈底,向栈中插入元素叫入栈,删除元素叫出栈。栈被称为是后进先出的线性表(LIFO) 顺序栈 顺序存储,即使用一段连续内存空间依次存储栈中数据。这里通过一维数组动态分配内存的方式保存数据 定义 代码如下: #define Init
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posted @ 2023-04-23 18:17 N3ptune
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2023年4月22日
基于深度强化学习(DQN)的迷宫寻路算法
摘要: QLearning方法有着明显的局限性,当状态和动作空间是离散的且维数不高时可使用Q-Table存储每个状态动作的Q值,而当状态和动作时高维连续时,该方法便不太适用。可以将Q-Table的更新问题变成一个函数拟合问题,通过更新参数θ使得Q函数逼近最优Q值。DL是解决参数学习的有效方法,可以通过引进D
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posted @ 2023-04-22 22:09 N3ptune
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