本文档介绍了在 Windows 10 上使用 Hyper-V 安装 CentOS 8.5.2111 的详细步骤

循环编码是深度学习中处理周期性数据的一种技术，常用于时间序列预测。它将周期性特征（如小时、日、月）转换为网络可理解的形式，帮助模型识别周期性变化。传统的one-hot编码将时间特征转换为分类特征，而循环编码利用正弦和余弦转换，保持时间顺序信息。通过将时间戳转换为弧度并应用sin和cos，每个原始特征只映射到两个新特征，减少了特征数量。这种方法在神经网络中有效，但在树模型中可能需谨慎使用。

【4月更文挑战第7天】本文介绍了如何使用Apache Hive与Hadoop构建大数据仓库。Hadoop的HDFS和YARN提供分布式存储和资源管理，而Hive作为基于Hadoop的数据仓库系统，通过HiveQL简化大数据查询。构建过程包括设置Hadoop集群、安装配置Hive、数据导入与管理、查询分析以及ETL与调度。大数据仓库的应用场景包括海量数据存储、离线分析、数据服务化和数据湖构建，为企业决策和创新提供支持。

Transformer的基石自2017年后历经变革，2022年RoPE引领NLP新方向，现已被顶级模型如Llama、Llama2等采纳。RoPE融合绝对与相对位置编码优点，解决传统方法的序列长度限制和相对位置表示问题。它通过旋转矩阵对词向量应用角度与位置成正比的旋转，保持向量稳定，保留相对位置信息，适用于长序列处理，提升了模型效率和性能。RoPE的引入开启了Transformer的新篇章，推动了NLP的进展。[[1](https://avoid.overfit.cn/post/9e0d8e7687a94d1ead9aeea65bb2a129)]

随着机器学习和人工智能的迅速发展，分类模型成为了解决各种问题的重要工具。然而，仅仅知道模型预测对了多少样本是不够的。我们需要一种更详细、更系统的方法来理解模型的分类能力，以及它在不同类别上的表现。 混淆矩阵是在机器学习和统计学中用于评估分类模型性能的一种表格。它对模型的分类结果进行了详细的总结，特别是针对二元分类问题，另外混淆矩阵是用于评估分类模型性能的一种表格，特别适用于监督学习中的分类问题。它以矩阵形式展示了模型对样本进行分类的情况，将模型的预测结果与实际标签进行对比。

上篇文章中我们主要总结了非线性的降维技术，本文我们来总结一下常见的线性降维技术。

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大型语言模型(llm)已经彻底改变了自然语言处理领域。随着这些模型在规模和复杂性上的增长，推理的计算需求也显著增加。为了应对这一挑战利用多个gpu变得至关重要。

解算 IMU 采样数据的过程与惯导解算技术原理有关，而提高定位精度的方法主要依赖于IMU自身精度的提高和算法改进。

本文主要介绍在OpenCV用使用双目摄像头，包括：打开单目摄像头、设置摄像头参数、拍照、录制视频。

基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。

Gurobi安装和使用

卷积神经网络（一）

今天这篇小作文主要介绍Vicuna模型、基于官方模型13B模型部署服务及对话实测。

话不多说，先看实现效果作者之前尝试过Apple公司的ARkit、Google公司的ARCore以及国产的EasyAR和SenseAR。Apple公司和Google公司的AR产品是市面上的主流，功能非常的完善，基本可以满足所有的程序载体，但是开发门槛非常的高。国内这两款AR产品还不错，但是主要针对的是WebAR，在微信小程序上功能不是很完善，作者在网上查找资源后发现国内弥知科技公司的Kivicube产品完美的适配于微信小程序，而且几乎上是零代码。非常适合小白新手。

基于实时计算，您可以轻松完成实时欺诈检测系统。 实时欺诈检测系统能够及时发现用户高危行为并采取措施，降低损失。 系统架构：   实时欺诈检测（风控）系统流程如下： 用户的行为经由App上报或Web日志记录下来，发送到一个消息队列里去。

hive是hadoop集群最常用的数据分析工具，只要运行sql就可以分析海量数据。初学者在使用hive时，经常会遇到各种问题，不知道该怎么解决。 本文是hive实践系列的第一篇，以E-MapReduce集群环境为例，介绍常见的hive执行异常，定位和解决方法，以及hive日志查看方法。

在2017在线峰会——票选最美云上大数据暨大数据技术峰会上，来自明源云的刘峥分享了整个的地产行业的趋势以及探索应用实践。他主要从行业趋势和应用实践两个方面进行了分享。他详细的分享了数据管理平台DMP平台的基础层、画像层、算法层、展示层的架构设计，并通过应用场景诠释了大数据在地产行业的作用。

这篇文章主要是给外部用户介绍如何使用RODPS的 （一）概念介绍 RODPS能够提供一个桥接的方式，使得可以在R语言环境中无缝的使用MaxCompute(原ODPS)里面的数据、计算资源，类似于开源社区的RHive和Rhadoop的功能。 （二）安装R基础环境 2.1 Linux serve

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KServe是基于Kubernetes的生产级AI推理平台，支持多框架模型部署与管理。本指南从架构解析、代码结构到实战部署，系统讲解其核心组件如InferenceService、控制器模式及与Knative、Istio集成原理，并提供学习路径与贡献指南，助你快速掌握云原生AI服务技术。

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时间序列特征提取是数据科学的重要环节，可将原始数据转化为分析价值高的特征表示。本文介绍18个Python库，涵盖通用与专业领域（如医疗、金融）的特征提取工具。这些库包括tsfeatures、tsfresh、librosa等，各自针对特定任务（如预测、分类、异常检测）提供独特功能。通过结合不同库的特点，数据科学家能更高效地进行特征工程，提升模型性能与分析深度。文章总结了各库的优势及适用场景，为实际应用提供了全面指导。

淘宝直播间弹幕API助力电商直播数据分析与优化。通过实时获取弹幕信息（昵称、内容、时间、类型），商家可精准把握消费者需求，优化直播内容；开发者可构建数据分析工具和智能客服系统。接口采用WebSocket协议，支持全双工通信，确保数据实时性。请求需包含直播间ID（room_id），并遵循平台使用规范。示例代码展示了Python调用方法，需安装`websocket-client`库并处理重连与异常。

本项目基于DWA优化算法实现机器人路径规划的MATLAB仿真，适用于动态环境下的自主导航。使用MATLAB2022A版本运行，展示路径规划和预测结果。核心代码通过散点图和轨迹图可视化路径点及预测路径。DWA算法通过定义速度空间、采样候选动作并评估其优劣（目标方向性、障碍物距离、速度一致性），实时调整机器人运动参数，确保安全避障并接近目标。