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RSS订阅原创 一周AI科技热闻回顾（2026.07.05-07.11）
这一周的 AI 新闻充满了突破与争议——OpenAI 在数学证明上的成就展示了 AI 的推理潜力，苹果的诉讼则引发了对 AI 行业商业道德的思考。随着 GPT-5.6 的发布和更多开源模型的普及，AI 正在以前所未有的速度渗透到我们生活的方方面面。你对哪条新闻最感兴趣？欢迎在评论区讨论！🚀。
2026-07-12 00:19:04
277
原创 虚拟机hadoop安装与部署
本文详细介绍了在虚拟机环境下安装和部署Hadoop集群的完整流程。主要内容包括：1) 从阿里云镜像获取Hadoop安装包；2) 创建专用hadoop用户并配置环境变量；3) 配置SSH免密登录；4) 修改core-site.xml、hdfs-site.xml等核心配置文件；5) 同步配置到DataNode节点；6) 创建必要的数据目录；7) 初始化NameNode并启动集群。文章提供了详细的命令和配置示例，并附有关键步骤的截图说明，最后展示了成功启动后的Web管理界面访问方式。该指南适用于Hadoop 3.
2026-05-16 22:14:56
251
原创 搭建k8s集群
启动报错：Kubernetes v1.21 默认要求使用 systemd 来管理容器资源，但 Docker 默认通常是用 cgroupfs。这两个“语言不通”，导致 Kubelet 启动时直接报错退出。重启后，检查下是否禁用selinux和虚拟分区。设置防火墙为 Iptables 并设置空规则。这里就不详细介绍，参考其他文档即可。系统必须大于centos7.5。到这里就完成系统设置，重启即可。修改linux内核参数。目录下，也可以 代替。关闭 SELINUX。
2026-04-26 16:51:43
222
原创 Docker部署Kafka
本文介绍了在Docker环境下安装和配置Zookeeper与Kafka的详细步骤。首先安装Zookeeper作为Kafka的元数据存储服务，通过Docker命令启动容器并配置日志、端口映射等参数。然后拉取Kafka镜像，创建挂载目录后启动Kafka容器，配置Broker ID、Zookeeper连接地址、监听器等关键参数。最后通过创建测试主题验证Kafka运行状态。整个过程涵盖了容器权限设置、日志管理、端口映射、环境变量配置等核心内容，为搭建分布式消息系统提供了完整的操作指南。
2026-04-19 21:26:05
304
原创 使用mtools搭建MongoDB分片集群测试环境
本文介绍了使用mtools工具集搭建MongoDB分片集群测试环境的过程。首先概述了mtools的功能组件，包括mlaunch、mlogfilter等工具。随后详细说明了安装步骤：配置Python环境、安装依赖包、设置MongoDB路径。针对Docker环境下的安装问题，提供了二进制安装包的解决方案，并解决了OpenSSL依赖冲突。最后演示了如何使用mlaunch初始化3节点复制集，并通过mongosh验证集群状态。整个过程涵盖了环境准备、依赖解决和集群配置等关键环节。
2026-04-19 12:51:58
434
原创 用docker安装Influxdb3和influxdb-ui
本文介绍了使用Docker安装InfluxDB 3.0和UI界面的完整步骤。首先从官网拉取influxdb:3-core镜像，创建专用网络influx-network。通过挂载数据目录和设置权限后启动容器，注意需使用--user参数解决权限问题。接着创建管理员令牌并配置环境变量。最后安装InfluxDB 3 Explorer Web UI，配置连接参数指向已部署的数据库服务。文中还提供了国内Docker镜像源优化方案，帮助提升镜像拉取速度。整个过程涵盖了从安装、配置到权限管理的完整流程，适合开发者快速部署I
2026-04-18 14:10:30
519
原创 Docker安装EMQX
本文介绍了使用Docker快速部署EMQX企业版MQTT消息服务器的方法。主要内容包括：1）拉取指定版本的EMQX镜像；2）通过docker run命令启动容器并映射关键端口；3）通过18083端口访问Web管理界面；4）使用MQTTX客户端工具测试消息收发功能。整个过程展示了从镜像拉取、服务启动到客户端连接测试的完整流程，帮助用户快速搭建MQTT消息服务环境。文中提供了详细的操作命令和界面截图，适合物联网开发者参考使用。
2026-04-11 14:13:34
190
原创 使用xtuner对心理数据集项目进行微调
应该还是transformer版本问题，必须使用transformer版本大于4.42.0以上，低于版本都会一直报错。解决办法使用QLoRA来微调，出现了量化问题，感觉还是版本问题，目前也不知道哪个版本合适,最终还是使用LoRA来微调。重新安装bitsandbytes版本也还是有问题。
2025-04-30 10:50:08
495
1
原创 Dual-Awareness Attention for Few-Shot Object Detection个人理解
针对提出的空间可变性(即很多时候support set中同类的对应位置与query image中同类的位置往往不能对应)与不确定表示(文中说是通过多个同类的support set进行平均池化得到的类原型可能并不能代表该类了于是呢，提出了DAnA。第一个是QPA特征，来引导网络按照自定义支持信息进行检测query image。
2023-05-26 15:17:14
445
2
原创 Meta R-CNN : Towards General Solver for Instance-level Low-shot Learning个人理解
在小样本条件下，在当时检测物体每次是进行检测一个物体（如Few-shot Object Detection via Feature Reweighting中），由于一张图片中，受到复杂的背景和多个其他目标的干扰，检测的效果不好。于是呢，提出了利用Faster RCNN的RPN将目标分为多个proposals，基于proposal来进行检测，这样就避免了其他的干扰。本文还引入了PRN模块，接收含小样本对象和其边界框或者掩码的图片，来得到class attentive vectors.
2023-05-22 11:45:40
1778
1
原创 Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector个人理解
本文的贡献：提出了Attention-RPN,Multi-Relation Detector和对比训练策略，以及提出了一个数据集。
2023-05-18 11:39:43
368
1
原创 DeFRCN: Decoupled Faster R-CNN for Few-Shot Object Detection个人理解
RPN与RCNN的多阶段矛盾分类与定位的多任务矛盾GDL(Gradient Decoupled layer)对多阶段解耦，重新定义了特征前向操作和梯度回传操作，来解耦其结构之前和之后一层。PCB(Prototypical Calibration Block)对多任务解耦，即采用一个脱机(即事先训练好的)的基于原型的分类器，利用额外的score 来校准分类为得分。
2023-05-17 14:26:28
1852
1
原创 Meta-DETR: Image-Level Few-Shot Detection with Inter-Class Correlation Exploitation个人理解
主要就是本文的创新点，介绍一下。针对当前的小样本目标检测，普遍存在的两个问题：第一：由Faster RCNN产生的Region proposal的效果不好，导致误分类的情况增高（其实在FSCE就已经提到这点，所以在FSCE这篇论文中采用了一个trick,就是使用区域一致性控制，算是拯救一下吧)。第二:忽略了类间的相关性，导致没有利用类间的相似性来辅助分类，这也就限制了基于微调范式的小样本目标检测的泛化性能。
2023-05-14 10:06:26
2274
原创 FSCE: Few-Shot Object Detection via Contrastive Proposal Encoding个人见解
1.基于TFA作为baseline，对其进行修改，提出了更强的Strong baseline2.提出使用对比学习，使用CPE Loss来计算对比损失3.提出区域一致性控制，保证proposal 的质量。
2023-04-27 11:04:58
1255
2
空空如也
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