ffhhsxvhh的博客

原创 Hadoop实验：关于MapReduce词频统计的实验步骤

Hadoop实验：关于MapReduce词频统计的实验步骤

原创 关于Redis哨兵机制实验操作步骤

关于Redis哨兵机制实验操作步骤

原创 关于Redis主从复制实验操作

关于Redis主从复制实验操作

原创 关于Redis事务实验操作步骤

关于Redis事务实验操作步骤

原创 超详细！！关于Redis持久化实验操作步骤

超详细！！关于Redis持久化实验操作步骤

原创 超详细！！！关于Redis的发布订阅实验操作步骤

超详细！！！关于Redis的发布订阅实验操作步骤

原创 超详细！！！关于Redis的安全认证实验操作

超详细！！！关于Redis的安全认证实验操作

原创 超详细！！关于Redis命令的相关实验操作

超详细！！关于Redis命令的相关实验操作

原创 超详细！关于在Docker里安装Hadoop的详细操作（部署单点集群）

同时，未定义 HDFS_NAMENODE_USER、HDFS_DATANODE_USER 和 HDFS_SECONDARYNAMENODE_USER 环境变量。这个问题的核心原因是 Hadoop 的分布式模式需要 SSH 无密码访问，而当前用户 hadoop 无法通过 SSH 无密码访问自身或 localhost。这一步很有可能会报错，报错：找不到你的JAVA_HOME，原因是你的JDK镜像容器文件的地址可能跟你配置的Dockerfile文件中的地址不同。这个时候你需要运行JDK8镜像容器，然后查找路径。

原创 Mongodb副本集环境安全认证

我所配置的mongodb副本集群。

原创 超详细！！关于Docker的访问仓库操作

仓库（Repository）是集中存放镜像的地方。一个容易混淆的概念是注册服务器（Registry实际上注册服务器是管理仓库的具体服务器，每个服务器上可以有多个仓库，而每个仓库下面有多个镜像。从这方面来说，仓库可以被认为是一个具体的项目或目录。例如对于仓库地址来说，docker.io是注册服务器地址，ubuntu是仓库名。大部分时候，并不需要严格区分这两者的概念。

原创 应用实践序列期末公式复习详细笔记整理

原创 超详细！！关于Docker操作容器的相关操作

关于Docker操作容器的相关操作

原创 超详细！！关于Docker的使用镜像操作

关于Docker的使用镜像操作

原创 超详细！！MongoDB安全认证实验操作

MongoDB安全认证实验操作

原创 通过pymongo来访问MongoDB，并完成一些基本的集合操作（插入文档、检索文档、更新文档、删除数据）

通过pymongo来访问MongoDB，并完成一些基本的集合操作（插入文档、检索文档、更新文档、删除数据）

原创 超级详细！关于分布式数据库MongoDB的副本集部署、文档同步、故障转移详细！！！操作

超级详细！关于分布式数据库MongoDB的副本集部署、文档同步、故障转移详细！！！操作

原创 超级详细！！！看这一篇傻瓜操作去部署MongoDB分片（存储）节点副本集的创建（Mac，windows）

超级详细！！！看这一篇傻瓜操作去部署MongoDB分片（存储）节点副本集的创建（Mac，windows）

原创 超级详细！！！MongoDB副本集群搭建！！！及相关测试（学生搭建的看我这一篇就完全够了！！！）

MongoDB副本集群搭建搭建及相关测试

原创 Datawhale AI AIGC 训练营 笔记

**ComfyUI 定义：** ComfyUI 是一个基于节点工作的用户界面，主要用于操作和生成图像。- **模型加载器、提示词管理器、采样器、解码器等** 是 ComfyUI 的核心组成模块，它们各自承担着图像生成过程中的关键功能。- **模块化和灵活性、可视化界面、多模型支持、调试和优化、开放和可扩展、用户友好性** 是 ComfyUI 的主要优势。- **明确需求和目标、关注应用场景、数据类型、数据量** 是准备高质量数据集时需要考虑的关键维度。**Part 3: 准备高质量数据集的策略**

原创 Datawhle AI 训练营 AIGC

**AI生图的历史与发展**: 从20世纪70年代的AARON系统到现代基于深度学习的模型，AI生图技术经历了长期的发展和进步。- **AI生图的应用与挑战**: AI生图被广泛应用在电商、游戏和设计等行业中，但其发展同样面临如“恐怖谷效应”、技术滥用等难题。- **魔搭社区**: 提供丰富的AI生图工具和资源，支持用户探索和应用最新的AI生图技术。- **伦理与安全**: 关注AI生图可能带来的伦理和安全问题，合理规避风险。- **创新应用**: 探索AI生图在不同领域的新用途，推动行业创新。

原创 Datawhale AI 训练营 关于AIGC开发

在本次学习活动中，我们从AI生图的基础原理开始，逐步深入了解了LoRA微调、图像工作流、提示词优化、ControlNet应用等内容，并通过实践环节巩固了所学知识。数据集的多样性和质量对模型的微调效果至关重要。- **模型初始化**：在模型微调之前，需要先加载预训练的基础模型。- 文生图是通过文本生成图像的技术，发展历程包括早期探索、基于统计模型的方法、深度学习的崛起和大规模预训练模型的应用。- **控制参数调整**：通过调整ControlNet的控制参数，如权重、置信度等，确保生成结果与参考图像高度一致。

原创 Datawhale AI 训练营打卡

对于初学者来说，从时间序列挖掘开始是比较稳妥的选择，而对有一定经验且对市场机制感兴趣的参赛者，则可以尝试ABM报价策略优化。1. **时间序列挖掘**：这是较为容易上手的方法，可以通过构建时间戳特征、历史信息特征、滑窗特征等来捕捉数据的时间动态。3. **强化学习**：这是一个高难度的方法，适用于对多机组报价情境下的深入学习与实践。2. **ABM报价策略优化**：这个方法难度中等，涉及对智能体报价策略的调整，如考虑分段报价和随负荷变动调整报价策略，以更贴近实际运营中的复杂情况。

原创 探索性数据分析（EDA）与Baseline模型精读 Datawhale AI训练营

“electricity_price.csv”包含市场数据，而“unit.csv”包含发电机组的数据。- 数据集包含“electricity_price.csv”和“unit.csv”。- 出清价格在一小时中是保持不变的，实际交易时间为1小时而不是15分钟。- 分析不同月份下的电价变化趋势，并考虑天气、假期等因素的影响。- 总负荷与电价存在较高的线性相关性，但呈现分段线性特征。- 数据的集聚趋势（均值、中位数、最大值、最小值）。- 分析不同年份下一天不同小时的总负荷和电价。

原创 从零入门AI for Science（AI+经济）Datawhale暑期训练营

注意，这里ABM的Agent不是大语言模型中的Agent，更接近强化学习中的Agent概念ABM（Agent-Based Modeling），即基于个体的建模，是一种模拟系统复杂行为的工具。它通过模拟个体（代理）的行为和相互作用，来研究系统整体的动态变化。ABM有很多应用案例，例如康威的生命游戏（Game of Life），新冠传染病传播模型、政府企业博弈模型、鸟群模型……你会发现这和DW数学建模教程中的微分方程和动力系统。

原创 数学建模：建立规划模型的一般步骤（国赛)（美赛）

建立规划模型的一般步骤。

原创 关于编程语言c++，c语言的进制转换公式方法

关于编程语言c++，c语言的进制转换公式方法

原创 国赛，美赛模型

有关国赛，美赛数学建模的一些常模型和算法

原创 数学建模当中常用的十大模型及各对应算法

数学建模当中常用的十大模型及各对应算法。

原创 数学建模——优化模型

在数学建模当中，无论你是参加国赛还是美赛，优化模型的掌握或者较高层次的去理解是必不可少的。今天给大家起个头，粗糙的去感受一下优化模型的内涵所在。