1.1 什么是OLAP？OLAP(OnLine Analytical Processing)，即联机分析处理。OLAP对业务数据执行多维分析，并提供复杂计算，趋势分析和复杂数据建模的能力。它主要用于支持企业决策管理分析，是许多商务智能（BI）应用程序背后的技术。OLAP使最终用户可以对多个维度的数据进行即席分析，从而获取他们所需知识，以便更好地制定决策。OLAP技术已被定义为实现“快速访问共享的多
人们在谈商业智能（BI）时，经常会提到OLAP，有的人可能认为OLAP工具就是BI。其实OLAP仅是BI的一部分，是很重要的一项分析技术。那什么是OLAP呢？OLAP（Online analytical processing），即联机分析处理，最早是由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出的，主要用于支持企业决策管理分析。它的目标是满足决策支持或者满足在多维环境下特定的查询和报表需求，它的
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2024-09-08 19:53:35
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各种IOU的损失函数
IOU->GIOU->CIOU->Focal_loss参考b站总览2022-1-3号补充该链接下关于算是函数讨论https://zhuanlan.zhihu.com/p/143747206IOU loss绿色代表Gtbox,黑色代表最终预测的边界框
但是去计算这三种L2损失时都是一样的(8.41),但是去计算IO
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2024-09-03 11:03:53
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有了表信息之后，就可以开始创建数据模型（Data Model）了。数据模型是Cube的基础，有了数据模型以后，定义Cube的时候就可以直接从此模型定义的表和列中选择需要的维度列及度量列。 为什么需要Model？ 我们假设不用建Model，直接定义Cube，那如果有两个cube1、cube2，他们用到的事实表、维度表都一样，表间的关联关系也一样，只是查询维度或度量的角度不同，那创建这两个cube
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2024-07-09 10:14:06
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Docker深入了解0 总结1 docker info2 docker inspect3 ll /var/lib/docker目录4 dockerd5 docker-containerd > crictl ctrcontainerd/var/lib/containerd/ll /run/containerd/crictl6 docker-containerd-shim7 doccker-r
ollama pull的模型保存在哪？在使用 ollama pull 下载模型时，很多用户会面临一个问号：这些模型最终被保存到了什么地方？本文将对这一问题进行深入探讨，涵盖从环境准备到实战应用的各个方面，帮助你全面理解 ollama pull 的工作原理以及模型的存储机制。
## 硬件环境与软件依赖
在进行 ollama pull 操作前，首先需要确保你的环境已经符合最低要求。
- **操作
ollama下载模型保存在哪了？这是一个在使用Ollama工具处理机器学习模型时，许多用户常常面临的问题。了解下载的模型保存路径对于有效管理和使用这些模型至关重要。本文将从不同角度对该问题进行深入分析，并展示相关的解决策略。
## 背景定位
在过去的几个月里，随着Ollama应用的普及，许多开发者和数据科学家开始使用该工具来下载和使用复杂的机器学习模型。尤其是在进行模型训练和推理时，模型的存储
在macOS上使用“Ollama run”命令来运行机器学习模型时，许多用户可能会问：“ollama run 模型 macOS保存在哪里？”本文将深入探讨该问题的各个方面，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化以及总结与展望。
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在使用Ollama的过程中，用户需要了解模型文件的存储位置以便进行模型管理和优化。通常，模型和相关数据会被保存在特定的目录下，这与系统设置和用户
目录广义线性模型极大似然法逻辑回归的假设函数逻辑回归的损失函数交叉熵损失函数为什么LR模型损失函数使用交叉熵不用均方差交叉熵损失函数的数学原理交叉熵损失函数的直观理解交叉熵简介对数损失函数和交叉熵损失函数逻辑回归优缺点其他逻辑回归与线性回归的区别与联系LR一般需要连续特征离散化原因广义线性模型逻辑回归与线性回归都是一种广义线性模型（generalized linear model，GLM）。具体的
在使用 Ubuntu 系统进行开发时，可能会遇到“ubuntu ollama下载的模型默认在哪里”的问题。本文将详细介绍解决这一问题的过程，包括环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和生态扩展等六个部分，帮助开发者更好地理解与实施。
## 环境准备
首先，确保在 Ubuntu 环境中安装了 Ollama。建议使用以下技术栈：
- Ubuntu 20.04/22.04 LTS
- P
在使用 Ollama 这种工具下载 AI 模型时，很多用户就会好奇：这些模型到底放在哪里呢？今天我们就来聊聊这个问题，从技术痛点到解决方案，带您一步步分析。
### 背景定位
在使用 Ollama 下载模型的过程中，用户常常面临的就是不知道模型默认存放在哪个目录的问题。这不仅增加了使用的困扰，也影响了后续的操作。例如，在进行项目开发时，开发者需要自动化加载模型，如果路径不明确，可能导致项目无法
linux ollama 默认的模型文件地址是一个常见问题，对于开发者和系统管理员来说，了解默认的模型文件位置是至关重要的。本篇博文将详细讲解如何在Linux环境中找到ollama的默认模型文件地址，包括必要的环境配置、编译过程、参数调优、定制开发和生态集成，同时还会涵盖可能遇到的错误及其解决方案。
### 环境配置
首先，确保你有一个正确的环境配置。以下是配置流程图和必要的Shell代码。
linux ollama 的模型默认路径在哪？
随着人工智能和机器学习的迅速发展，Linux 上的模型管理和使用也变得愈加重要。尤其是 Ollama 模型，其灵活性和可扩展性使得许多开发者开始使用它。在这个过程中，了解 Ollama 模型的默认路径至关重要，能够帮助用户更高效地进行模型的加载和管理。接下来，我们将通过展示不同维度的内容，深入探讨 linux ollama 的模型默认路径所在，以及
OLAP有多种实现方法，根据存储数据的方式不同可以分为ROLAP、MOLAP、HOLAP。ROLAP：表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储。ROLAP将多维数据库的多维结构划分为两类表：一类是事实表，用来存储数据和维关键字；另一类是维表，即对每个维至少使用一个表来存放维的层次、成员类别等维的描述信息。维表和事实
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2024-07-13 07:27:36
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sklearn.linear_model.LogisticRegressionpenalty=l2, # 惩罚项，L1作用是产生少量的特征，而其他特征都是0，常用于特征选择；L2作用是选择较多的特征，使他们都趋近于0。dual=False, # 对偶方法（原始问题和对偶问题），用于求解线性多核（liblinear)的L2的惩罚项上。样本数大于特征数时设置Falsetol=0.0001, # 迭代停
在现代 IT 环境中，调整和配置模型的默认设置是至关重要的，尤其是在使用如 Ollama 这样的工具时。当我们的系统环境中有多个模型可供选择时，设置默认模型对于确保生产环境的稳定运行和快速响应至关重要。本文将探讨如何解决“ollama设置默认模型”这一问题，并通过逻辑结构逐步引导你完成整个过程。
对于企业而言，业务影响体现在系统性能和资源利用效率上。若默认模型配置不当，可能导致系统响应延迟、资源
/ Linux文件系统的入口，也是处于最高一级的目录；/bin 基础系统所需要的那些命令位于此目录，也是最小系统所需要的命令；比如ls、cp、mkdir等命令；功能和/usr/bin类似，这个目录中的文件都是可执行的，普通用户都可以使用的命令。做为基础系统所需要的最基础的命令就是放在这里。/boot Linux的内核及引导系统程序所需要的文件，比如vmlinuz
在开发过程中，使用Ollama pull的模型可能是一个新手常见的疑问。这篇文章将为您提供解决“ollama pull的模型在哪”这一问题的全面指南，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、性能优化和生态扩展等多个方面。
## 环境准备
在开始之前，我们需要明确所需的技术栈兼容性。以下是推荐使用的技术栈，包含Python、Java和Bash。所有这些技术栈都能兼容Ollama的操作。
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五、联机分析处理的实现方式 同样是仿照用户的多角度思考模式，联机分析处理有三种不同的实现方法： · 关系型联机分析处理(ROLAP,Relational OLAP) · 多维联机分析处理(MOLAP,Multi-Dimensional OLAP) · 前端展示联机分析处理(Desktop OLAP) 其中，前端展示联机分析需要将所有数据下载到客户机上，然后在客户机上进行数据结构/报表格式重组，使用
在处理“linux ollama 默认模型路径”问题的过程中，我逐渐理清了这个过程的复杂性并总结了各个环节。相信这能为同样遇到这个问题的朋友提供一些帮助。
### 版本对比
在考虑采用“linux ollama”的模型路径时，了解不同版本间的变化是至关重要的。我整理了几个主要版本的特性，并能清晰的看出它们之间的兼容性。
| 版本 | 特性描述
