项目地址 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory 模型层参数 这段代码是使用Python的dataclasses模块定义的一个数据类ModelArguments，用于管理和存储与模型微调相关的参数。这个类的设计是为了方便地处理和传递命令行参数或配置文件中的参数，这些参数通常用于指定模型训练过程中的各种设置。 下面是每个字段的含义： model_name_or_path：指定模型权重或标识符的路径，可以是本地的路径，也可以是huggingface.co/models或modelscope.cn/models上的模型名称。adapter_name_or_path：适配器权重或标识符的路径，用于加载特定的适配器。cache_dir：预训练模型下载的存储路径。use_fast_tokenizer：是否使用快速的tokenizer（基于tokenizers库）。resize_vocab：是否调整tokenizer的词汇表和嵌入层的尺寸。split_special_tokens：在分词过程中是否拆分特殊tokens。model_revision：使用的特定模型版本，可以是分支名称、标签名称或提交ID。quantization_bit：用于模型量化的位数。quantization_type：在int4训练中使用的量化数据类型。double_quantization：在int4训练中是否使用双重量化。rope_scaling：用于RoPE嵌入的缩放策略。flash_attn：是否启用FlashAttention-2以加快训练速度。shift_attn：是否启用LongLoRA提出的shift短注意力（S^2-Attn）。use_unsloth：是否使用unsloth的优化来训练LoRA。disable_gradient_checkpointing：是否禁用梯度检查点。upcast_layernorm：是否将layernorm权重升级为fp32。upcast_lmhead_output：是否将lm_head的输出升级为fp32。hf_hub_token：登录Hugging Face Hub的认证令牌。ms_hub_token：登录ModelScope Hub的认证令牌。export_dir：导出模型的存储路径。export_size：导出模型文件分片的大小（以GB为单位）。export_quantization_bit：导出模型量化的位数。export_quantization_dataset：用于量化导出模型的数据集路径或名称。export_quantization_nsamples：用于量化的样本数量。export_quantization_maxlen：用于量化的模型输入的最大长度。export_legacy_format：是否以.bin文件保存而不是.safetensors。export_hub_model_id：如果将模型推送到Hugging Face hub，则指定仓库的名称。print_param_status：出于调试目的，打印模型参数的状态。 __post_init__方法在对象初始化后调用，用于设置额外的属性和执行一些验证。例如，它检查split_special_tokens和use_fast_tokenizer是否冲突，验证量化位数的有效性，并在需要量化数据集时检查其是否存在。 to_dict方法将数据类实例转换为一个字典，这有助于将参数以字典形式传递给函数或保存到配置文件中。 这个类的使用方式通常是在训练脚本中创建一个实例，并从命令行参数或配置文件中填充其字段。然后，这个实例被传递给训练函数，训练函数使用这些参数来配置和执行模型训练。 微调层参数 这段代码定义了一个名为 FinetuningArguments 的 Python 类，该类用于处理与模型微调相关的参数。下面是代码的详细解读： @dataclass 装饰器：这是一个 Python 标准库中的装饰器，用于自动生成特殊方法（如 __init__()、__repr__() 等），从而使得类实例能够像数据类一样使用。class FinetuningArguments(FreezeArguments, LoraArguments, RLHFArguments): 这个类继承了 FreezeArguments、LoraArguments 和 RLHFArguments 三个父类，这三个类可能定义了与模型微调相关的参数。r"""...""": 这是多行字符串，用于为类和属性提供文档字符串（docstring）。stage: 这是一个可选的枚举字段，用于指定训练中的阶段。默认值为 "sft"。finetuning_type: 这是一个可选的枚举字段，用于指定微调方法。默认值为 "lora"。use_llama_pro, disable_version_checking, plot_loss: 这些都是可选的布尔字段，分别用于指定是否仅使扩展块中的参数可训练、是否禁用版本检查以及是否保存训练损失曲线。def __post_init__(self): 这是一个特殊方法，在实例初始化后自动调用。这个方法主要用于处理一些后初始化的逻辑。def split_arg(arg): 这是一个内部函数，用于将字符串参数拆分为列表。save_to_json 和 load_from_json: 这两个方法分别用于将实例内容保存为 JSON 格式和从 JSON 文件创建实例。assert 语句：用于检查某些条件是否满足，如果不满足则抛出 AssertionError 异常。raise ValueError: 用于抛出 ValueError 异常。 这个类的实例可以用于处理与模型微调相关的参数，包括指定训练阶段、微调方法、是否保存训练损失曲线等。 FreezeArguments 参数解读 FreezeArguments 类是一个Python数据类，用于存储和管理与“冻结”或部分参数训练相关的参数。这种训练方式在微调期间只更新模型参数的子集，可以减少训练所需的计算资源，或者用于数据有限的情况下微调模型。 以下是 FreezeArguments 类中字段的解释： name_module_trainable：此可选字段允许用户指定应设置为可训练的模型模块。用户可以提供用逗号分隔的模块名称列表，或使用关键字“all”表示所有可用模块都应设置为可训练。帮助文本为不同模型架构提供了模块名称的示例，例如LLaMA的“mlp”和“self_attn”，或者BLOOM、Falcon和ChatGLM的“mlp”和“self_attention”。实际的选择取决于正在使用的特定模型架构。num_layer_trainable：此可选字段指定模型中应设置为可训练的层数。默认值为3，但用户可以根据自己的微调任务需要将其设置为任何整数值。

学习笔记：Ubuntu 22 使用模型量化工具llama.cpp部署大模型 CPU+GPU 前言1 下载并编译llama.cpp1.1 git下载llama.cpp仓库源码1.2 编译源码（make）1.2.1 选择一：仅在CPU上运行1.2.2 选择二：使用GPU，与cuBLAS编译 2 量化大模型2.1 准备大模型2.2 生成量化模型 3 加载模型3.1 CPU3.2 GPU 4 llama-cpp-python4.1 安装llama-cpp-python4.2 API 参考 前言 官方仓库： llama.cpp llama-cpp-python 环境： CUDA Version: 12.2 Torch: 2.1.1 Python: 3.9 1 下载并编译llama.cpp 1.1 git下载llama.cpp仓库源码 由于服务器git上不去，先下载源码到本地再上传到服务器（带有.git隐藏文件）。 git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp 1.2 编译源码（make） 生成./main和./quantize等二进制文件。 cd llama.cpp 1.2.1 选择一：仅在CPU上运行 make 1.2.2 选择二：使用GPU，与cuBLAS编译 使用 Nvidia GPU 的 CUDA 内核提供 BLAS 加速，确保设备上有GPU+CUDA。 make LLAMA_CUBLAS=1 LLAMA_CUDA_NVCC=/usr/local/cuda/bin/nvcc 如果遇到错误： 可尝试 make clean cd scripts sed -i 's/\r//' build-info.

文章目录 📚web前端期末大作业 (1500套) 集合一、网页介绍二、网页集合 三、作品演示A电影主题B漫画主题C商城主题D家乡主题E旅游主题F餐饮/美食主题G环境主题H游戏主题I 个人主题K体育主题L博客主题M汽车主题N文化主题P美妆主题Q企业主题R教育主题S其他主题 🎁更多源码 📚web前端期末大作业 (1500套) 集合 临近期末，大一新生的各种考试和专业结课作业纷至沓来。web实训大作业、网页期末作业、web课程与设计、网页设计等，简直让人头大。你还在为网页设计老师的作业要求感到头大？网页作业无从下手？网页要求的总数量太多？没有合适的模板？等等一系列问题。你想要解决的问题，在这篇博文中基本都能满足你的需求, 废话不多说，直接看效果。 一、网页介绍 📔网站布局方面：计划采用目前主流的、能兼容各大主流浏览器、显示效果稳定的浮动网页布局结构。 📓网站程序方面：计划采用最新的网页编程语言HTML5+CSS3+JS程序语言完成网站的功能设计。并确保网站代码兼容目前市面上所有的主流浏览器，已达到打开后就能即时看到网站的效果。 📘网站素材方面：计划收集各大平台好看的图片素材，并精挑细选适合网页风格的图片，然后使用PS做出适合网页尺寸的图片。 📒网站文件方面：网站系统文件种类包含：html网页结构文件、css网页样式文件、js网页特效文件、images网页图片文件； 📙网页编辑方面：网页作品代码简单，可使用任意HTML编辑软件（如：Dreamweaver、HBuilder、Vscode 、Sublime 、Webstorm、Text 、Notepad++ 等任意html编辑软件进行运行及修改编辑等操作）。 其中： （1）📜html文件包含：其中index.html是首页、其他html为二级页面； （2）📑 css文件包含：css全部页面样式,文字滚动, 图片放大等； （3）📄 js文件包含：js实现动态轮播特效, 表单提交, 点击事件等等（个别网页中运用到js代码）。 二、网页集合 源码名称演示地址1500套HTML+CSS+JS网页设计期末课程大作业 web前端开发技术 web课程设计 网页规划与设计🔥点击查看🔗125款程序员专属情人节表白网站【建议收藏】HTML+CSS+JavaScript🔥点击查看🔗1000套web前端期末大作业 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不论从事安卓应用开发，还是安卓系统研发，应该都遇到应用无响应（ANR，Application Not Responding）问题，当应用程序一段时间无法及时响应，则会弹出ANR对话框，让用户选择继续等待，还是强制关闭。 绝大多数人对ANR的了解仅停留在主线程耗时或CPU繁忙会导致ANR。面试过无数的候选人，几乎没有人能真正从系统级去梳理清晰ANR的来龙去脉，比如有哪些路径会引发ANR? 有没有可能主线程不耗时也出现ANR？如何更好的调试ANR? 如果没有深入研究过Android Framework的源代码，是难以形成对ANR有一个全面、正确的理解。研究系统源码以及工作实践后提炼而来，以图文并茂的方式跟大家讲解，相信定能帮忙大家加深对ANR的理解。 一、ANR触发机制 对于知识学习的过程，要知其然知其所以然，才能做到庖丁解牛般游刃有余。要深入理解ANR，就需要从根上去找寻答案，那就是ANR是如何触发的？ ANR是一套监控Android应用响应是否及时的机制，可以把发生ANR比作是引爆炸弹，那么整个流程包含三部分组成： 埋定时炸弹：中控系统(system_server进程)启动倒计时，在规定时间内如果目标(应用进程)没有干完所有的活，则中控系统会定向炸毁(杀进程)目标。拆炸弹：在规定的时间内干完工地的所有活，并及时向中控系统报告完成，请求解除定时炸弹，则幸免于难。引爆炸弹：中控系统立即封装现场，抓取快照，搜集目标执行慢的罪证(traces)，便于后续的案件侦破(调试分析)，最后是炸毁目标。 常见的ANR有service、broadcast、provider以及input，更多细节详见理解Android ANR的触发原理，深度解析Android ANR触发原理-CSDN博客，接下来本文以图文形式分别讲解。 service超时机制 下面来看看埋炸弹与拆炸弹在整个服务启动(startService)过程所处的环节。 图解1： 客户端(App进程)向中控系统(system_server进程)发起启动服务的请求中控系统派出一名空闲的通信员(binder_1线程)接收该请求，紧接着向组件管家(ActivityManager线程)发送消息，埋下定时炸弹通讯员1号(binder_1)通知工地(service所在进程)的通信员准备开始干活通讯员3号(binder_3)收到任务后转交给包工头(main主线程)，加入包工头的任务队列(MessageQueue)包工头经过一番努力干完活(完成service启动的生命周期)，然后等待SharedPreferences(简称SP)的持久化；包工头在SP执行完成后，立刻向中控系统汇报工作已完成中控系统的通讯员2号(binder_2)收到包工头的完工汇报后，立刻拆除炸弹。如果在炸弹倒计时结束前拆除炸弹则相安无事，否则会引发爆炸(触发ANR) 更多细节详见startService启动过程分析，http://gityuan.com/2016/03/06/start-service broadcast超时机制 broadcast跟service超时机制大抵相同，对于静态注册的广播在超时检测过程需要检测SP，如下图所示。 图解2： 客户端(App进程)向中控系统(system_server进程)发起发送广播的请求中控系统派出一名空闲的通信员(binder_1)接收该请求转交给组件管家(ActivityManager线程)组件管家执行任务(processNextBroadcast方法)的过程埋下定时炸弹组件管家通知工地(receiver所在进程)的通信员准备开始干活通讯员3号(binder_3)收到任务后转交给包工头(main主线程)，加入包工头的任务队列(MessageQueue)包工头经过一番努力干完活(完成receiver启动的生命周期)，发现当前进程还有SP正在执行写入文件的操作，便将向中控系统汇报的任务交给SP工人(queued-work-looper线程)SP工人历经艰辛终于完成SP数据的持久化工作，便可以向中控系统汇报工作完成中控系统的通讯员2号(binder_2)收到包工头的完工汇报后，立刻拆除炸弹。如果在倒计时结束前拆除炸弹则相安无事，否则会引发爆炸(触发ANR) （说明：SP从8.0开始采用名叫“queued-work-looper”的handler线程，在老版本采用newSingleThreadExecutor创建的单线程的线程池） 如果是动态广播，或者静态广播没有正在执行持久化操作的SP任务，则不需要经过“queued-work-looper”线程中转，而是直接向中控系统汇报，流程更为简单，如下图所示： 可见，只有XML静态注册的广播超时检测过程会考虑是否有SP尚未完成，动态广播并不受其影响。SP的apply将修改的数据项更新到内存，然后再异步同步数据到磁盘文件，因此很多地方会推荐在主线程调用采用apply方式，避免阻塞主线程，但静态广播超时检测过程需要SP全部持久化到磁盘，如果过度使用apply会增大应用ANR的概率 Google这样设计的初衷是针对静态广播的场景下，保障进程被杀之前一定能完成SP的数据持久化。因为在向中控系统汇报广播接收者工作执行完成前，该进程的优先级为Foreground级别，高优先级下进程不但不会被杀，而且能分配到更多的CPU时间片，加速完成SP持久化。 更多细节详见Android Broadcast广播机制分析，http://gityuan.com/2016/06/04/broadcast-receiver provider超时机制 provider的超时是在provider进程首次启动的时候才会检测，当provider进程已启动的场景，再次请求provider并不会触发provider超时。 图解3： 客户端(App进程)向中控系统(system_server进程)发起获取内容提供者的请求中控系统派出一名空闲的通信员(binder_1)接收该请求，检测到内容提供者尚未启动，则先通过zygote孵化新进程新孵化的provider进程向中控系统注册自己的存在中控系统的通信员2号接收到该信息后，向组件管家(ActivityManager线程)发送消息，埋下炸弹通信员2号通知工地(provider进程)的通信员准备开始干活通讯员4号(binder_4)收到任务后转交给包工头(main主线程)，加入包工头的任务队列(MessageQueue)包工头经过一番努力干完活(完成provider的安装工作)后向中控系统汇报工作已完成中控系统的通讯员3号(binder_3)收到包工头的完工汇报后，立刻拆除炸弹。如果在倒计时结束前拆除炸弹则相安无事，否则会引发爆炸(触发ANR) 更多细节详见理解ContentProvider原理，http://gityuan.com/2016/07/30/content-provider input超时机制 input的超时检测机制跟service、broadcast、provider截然不同，为了更好的理解input过程先来介绍两个重要线程的相关工作： InputReader线程负责通过EventHub(监听目录/dev/input)读取输入事件，一旦监听到输入事件则放入到InputDispatcher的mInBoundQueue队列，并通知其处理该事件；InputDispatcher线程负责将接收到的输入事件分发给目标应用窗口，分发过程使用到3个事件队列： mInBoundQueue用于记录InputReader发送过来的输入事件；outBoundQueue用于记录即将分发给目标应用窗口的输入事件；waitQueue用于记录已分发给目标应用，且应用尚未处理完成的输入事件； input的超时机制并非时间到了一定就会爆炸，而是处理后续上报事件的过程才会去检测是否该爆炸，所以更像是扫雷的过程，具体如下图所示。 图解4： InputReader线程通过EventHub监听底层上报的输入事件，一旦收到输入事件则将其放至mInBoundQueue队列，并唤醒InputDispatcher线程InputDispatcher开始分发输入事件，设置埋雷的起点时间。先检测是否有正在处理的事件(mPendingEvent)，如果没有则取出mInBoundQueue队头的事件，并将其赋值给mPendingEvent，且重置ANR的timeout；否则不会从mInBoundQueue中取出事件，也不会重置timeout。然后检查窗口是否就绪(checkWindowReadyForMoreInputLocked)，满足以下任一情况，则会进入扫雷状态(检测前一个正在处理的事件是否超时)，终止本轮事件分发，否则继续执行步骤3。 对于按键类型的输入事件，则outboundQueue或者waitQueue不为空，对于非按键的输入事件，则waitQueue不为空，且等待队头时间超时500ms当应用窗口准备就绪，则将mPendingEvent转移到outBoundQueue队列当outBoundQueue不为空，且应用管道对端连接状态正常，则将数据从outboundQueue中取出事件，放入waitQueue队列InputDispatcher通过socket告知目标应用所在进程可以准备开始干活App在初始化时默认已创建跟中控系统双向通信的socketpair，此时App的包工头(main线程)收到输入事件后，会层层转发到目标窗口来处理包工头完成工作后，会通过socket向中控系统汇报工作完成，则中控系统会将该事件从waitQueue队列中移除。 input超时机制为什么是扫雷，而非定时爆炸呢？是由于对于input来说即便某次事件执行时间超过timeout时长，只要用户后续在没有再生成输入事件，则不会触发ANR。 这里的扫雷是指当前输入系统中正在处理着某个耗时事件的前提下，后续的每一次input事件都会检测前一个正在处理的事件是否超时（进入扫雷状态），检测当前的时间距离上次输入事件分发时间点是否超过timeout时长。如果前一个输入事件，则会重置ANR的timeout，从而不会爆炸。 更多细节详见Input系统-ANR原理分析，http://gityuan.com/2017/01/01/input-anr 二、ANR超时阈值 不同组件的超时阈值各有不同，关于service、broadcast、contentprovider以及input的超时阈值如下表： 前台与后台服务的区别 系统对前台服务启动的超时为20s，而后台服务超时为200s，那么系统是如何区别前台还是后台服务呢？来看看ActiveServices的核心逻辑： ComponentName startServiceLocked(...) { final boolean callerFg; if (caller != null) { final ProcessRecord callerApp = mAm.getRecordForAppLocked(caller); callerFg = callerApp.setSchedGroup != ProcessList.

出现 “2059 - Authentication plugin ‘caching_sha2_password’ cannot be loaded” 这个错误可能是因为 MySQL 客户端无法加载所需的验证插件 ‘caching_sha2_password’。解决这个问题的方法之一是通过修改 MySQL 用户的身份验证方式来避免使用 ‘caching_sha2_password’ 插件。 以下是一个可能的解决方案： 更改用户身份验证方式：可以尝试将用户的身份验证方式更改为较旧的插件（如 mysql_native_password）以避免使用 ‘caching_sha2_password’ 插件。您可以在 MySQL 中执行以下 SQL 命令： ALTER USER 'username'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'password'; 将 ‘username’ 替换为您的用户名。 将 ‘hostname’ 替换为您的主机名或 ‘%’（表示所有主机）。 将 ‘password’ 替换为您的密码。 刷新权限：在更改用户身份验证方式后，务必刷新 MySQL 的权限信息以使更改生效。可以执行以下命令： FLUSH PRIVILEGES; 重新连接MySQL：在进行上述更改后，尝试重新连接到 MySQL 服务器，查看是否仍然出现相同的错误。 通过更改用户的身份验证方式，使其与客户端兼容，您应该能够成功避免使用 ‘caching_sha2_password’ 插件，从而解决这个问题。

在高并发的软件系统中，多线程编程是解决性能瓶颈和提高系统吞吐量的有效手段。作为跨平台的应用程序开发框架，Qt为我们提供了强大的多线程支持。本文将深入探讨Qt多线程编程的实现细节，并介绍线程池的设计思想，帮助读者彻底掌握Qt多线程编程技巧。 一、Qt的两种多线程实现方式剖析 Qt中实现多线程编程主要有两种方式：重写QThread类的run()函数和使用信号与槽。 1、重写QThread的run()函数 这种方式需要继承QThread类并重写虚函数run()，将需要并发执行的代码逻辑放在run()函数中。例如: class WorkThread : public QThread { public: void run() override { //并发执行的代码 qDebug() << "Current thread:" << QThread::currentThreadId(); //执行耗时操作 heavyWorkLoad(); } }; 在主线程中，我们只需创建WorkThread对象并调用start()即可启动新线程: WorkThread *worker = new WorkThread; worker->start(); 这种方法的优点是直观简单，缺点是run()函数作为线程执行体只能有一个入口，不太适合处理多个工作单元并发执行的场景。 2、使用信号与槽方式 Qt的信号与槽机制也可以用于实现多线程编程，它的思路是: （1）、创建QThread对象作为新线程 （2）、创建执行体对象，并使用QObject::moveToThread()将其移动到新线程 （3）、在主线程通过连接信号与槽的方式，间接调用执行体对象的槽函数，从而启动新线程中的任务 具体代码如下: //ExecutionBody.h class ExecutionBody : public QObject { Q_OBJECT public slots: void execution() { //并发执行的代码 qDebug() << "Executing in thread" << QThread::currentThreadId(); heavyWorkLoad(); } }; //main.cpp int main() { QThread *worker = new QThread; ExecutionBody *body = new ExecutionBody; body->moveToThread(worker); QObject::connect(worker， &QThread::started， body， &ExecutionBody::execution); worker->start(); return app.

Spring Boot 3.0于2022年11月正式发布，带来了以下重大新特性： 1. 最低环境要求 Spring Boot 3.0要求使用Java 17作为最低版本，以利用最新的语言特性和性能改进。 2. 大量依赖升级 Spring Boot 3.0对大量依赖项进行了升级，包括： Spring Framework 6.0Spring Boot Actuator 3.0Spring Data 2020.0.0Spring Cloud 2021.0.0 3. 支持GraalVM 原生镜像 Spring Boot 3.0应用现在可以支持转换为GraalVM 原生镜像了，这可以提供显著的内存和启动性能改进。 4. 提高应用可观察性 Spring Boot 3.0通过Micrometer和Micrometer追踪提高应用可观察性，支持集成Micrometer 1.10+，引入了全新的可观察API并自动配置Micrometer追踪，包括对Brave、OpenTelemetry、Zipkin和Wavefront组件的支持。 此外，Spring Boot 3.0还进行了一些非功能特性的改进，例如对嵌入式服务器、安全、度量、健康检查和外部化配置等特性的支持。这些改进可以帮助开发者更方便地构建和管理应用程序。 以下是Spring Boot 3.0新特性的详细介绍： 1. 最低环境要求 Spring Boot 3.0要求使用Java 17作为最低版本，以利用最新的语言特性和性能改进。Java 17带来了以下一些重要的改进： 引入了密封类和记录类等新语言特性改进了对模式匹配的支持提高了性能和安全性 2. 大量依赖升级 Spring Boot 3.0对大量依赖项进行了升级，以确保与Java 17兼容并提供最新的功能和修复。其中一些重要的升级包括： Spring Framework 6.0：引入了对WebFlux 2.0的支持，并改进了对Reactive编程的支持Spring Boot Actuator 3.0：添加了新的端点和指标，并改进了安全性Spring Data 2020.0.0：添加了对新的数据库和NoSQL存储的支持，并改进了性能Spring Cloud 2021.0.0：添加了对新的分布式服务框架的支持，并改进了安全性 3. 支持GraalVM 原生镜像

更多详情请点击查看原文：Python教学 | 有备无患！详解 Python 异常处理（try-except） Python教学专栏，旨在为初学者提供系统、全面的Python编程学习体验。通过逐步讲解Python基础语言和编程逻辑，结合实操案例，让小白也能轻松搞懂Python！ >>>点击此处查看往期Python教学内容 本文目录 引言 一、关于异常 二、try-except 用法 三、哪些情况下需要使用 try-except ？ 1. 使用易报错函数时 2. 使用网络请求数据时 3. 分批处理大数据集时 4. …… 四、异常处理注意事项 总结 相关推荐 本文共5707个字，阅读大约需要15分钟，欢迎指正！ 引言 无论是数据清洗、转换还是分析，我们都需要确保程序能够稳定地运行，避免数据处理过程中的意外中断。使用 Python 处理大数据集或执行循环程序时，程序异常可能会给我们带来一系列的麻烦，而 Python 解释器一旦遇到异常，就会立即中断程序，其中的原因包括但不限于文件不存在、网络连接中断、数据格式错误、数据内部问题等。 如果我们不希望个别小问题影响整个程序的正常运行，那么就可以使用 Python 的异常处理语句：try-except 。它能够帮助我们略过程序的异常部分或者针对不同类型的异常采取不同的应对措施，保障程序不被未知异常中断。 一、关于异常 异常是我们常说的“报错”，宏观上分为两类，一类是语法错误（SyntaxError），另一类是程序异常（Exception）。无论是语法错误还是程序异常，只要触发，程序就会立刻停止运行。 针对程序异常来说，又分为多种异常，数据处理中常见的异常有以下几种： KeyError（键错误）：当试图访问字典中不存在的键时引发的异常。 ValueError（值错误）：当传递给函数的参数类型正确但值不合法时引发的异常。 TypeError（类型错误）：当使用不兼容的类型进行操作或函数调用时引发的异常。 FileNotFoundError（文件未找到错误）：当试图打开不存在的文件时引发的异常。 IndexError（索引错误）：当使用无效的索引访问序列（如列表、元组或字符串）时引发的异常。 OverflowError（溢出错误）：当数值运算结果超出了所能表示的范围时引发的异常。 AttributeError（属性错误）：当试图访问对象不存在的属性时引发的异常。 UnicodeError（Unicode 错误）：当处理字符串时遇到 Unicode 编码相关的错误时引发的异常。 IOError（输入输出错误）：当发生与输入输出相关的错误时引发的异常，如读取或写入文件失败。 二、try-except 用法 try-except是一个组合语句，书写格式类似于if-else语句，但又有很大的不同。if关键字可以单独出现，代表单分支结构，但try与except必须一起使用，缺一不可。try-except的基本结构如下： try: <代码块1> except: <代码块2> 上述结构中，<代码块1>中一般是一些容易“报错”的代码，如果<代码块1>中的代码能够正常运行，那么程序就会逃过<代码块2>去执行后续的其他代码；而<代码块2>中的代码一般是<代码块1>报错时的应对措施。总的来说，如果<代码块1>能正常运行，那么皆大欢喜；但如果<代码块1>中的代码出现异常，那么程序就会执行<代码块2>中的代码，而不是直接报错和终止程序。（如果<代码块2>中的代码是 pass，则代表忽略这个异常。） 以上是try-except语句的基本结构，也是最常用的结构，简单粗暴易懂。但当程序变得复杂时，可能就需要更加精准地针对不同类型的异常实施不同的解决方案，这种更复杂的异常处理结构如下： try: <代码块1> except 异常类型1: <代码块2> except 异常类型2: <代码块3> except 异常类型3: <代码块4> …… except Exception: <代码块N> 这种结构可以对指定的异常类型分配不同的处理方式，当<代码块1>中出现异常类型1时，程序就会执行<代码块2>，当<代码块1>中出现异常类型2时，程序就会执行<代码块3>……如果抛出的异常类型不属于任何一种已写明的异常，那么都会被归入异常类基类 Exception 中，进而执行<代码块N>。

LLaMa、Qwen、ChatGLM、ChatGLM2的区别 以下比较的前提是首先和BERT(transfomer)的对比 PS: 大模型基础和进阶付费课程（自己讲的）：《AIGC大模型理论与工业落地实战》-CSDN学院 或者《AIGC大模型理论与工业落地实战》-网易云课堂 LLaMa： 去掉bias LayNorm方式：RMSnorm：https://zhuanlan.zhihu.com/p/650231190 # torch自带LayerNorm if self.norm_mode == 'torch_buildin': return F.layer_norm(hidden_states, self.normalized_shape, self.weight, self.bias, self.eps) # RMSnorm: t5、大模型系列均使用 elif self.norm_mode == 'rmsnorm': variance = hidden_states.float().pow(2).mean(-1, keepdim=True) o = (hidden_states.float() * torch.rsqrt(variance + self.eps)).type_as(hidden_states) torch自带LayerNorm (F.layer_norm)： 这是PyTorch库中内置的Layer Normalization实现。输入参数包括：hidden_states（需要归一化的张量）、normalized_shape（归一化的维度，通常是最后一维）、weight和bias（可学习的缩放和平移参数）以及eps（为了数值稳定性添加的小常数）。它首先计算输入在指定维度上的均值和方差，然后使用这些统计量对输入进行归一化，并通过应用可学习的缩放和平移参数来恢复模型的表达能力。 RMSNorm (Root Mean Square Normalization)： 只计算输入的方差（即每个元素的平方的平均值），然后通过元素级操作计算归一化后的输出。具体步骤如下： 计算输入的平方的平均值（variance）。使用逆平方根（torch.rsqrt()）来计算方差的倒数（相当于标准差的倒数）。将输入与计算出的标准差倒数相乘，得到归一化的结果。 torch自带的LayerNorm是最完整的实现，包括了可学习的参数；而RMSNorm和自定义LayerNorm则省略了这些参数，可能会牺牲一些模型的表达能力，但在某些情况下可能更简单或更高效。RMSNorm特别适用于那些不需要额外参数的大规模模型。 feedForward不同, 三层全连接 # 普通bert的FFN： self.outDense(self.inter_act_fn(self.interDense(x))) # llama、qwen的FFN： self.outDense(self.inter_act_fn(self.interDense(x)) * self.interDense2(x)) 新增rotary相对位置编码(RoPE) InternLM： 模型结构: 基本和llama基本一致, 只是各个linear层多了bias; 和Qwen基本一致, 除了o有bias FeedForward和Llama一致, 三个dense层 除了qkvo有bias, 其余均没有bias Qwen： FeedForward和Llama一致, 三个dense层 除了qkv有bias, 其余均没有bias 和InternLM基本一致, 唯一的差别是InternLM的multiHeadAttention.

车牌识别基础功能演示 摘要：车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。本文详细介绍了车牌识别技术的基本实现原理，并且基于python与pyqt开发了一套功能完整的车牌识别的停车场管理系统软件，实现了通过图片或者摄像头的方式进行进出停车场车辆车牌自动识别、车牌登记信息录入、已登记车辆有效期时间管理、车辆进出记录管理以及外来车辆收费系统等功能。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。 目录 车牌识别基础功能演示1. 前言2. 软件核心功能介绍及效果演示2.1 登录注册功能模块2.2 车辆信息登记录入功能模块2.3 车牌识别车辆出入及收费系统模块2.4 车辆信息数据管理模块2.5 车辆出入记录模块 3. 车牌识别基本原理介绍3.1 基本原理 【获取方式】结束语 点击跳转至文末《完整源码及相关文件》获取 --- 1. 前言 车牌识别系统(Vehicle License Plate Recognition，VLPR) 是指能够检测到受监控路面的车辆并自动提取车辆牌照信息（含汉字字符、英文字母、阿拉伯数字及号牌颜色）进行处理的技术。车牌识别是现代智能交通系统中的重要组成部分之一，应用十分广泛。它以数字图像处理、模式识别、计算机视觉等技术为基础，对摄像机所拍摄的车辆图像或者视频序列进行分析，得到每一辆汽车唯一的车牌号码，从而完成识别过程。 车牌识别技术主要应用领域有停车场收费管理，交通流量控制指标测量，车辆定位，汽车防盗，高速公路超速自动化监管、闯红灯电子警察、公路收费站等等功能。对于维护交通安全和城市治安，防止交通堵塞，实现交通自动化管理有着现实的意义。 博主根据车牌识别技术开发了本文中介绍的一套功能完整的停车场收费与车辆管理系统，功能主要包括：进出停车场车辆车牌自动识别、车牌登记信息录入、已登记车辆有效期时间管理、车辆进出记录管理以及外来车辆收费系统等功能。 基于该车牌识别技术，博主经过长时间开发，总共写了近3000行代码，并且整个系统经过了详细的调试修改。最终开发了本文介绍的车牌识别停车场管理系统软件【python与PYQT5]】，功能主要包括：进出停车场车辆车牌自动识别、车牌登记信息录入、已登记车辆有效期时间管理、车辆进出记录管理以及外来车辆收费系统等。 觉得不错的小伙伴，感谢点赞、关注加收藏哦！更多干货内容持续更新… 登录后的软件初始界面如下图所示： 2. 软件核心功能介绍及效果演示 软件主要功能包括以下几个部分： 1. 登录注册模块：提供系统的登录注册功能； 2. 车辆信息登记录入模块：用于进行特殊车辆、月租车辆或业主车辆的信息管理，登记指定日期内车辆进出不收费，过期后正常收费； 3. 车牌进出识别模块：用于识别停车场出入车辆的车牌信息，同时记录出入时间，并显示出入信息、收费信息、停车场车位数量信息； 4. 已登记录入车辆信息管理模块：对已录入的车辆信息进行搜索、修改、删除等管理； 5. 车辆进出信息管理模块：记录车辆进出信息、并对进出车辆进出信息搜索、删除等管理 6. 自动收费模块：能够依据记录的出入时间自动计算出入车辆的需要缴纳的费用。 下面将详细介绍各个模块的基本功能： 2.1 登录注册功能模块 本软件提供了基础的登录注册功能，对于新用户需要先注册账号才可以进行登录。界面如下： 2.2 车辆信息登记录入功能模块 车辆信息登记录入功能的主要作用是对特殊车辆、月租车辆或业主车辆进行信息管理，车辆在登记日期区间内，可以免费进出停车场，但是过期后需正常缴费。可在信息管理界面修改日期信息。 车辆登记需要进行照片采集，可通过上传照片或者摄像头拍照的这两种方式进行采集，车牌会自动识别填入文本框内。然后选择车辆登记有效日期，选填人员信息等内容。点击保存按钮，即可将信息保存至数据库中。采集的车辆图片会默认存入data/imgs目录中，命名方式为车牌号.jpg。 车牌信息登记的初始界面如下： 上传图片方式采集车辆图片方式如下: 摄像头采集车辆图片方式如下： 先开启摄像头，车辆处于合适位置后，点击拍照按钮采集，点击关闭摄像头按钮即可。 采集后的车辆图片存储位置data/imgs目录下： 2.3 车牌识别车辆出入及收费系统模块 可通过图片或者摄像头的方式，对出入的车辆进行车牌识别。并显示车辆信息，收费信息，停车场车位数目等。并且可以通过单选按钮来模拟车辆的进出，从而显示不同的出入信息。 费用计算方式：费用计算:不足半小时免费，超过每小时5元，不足1小时按1小时算,每24小时20元封顶。 图片方式来模拟车辆的进入与外出： 车辆进入显示的信息如下： 车辆外出显示信息如下： 注：登记车辆会显示登记剩余天数，外来车辆没有剩余天数显示。

当出现 “syntaxError: unexpected end of JSON input” 错误时，通常是因为在解析JSON字符串时，JSON格式不完整或有错误导致JavaScript的JSON.parse()方法无法正确解析。 解决此问题的方法如下： 检查JSON字符串完整性： 确保你正在尝试解析的是一个完整的、有效的JSON对象或数组。例如，下面的JSON是不完整的（缺少闭合大括号）： { "key": "value" 应修正为： { "key": "value" } 检查数据源： 如果是从服务器API获取的数据，请确认API返回的是正确的JSON格式，并且没有被截断。可以在浏览器的开发者工具 Network 面板中查看请求响应内容以验证这一点。 处理异步问题： 如果是在异步操作（如AJAX请求）完成后进行JSON.parse()，确保在数据完全加载后再进行解析。有时候可能因为网络延迟或其他原因导致提前执行了JSON.parse()。 使用try…catch语句： 为了更好地捕获和处理这类异常，可以将JSON.parse()包裹在try…catch块中： try { const data = JSON.parse(jsonString); // 处理解析后的数据 } catch (error) { console.error('Error parsing JSON:', error); } 清除末尾多余字符： 如果你的JSON字符串结尾存在非JSON格式的额外字符，需要在解析前清理掉这些字符。 通过以上步骤排查并修复可能导致“unexpected end of JSON input”错误的原因。

一、概述 在Rust中创建美观、即时反馈的用户界面一直是一个挑战，直到egui的出现。egui是一个即时模式(immediate mode)的GUI库，它的易用性和跨平台能力使其成为Rust社区中的宠儿。今天，我们将深入探究egui的设计理念、核心功能与集成方法，并通过实例来展示其在实际应用开发中的魅力。 二、设计思想 egui的核心设计理念旨在提供一个简单、响应式、可移植并且易于集成的GUI库。它是完全用Rust写成的，并且没有使用unsafe代码块，确保了安全性。egui不仅可以运行在Web上，还可以原生运行在各大操作系统和游戏引擎中。 ui.heading("My egui Application"); ui.horizontal(|ui| { ui.label("Your name: "); ui.text_edit_singleline(&mut name); }); ui.add(egui::Slider::new(&mut age, 0..=120).text("age")); if ui.button("Increment").clicked() { age += 1; } ui.label(format!("Hello '{}', age {}", name, age)); 上面的代码演示了如何使用egui创建一个简单的用户界面。我们可以看到，布局的创建非常直观，并采用了Rust的闭包来组织代码，这让逻辑变得更加连贯，也更易理解。 三、核心特性 egui提供了一系列基础和高级控件，如标签（label）、文本按钮（text button）、超链接（hyperlink）、复选框（checkbox）、单选按钮（radio button）、滑块（slider）、文本编辑器（text editing）等等，所有这些控件都支持简单的即时交互。此外，它也支持图片展示、自定义绘制、多行文本编辑、文字选择及图形渲染等功能。 四、安装与快速开始 要开始使用egui，首先需要将其添加到你的Cargo.toml文件中的依赖项。官方文档和示例都可以在egui的GitHub仓库中找到。 为了运行Web示例，你可以使用官方为Web应用准备的模板eframe_template。如果你想要集成egui到现有的引擎，可以查看其丰富的集成选项。例如，它支持与winit、glow及WebGPU等库和框架的集成。 五、易于集成 egui的另一大特点是轻松集成。无论是将其嵌入到你喜爱的游戏引擎，还是在你的平台中使用它，egui都提供了一系列的官方和第三方集成。其中包含了对Amethyst、Bevy、SDL2、glfw等游戏或者渲染框架的集成支持。 六、示范项目与社区支持 想要更深入的了解egui的实际应用？可以参考其Web示例，在线运行egui的demo，体验它的平滑交互和渲染效果。此外，你也可以参与到egui的GitHub讨论中，或加入Discord服务器与社区交流。 七、示例：创建一个简单的交互式计数器 让我们通过实践感受egui的能力。以下是一个简单的示例，我们将创建一个可以递增数字的按钮： use eframe::egui::{self, CentralPanel, Context, Layout}; fn main() { let name = "World"; let mut age = 30; eframe::run_native( "My Egui Window", Default::default(), Box::new(|cc| Box::new(MyEguiApp::new(cc))), ); } struct MyEguiApp { name: String, age: u8, } impl MyEguiApp { fn new(_cc: &eframe::CreationContext<'_>) -> Self { Self { name: "

1 什么是甘特图 甘特图(Gantt chart)又称为横道图、条状图(Bar chart)。以提出者亨利·L·甘特先生的名字命名，是项目管理、生产排程、节点管理中非常常见的一个功能。 甘特图内在思想简单，即以图示的方式通过活动列表和时间刻度形象地表示出任何特定项目的活动顺序与持续时间。基本是一条线条图，横轴表示时间，纵轴表示活动(项目)，线条表示在整个期间上计划和实际的活动完成情况。它直观地表明任务计划在什么时候进行，及实际进展与计划要求的对比。管理者由此可便利地弄清一项任务(项目)还剩下哪些工作要做，并可评估工作进度。 2 为什么要用甘特图 在很多较大且时间跨度较长的工程、IT、市场营销、电商运营等项目中，都会涉及诸多对人员、时间、质量等方面的控制，而且很多时候还需要跨部门进行协作，所以，如何把控整个项目管理流程就显得非常重要。 而使用甘特图就可以实现这样一个目的。 3 前端vue实现甘特图 3.1 DHTMLX 甘特图 dhtmlx-gantt 是一个综合性 JavaScript 库，在过去十年中被 Web 开发人员广泛用于在项目管理应用程序中实现甘特图功能。使用这个完全可配置的甘特图组件，开发人员可以提供有效的解决方案来管理基于流行框架和不同服务器端技术的项目中的任务及其依赖项。 可扩展项和相关api比较完整，并且免费、扩展性高。 github地址：https://github.com/DHTMLX/gantt dhtmlxGantt是一款JavaScript编写的甘特图控件，帮助开发人员进行项目的可视化展示和安排，通过该控件可以在任务之间设置不同的关系，提供的大量的API和事件处理可以帮助开发人员根据自身需要进行高度自定义和设置。支持过滤和放大、时间比例、最短路径、显示隐藏列、导出数据、加载大数据集等多种功能。 图一：dhtmlx-gantt实现甘特图demo图 3.2 使用dhtmlx-gantt甘特图 3.2.1 下载安装 npm install dhtmlx-gantt -save 3.2.2 引入插件 import { gantt } from 'dhtmlx-gantt' // 组件插件 import 'dhtmlx-gantt/codebase/dhtmlxgantt.css' // 组件样式 3.2.3 配置属性 gantt.config: { task_height: 28, //时间轴图表中，任务条形图的高度 row_height: 36, //时间轴图表中，甘特图的高度 add_column: true, // 添加符号 auto_types: true, //将包含子任务的任务转换为项目，将没有子任务的项目转换回任务 xml_date: '%Y-%m-%d', //从后端过来的数据格式化 show_grid: false, //是否显示左侧树表格 autosize: true, //自适应甘特图的尺寸大小, 使得在不出现滚动条的情况下, 显示全部任务 date_format: "

测试的相关人员在appStore下载 搜索 Testflight 将注册苹果ID的邮箱提供给开发人员 设置->AppleID(邮箱) 前往Testfilght TestFlight - Apple Developer 登陆后“选择” 点击“我的App” 添加人员 用户和访问->全部中添加用户->点击“+”号 添加新用户且邮箱一定要注册苹果账号的邮箱 添加成功后会发送邮件点击后接受邀请。 之后找到对应APP。 邀请成功之后。 开发人员在当前APP选项内->TestFlight->内部测试->“自己创建的测试组” 中添加测试人员。 内部测试人员不需要审核，外部测试需要。 没有则在点击内部测试点击创建组。 添加成功后会接收到测试邀请邮件点击“view in”。 点击后会收到邮件跳转到邀请码页面复制邀请码(如果打不开请挂代理)。 再次打开“Testfilght” 打开后点击“兑换”后输入兑换码。 兑换成功后可正常下载

目录 写在开头1. 时间序列数据的处理1.1 时间序列数据的详细创建与转换方法1.2 使用xts和zoo包的高级功能1.3 时间序列数据的可视化技巧 2. 时间序列的基本分析2.1 趋势分析的详细方法2.2 季节性分析的具体步骤2.3 平稳性检验的高级应用 3. 时间序列预测模型3.1 ARIMA模型的详细构建过程3.2 使用forecast包进行时间序列预测的高级技巧3.3 其他时间序列预测模型的介绍3.4 模型评估与选择的最佳实践 写在最后 时间序列分析是统计学中一种重要的分析方法，它通过分析数据点按时间顺序排列的序列来预测未来的趋势。在金融、气象、销售等众多领域都有广泛的应用。本文将深入探讨R语言在时间序列分析中的应用，包括时间序列数据的处理、基本分析以及预测模型的构建等方面。 写在开头 时间序列数据是那些按照时间顺序排列的数据点集合，每一个数据点都与一个特定的时间戳相对应。这类数据的主要特点包括季节性（seasonality）、趋势（trend）和周期性（cyclicity）。时间序列分析在许多领域都有着重要的应用，比如金融市场分析、经济预测、资源管理和气象预测等。通过对过去数据的分析，我们可以预测未来一段时间内的数据趋势，为决策提供科学依据。 1. 时间序列数据的处理 1.1 时间序列数据的详细创建与转换方法 在R语言中，处理时间序列数据通常从创建时间序列对象开始。这可以通过ts()函数直接从向量创建，或者使用read.csv()从CSV文件加载数据后转换。对于从数据库加载数据，可以使用RMySQL或RPostgreSQL包。以下是从CSV文件加载数据并转换为时间序列对象的示例： # 从CSV文件加载数据 data <- read.csv("data.csv") # 假设data.csv中包含日期和观测值两列 data$Date <- as.Date(data$Date, "%Y-%m-%d") # 使用xts包创建时间序列 library(xts) ts_data <- xts(data$Observation, order.by=data$Date) # 预处理：处理缺失值 ts_data[is.na(ts_data)] <- median(ts_data, na.rm = TRUE) 1.2 使用xts和zoo包的高级功能 xts和zoo包提供了丰富的功能用于处理时间序列数据。例如，你可以使用这些包进行时间序列的子集提取和滚动窗口计算等操作。下面是使用xts包进行滚动窗口计算的示例： # 计算10天滚动平均 rolling_mean <- rollapply(ts_data, width=10, FUN=mean, align='right') # 提取2020年的数据 subset_data <- window(ts_data, start=as.Date("2020-01-01"), end=as.

2024送书福利正式起航 关注「哪吒编程」，提升Java技能 文末送3本《一本书讲透Elasticsearch：原理、进阶与工程实践》 大家好，我是哪吒。 ElasticSearch是一款由Java开发的开源搜索引擎，它以其出色的实时搜索、稳定可靠、快速安装和方便使用的特性，在Java开发社区中赢得了广泛的认可和应用。 Elasticsearch为Java开发者提供了一个强大的搜索解决方案。无论是对于小型项目还是大型企业级应用，Elasticsearch都能提供高效的搜索功能，帮助开发者快速检索和处理大量数据。通过其简单的RESTful API接口，开发者可以轻松地集成Elasticsearch到他们的Java项目中，实现实时更新文档库，并从文档中快速检索出符合用户搜索条件的数据。 Elasticsearch的分布式特性使得它在处理海量数据时具有出色的性能。与传统的数据库系统相比，Elasticsearch的实时查询处理能力更强，能够应对大规模并发搜索请求。同时，它还提供了灵活的伸缩性配置，可以根据搜索数据规模的增长进行扩展，确保系统的稳定性和可用性。 Elasticsearch还具备全文搜索的能力，能够将复杂的搜索功能如布尔查询、短语查询、过滤器、排序、分页等都封装进一个平台。这使得Java开发者能够轻松地实现复杂的搜索需求，提升用户体验和系统的功能性。 下面是ElasticSearch的基本操作样例，学习新技术，先用起来，其它的再说~ 一、索引 1、创建 # 1.创建索引 - PUT /索引名 ====> PUT /products - 注意: 1.ES中索引健康转态 red(索引不可用) 、yellwo(索引可用,存在风险)、green(健康) 2.默认ES在创建索引时回为索引创建1个备份索引和一个primary索引 # 2.创建索引 进行索引分片配置 - PUT /products { "settings": { "number_of_shards": 1, #指定主分片的数量 "number_of_replicas": 0 #指定副本分片的数量 } } 字符串类型: keyword 关键字 关键词 、text 一段文本 数字类型：integer long 小数类型：float double 布尔类型：boolean 日期类型：date ① 创建索引&映射 PUT /products { "settings": { "number_of_shards": 1, "number_of_replicas": 0 }, "mappings": { "

前言 在当今数字化和视觉驱动的时代，图像处理技术的进步对于个人和企业而言变得越发重要。其中，背景去除技术，即所谓的“抠图”，已成为电子商务、广告制作、社交媒体内容创造等多个领域的基础需求。近日，BRIA AI推出了全新的AI抠图模型——RMBG v1.4，凭借其超凡的准确性、效率和多功能性，成为了开源抠图工具中的佼佼者。 模型概述 RMBG v1.4是BRIA AI开发的最新背景去除模型，它能够高效地从各种类别和类型的图像中分离前景和背景。该模型在精心挑选的数据集上进行了训练，涵盖了通用库存图像、电子商务、游戏和广告内容，使其非常适合支持企业级内容创作的商业用途。RMBG v1.4在准确度、效率和适用性方面均可与市面上领先的源代码可用模型媲美，是关注内容安全、合法许可数据集和偏差缓解的理想选择。 Huggingface模型下载：https://huggingface.co/briaai/RMBG-1.4 AI快站模型免费加速下载：https://aifasthub.com/models/briaai 技术优势 超准抠图体验：RMBG v1.4通过其精细的分割技术，能够精确移除背景，即使是在复杂多变的背景中也能轻松处理，为用户提供了前所未有的抠图体验。 广泛的适用性：无论是在线购物的商品图片、游戏角色、广告创意图，还是社交媒体上的个人照片，RMBG v1.4都能提供高效和准确的背景去除服务。 开源许可：为了推动技术的进步和普及，BRIA AI将RMBG v1.4作为开源模型发布，非商业用途下可以免费使用，为广大开发者和内容创造者提供了强大的工具。 训练数据 BRIA-RMBG模型经过了超过12,000张高质量、高分辨率、手工标注（像素级精度）、完全授权的图像训练，确保了其卓越的性能。为了更加公平地反映多样性，该模型的训练数据包括了平衡的性别、种族以及不同类型的残障人士。我们的数据分布清晰地展示了模型的多用途性，从“仅物体”到“带有文本的人/物体/动物”，几乎涵盖了所有可能的场景类型。 应用场景 电子商务：清晰展示产品，去除干扰背景，提升商品吸引力和购买转化率。 广告制作：通过背景替换功能，创造出更具吸引力的广告图像，增加广告创意和灵活性。 社交媒体：为个人社交媒体内容创作提供便利的抠图工具，让用户的发布更加引人注目。 结论 RMBG v1.4的推出不仅是技术的一大步进，也为广大用户在图像处理方面提供了新的可能性。它的高性能、开源许可和广泛的应用场景使其成为了当前最强大的AI抠图工具之一，为创意和内容创作带来了全新的体验。 模型下载 Huggingface模型下载 https://huggingface.co/briaai/RMBG-1.4 AI快站模型免费加速下载 https://aifasthub.com/models/briaai

主页：17_Kevin-CSDN博客 专栏：《算法》 目录 题型简介 题解代码 解题思路 剔骨刀（精细点） 题型简介 经典例题：300. 最长递增子序列 - 力扣（LeetCode） 最长递增子序列（Longest Increasing subsequence，LIS）是一个经典的问题。最长递增子序列是指在一个序列中，以不下降的顺序连续排列的一系列元素的子序列。这个子序列的长度就是最长递增子序列的长度。 题解代码 虽然注释详细，但与后文解题思路对应食用风味更佳~ #include <iostream> #include <vector> using namespace std; int lengthOfLIS(vector<int>& nums) { // 如果输入序列为空，返回 0 if (nums.empty()) { return 0; } // 定义 dp 数组，长度为输入序列的长度 int dp[nums.size()]; // 初始化 dp 数组，将所有元素初始化为 1 for (int i = 0; i < nums.size(); i++) { dp[i] = 1; } // 记录最长递增子序列的长度 int maxn = 1; // 遍历输入序列，从第 2 个元素开始,因为第一个元素的 dp[0] 一定是 1 for (int i = 1; i < nums.

1.1 Hadoop概述 1.1.1 Hadoop简介 Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的存储和分析。它基于Google的MapReduce和Google文件系统（GFS）的概念，并且能够在廉价的硬件上运行。Hadoop的核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）和Hadoop YARN（Yet Another Resource Negotiator）。 HDFS是Hadoop的分布式文件系统，它能够将大规模数据集分布式存储在多个节点上，并提供高容错性和高可靠性。HDFS将数据切分成多个块，并将这些块复制到不同的节点上，以实现数据的冗余备份和容错性。 Hadoop YARN是Hadoop的资源管理系统，它负责集群中的资源调度和任务管理。YARN将集群的计算资源划分为多个容器，每个容器可以运行一个或多个任务。这种灵活的资源管理方式使得Hadoop可以同时运行多个不同类型的计算任务，如MapReduce、Spark、Hive等。 1.1.2 Hadoop的发展： Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最初由Apache软件基金会开发。它的发展可以追溯到2005年，当时由Doug Cutting和Mike Cafarella开发的Nutch搜索引擎项目需要处理大规模数据，而传统的关系型数据库无法满足需求。为了解决这个问题，他们创建了Hadoop作为一种可扩展的分布式计算解决方案。随后，Hadoop成为Apache软件基金会的顶级项目，并得到了全球范围内的广泛应用和发展。 1.1.3 Hadoop的特点： Hadoop具有以下几个主要特点： 1. 可扩展性：Hadoop可以在集群中添加更多的计算节点，以处理大规模数据和高并发的计算任务。 2. 容错性：Hadoop通过数据冗余和自动故障恢复机制来保证数据的可靠性和系统的稳定性。 3. 高性能：Hadoop采用并行计算的方式，能够高效地处理大规模数据，并且具有良好的数据局部性。 4. 成本效益：Hadoop是基于廉价硬件构建的，相对于传统的大型服务器集群，具有更低的成本。 1.1.4 Hadoop的版本和应用现状： Hadoop的当前版本是Apache Hadoop 3.x系列，其中包括Hadoop Common、HDFS、YARN和MapReduce等组件。Hadoop已经成为大数据处理的事实标准，被广泛应用于各个行业和领域。许多大型互联网公司和企业都在使用Hadoop来处理和分析海量数据，例如Facebook、亚马逊和谷歌等。此外，Hadoop还被用于科学研究、金融分析、日志处理等领域。 1.2 Hadoop生态系统简述 Hadoop生态系统是一个由Apache基金会维护的开源软件框架，用于存储、管理和分析大规模数据集。以下是对Hadoop生态系统中一些重要组件的简要描述： Hadoop生态系统 1.2.1 HDFS（Hadoop分布式文件系统）： HDFS是Hadoop的核心组件之一，用于存储大规模数据集，并提供了高容错性和高可靠性。它将数据分布式存储在多台服务器上，并通过块(block)的方式进行管理。HDFS采用主从架构，包括一个主节点（NameNode）和多个从节点（DataNode）。NameNode负责管理文件系统的命名空间和访问控制，而DataNode负责实际的数据存储和处理。 1.2.2 HBase： HBase是一个基于Hadoop的分布式、可扩展的非关系型数据库，类似于Google的Bigtable。它提供了高性能的随机读/写访问，并且能够处理海量的结构化数据。HBase适合于需要快速随机访问数据的应用场景，如实时分析、日志处理等。 1.2.3 MapReduce： MapReduce是Hadoop的编程模型和计算框架，用于并行处理大规模数据集。MapReduce将任务分解为Map（映射）和Reduce（归约）两个阶段，通过分布式计算的方式实现数据的处理和计算。MapReduce可以有效地处理大规模数据集的计算问题，并提供了容错性和可伸缩性。 1.2.4 Hive： Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，提供了类似于SQL的查询语言HiveQL，使用户可以通过SQL查询来分析存储在Hadoop中的数据。Hive将用户提交的查询转换为MapReduce任务，并在Hadoop集群上执行，从而实现了数据的交互式查询和分析。 1.2.5 Pig： Pig是一个用于大规模数据处理和分析的平台，它使用Pig Latin语言来描述数据流的操作和处理过程。Pig将Pig Latin脚本转换为MapReduce任务，并在Hadoop集群上运行，用于实现复杂的数据处理和分析任务。 1.2.6 Mahout： Mahout是一个用于构建可扩展机器学习算法的库，可以与Hadoop集成以实现大规模数据的机器学习任务。Mahout包含了各种常见的机器学习算法实现，如聚类、分类、推荐等，可以帮助用户进行大规模数据的分析和挖掘。 1.2.7 Zookeeper： Zookeeper是一个用于分布式协调和管理的服务，用于管理Hadoop集群中的各种服务和节点。Zookeeper提供了可靠的分布式协调机制，用于实现分布式系统中的一致性和同步操作。 1.2.8 Flume： Flume是一个用于数据采集、聚合和移动的分布式系统，用于将数据从不同的源头传输到Hadoop生态系统中。Flume支持多种数据源和目的地，可以实现实时数据流的收集和处理。 1.2.9 Sqoop： Sqoop是一个用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据传输的工具，支持数据的导入和导出。Sqoop可以帮助用户将关系型数据库中的数据导入到Hadoop中进行分析，或将处理结果导出到其他系统中使用。 1.2.10 Ambari： Ambari是一个用于Hadoop集群管理和监控的工具，提供了集群配置、管理和监控的功能。通过Ambari，用户可以轻松地管理Hadoop集群的各个组件，监控集群的运行状态，并进行故障诊断和调优操作。

💞💞 前言 hello hello~ ，这里是大耳朵土土垚~💖💖 ，欢迎大家点赞🥳🥳关注💥💥收藏🌹🌹🌹 💥个人主页：大耳朵土土垚的博客 💥 所属专栏：数据结构学习笔记 💥对于数据结构顺序表、链表、堆有疑问的都可以在上面数据结构的专栏进行学习哦~ 有问题可以写在评论区或者私信我哦~ 前面我们学习过二叉树的前、中、后序遍历 以及二叉树层序遍历，今天我们将继续学习有关二叉树的实现🥳🥳🥳 1.二叉树的构建 1.1二叉树的结构 typedef char BTDataType;//这里使用字符类型方便看下面的ABC等字母 //typedef int BTDataType;其他我们使用int typedef struct BinaryTreeNode { BTDataType data; struct BinaryTreeNode* left; struct BinaryTreeNode* right; }BTNode;//二叉树的结构 二叉树每个节点应该包含该节点的值，以及其左右子节点的地址 1.2创建二叉树新节点 //创建新节点 BTNode* BuyNode(BTDataType x) { BTNode* newnode = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode)); if (newnode == NULL) { perror("malloc fail"); return NULL; } newnode->data = x; return newnode; } 使用malloc函数创建节点，最后销毁时要使用free来释放，malloc大小为BTNode的节点； 对于mallc函数有疑问的可以查看土土的博客——动态内存函数介绍； 1.3创建二叉树 以数组"ABD##E#H##CF##G##"为例 // 通过前序遍历的数组"ABD##E#H##CF##G##"构建二叉树 BTNode* BinaryTreeCreate(BTDataType* a, int* pi) { if(a[*pi] == '#') { (*pi)++; return NULL; } BTNode* root = BuyNode(a[*pi]); (*pi)++; root->left = BinaryTreeCreate(a, pi); root->right = BinaryTreeCreate(a, pi); return root; } 利用监视进行可视化如下：