人工智能

Kafka笔记

一、背景知识 Kafka定义 传统定义:Kafka 是一个分布式的基于发布/订阅模式的消息队列,主要应用于大数据实时处理领域。 最新定义:Kafka 是一个开源的分布式事件流平台,被数千家公司用于高性能数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用。 消息队列 传统的消息队列的主要应用场景包括: 缓存/消峰、 解耦和异步通信。目前企业中比较常见的消息队列产品主要有 ActiveMQ、RabbitMQ、R

AI 绘制图表专栏:用豆包实现HTML 5 种好看的时间轴曲线图,附详细代码讲解​

AI 绘制图表专栏:用豆包实现HTML 5 种好看的时间轴曲线图,附详细代码讲解​ AI 绘制图表专栏:用豆包实现HTML 5 种好看的时间轴曲线图,附详细代码讲解​​,本文详细介绍用豆包结合 ECharts 实现 5 种时间轴曲线图的方法,先说明前置知识,需明确图表库选择与豆包提问关键信息。

BSA分析-实战笔记(五)绘图

参考: 以水稻为例教你如何使用BSA方法进行遗传定位(下篇) - 简书 (jianshu.com) 使用QTLseqr进行BSA-seq分析 - 简书 (jianshu.com) 加上拟合线 文献中有拟合线(黑色的那个),如何按照每1Mb为窗口,每次移动10kb计算均值 以KY0DN1为例 calcValueByWindow <- function(pos, value,

python入门开发学习笔记之了解数据库的作用

本节重点 了解数据库的作用 本节时长需控制在5分钟内 数据库管理软件的由来 基于我们之前所学,数据要想永久保存,都是保存于文件中,毫无疑问,一个文件仅仅只能存在于某一台机器上。 如果我们暂且忽略直接基于文件来存取数据的效率问题,并且假设程序所有的组件都运行在一台机器上,那么用文件存取数据,并没有问题。 很不幸,这些假设都是你自己意淫出来的,上述假设存在以下几个问题。。。。。。 1、程序所有的组件就

Java开发如何基于 Spring AI Alibaba 玩转 MCP:从发布、调用到 Claude & Manus 集成

0、文章摘要 MCP 基础与快速体验(熟悉的读者可以跳过此部分) 如何将自己开发的 Spring 应用发布为 MCP Server,验证使用 Claude 或 Spring 应用作为客户端接入自己发布的 Java MCP Server。 发布 stdio 模式的 MCP Server 发布 SSE 模式的 MCP Server 开发另一个 Spr

高手如何深度学习?

如何深度学习:一是尽可能获取并亲自钻研一手知识。二是尽可能用自己的话把所学的知识写出来。——《认知觉醒》——周岭 高手与普通人学习的差别在哪? 高手学习有两个特点: 一是尽量去获取第一手知识。 所谓第一手知识,是指专业研究成果、行业学术文章、行业研究数据报告等。第一手知识,是其他知识的源头。 借鉴第一手知识而写成的书籍或演讲报告等,是第二手知识。 第三手知识,是在第二类知识的基础上写出来的文章。比

DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini四大AI模型深度解析:谁才是你的最佳助手

在AI技术爆发的今天,DeepSeek、Grok、ChatGPT4.5和Gemini这四大主流模型各显神通。本文大白话帮你理清它们的优缺点,看完就知道该选谁干活了! 一、四大金刚的看家本领1. DeepSeek:省钱小能手 这个国产AI最擅长精打细算,训练成本只要557万美元(其他家动不动上亿)&#x

ai之嵌入模型bge-m3:latest的本地部署

这里写目录标题 BGE-M3 嵌入模型部署方案对比与推荐 ❌ 为什么不推荐 Ollama? 🔧 备选方案:Sentence-Transformers 方案对比分析 🏆 推荐方案:**Transformers + FastAPI 自定义部署** 一、模型推荐与配置方案 二、具体部署步骤 1. 聊天模型

sklearn:七、支持向量机(上)—22.9.9~9.12

七、支持向量机 7.1 概述 功能: 用的最多的是分类,不过做其他的也有不错的效果 对于三种不同的输入数据,每种分类器的表现。可以看出SVM最棒 SVM是最接近深度学习的机器学习算法。线性SVM可以看成是神经网络的单个神经元,非线性的SVM则与两层的神经网络相当,非线性的SVM中如果添加多个核函数,则可以模仿多层的神经网络 7.1.1 支持向量机分类器