跟着Nature学作图:R语言ggplot2堆积柱形图完整示例
论文
A global reptile assessment highlights shared conservation needs of tetrapods
#Sec33
数据代码链接
人工智能
优化算法matlab实现（三十七）非洲野狗算法matlab实现
注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。
注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。
注意：此代码实现的是求目标函数最大值，求最小值可将适应度函数乘以-1（框架代码已实现）。
1.代码实现
不了解非洲野狗算法可以先看看优化算法笔记（三十七）非洲野狗算法
实现代码前需要先完成优化算法matlab实现（二）框
记一次canal delay 调优过程
一、现象
image.png
image.png
每天夜里12点准时出现延迟告警，查看canal的监控指标，delay指标延迟在5-10分钟，blocking指标中的sink、dump趋于100%，同时canal服务的cpu及memeory很稳定40%左右。
二、分析
被告警吵的实在受不了了，于是下定决心解决这个问题。首先花了点时间研究了一下canal源码，整个canal的
Flink 使用之 SQL UDF
Flink 使用介绍相关文档目录
Flink 使用介绍相关文档目录
简介
在使用纯Flink SQL的场景下，对于复杂业务逻辑，Flink提供的内置fucntion是无法满足要求的。我们需要实现自定义的function，来扩充Flink的功能。用户自己实现的function称为UDF(user defined function)。
Flink支持如下四种UDF：
ScalarFunction:
AI赋能原则10解读思考：当人人都能从 AI 获益，人类整体将跨入新的生产力时代
目录一、为什么必须进入“政府 2.0”？——治理的时空尺度被 AI 改写了二、AI 的真正价值不是“替代人”，而是“扩大每个人的能力边界”三、不是监管技术，而是设计“公共智能系统”（一）让每个人都能“用得起”“用得好” AI：建设国家级 AI 基础设施1. 提供普惠可及的 AI 公共服务2. 推动教育体系全面融入
一文详解对抗训练方法
对抗训练方法
Adversarial learning主要是用于样本生成或者对抗攻击领域，主要方法是通过添加鉴别器或者根据梯度回传生成新样本，其主要是为了提升当前主干模型生成样本的能力或者鲁棒性
一. 对抗训练定义
==对抗训练是一种引入噪声的训练方式，可以对参数进行正则化，提升模型鲁棒性和泛化能力==
1.1 对抗训练特点
相对于原始输入，所添加的扰动是微小的
添加的噪声可以使得模型预测错
AI的提示词专栏：为什么 Prompt 能决定模型输出质量？
AI的提示词专栏：为什么 Prompt 能决定模型输出质量？
本文深入解析了 Prompt 决定大语言模型（LLM）输出质量的核心原因，指出 Prompt 是用户与模型间的 “沟通桥梁” 和 “指挥蓝图”。从模型工作原理看，Prompt 是激活特定领域知识、搭建推理框架、规范输出结构的关键，可
人工智能从入门到精通：深度学习模型部署与生产环境实践
第十章：深度学习模型部署与生产环境实践
学习目标
掌握深度学习模型部署的基本流程
了解常用的模型部署平台和工具
学会将训练好的模型转换为部署格式
理解生产环境中模型部署的最佳实践
学习如何处理模型部署中的性能和可靠性问题
10.1 模型部署基础
10.1.1 模型部署流程深度学习模型部署是将训练好的模型应用到实际生产环境中的过程，通常包括以下步骤：
在 Flutter 项目中将 Hive 作为数据库与 Provider 集成
什么是Hive？
Hive 是一个 No-SQL 轻量级和快速键值数据库解决方案，它是跨平台的（在移动设备、桌面和 Web 上运行）并且是用纯 Dart 编写的。与不支持 Flutter web 的 sqflite 相比，这使其具有立竿见影的优势——Hive 具有任何原生依赖项，因此它可以在 web 上无缝运行。
深入了解何时以及为什么应该使用 hive。
据统计，在写入或删除方面
