WebStorm 2024 Mac激活码 搜索Mac软件之家下载WebStorm 2024 Mac激活版 WebStorm 2024 功能介绍 WebStorm 2024是由JetBrains公司开发的一款专为前端开发设计的集成开发环境（IDE）。它提供了一整套功能，旨在提高Web开发者的工作效率和代码质量： 智能代码补全：WebStorm 2024提供基于上下文的代码补全，支持JavaScript、TypeScript、HTML、CSS等语言。代码质量分析：内置的代码质量分析工具可以帮助开发者发现潜在的错误和代码异味。重构工具：提供强大的重构功能，可以安全地修改代码结构，包括变量重命名、方法提取等。调试和测试：集成了JavaScript调试器，支持断点调试、代码跟踪等，同时支持单元测试和端到端测试。版本控制集成：与Git、SVN等版本控制系统无缝集成，方便进行代码版本管理和协作。前端框架支持：支持React、Vue、Angular等现代前端框架，提供模板、代码片段和快捷操作。构建工具集成：支持Webpack、Gulp、Grunt等流行的前端构建工具，简化构建流程。 WebStorm 2024 Mac适用人群 WebStorm 2024适用于以下类型的开发者： 前端开发者：需要处理JavaScript、HTML、CSS等前端技术栈的开发者。全栈开发者：虽然主要工作在后端，但也需要进行前端开发的全栈开发者。框架开发者：使用React、Vue、Angular等现代前端框架的开发者。设计师转开发者：对设计有深入了解，同时希望学习前端开发的人员。教育工作者和学生：希望学习前端开发的学生和教师，WebStorm 2024提供了丰富的学习资源和社区支持。团队协作者：在团队中协作开发前端项目的开发者，WebStorm 2024支持团队协作和代码审查。 WebStorm 2024 Mac同类软件 Visual Studio Code（VS Code）：VS Code是一个轻量级的代码编辑器，通过安装扩展支持多种编程语言，包括前端开发。它以其快速的启动时间和轻量级性能而受到开发者的喜爱，但可能在某些高级前端开发功能上不如WebStorm 2024全面。Atom：Atom是由GitHub开发的文本编辑器，支持通过社区提供的包进行扩展。它具有现代化的用户界面和可定制性，但在性能方面可能不如WebStorm 2024。 尽管有这些竞争对手，WebStorm 2024以其专为前端开发设计的高级功能、优化的用户体验和强大的社区支持，继续在前端开发IDE市场中占据领先地位。

前言 在赛氪OJ打过不少比赛，包括计算机挑战赛春季赛/秋季赛，大学生算法赛（清华社杯），CCF-CAT，智星算法赛等。 我感觉需要对这个平台，做一下评测，以帮助新生避下坑。 主要涉及 知识点和难度编程语言优劣 主要以 CCF CAT- 全国算法精英大赛（2024第二场）往届真题练习 1 这场练习赛作为依据。 知识点和难度 一句话概括： 知识点属于竞赛范畴，团队赛难度 ≥ 个人赛难度 . 知识点属于竞赛范畴，团队赛难度 \ge 个人赛难度. 知识点属于竞赛范畴，团队赛难度≥个人赛难度. 如果你的算法水平，仅限于力扣水平，那这比赛会打得很吃力。 以练习赛的5道题为例 这场我做了4题，3道AC，1道被卡常（后面会解释），1题完全没思路。 整体而言，知识点考察广，覆盖字符串，单调栈，数论，图论等等，而且较为综合，不是单纯的板子和思维题。 对大部分的同学而言，需要提前做好挫折心理预期。 编程语言 这个OJ平台和其他平台不一样。 c + + 是 1 等公民， j a v a 是 3 等公民， p y t h o n 是 4 等公民，那为啥中间没有那个 2 呢？ c++是1等公民，java是3等公民，python是4等公民，那为啥中间没有那个2呢？ c++是1等公民，java是3等公民，python是4等公民，那为啥中间没有那个2呢？ 因为实在差太多了，不是特别建议用python作为开发语言。 java版本好像是jdk8，切忌高版本的语法。 python没有使用pypy3，即运行时编译优化。 按照一般的约定 其他语言时限是 c + + 的 2 倍 其他语言时限 是c++的2倍 其他语言时限是c++的2倍 但是在这个平台显然并不成立，因此建议主委会放宽其他语言的时限，尤其是python。

1.flink Apache Flink Documentation | Apache Flink 2.kafka Apache Kafka 3.hbase Apache HBase ™ Reference Guide 4.zookeeper ZooKeeper: Because Coordinating Distributed Systems is a Zoo 5.spark Overview - Spark 3.5.1 Documentation 6.idea组件（无关） JetBrains Marketplace 7.maven库（无关） Central Repository:

1、确认字体（微软雅黑）、字号（五号/小五） 2、设置段间距和行间距、页边距 3、突出各模块标题，增加分格线 4、使用制表位进行对齐：视图-标尺，制表符（tab）和制表位共同使用 5、使用格式刷 6、插入一些色块，形成视觉化 7、下载图示 8、视觉化要素 9、简历模版推荐 简历要素：高质量内容+简介排版

在前几篇教程中，我们介绍了 sklearn 的基础、高级功能，异常检测与降维，以及时间序列分析与自然语言处理。这篇教程将进一步探讨模型部署与优化的技术和方法。这些步骤在实际应用中非常重要，可以提高模型的可用性和性能。 模型部署 模型部署是将机器学习模型集成到生产环境中，使其能够处理实时数据和提供预测结果的过程。sklearn 模型可以通过多种方式进行部署，如使用 Flask 构建 API 或者在云平台上部署。 使用 Flask 构建 API Flask 是一个轻量级的 Web 应用框架，可以方便地用来部署机器学习模型。 步骤1：训练并保存模型 首先，训练并保存模型。 import joblib from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 加载数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) model.fit(X_train, y_train) # 保存模型 joblib.dump(model, 'iris_model.pkl') 步骤2：创建 Flask 应用 接下来，创建一个 Flask 应用来加载并使用保存的模型。

如何在 MacBook 上安装 LLama.cpp + LLM Model 运行环境 1. 问题与需求 近段时间想学习一下大语言模型的本地化部署与应用。首先遇到的就是部署硬件环境的问题。我自己的笔记本是一台 MacBook Pro M3，没有 Nvidia 的 GPU 支持，但机器性能不错。所以打算根据网上资料尝试在自己笔记本上部署一个本地运行的大语言模型服务。 2. 安装环境与目标 硬件环境：MacBook Pro, CPU M3 Max，内存36GB, 操作系统 macOS Sonaoma 14.2.1安装目标：选择安装 #零一万物 大语言模型做测试（后续用 Yi 代表）。其它模型的安装方法都类似。 3. 相关资料 进入 # huggingface 上 Yi 模型的首页，选择了 01-ai/Yi-6B-Chat 版本的模型进行安装 进入 # llama.cpp 的安装说明页面。根据说明页面的提示，在资源不足的情况下，推荐 MacBook Pro 环境使用 llama.cpp 方式进行安装 官方部署说明引用 ：if you have limited resources (for example, a MacBook Pro), you can use llama.cpp. 关于 llama.cpp 的简介

scikit-learn（简称 sklearn）是一个基于 Python 的机器学习库，广泛应用于数据挖掘和数据分析。它提供了各种分类、回归和聚类算法，以及工具用于模型选择和数据预处理。本文将详细介绍 sklearn 的基本使用方法和功能。 安装 scikit-learn 在使用 sklearn 之前，首先需要安装它。可以使用以下命令安装： pip install scikit-learn 确保你的 Python 环境中已经安装了 numpy 和 scipy，因为 sklearn 依赖于这两个库。 数据集 sklearn 自带了一些常用的数据集，例如波士顿房价数据集、鸢尾花数据集、手写数字数据集等。可以通过 sklearn.datasets 模块来加载这些数据集。 from sklearn.datasets import load_iris # 加载鸢尾花数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target 数据预处理 在进行机器学习建模之前，数据预处理是必不可少的。常见的预处理步骤包括标准化、归一化、缺失值填补等。sklearn 提供了 sklearn.preprocessing 模块来进行这些操作。 标准化 标准化可以使数据符合标准正态分布，即均值为0，标准差为1。 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) 归一化 归一化是将数据缩放到特定范围，通常是 [0, 1]。 from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler() X_scaled = scaler.

面对客户环境中长期运行的各种类型的传统数据库，如何优雅地设计数据迁移的方案，既能灵活地应对各种数据导入场景和多源异构数据库，又能满足客户对数据导入结果的准确性、一致性、实时性的要求，让客户平滑地迁移到 PieCloudDB 数据库生态，是一个巨大的挑战。PieCloudDB Database 打造了丰富的数据同步工具来实现数据的高效流动，本文将聚焦 PieCloudDB Flink Connector 工具进行详细的介绍。 拓数派旗下 PieCloudDB 是一款云原生分布式虚拟数仓，为企业提供全新基于云数仓数字化解决方案，助力企业建立以数据资产为核心的竞争壁垒，以云资源最优化配置实现无限数据计算可能。PieCloudDB 通过多种创新性技术将物理数仓整合到云原生数据计算平台，实现了分析型数据仓库上云虚拟化，打造了存储计算分离的全新 eMPP 架构，突破了传统 MPP 数据库多种瓶颈限制，打破客户生产环境数据孤岛的同时，也实现了按需瞬间扩缩容，大大减少了存储空间的浪费。 Apache Flink 是一个分布式流计算处理引擎，用于在无界或有界数据流上进行有状态的计算。它在所有的通用集群环境中都可以运行，在任意规模下都可以达到内存级的计算速度。Flink 最初由德国柏林工业大学的 Stratosphere 项目发展而来，是为了支持复杂的大规模数据分析任务而设计的，并于2014年成为 Apache 软件基金会的顶级项目。用户可以运用 Flink 提供的 DataStream API 或 Table SQL API，实现功能强大且高效的实时数据计算能力。此外，Flink 原生支持的 checkpoint 机制可以为用户提供数据的一致性的保证。 Apache Flink 作为一个流处理框架，与其他开源项目和工具的整合非常紧密。经过多年的发展，整个 Flink 社区已经围绕 Flink 构成出了一个丰富的生态系统。PieCloudDB 组件 PieCloudDB Flink Connector 是拓数派团队自研的一款 Flink 连接器， 可用于将来自 Flink 系统中的数据高效地写入 PieCloudDB，配合 Flink 的 checkpoint 机制来保证数据导入结果的精准一次语义。本文将详细介绍 PieCloudDB Flink Connector 的功能和原理，并结合实例进行演示。 1 PieCloudDB Flink Connector 功能介绍 PieCloudDB Flink Connector 可提供多种将 Flink 数据导入 PieCloudDB 的方式，包括 Append-Only 模式和 Merge 模式，以满足不同级别的导入语义。

👽发现宝藏 前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站，通俗易懂，风趣幽默，忍不住分享一下给大家。【点击进入巨牛的人工智能学习网站】。 Python中的数据可视化与交互式分析工具介绍 数据可视化是数据分析过程中不可或缺的一部分，通过图表和图形展示数据可以帮助我们更直观地理解和解读数据。在Python领域，存在众多用于数据可视化和交互式分析的强大工具。本篇文章将介绍几种主流的Python数据可视化库：Matplotlib、Seaborn、Plotly和Bokeh，并通过代码实例展示其基本用法和优势。 Matplotlib Matplotlib是Python中最基础的绘图库，以其灵活性和强大的定制能力著称。它可以创建静态、动画和交互式图表。 基本用法 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 x = np.linspace(0, 10, 100) y = np.sin(x) # 创建图表 plt.plot(x, y, label='Sine Wave') plt.xlabel('X-axis') plt.ylabel('Y-axis') plt.title('Simple Sine Wave Plot') plt.legend() plt.show() 在这个示例中，我们使用了Matplotlib创建了一个简单的正弦波图。Matplotlib的优势在于其高度定制化的能力，用户可以控制图表的各个细节。 Seaborn Seaborn是基于Matplotlib的高级接口，旨在简化复杂的可视化生成过程。Seaborn特别适用于统计图表的创建，并且默认配色方案更加美观。 基本用法 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 加载示例数据集 tips = sns.load_dataset("tips") # 创建箱线图 sns.boxplot(x="day", y="total_bill", data=tips) plt.title('Boxplot of Total Bill by Day') plt.show() 在这个示例中，我们使用Seaborn加载了一个示例数据集并创建了一个箱线图。Seaborn简化了数据集的处理和图表的创建，使得用户可以更加专注于数据分析本身。

1. Kubernetes基础环境部署 kubernetes有多种部署方式，目前主流的方式有kubeadm、minikube、二进制包 minikube：一个用于快速搭建单节点kubernetes的工具 kubeadm：一个用于快速搭建kubernetes集群的工具 二进制包 ：从官网下载每个组件的二进制包，依次去安装，此方式对于理解kubernetes组件更加有效 K8s-all：主机名为三台都做 主机名IP地址系统配置k8s-master-01192.168.110.21/24CentOS 7.94颗CPU 8G内存 100G硬盘K8s-node-01192.168.110.22/24CentOS 7.94颗CPU 8G内存 100G硬盘K8s-node-02192.168.110.23/24CentOS 7.94颗CPU 8G内存 100G硬盘 注意：关闭防火墙和SElinux 1.1 配置hosts解析和免密钥 [root@K8s-master-01 ~]# cat >> /etc/hosts << EOF 192.168.110.21 k8s-master-01 192.168.110.22 K8s-node-01 192.168.110.23 K8s-node-02 EOF [root@K8s-master-01 ~]# scp /etc/hosts K8s-node-01:/etc/ [root@K8s-master-01 ~]# scp /etc/hosts K8s-node-02:/etc/ ​ # master节点可以免密钥访问其他节点 [root@k8s-master-01 ~]# ssh-keygen -f ~/.ssh/id_rsa -N '' -q [root@k8s-master-01 ~]# ssh-copy-id k8s-node-01 [root@k8s-master-01 ~]# ssh-copy-id k8s-node-02 1.2 配置NTP时间服务 [root@K8s-master-01 ~]# sed -i '3,6 s/^/# /' /etc/chrony.

✨个人主页： 熬夜学编程的小林 💗系列专栏： 【C语言详解】 【数据结构详解】【C++详解】 目录 1、容量操作 2、内容修改操作 3、打印函数 4、迭代器失效 4.1、什么是迭代器失效 4.2、哪些操作会引起迭代器失效 总结 1、容量操作 size()、capacity() 获取容器的有效数据个数(连续内存空间的指针相减计算的就是间隔的元素个数)和分配给当前空间的大小，以元素个数表示。 size_t size() const { return _finish - _start; } size_t capacity() const { return _endofstorage - _start; } reserve(size_t n) 扩容。如果n大于当前容量则扩容，小于等于当前容量则不处理。 void reserve(size_t n)//将容量个数扩大到n { if (n > capacity())//大于容量才扩容 { size_t old_size = size(); T* tmp = new T[n]; memcpy(tmp, _start, sizeof(T) * size()); delete[] _start;//加[] _start = tmp; //_finish = _start + size();//_start的地址改变了 size()结果变化 _finish = _start + old_size; _endofstorage = _start + n; } } 这里我们开空间完成的是一个深拷贝的过程，用 memcpy 将旧数组中的数据拷贝到新数组，但是memcpy 在这里基于字节的拷贝，即浅拷贝，那么，如果我们vector实例化为string类，这里string类进行浅拷贝会涉及到二次释放等问题。

本文分享自华为云社区《儿童节变身小小音乐家，用ModelArts制作一张AIGC音乐专辑》，作者： 华为云社区精选。 儿童节，如何给小朋友准备一份特别的礼物？ 这份AIGC音乐专辑制作攻略一定要收下 一段文字灵感就能编织出一曲悠扬悦耳的旋律 童话、梦幻、探险…… 任何关键词都可以成为音乐的创意基石 在华为云ModelArts上，简单4步 小朋友就可以化身为“小小音乐家” 开启一场奇妙的AI音乐创作之旅 感受AI魔法编织的奇妙音乐体验 一、🎵文字生成旋律，变身小小作曲家 我们的AIGC专辑制作先从文字生成旋律开始，基于华为云ModelArts，无需考虑计算资源、环境的搭建，就算不懂代码也能用AI将简单的文字变成音乐旋律。 ModelArts是面向开发者的一站式 AI 开发平台，为机器学习与深度学习提供海量数据预处理及交互式智能标注、大规模分布式训练、自动化模型生成，及端-边-云模型按需部署能力，帮助用户快速创建和部署模型，管理全周期 AI 工作流。 为了让开发者在云上直接进行AI应用的开发，ModelArts提供CodeLab的开发方式，它类似一种云上编译器，可以直连云端算力，且每天都会提供免费算力资源时长，即开即用，非常便利。（注：本文所有案例均可在CodeLab中直接开发） 本案例使用的是开源模型MusicGen，它可以根据文字描述或者已有旋律生成高质量的音乐(32kHz)，原理是通过生成Encodec token然后再解码为音频。 利用EnCodec神经音频编解码器来从原始波形中学习离散音频token。EnCodec将音频信号映射到一个或多个并行的离散token流。然后使用一个自回归语言模型来递归地对EnCodec中的音频token进行建模。生成的token然后被馈送到EnCodec解码器，将它们映射回音频空间并获取输出波形。最后，可以使用不同类型的条件模型来控制生成。 具体操作步骤如下： 第一步：准备账号， 注册华为云账号并完成实名认证，开启音乐之旅！ 第二步：👉 访问页面， 点击「ModelArts中运行」按钮，进入到ModelArts CodeLab运行环境中。选择限时免费运行环境，切换所需Kernel，一键运行代码。 第三步：切换运行环境， 选择限时免费的GPU-P100规格，目前每个用户每天可以享受3小时的免费时长。然后点击代码块前面的三角形运行按钮，即可自动运行，完成模型的加载。 ▲ 切换运行环境 ▲ 点击三角形按钮运行代码 第四步： 依次运行完代码后，修改输入的Prompt， 比如“一首充满着梦幻和童真的歌曲”，即可生成符合提示词的音乐旋律，并支持直接下载。 ▲ 修改提示词 ▲点击下载生成的音乐旋律 同时，ModelArts还支持可视化的Gradio界面展示，可以将生成的页面地址分享给其他人，让他们直接填入提示词，自定义旋律的时长，快速创作一首独一无二的歌曲。 ▲ 单独的可视化界面 二、✍️AI作诗，为旋律作词 古有曹植七步成诗，今有AI自动作诗。参考“文字生成旋律案例”的步骤，👉 点击链接 选择在ModelArts中运行，进入到ModelArts CodeLab环境，然后切换资源规格，依次运行代码，并在下图的画框处填写诗句的第一个字，3秒钟就能生成相关的诗句。 三、🎨AI作画，为音乐制作专辑封面 最后是专辑封面环节，👉 点击链接 进入“AI作画-文字生成图片Stable Diffusion”案例页面，选择在ModelArts中运行，进入ModelArts CodeLab，将运行环境切换成GPU的规格，模型生成图像所用的时间会更短。 这个案例主要基于文本转图像模型Stable Diffusion来实现，它通过LAION-5B子集大量的512x512图文模型进行训练，所以只要简单的输入一段文本，Stable Diffusion就可以迅速将其转换为图像。 同之前的两个案例，依次运行代码，在Prompt的划线处填写与音乐旋律相匹配的提示词，建议先用中文描述，再用翻译软件转换为英文，这样生成的图片会更加精准。 🎹结语 至此，从曲子、歌词到封面，一张AIGC专辑应运而生。你不必是精通音符的大师，也无需深谙乐理，只需一键启动ModelArts，每一次灵感闪现，都会化作独一无二的旋律流淌而出。 最后祝大小朋友们儿童节快乐！ 快来华为云ModelArts试试神奇的“AI音乐魔法”，体验创作的乐趣，让小小音乐梦想照进现实！🎶 点击关注，第一时间了解华为云新鲜技术~

引言：在开发和维护数据库驱动的应用程序时，监控慢 SQL 查询是确保系统性能和稳定性的关键一环。慢 SQL 查询可能会导致系统性能下降、资源浪费和用户体验差等问题。因此，及时监控和优化慢 SQL 查询对于保障系统的正常运行和用户满意度至关重要。 题目 如何监控慢 SQL？ 推荐解析 数据库系统自带的性能监控工具 许多数据库系统都提供了自带的性能监控工具，如 MySQL 的 Performance Schema、PostgreSQL 的 pg_stat_statements 等。这些工具可以跟踪 SQL 查询的执行时间、访问频率、IO 操作等关键指标，并生成性能报告和统计信息，帮助开发人员识别慢 SQL 查询。 Performance Schema 的功能特性 1）性能监控： Performance Schema 可以监控 MySQL 数据库的各种性能指标，包括 SQL 查询的执行时间、锁等待、IO 操作、线程状态、连接状态等。 2）统计信息： Performance Schema 收集并统计数据库的性能数据，生成各种性能报告和统计信息，帮助开发人员了解数据库的性能状况。 3）性能分析： Performance Schema 提供了丰富的性能数据和分析工具，可以帮助开发人员识别和分析慢查询、性能瓶颈和资源消耗等问题。 4）动态配置： Performance Schema 允许开发人员动态配置监控项和采样频率，以满足不同场景下的性能监控需求。 Performance Schema 的使用 要启用 Performance Schema，需要确保 MySQL 的版本在5.5及以上，并且在编译 MySQL 时启用 Performance Schema 功能。启用 Performance Schema 后，可以通过 MySQL 的命令行客户端或者其他 MySQL 管理工具来查看和分析数据库的性能数据。

Stable Diffusion（稳定扩散）是一种常用的数值方法，在计算流体力学领域被广泛应用于对流传输问题的模拟。它是一种稳定的差分格式，可以有效地处理扩散方程，并且在计算过程中能够保持物理意义。本教程将介绍Stable Diffusion方法的基本原理和应用步骤。 扩散方程 扩散方程是一个重要的偏微分方程，描述了物质在空间中的传输过程。它可以写成以下形式： ∂C/∂t = D ∇²C 其中，C是物质的浓度，t是时间，D是扩散系数。 离散化 为了使用差分方法求解扩散方程，我们首先需要对其进行离散化。假设我们在空间上进行离散化，将空间分割成网格点，然后在每个网格点上近似表示浓度。 我们可以使用中心差分法来近似计算扩散方程中的梯度项。对于二维情况，中心差分可以表示为： ∇²C ≈ (C(i+1,j) - 2C(i,j) + C(i-1,j))/Δx² + (C(i,j+1) - 2C(i,j) + C(i,j-1))/Δy² 其中，C(i,j)表示网格点(i,j)上的浓度值，Δx和Δy分别表示网格在x和y方向上的间距。 稳定性条件 为了保持数值方法的稳定性，我们需要满足一个稳定性条件，即时间步长Δt需要满足以下不等式： Δt ≤ (Δx²Δy²)/(2D(Δx²+Δy²)) 这个条件保证了扩散方程在数值计算过程中不会引发不稳定的振荡。 数值计算 有了上述离散化和稳定性条件，我们可以使用迭代方法来求解扩散方程。具体步骤如下： a. 初始化网格上的浓度值，可以根据实际问题进行设定。 b. 根据稳定性条件选择合适的时间步长Δt。 c. 对每个网格点(i,j)应用中心差分公式，计算当前时间步长下的梯度项。 d. 根据扩散方程的离散化形式，更新网格点(i,j)上的浓度值。 e. 重复步骤c和d，直到达到预设的时间步数或者达到稳定状态。 例子 我们以一个二维热扩散问题为例来说明Stable Diffusion方法的应用。假设我们有一个正方形的金属板，其中心的温度为100°C，边界的温度为0°C。我们希望计算在一定时间范围内板上各点的温度分布。 首先，我们将金属板划分为网格点，并使用合适的参数进行初始化，如网格间距Δx、Δy、时间步长Δt、扩散系数D等。 然后，根据上述步骤对每个网格点进行迭代计算，更新温度值。 最后，我们可以将计算结果可视化，生成温度分布图。 通过这个例子，我们可以看到Stable Diffusion方法在模拟扩散问题中的应用。它可以有效地计算出物质传输过程中的浓度分布，帮助我们理解和解决实际问题。 总结 Stable Diffusion方法是一种稳定的差分格式，适用于模拟扩散方程的传输问题。它通过离散化和迭代计算，能够保持物理意义和稳定性。本教程介绍了Stable Diffusion方法的基本原理和应用步骤，并以热扩散问题为例进行了说明。希望通过这个教程，读者能够对Stable Diffusion方法有一个基本的了解，并能够在实际问题中应用它进行数值计算。

Mac分享吧 文章目录 效果一、准备工作二、开始安装1、Anticc简化版安装1.1双击运行软件，安装1.2 解决来源身份不明的开发者问题**此代码为打开：系统偏好设置 – 隐私与安全性，中的【任何来源】，如下图：**1.3 再次运行软件，即可进行AntiCC安装 **安装成功！！！**2. PS2024安装2.1 打开 PS 2024 安装包组2.2 将 PS 安装包拖至桌面2.3 安装 PS2024 ，解决软件已损坏，无法打开问题第一步，前述已操作过，可不再操作，进行第二步第二步，终端输入命令，空一个空格，软件安装路径，格式如下，`一定要有空格`）：PS2024操作步骤如下： 2.4 右键进行软件安装安装成功！！！ 3、补丁安装打开软件--继续--继续--选择PS--安装--等安装成功就可以了！ 三、运行测试1、打开软件，测试 **安装成功！！！** 效果 一、准备工作 下载软件 链接：http://www.macfxb.cn 文件夹内是两个软件包哦 二、开始安装 1、Anticc简化版安装 1.1双击运行软件，安装 1.2 解决来源身份不明的开发者问题 文章链接：无法打开“XXXX”，因为Apple无法检查其是否包含恶意软件。怎么解决? 此代码为打开：系统偏好设置 – 隐私与安全性，中的【任何来源】，如下图： 1.3 再次运行软件，即可进行AntiCC安装 安装成功！！！ 2. PS2024安装 2.1 打开 PS 2024 安装包组 2.2 将 PS 安装包拖至桌面 2.3 安装 PS2024 ，解决软件已损坏，无法打开问题 文章链接：Mac软件打开时提示：已损坏，无法打开。你应该将它移到废纸娄。怎么解决? 第一步，前述已操作过，可不再操作，进行第二步 第二步，终端输入命令，空一个空格，软件安装路径，格式如下，一定要有空格）： PS2024操作步骤如下： 2.4 右键进行软件安装 安装成功！！！ 3、补丁安装 打开软件–继续–继续–选择PS–安装–等安装成功就可以了！ 三、运行测试 1、打开软件，测试 安装成功！！！

一、产业发展与规模 快速增长：随着数字经济时代的到来，国产算力产业呈现出快速增长的态势。根据智研咨询发布的报告，上海临港新片区正大力提升算力规模与效能，力争到2025年总算力超过5EFLOPS（每秒百亿亿次浮点运算次数），智算占比达到80%。央企贡献：中央企业的智能算力规模也在加速增长。截至2024年3月底，中央企业建设5G基站总数已超过360万个，智能算力规模已超过27EFLOPS。 二、技术创新与应用 技术突破：随着国产芯片、处理器平台等技术的进步，国产算力不断提升，以满足日益增长的计算需求。应用场景：算力已广泛应用于人脸识别、虚拟现实、自动驾驶、精准医疗等领域，为新技术、新场景的实现和普及提供了有力支撑。 三、政策支持与生态建设 政策推动：政府高度重视国产算力产业的发展，出台了一系列政策文件支持扩大新算力等重点领域的投资规模。如上海市经信委、上海市发改委发布的《关于推进本市数据中心健康有序发展的实施意见》，明确到2025年上海市要形成“两核一带”算力空间布局。生态建设：国产算力产业正在构建活跃的生态系统，包括“智算生态圈”的成立，以及企业间在算力领域的合作与交流。如企商在线等企业积极参与“智算生态圈”的建设，推动算力产业的高质量发展。 四、区域布局与合作 区域布局：各地区正在积极布局和建设算力生态，如临港新片区将形成智能算力为主、基础算力和超级算力协同的多元算力体系。国际合作：国产算力产业也在积极参与国际合作与竞争，如与英伟达等国际企业展开合作与竞争，共同推动全球算力产业的发展。 总结：国产算力产业在政策支持、技术创新、应用拓展等方面取得了显著进展。随着数字经济的不断发展，国产算力产业将继续保持快速增长态势，为经济社会的发展提供有力支撑。

观前提醒：本章介绍了如何通过DI-engine使用DQN算法训练强化学习模型 一、什么是DQN算法 DQN算法，全称为Deep Q-Network算法，是一种结合了Q学习（一种价值基础的强化学习算法）和深度学习的算法。该算法是由DeepMind团队在2013年提出的，并在2015年通过在多款Atari 2600视频游戏上取得超越人类专家的表现而闻名。DQN算法是深度强化学习领域的一个里程碑，因为它展示了深度学习模型可以直接从原始输入（如像素）中学习控制策略。DQN 算法可以用来解决连续状态下离散动作的问题。 以图 中所示的所示的车杆（CartPole）环境为例，它的状态值就是连续的，动作值是离散的。 Q学习（Q-Learning） 在深入DQN之前，我们需要了解Q学习。Q学习是一种无模型（model-free）的强化学习算法，它学习在给定状态下采取各种行动的预期效用，即Q值（Q-value）。Q值函数Q(s, a)代表在状态s下采取行动a，并遵循最优策略所期望获得的累积回报。 Q学习的核心是Q表（Q-table），它存储了每个状态-动作对的Q值。然而，当状态空间或动作空间很大或连续时，Q表方法不再适用，因为它难以表示或更新这么大的表。这时候就需要DQN这类方法。 DQN的核心 DQN算法通过以下几个关键的技术改进来扩展Q学习的应用范围： 1.深度神经网络： DQN使用深度神经网络来逼近Q值函数，而不是使用传统的Q表。这个网络称为Q网络，它的输入是状态，输出是每个可能动作的Q值。这使得算法可以应用于具有高维状态空间的问题，如直接从像素输入学习。 Q网络示意图： 1.经验回放（Experience Replay）： DQN存储代理的经验（状态，动作，奖励，新状态）在一个数据集中，称为回放缓冲区（replay buffer）。在训练过程中，会在此数据集中随机抽取一批经验来更新网络。这有助于打破样本间的时间相关性，提高了学习稳定性。 2.固定Q目标（Fixed Q-Targets）： 在传统的Q学习中，Q表在每一步更新时都会用到，这会导致目标Q值和预测Q值在相同的过程中不断变化，从而可能导致学习过程不稳定。DQN引入了固定Q目标的概念，即在更新网络时，用于计算目标值的Q网络参数保持不变。具体来说，DQN会维护两个神经网络：一个在线网络（用于选择动作和学习）和一个目标网络（用于生成Q目标值）。目标网络的参数定期（或缓慢）地从在线网络复制过来。 DQN的更新规则 DQN的学习目标是最小化预测Q值和目标Q值之间的差异。目标Q值是通过使用贝尔曼方程（Bellman equation）计算得出的，即奖励加上下一个状态中最大Q值的折现值。更新规则可以通过以下损失函数来表达： DQN的训练过程包括以下步骤： 1.初始化： 初始化在线网络和目标网络的参数。 在线网络和目标网络：在DQN（Deep Q-Network）算法中，”在线网络”和”目标网络”是两个并行使用的神经网络，它们有着相同的网络结构但是参数可能不同。这两个网络的引入旨在解决学习过程中可能出现的不稳定和发散问题。 在线网络，有时也被称为主网络（main network），是用来实际做决策和学习的网络。换句话说，它是与环境交互时用来评估当前状态并选择动作的网络。在每一步学习中，它也负责接收训练样本并通过梯度下降法更新自己的参数。在DQN中，在线网络输出给定状态下每个可能动作的预测Q值，然后根据这些Q值来选择动作（比如使用ε-贪婪策略）。在学习阶段，它还会根据从经验回放中抽取的样本来优化其参数，以减少预测Q值和目标Q值之间的误差。 目标网络是DQN算法中的关键创新之一。它的参数是在线网络参数的一个较为稳定的副本。目标网络不直接参与到决策或者收集经验的过程中，其主要作用是在计算目标Q值时提供一个稳定的目标。在DQN中，每隔一定的时间步，目标网络的参数会被更新为在线网络的参数，这样可以减少学习过程中的震荡和发散问题。在更新在线网络的参数时，使用目标网络的输出来计算目标Q值。具体而言，目标Q值是当前收到的奖励加上对下一个状态的最大Q值的折现。这里的最大Q值是由目标网络给出的，而不是在线网络。这种方法可以防止自我强化的反馈循环，因为目标网络的参数在优化过程中是固定的。在不断变化的数据（如强化学习中的状态和奖励）上训练一个网络时，如果使用即时更新的数据来计算目标值，会导致训练目标和网络参数之间的紧密耦合，这种耦合会使得学习过程变得非常不稳定。目标网络的使用就是为了解耦这两个元素，使得学习目标在短时间内保持稳定，从而有助于网络的稳定收敛。通过这种机制，目标网络在更新间隔期间保持不变，为在线网络提供一组稳定的目标来进行学习。这种做法类似于监督学习中的固定训练集，使得优化过程更加稳定和可靠。 1.数据收集： 通过与环境交互，按照ε-贪婪策略采取行动，并将经验（状态，动作，奖励，下一个状态）存储到回放缓冲区中。 ε-贪婪策略和回放缓冲区 ε-贪婪策略是一种在强化学习中用于控制探索和利用之间平衡的方法。在这种策略中： _利用（Exploitation）_：代理选择它当前认为最优的动作，即根据Q值函数选择当前状态下Q值最高的动作。 _探索（Exploration）_：代理随机选择一个动作，与Q值无关，为了探索环境中尚未充分评估的状态或动作。 ε-贪婪策略通过一个参数ε（epsilon）来控制探索和利用的比例。ε通常设置为一个接近0但大于0的小数。在每个决策点： 以概率ε进行探索，即随机选择一个动作。 以概率1-ε进行利用，即选择Q值最高的动作。 随着学习的进行，ε的值通常会逐渐减小（例如，通过ε衰减），这意味着代理在学习初期会进行更多的探索，在学习后期则更倾向于利用其已学到的知识。 回放缓冲区（有时也称为经验回放），是用来存储代理与环境交互的经验的数据结构。 在DQN中，代理的每次动作、所观察到的下一个状态、获得的奖励以及是否达到终止状态等信息，都会作为一个元组（tuple）保存到回放缓冲区中。 存储这些经验的目的是： 打破样本间的时间相关性：强化学习中连续的状态转换和动作是高度相关的，这可能导致训练过程中的稳定性问题。通过从回放缓冲区中随机抽样，可以模 拟出一个更加独立同分布（i.i.d.）的数据集，从而提高学习算法的稳定性。 更高效地利用过去的经验：由于环境交互可能代价昂贵或时间消耗较大，通过重复使用历史数据来更新网络，可以更高效地利用这些数据，而不是使用一次 就丢弃。 点击DI-engine强化学习入门（二）如何训练和导出模型 - 古月居可查看全文

揭秘网络安全的秘密武器：全面理解渗透测试 在数字化时代，网络安全已成为人们关注的焦点。网络攻击和数据泄露事件频发，给个人、企业和国家带来了巨大的损失。为了应对这一挑战，渗透测试作为一种重要的网络安全评估手段，受到了广泛的关注。本文将深入探讨渗透测试的原理、方法及其在网络安全中的重要性，帮助读者更全面地了解这一技术。 渗透测试的基本概念： 渗透测试（Penetration Testing），又称为渗透攻击模拟，是一种通过模拟黑客攻击的方式来评估网络系统安全性的方法。它旨在发现网络中存在的安全漏洞，评估潜在风险，并提供相应的解决方案。渗透测试通常由专业的安全团队或个人执行，他们会利用各种黑客工具和技术来尝试突破网络的防御体系。 渗透测试的方法： 黑盒测试： 在黑盒测试中，测试者对目标系统的内部结构和工作原理一无所知。他们需要通过外部信息和公开资源来发现漏洞。这种测试方法模拟了真实世界中的黑客攻击，因为黑客通常也不知道目标系统的内部细节。白盒测试： 与黑盒测试相反，白盒测试中测试者对目标系统有全面的了解，包括源代码、网络架构等。他们可以利用这些信息来更有效地发现漏洞。这种测试方法可以帮助测试者更全面地评估系统的安全性，但可能需要更多的时间和资源。灰盒测试： 灰盒测试介于黑盒和白盒之间，测试者对目标系统有一定的了解，但不是完全透明。他们可以利用部分内部信息来辅助测试。这种测试方法结合了黑盒和白盒的优点，既可以发现外部漏洞，也可以利用内部信息来发现潜在的安全问题。 渗透测试的步骤： 信息收集： 收集目标系统的相关信息，如域名、IP地址、开放端口等。这一步骤是渗透测试的基础，为后续的攻击提供必要的线索。扫描和映射： 使用扫描工具对目标系统进行扫描，确定系统的漏洞和弱点。这一步骤可以帮助测试者了解目标系统的网络结构和潜在的安全问题。攻击和利用： 利用发现的漏洞进行实际攻击，尝试获取系统的控制权。这一步骤是渗透测试的核心，通过实际攻击来评估目标系统的安全性。后期利用和持久化： 在成功攻击后，尝试保持对系统的控制，以便进一步的操作。这一步骤可以帮助测试者评估攻击者在成功入侵后可能进行的活动。报告和分析： 编写详细的报告，总结测试过程和发现的漏洞，提出改进建议。这一步骤是渗透测试的收尾工作，为组织提供了改进网络安全的依据。 渗透测试在网络安全中的应用： 渗透测试在网络安全中的应用非常广泛。它可以帮助组织发现潜在的安全风险，评估现有安全措施的有效性，并提供改进建议。通过渗透测试，组织可以及时修复漏洞，提高网络的安全防护能力，降低遭受网络攻击的风险。此外，渗透测试还可以作为网络安全培训的一部分，提高员工的安全意识和应对能力。 渗透测试的未来展望： 随着网络安全威胁的不断演变，渗透测试也在不断发展和完善。未来，渗透测试将更加注重自动化和智能化，利用人工智能和机器学习等技术来提高测试效率和准确性。此外，随着物联网、云计算等新兴技术的普及，渗透测试将面临更多的挑战和机遇。因此，我们需要不断研究和创新，以应对日益复杂的网络安全形势。 总结： 通过本文的介绍，我们可以看到渗透测试在网络安全中的重要性和应用价值。它不仅可以帮助组织发现潜在的安全风险，还可以提高网络的安全防护能力，降低遭受网络攻击的风险。随着网络安全威胁的不断演变，我们需要不断研究和创新渗透测试技术，以应对日益复杂的网络安全形势。同时，我们也需要加强网络安全意识的培养和教育，提高整个社会的网络安全防范能力。

引言 随着微服务架构的流行，对服务的监控和管理变得尤为重要。Prometheus作为一个开源的监控和告警工具，以其强大的数据采集、存储和查询能力，受到了众多开发者的青睐。Spring Boot作为Java领域快速构建微服务的框架，与Prometheus的结合可以实现对Spring Boot应用的实时监控。本文将介绍如何使用Prometheus监控Spring Boot应用。 一、 Prometheus 简介 Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具包，它通过采集和存储指标（metrics），提供了强大的数据查询语言，可以帮助我们分析和理解应用程序的行为。Prometheus 的核心组件是 Prometheus Server，它负责采集监控指标并提供查询接口。 Prometheus 官网：https://prometheus.io/项目 github 地址：https://github.com/prometheus/prometheus 二、 Spring Boot Actuator Spring Boot Actuator 是 Spring Boot 提供的一系列用于监控和管理 Spring Boot 应用的工具。它提供了许多端点（endpoints），例如 /health、/info、/metrics 等，这些端点可以公开应用的内部信息，如健康状态、配置信息和度量指标。 三、 集成 Prometheus 和 Spring Boot 要将 Prometheus 与 Spring Boot 应用集成，我们需要执行以下步骤： 3.1 添加依赖 首先，将 Spring Boot Actuator 和 Micrometer Prometheus Registry 添加到项目的依赖中。 Actuator 提供了一系列内置端点，用于显示运行应用的性能信息，如健康状况、指标等。Micrometer Prometheus registry 会将这些指标格式化为 Prometheus 可读格式。 <dependencies> <!-- Spring Boot Actuator --> <dependency> <groupId>org.

文章目录 1. 探讨 Android 的 View 显示过程1.1. `onFinishInflate`1.2. `onAttachedToWindow`1.3. `onMeasure`1.4. `onSizeChanged`1.5. `onLayout`1.6. `onDraw` 2. 系统代码分析1.1. `onFinishInflate`1.2. `onAttachedToWindow`1.3. `onMeasure`1.4. `onSizeChanged`1.5. `onLayout`1.6. `onDraw` 3. 视图显示过程总结4. 优化和性能考虑5. 结论6. 进一步深入探讨 Android 的 View 显示过程6.1. `onFinishInflate`6.2. `onAttachedToWindow`6.3. `onMeasure`6.4. `onSizeChanged`6.5. `onLayout`6.6. `onDraw` 7. 视图显示过程总结（续） 1. 探讨 Android 的 View 显示过程 在 Android 中，View 的显示过程涉及多个步骤和方法，从底层到上层依次执行。理解这些步骤和方法对优化 UI 性能和实现复杂的自定义 View 非常重要。 1.1. onFinishInflate 当一个 View 从 XML 布局文件中被加载并完成所有子 View 的初始化时，onFinishInflate 方法被调用。这个方法在整个布局层次结构被完全创建之后调用，可以在这里进行一些额外的初始化工作。 @Override protected void onFinishInflate() { super.onFinishInflate(); // 视图和子视图的初始化工作 } 1.