1. 文本识别模型微调 1.1 数据选择 数据量：不更换字典的情况下，建议至少准备5000张的文本识别数据集用于模型微调；如果更换了字典（不建议），需要的数量更多。 数据分布：建议分布与实测场景尽量…

目录 1.系统表空间 ibdata 2.通用表空间 .ibd 3.独立表空间 4.Undo 表空间 5.临时表空间 6.Redo Log File 1.系统表空间 ibdata 系统表空间由参数innodb_data_file_path定义路径、初始化大小、自动扩展策略 如： innodb_data_file_path/dayta/mysql/ibdata1:…

var $fileLinkInput $(#file_link_full); $fileLinkInput.fileinput({language: zh,uploadUrl: <?php echo Yii::$app->urlManager->createUrl([file/image, type > work_file]);?>,initialPreview: [defaultFile],initialPreviewAsData: true,initialPrevie…

总体目标&#xff1a;由于fedora10 linux发行版中自带的linux2.6.xx内核源码规模太庞大了&#xff0c;对于想通读内核源码的爱好者来说太困难了&#xff0c;因此选择了linux2.4.20内核来进行测试&#xff08;最终是希望能够实现linux1.0内核的源码完全编译和测试&#xff09;。…

前言 yum -y install pcre-develCannot find a valid baseurl for repo: base/7/x86_64更换yum源 备份 mv /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo /etc/yum.repos.d/CentOS-Base.repo.bak下载yum源 这次选择阿里 阿里yum源仓库 替换更新 mv ~/Centos-7.repo /etc/yum.repos…

本文深入探讨了AI大模型在产品化过程中所面临的诸多挑战&#xff0c;并提出了切实可行的策略和考虑因素&#xff0c;旨在帮助产品经理在设计和优化AI产品时能够做出更加明智的决策。通过详尽的案例分析和技术策略探讨&#xff0c;我们致力于揭示如何在保障高性能的同时有效控制…

哈喽，大家好，我是木头左！ 安装和配置python-pptx 确保你的Python环境中已经安装了python-pptx库。如果没有，可以通过pip轻松安装： pip install python-pptx安装完成后，你就已经拥有了在PPT中创建图表所需的全部工具。 创建一个简单的柱状图 让从一个基础的例子开始：…

提升AI模型的准确性与可靠性 介绍 检索增强生成&#xff08;RAG&#xff09;彻底改变了使用大语言模型和利用外部知识库的方式。它允许模型从文档存储的相关索引数据中获取信息用以增强其生成的内容&#xff0c;使其更加准确和信息丰富。然而&#xff0c;RAG并非完全无缺。它…

七 集合 7.1 复杂度分析 7.2 数组 1.数组(Array)是一种用连续的内存空间存储相同数据类型 数据的线性数据结构。 2.数组下标为什么从0开始 寻址公式是:baseAddressi*dataTypeSize&#xff0c;计算下标的内存地址效率较高 3.查找的时间复杂度 随机(通过下标)查询的时间复杂度是O…

正确的空间坐标系是进行地理分析和处理的基础&#xff0c;投影是其中十分重要的概念。在ArcGIS系列的软件中关于投影的工具有四个&#xff0c;分别是定义投影、投影、投影栅格、批量投影。 你能分清他们吗&#xff1f; 如果不能。别急&#xff0c;下面我来给你一一介绍。 定…

文章目录 前言一、DP41 【模板】01背包1.状态表示2.状态转移方程3.初始化4.填表顺序5.返回值是什么6.代码编写7.代码优化 二、494. 目标和三、1049. 最后一块石头的重量 II总结 前言 一、DP41 【模板】01背包 DP41 【模板】01背包 1.状态表示 我们根据经验题目要求&#xf…

开放式激光振镜运动控制器在UbuntuQt下的文本标刻 上节课程我们讲述了如何通过UbuntuQt进行振镜校正&#xff08;详情点击→开放式激光振镜运动控制器在UbuntuQt下的激光振镜校正&#xff09;&#xff0c;本节文本标刻是在振镜校正的前提下实现的。 在正式学习之前&#xff0…

在很多场景下下&#xff0c;可能微调模型并不能带来一个较好的效果。因为特定领域场景下&#xff0c;通用话模型过于通用&#xff0c;出现多而不精。样样通样样松&#xff1b;本章主要介绍如何在特定的数据上对模型进行预训练&#xff1b; 训练自己的语言模型&#xff08;从头开…

appium / Appium.app / Downloads — Bitbucket ios的appium界面图 链接: https://pan.baidu.com/s/1i8BRaZgQA3ImLUhKZjfhiA 提取码: 5c8b

前言 一、移动语义有什么作用&#xff0c;原理是什么&#xff1f; 1.1.作用: 1.2.原理: 1.2.1.移动构造函数&#xff1a; 1.2.2.移动构造函数&#xff1a; 1.3.右值引用&#xff1a; 1.4.标准库中的应用&#xff1a; 二、左值引用和右值引用的区别&#xff1f; 2.1.左…

Active-Prompt 思维链&#xff08;CoT&#xff09;方法依赖于一组固定的人工注释范例。问题在于&#xff0c;这些范例可能不是不同任务的最有效示例。为了解决这个问题&#xff0c;Diao 等人&#xff08;2023&#xff09;(opens in a new tab)最近提出了一种新的提示方法&…

文章目录 简介一、模板匹配&#xff08;Template Matching&#xff09;二、形状匹配&#xff08;Shape Matching&#xff09;三、特征点匹配&#xff08;Feature Point Matching&#xff09;四、深度学习模式识别&#xff08;Deep Learning Pattern Recognition&#xff09;五、…

文章目录 前言 一、命令行定义 二、条件编译 三、文件包含 什么叫做文件包含&#xff1f; (一)、本地文件包含 (二)、库文件包含 如何做才能避免头文件被多次包含呢&#xff1f; 方法一&#xff1a;利用条件编译&#xff1a; 方法二&#xff1a;利用 #pragma once 四、其他预处…

文章目录 需求代码结尾 需求 给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 &#xff0c;数组长度都是 n &#xff0c;请你计算有多少个元组 (i, j, k, l) 能满足&#xff1a; 0 < i, j, k, l < n nums1[i] nums2[j] nums3[k] nums4[l] 0 示例 1&#xff1a; 输入…

前言 在大数据时代&#xff0c;图数据库以其强大的关系处理能力在复杂网络、社交媒体分析、知识图谱等领域得到了广泛应用。而在云计算的蓬勃发展下&#xff0c;使用云服务器进行图数据库的部署与管理变得更加方便高效。本篇文章将详细介绍如何在华为云X实例上部署开源图数据…