centos 编译安装 python 和 openssl
安装环境：centos 7.9 ： python 3.10.5 和 openssl 3.0.12centos 6.10 ： python 3.10.5 和 openssl 1.1.1两个环境都能安装成功，可以正常使用。
CentOS进入单用户模式
现在你可以执行你的任务了。当结束时，执行下面的命令来开启重启时的 SELinux 重新标记。输入 init=/bin/bash。默认情况下，上面的操作会以只读（文件系统，这样才能修改它。分区，因此你需要以读写（
设计模式之-状态模式，快速掌握状态模式，通俗易懂的讲解状态模式以及它的使用场景
状态模式适用于当对象的行为取决于其内部状态，并且状态可能在运行时发生变化的情况。它可以帮助我们实现清晰的状态转换逻辑，提高代码的可维护性和扩展性。
CentOS上安装MySQL 8.0的详细教程
通过按照以上步骤，在CentOS系统上安装MySQL 8.0是相当简单的。MySQL作为一个功能强大而灵活的数据库管理系统，为您的应用程序提供了可靠的数据存储和管理。希望这个教程对您有所帮助，让您可以轻松地在CentOS上搭建起MySQL 8.0数据库，为您的项目提供可靠的数据支持。
CentOS 7 lvm 裸盘的扩容和缩容减盘 —— 筑梦之路
而现实情况相对复杂，以上文章的共同点均需要首先对一块裸盘进行分区，然后在分区的基础上使用lvm逻辑卷管理，而某些用户使用时则未进行分区，直接使用了裸盘，比如/dev/sdb，这里主要针对这种情况记录下如何进行lvm的扩容和缩容。
结合教学经验谈计量经济学与Stata软件的学习
我从自身的学习经验来看，其实不用把学计量想象的那么复杂，所谓入门，进阶及深入精通各个阶段也不是泾渭分明的，归根结底还是学以致用为导向，需要什么就学什么，缺什么就补什么！每个研究领域、甚至每个研究主题所用到的计量方法都是特定的很少的一部分，从浩如烟海的计量知识领域中只取自己需要的一瓢水喝了就可以了，想
设计模式-抽象工厂模式
抽象工厂模式（Abstract Factory Pattern）是设计模式中的一种，属于创建型模式。它提供了一种构建产品族的机制，可以创建多个产品族中的产品对象，而无需在客户端指定产品的具体类型。当有多个抽象角色时，可以使用抽象工厂模式。抽象工厂模式通过提供一个接口，使得客户端在不必指定产品的具体情
【大数据】Centos 7安装教程
1、在VMware中点击新建虚拟机（如果没有，可以右击空白位置后，再选择新建虚拟机），配置选择典型后，点击“下一步”。7、挂镜像，点击“CD/DVD”后，再点击“使用ISO镜像文件”，点击浏览选择自己下载的镜像文件。以阿里云为例，这里有很多，比如ubuntu、centos，点进去就可以选择版本，很方
centos 配置 git 连接 github
在 centos 上配置 github 账号。创建 ssh key。
【自然语言处理】用Python从文本中删除个人信息-第二部分
根据维基百科，NER是：命名实体识别（NER）（也称为（命名）实体识别、实体分块和实体提取）是信息提取的一个子任务，旨在定位非结构化文本中提到的命名实体，并将其分类为预定义的类别，如人名、组织、位置、医疗代码、时间表达式、数量、货币值、百分比等。因此，这一切都是关于寻找和识别文本中的实体。一个实体可
如何处理并下载Sentinel-5数据
SENTINEL-5的主要任务是监测大气成分，特别是臭氧、氮二氧化物、二氧化硫、甲烷和其他气体的分布。二氧化硫浓度： 二氧化硫是火山喷发、工业排放和一些自然过程的产物，测量其浓度对了解空气质量和环境影响至关重要。臭氧浓度： SENTINEL-5能够测量大气中臭氧的分布，有助于监测臭氧层的变化。甲烷浓
如何避免LLM的“幻觉”(Hallucination)
生成式大语言模型（LLM）可以针对各种用户的 prompt 生成高度流畅的回复。然而，大模型倾向于产生幻觉或做出非事实陈述，这可能会损害用户的信任。
AI算力资源池化：确保AI应用的业务连续性
即使资源池内的节点或AI算力设备出现故障，也能快速为AI任务分配新的资源，以便快速恢复业务，保障AI业务运行的连续性。通过监控AI业务的外部访问压力，动态扩展AI业务容器数量，OrionX AI算力资源池也能为每个AI业务实例匹配更多数量的虚拟算力资源，以便应对外部对AI业务的访问压力，从而提高业务
【ML】现实生活中的十大机器学习示例（让世界变得更美好）
使用地图和路线的平台中的机器学习通过 ML 算法计算出交通较少的最快路线、到达时间、上车地点和到达目的地的最佳路线，确保准时。在进入 python 中的机器学习示例或我们突出显示的机器学习现实生活示例之前，让我们通过示例看一下四种关键的机器学习类型。使用适当的表情符号、Facebook 上有关朋友标
07- Rossmann商店销售预测 (Xgboost集成算法) (项目七)
Rossmann在欧洲国家经营着3000多家日化用品超市。目前，Rossmann商店经理的任务是提前6周预测他们的日销售额。商店的销售受到许多因素的影响，包括促销、竞争、学校和国家假日、季节性和地域性。由于数以千计的管理者根据自己的特殊情况预测销售，结果的准确性可能会有很大的差异。因此使用机器学习算
社团结构的划分及实现过程
从Barabasi在1999年首次发表关于无标度网络的论文后，对复杂网络的研究引起许多研究工作者的关注。复杂网络存在于人类现实社会中，存在于虚拟空间中，形态各异，复杂多变，但在统计意义上呈现很多相似的属性。在这些复杂网络中，存在一些内部链接紧密，外部链接稀疏的节点，这些节点组成的网络结构称为网络社团
【torch.nn.init】初始化参数方法解读
稀疏矩阵：将2D输入张量填充为稀疏矩阵，其中非零元素将从正态分布N ( 0 , 0.01 ) N(0,0.01)N(0,0.01)中提取。正态分布：从给定均值和标准差的正态分布N(mean, std)中生成值，填充输入的张量或变量。xavier_normal 分布：用一个正态分布生成值，填充输入的张
保姆级教程 | PAI x EasyPhoto，节日氛围AI写真生成
本次AIGC创作活动基于阿里云人工智能平台PAI，低代码高效率启动EasyPhoto，实现节日氛围美图的快速生成。
『GitHub项目圈选01』一款构建AI数字人项目开源了！自动实现音视频同步！
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基于注意力的时空图卷积网络交通流预测
由于图信号的卷积运算等于通过图傅里叶变换变换到谱域的这些信号的乘积，因此上式可以理解为分别将gθ和x进行傅里叶变换到谱域，然后将它们的变换结果相乘，进行傅里叶反变换，得到卷积运算的最终结果。因此，周周期分量的设计是为了捕捉交通数据中的周周期特征。时间维度卷积：图卷积操作在空间维度捕获图上每个节点的相
