Kubernetes与边缘AI最佳实践
Kubernetes与边缘AI最佳实践1. 边缘AI核心概念1.1 什么是边缘AI边缘AI是指在边缘设备上运行AI模型，而不是在云端数据中心。边缘AI可以减少延迟、节省带宽、保护隐私，并在网络连接不稳定时保持服务可用性。1.2 边缘AI的优势
低延迟：数据不需要传输到云端，响应时间更短
带宽节省：减少数据传输，
人工智能
地球人能看懂的Hadoop
前言
hadoop
初学hadoop，网上的相关资料很多，讲解大同小异：一堆专业术语+火星文
学习起来很困难，很难探究出它的存在意义，因此本文结合自己的理解，用地球人的语言来描述hadoop
HADOOP
hadoop解决的是海量数据的存储和计算问题，为什么会有这种问题？
因为现在是一个信息爆炸的时代，数据量大到的一台电脑硬盘存不下，且这么大的数据量在数据汇总计算时一台电脑又算不
【WDL】8. 实践：本地/集群运行
WDL可以使用本地、集群、云端三种模式来跑流程，本地运行是不需要服务器后台配置文件，而另外两种需要配置文件。
本地运行
下载cromwell和womtool到本地服务器，地址：
不建议下载最新版本，我试了下最新的version 78是报错的，好像是java版本的匹配问题。
Exception in
paddle让我心灰意冷
Paddle你到底要我怎样？
这阶段一直在做图像处理方面的项目，我们小组有三个人，分别负责图像的增强、分割和伪色彩显示模块，我是负责分割的，传统方法之前都是基于pycharm实现的，编程方便，CPU也够用，做的也差不多了。
前几天小组汇报，老师说传统方法已经基本完善，接下来希望我开始做深度学习方面的算法，熟悉一下几个常用模型，没啥说的，干就完了！
由于深度学习需要大量的训练，自己的电脑承受不了（其
AI：新书预告—从机器学习避坑指南(分类/回归/聚类/可解释性)到大语言模型落地手记(RAG/Agent/MCP)，一场耗时5+3年的技术沉淀—“代码可跑，经验可抄”—【一个处女座的程序猿】携两本AI
AI：新书预告—从机器学习避坑指南(分类/回归/聚类/可解释性)到大语言模型落地手记(RAG/Agent/MCP)，一场耗时5+3年的技术沉淀—“代码可跑，经验可抄”—【一个处女座的程序猿】携两本AI实战书终于正式来了！
导读：大家好！今天2025年7月，我是「一个处女座的程序猿」博主&#
ggplot-RNA文库reads比对情况-饼图[pie chart]展示
任务目标：批量绘制每个RNA文库reads比对情况的饼图；
任务流程: 数据预处理 和 图样式处理 + 循环出图
library(RColorBrewer);library(ggforce);set.seed(123);;library(ggplot2);library(dplyr);library(tidyverse)
数据集概况
加载进来的的数据集是按行记录了每
初识Langchain之AI语言大模型
目录1. 什么叫模型2. 什么是大语言模型2.1 神经网络2.2 自监督学习2.3 半监督学习2.4 语言模型3. 大语言模型的能力1. 什么叫模型
今天我们来聊一聊什么叫做模型。
模型是⼀个从数据中学习规律的“数学函数”或“程序”。旨在处理和⽣成信息的算法，通常模仿⼈类的认知功能。通过从⼤型数据集中学习模式和洞察，这些模型可以进⾏预测、⽣成⽂本、图像或其他输出
招聘可以AI面试，那么我制作了一个AI面试教练不过分吧
招聘可以AI面试，那么我制作了一个AI面试教练不过分吧
1.背景随着AI的发展，面试出现了AI面试，毕设出现了AI查重率，我觉得AI发展的都没那么超级智能化，但是这种东西倒是先出现了，查重率是对比知网得出的结果，我认事实依据，AI查重率都不知道是依据什么，总之降AI率就是
