心理学研究方法（34）
中原焦点团队网络中26期坚持分享第950天（20220913）
因素分析中需要对因素的参照轴作出旋转，原因是因素参照轴是因素在向量空间的参考框架，作出转轴可以使结果更容易解释；转轴后得到的因素结构可靠性更高，可以重复便于验证。
转轴是指因素坐标轴围绕其原点旋转至一定的位置，使得因素的结构更为明确。采用两种转轴方法：直转法和斜转法。直转法假定基本因素之间相互独立，从而做出正交旋转；斜转法允许因素之间
人工智能
AI的提示词专栏：Prompt 与传统机器学习特征工程的异同
AI的提示词专栏：Prompt 与传统机器学习特征工程的异同
本文围绕 Prompt 与传统机器学习特征工程展开分析，二者本质均为构建 “人类需求” 与 “模型能力” 的输入桥梁，目标一致（降低模型理解成本）、依赖领域知识、需迭代优化。但核心差异显著：特征工程作用于模型训练前，需结构化数据&#
魔珐星云：让AI拥有身体，开启具身智能新纪元
目录前言破局“不可能三角”：魔珐星云的技术内核1、AI端渲与实时解算技术：让智能“即时响应”2、让AI“活”起来：低成本、跨端驱动的多模态实时交互引擎3、智能视频生成：多模态输入、专业画质与云端渲染一体化蓝耘平台体验：SDK实战驱动路演人员下载demo驱动SDK设置参数获取密钥获取ASR获取模型API制作完成总结：
我是如何得到三角形，平行四边形，梯形的面积？
我是如何得到三角形，平行四边形，梯形的面积呢？其实很简单。其实列这三种图形的求面积方法。都和长方形有关，长方形是长乘宽，那么我们在算平行四边形的时候，我们用到了分割，我们把平行四边形分割下来，三角形保持另外一边是垂直的，形成90度的状态。那个三角形拼音到另外一边和另外一个三角形进行重合，形成了长方形。分割它的面积是不变的，如果长方形是长乘宽，那么平行四边形有一条线。叫做高那个高就相当于是长方形的宽
一文了解 NebulaGraph 上的 Spark 项目
本文首发于 Nebula Graph Community 公众号
最近我试着搭建了方便大家一键试玩的 Nebula Graph 中的 Spark 相关的项目，今天就把它们整理成文分享给大家。而且，我趟出来了 PySpark 下的 Nebula Spark Connector 的使用方式，后边也会一并贡献到文档里。
NebulaGraph 的三个 Spark 子项目
我曾经围绕 NebulaGr
【AI 大模型】LangChain 框架 ① ( LangChain 简介 | LangChain 模块 | LangChain 文档 )
文章目录
一、LangChain 简介
1、LangChain 概念
2、LangChain 定位
3、LangChain 开发语言与应用场景
4、LangChain 核心组件
5、LangChain 学习路径
二、LangChain 模块
1、模型输入 / 输出 ( Models )
2、提示词模板 ( Prompts )
3、索引 ( Indexes )
4、链 ( C
人工智能多模态模型开发与应用：跨越文本、图像与语音的融合实践
一、人工智能多模态模型开发与应用：跨越文本、图像与语音的融合实践
1.1 本章学习目标与重点💡 掌握多模态模型的核心概念与技术原理，理解文本、图像、语音等不同模态数据的融合逻辑；
💡 熟练运用主流多模态框架（Hugging Face Transformers、MMEngine、LangChain Multim
Instant-ngp linux训练数据集
本教程使用的环境及版本
操作系统：Ubuntu 18.04.5（无GUI）
GPU：RTX 3090
cuda：11.3
cmake：3.24
GCC：7.5
G++：7.5
python：3.9
OptiX：7.5
COLMAP
Instant-ngp linux环境部署
参考地址：#
Instant-ngp官方文档地址
Gemini CLI：谷歌免费开源AI终端工具介绍与安装
文章目录
一、谷歌发布 Gemini CLI 预览版，终端 AI 时代到来
发布背景：终端工具的AI化变革
核心定位：开源与个人开发者友好
二、什么是Gemini CLI？终端中的“AI协作者”
技术定义：连接Gemini模型的终端接口
核心技术架构
设计理念：“终端即家园”的体验升级
Java-184 缓存实战：本地缓存 vs 分布式缓存（含 Guava/Redis 7.2）
TL;DR
场景：高并发读多写少业务，数据库顶不住，需要提升吞吐与稳定性。
结论：本地缓存做极致读性能，分布式缓存做共享与扩展，多级缓存兼顾一致性与成本。
产出：可对照的版本矩阵与错误速查卡，直接用于评审与排障。
版本矩阵
组件/能力
版本/年份
已验证
说明
本地缓存&#x
