看看PQ的文案

最新推荐文章于 2025-04-25 20:17:20 发布
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分类专栏： tidb 文章标签： udp
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【快来加入我们战队，没有太多特点，每一条都带冠军相：
1、至少要拿三项大奖（历史已经证明过）；
2、Amazing Idea 已经有了，干就完事了；
3、原厂配备齐全，PM - Coding - 推广都有了，却只占2个名额，仅面向社区招 2 位小伙伴，会写 Go 优先～】

我给她打90分，确实言简意赅，非常精炼。

10分钟搭建智能体：提取抖音爆款视频文案转小红书（附全流程截图）
互联网架构师笔记
05-01 267
回复“扣子模板”可以加入团队空间，获取完整工作流配置
神经网络模型怎么看结果,如何测试神经网络模型
shirley67269的博客
09-28 704
一、Hopfield模型概述1982年，美国加州工学院J.Hopfield发表一篇对人工神经网络研究颇有影响的论文。他提出了一种具有相互连接的反馈型人工神经网络模型——Hopfield人工神经网络。Hopfield人工神经网络是一种反馈网络(Recurrent Network)，又称自联想记忆网络。其目的是为了设计一个网络，存储一组平衡点，使得当给网络一组初始值时，网络通过自行运行而最终收敛到所存储的某个平衡点上。Hopfield网络是单层对称全反馈网络，根据其激活函数的选取不同，可分为离散型Hopfiel
图文并茂——队列的实现 ，C语言实现
weixin_61635597的博客
07-28 356
C语言队列的图文并茂的实现
InternStudio大模型之路（十七）：销冠大模型案例实战
weixin_56460049的博客
09-15 2475
Streamer-Sales 销冠 —— 卖货主播大模型是一个能够根据给定的商品特点从激发用户购买意愿角度出发进行商品解说的卖货主播大模型。以其独特的智能魅力，将彻底改变您的购物体验。该模型能深度理解商品特点，以生动、精准的语言为商品量身打造解说词，让每一件商品都焕发出诱人的光彩。无论是细节之处，还是整体效果，都能通过其细腻、独到的解说，激发用户的购买欲望。模型用xtuner在InternLM2的基础上指令微调而来，部署集成了 LMDeploy加速推理🚀，支持ASR 语音生成文字🎙️，支持。
利用python实现压韵(双压版)
weixin_49522987的博客
01-25 2119
利用python实现压韵 最近看了一篇知乎的文章，作者利用python实现了任给一词，都能从嘻哈歌手的歌词中找到合适的词来双压。我感觉挺有意思，但原文中并没有代码，于是我便自己尝试编程。下面是对编程过程思路的梳理，也是一个记录。 大致思路 我最终想实现的是，任意给出一个词，都能在词库中找到跟它双押的词，并给出出现频率。有了这个想法之后，来想想程序该怎么写。程序大概分为：词库爬取、分词处理、拼音转换三部分。 爬取过程 词库中的词来自嘻哈歌手的歌词，这里我想从收录了嘻哈歌曲的歌单中爬取出每个歌曲的id，再通过i
浅谈OCR之Onenote 2010
热门推荐
weixin_33849942的博客
06-16 3万+
原文:浅谈OCR之Onenote 2010上一次我们讨论了Tesseract OCR引擎的用法，作为一款老牌的OCR引擎，目前已经开源，最新版本3.0中更是加入了中文OCR功能，再加上Google的更新、维护，可以说是潜力很大，值得期待。由上一次的测试结果也可以看出，Tesseract的OCR结果还不是很理想，尤其是中英文混合的文字，其识别率有限。本次我们来关注下Office 2010中的Onen...
用Python分析44万条数据，揭秘如何成为网易云音乐评论区的网红段子手
Python追梦
08-20 994
有个段子讲“十年文案老司机，不如网易评论区，网易文豪遍地走，评论全部单身狗”，网易云音乐的评论区也一直都是各类文案大神的聚集地。 那么我们普通用户到底如何成为网易云音乐评论里的热评段子手？ 让我来分析一下。 获取数据 其实逻辑并不复杂： 爬取歌单列表里的所有歌单url。 进入每篇歌单爬取所有歌曲url，去重。 进入每首歌曲首页爬取热评，汇总。 歌单列表是这样的： 翻页并观察它的u...
44万条数据揭秘：如何成为网易云音乐评论区的网红段子手？
Python知识圈
08-06 213
点击上方Python知识圈，选择置顶或星标第一时间关注 Python 技术干货！阅读文本大概需要 6 分钟。有个段子讲“十年文案老司机，不如网易评论区，网易文豪遍地走，评论全部单身狗”...
python的歌曲评论数据分析_用Python分析44万条数据，揭秘如何成为网易云音乐评论区的网红段子手...
weixin_39631755的博客
12-10 256
有个段子讲“十年文案老司机，不如网易评论区，网易文豪遍地走，评论全部单身狗”，网易云音乐的评论区也一直都是各类文案大神的聚集地。那么我们普通用户到底如何成为网易云音乐评论里的热评段子手？让我来分析一下。**获取数据**其实逻辑并不复杂：1. 爬取歌单列表里的所有歌单url。2. 进入每篇歌单爬取所有歌曲url，去重。3. 进入每首歌曲首页爬取热评，汇总。歌单列表是这样的：![](https:...
【重构推荐系统】国产大模型驱动的电商个性化推荐完整实战：架构设计、推理优化与在线部署闭环
最新发布
努力分享一些人工智能相关的知识干货！
04-25 518
电商平台竞争日趋白热化，传统推荐系统在精度、多样性、可解释性上的瓶颈愈发明显。近年来，国产大模型（如GLM、百川、ChatGLM等）在理解、生成与个性化推理方面快速突破，为重构电商推荐系统提供了全新范式。 本篇文章从技术实战出发，结合头部平台实际改造经验，系统拆解一套以国产大模型为核心的推荐引擎架构，包括用户意图建模、Prompt生成推荐、语义召回优化、在线部署闭环与效果评估，并就调优经验、模块替代路径与推荐策略进化方向进行详尽分析，为工程实践者提供可复现、可迭代的推荐系统改造范式。
神经网络的图像识别技术,神经网络图像角度分析
shirley67269的博客
09-17 1611
人工神经网络（Artificial Neural Networks）（简称ANN）系统从20 世纪40 年代末诞生至今仅短短半个多世纪，但由于他具有信息的分布存储、并行处理以及自学习能力等优点，已经在信息处理、模式识别、智能控制及系统建模等领域得到越来越广泛的应用。尤其是基于误差反向传播（Error Back Propagation）算法的多层前馈网络（Multiple-Layer Feedforward Network）(简称BP 网络)，可以以任意精度逼近任意的连续函数，所以广泛应用于非线性建模、函数逼
求相似三角形的几种方法,相似三角形 计算公式
super67269的博客
10-13 6532
简介 梅涅劳斯（Menelaus）定理（简称梅氏定理）是由古希腊数学家梅涅劳斯首先证明的。它指出：如果一条直线与△ABC的三边AB、BC、CA或其延长线交于F、D、E点，那么(AF/FB)×(BD/DC)×(CE/EA)=1。或：设X、Y、Z分别在△ABC的BC、CA、AB所在直线上，则X、Y、Z共线的充要条件是(AZ/ZB)*(BX/XC)*(CY/YA)=1 证明一： 过点A作AG‖BC交DF的延长线于G, 则AF/FB=AG/BD , BD/DC=BD/DC , CE/EA=DC/AG。
pymysql.err.OperationalError: (1105, ‘Out Of Memory Quota![conn_id=225186]‘)
csdn's blog
03-27 1万+
python往tidb4.0的集群里面写入数据后进行增量范围查询，报错： pymysql.err.OperationalError: (1105, 'Out Of Memory Quota![conn_id=225186]') 原因分析： 在 4.0 版本中 mem-quota-query这个参数默认为1G，所以有大 sql 超过1G 会报错 解决办法： 可以考虑适当调大参数值，或者尝试优化sql，降低内存使用。 解决： 1、修改配置文件：tiup cluster edit...
tidb学习-如何查看ddl状态
csdn's blog
05-15 1万+
1、TiDB DDL 特点 大多数数据库执行 DDL 操作时，或多或少会对正在访问该数据库的 SQL 产生影响。例如，在执行 DDL 期间可能会有锁表操作，此时访问该表的 SQL 会被阻塞。因此，一般在表结构设计阶段都会尽量避免后续产生 DDL 操作。如果必须执行 DDL操作，也只能选择在业务低峰期操作，尽量减少对线上业务的影响。 TiDB 上的 DDL 操作，不会阻塞任何该数据库上正在执行的 SQL，对业务的 SQL 访问和对 DBA 运维都极为友好，这也是 TiDB 相较于其他数据库产品的一大优势所
ERROR 1406 (22001): Data Too Long, field len 30, data len 48
csdn's blog
03-20 1万+
今天遇到一个保持问题比较诡异： 执行sql语句insert into test.COLUMNS select * from information_schema.COLUMNS;报错：ERROR 1406 (22001): Data Too Long, field len 30, data len 48 问题的背景大概是这样子： 1、TiDB4.0分布式数据库系统，去information_schema.TABLES copy一份表结构，然后建一个一模一样的空表到一个临时库csdn上面。 ...
tiup安全移除tidb节点
csdn's blog
03-20 1万+
1、基本情况 tidb情况：集群版本是4.0.5，近期业务量有缩减，现在30+个tidb节点，负载非常低，为了有效使用服务器资源，需要缩容tidb节点到合适的数量。 业务要求：要求对业务无影响，由于tidb节点是分布式的，所以操作之前需要摘掉缩容tidb节点的业务流量。 2、开始操作 比如移除10.0.1.5这个tidb节点 3、查看节点id信息 这里只显示tidb节点，所以用4000端口过滤 tiup cluster display <cluster-name> |gr..
tidb集群加快下线tikv节点的办法
csdn's blog
03-27 1万+
使用./resources/bin/pd-ctl -u "http://pdip:2379" -i登录进去控制台，使用config show命令查看当前的leader-schedule-limit和region-schedule-limit这2个参数的值，一般默认是4或者8，加大这两个值可以加速tikv节点下线。 可以在线调整参数值： » config set leader-schedule-limit 16; Success! » config set region-schedule-limit..
分布式数据库 SequoiaDB 初步认识
csdn's blog
09-21 1万+
SequoiaDB 数据库，是分布式数据库，一款金融级分布式关系型数据库。自研的分布式存储引擎支持完整的ACID，具备弹性扩展，高并发和高可用特性，支持MySQL、PGSparkSQL等多种SQL访问形式。 SequoiaDB适用于核心交易、数据中台、内容管理等应用场景。 它的架构图如下： 特性： 1、标准SQL支持，MySQL等协议级别兼容： 并且还...
tiup节点删除记录
csdn's blog
04-04 1万+
从tidb4.0开始，不在使用传统的ansible-playbook来管理集群节点，换成了更加抽象的tiup组件，官方文档里面也推荐使用tiup组件的方式去部署安装管理tidb集群： 先检查当前集群状态，使用命令tiup cluster display hshclu： tiup cluster display hshclu Starting component `cluster`: /home/tidb/.tiup/components/cluster/v1.3.2/tiu...
用matlab怎么看pv，pq节点
01-15
### 如何在MATLAB中显示电力系统仿真中的PV和PQ节点 为了在MATLAB环境中展示电力系统仿真的PV和PQ节点，通常会涉及到定义这些节点的属性并将其可视化。以下是具体的操作方式： #### 定义节点类型 在进行潮流计算前，需先设定各个节点的具体参数，其中包括区分哪些是PV节点（具有恒定有功功率输出和固定电压幅值），哪些是PQ节点（仅有固定的有功与无功功率需求）。此过程可以通过构建一个包含所有必要信息的数据矩阵来完成。 对于每一个节点而言，可以创建如下形式的数据结构： ```matlab % 创建节点数据表 nodes = struct('BusType', {}, 'VoltageMagnitude', [], ... 'ActivePowerInjection', [], 'ReactivePowerInjection', []); ``` 这里`BusType`字段用于指定节点类别——'PQ','PV'或'SW'(平衡节点)，而其他字段则分别存储对应的电压大小、注入的有功功率以及无功功率等数值[^1]。 #### 设置特定于PV/PQ节点的信息 当处理具体的案例时，比如IEEE标准测试系统，可以根据已知条件设置某些节点为PV型或者保持默认作为PQ型。例如，在针对IEEE 14总线系统的模拟实验里，除了特别指明外，大多数情况下仅有一个发电机连接点被设成PV节点其余皆视为PQ节点[^2]。 #### 可视化节点分类结果 一旦完成了上述配置工作之后，就可以借助绘图函数直观呈现各类节点的位置分布状况了。下面给出一段简单的脚本用来绘制带有标签标记的不同种类母线位置图表： ```matlab figure; hold on; for i=1:length(nodes) switch nodes(i).BusType case {'PQ'} scatter(real(nodes(i).Position), imag(nodes(i).Position),'r*'); text(real(nodes(i).Position)+0.05,imag(nodes(i).Position)-0.05,'PQ Node'); case {'PV'} scatter(real(nodes(i).Position), imag(nodes(i).Position),'bo'); text(real(nodes(i).Position)+0.05,imag(nodes(i).Position)-0.05,'PV Node'); otherwise % 对应SW节点或其他特殊情况 scatter(real(nodes(i).Position), imag(nodes(i).Position),'g^'); text(real(nodes(i).Position)+0.05,imag(nodes(i).Position)-0.05,'Other Type'); end end xlabel('Real Axis Position (p.u.)'); ylabel('Imaginary Axis Position (p.u.)'); title('Distribution of PV and PQ Nodes in Power System Simulation'); legend('Location','BestOutside') grid minor; axis equal tight; hold off; ``` 这段代码片段假设每个节点都有一个复数坐标表示其在网络拓扑上的相对位置，并据此画出了红色星号代表PQ节点蓝色圆圈对应PV节点绿色三角形指示其它类型的特殊节点。当然实际应用中可能还需要考虑更多细节因素调整图形样式以适应不同的应用场景[^3]。
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