随着语言模型与知识图谱的深层次融合，一个全新的知识图谱技术栈会逐步演进和形成。 导读 知识图谱和大型语言模型都是用来表示和处理知识的手段。大模型补足了理解语言的能力，知识图谱则丰富了表示知识的方式，两者的深度结合必将为人工智能提供更为全面、可靠、可控的知识处理
前言最近在搞事情， ollama下载模型太慢了，严重限制了生产力。查了很多地方，看了很多文章，一直没有找到靠谱的设置加速和加速的办法， 在不懈努力下解决了设置加速的问题， 下载速度嗖嗖的。先把解决办法写上，省流版直接看这里就行了解决办法：linux下， 如果是mac或 win自行查找，基本原理是一样的。修改ollama服务文件#vim /etc/systemd/system/ollama.serv
搞坏了前情提要，jupyter部署的服务器更换了，matplotlib绘图出现中文， 解决中文乱码问题， 手欠把jupyter升级了。然后。。。 左侧目录栏不现实目录了，看起来坏掉了，强迫症忍不了。就像这样一样查了很多地方， 升级了很多依赖 都不好用。然后问了deepseek有点眉目了jupyter labextension list发现jupyterlab-unfold是红色的叉pip show
在 GPT 模型的限制下，开发者们不得不寻找其他的解决方案，而向量数据库就是其中之一。向量数据库的核心思想是将文本转换成向量，然后将向量存储在数据库中，当用户输入问题时，将问题转换成向量，然后在数据库中搜索最相似的向量和上下文，最后将文本返回给用户。 当我们有一份文档需要 GPT 处理时，例如这份文档是客服培训资料或者操作手册，我们可以先将这份文档的所有内容转化成向量（这个过程称之为 Vector Embedding），然后当用户提出相关问题时，我们将用户的搜索内容转换成向量，然后在数据库中搜索最相似的向量，匹配最相似的几个上下文，最后将上下文返回给 GPT。这样不仅可以大大减少 GPT 的计算量，从而提高响应速度，更重要的是降低成本，并绕过 GPT 的 tokens 限制。
错误是因为您在Alpine系统上安装Go 1.21时，Go编译器试图加载一个不存在的库libresolv.so.2，这个库是系统C库的一部分。Alpine系统使用了一个不同的C库（musl libc），它更小，但是也可能会遇到一些兼容性问题。
大规模语言模型（LLMs）在NLP相关任务如翻译、摘要和生成方面展现出了卓越的能力。由于大模型的记忆、生成和推理等高级能力，它在智能运维（AIOps）领域也具有巨大的应用潜力。然而，当前LLMs在AIOps特定任务的性能尚不明确，需要一个全面的基准来指导针对AIOps领域的LLMs的优化。
聚类是一类机器学习基础算法的总称。 聚类的核心计算过程是将数据对象集合按相似程度划分成多个类，划分得到的每个类称为聚类的簇 聚类不等于分类，其主要区别在于聚类所面对的目标类别是未知的 k-means聚类也称为K均值聚类算法，是典型的聚类算法，对于给定的数据集和需要划分的类数K，算法根据距离函数进行迭代处理，动态 的把数据划分成K个簇，直到收敛为止，簇中心也称为聚类中心 问题描述：双十一期间，物流公司要给某城市的50个客户配送货物，假设公司只有5辆货车，客户的地理坐标在txt文件中，如何配送效率最高 代码解决了两个小问题，对初次尝试者更友好： • 第一 解决地图问题，其他示例没有直接给出地图附件，这里使用地图连接代替，可选择其他的png格式的图片 或者连接替换；(city.png）； • 第二 解决坐标数据集问题，其他示例没有给出坐标数据集文件， 这里采用随机产生数据集，可执行定义产生的数据集数量；（testSet.txt)
知识图谱采用基于图的数据结构，以图的方式存储知识并返回经过加工和推理的关联信息。知识图谱在金融领域的主要应用场景有欺诈检测、信用评级、失联管理等，本文主要介绍知识图谱基本概念和节点属性。
对节点进行分类，例如判断这个节点是否欺诈。一般的结构型数据分类预测任务，我们通过数据特征和标签作为训练集训练模型。而知识图谱网络中的节点特征是网状结构不是向量结构，我们需要找到从网络中抽取特征的方法，即通过特殊的表达手段，将网络中的节点空间关系抽象为一个向量。
在训练规模庞大的模型训练时，GPU显得至关重要，然而，GPU资源的可用性常常面临严重不足的局面。这种情况可能由于模型尺寸过大，导致显存空间不足，进而影响训练进程的顺利进行。为了克服这一难题，我们迫切需要深入探究其根本原因，并对其背后的工作原理有深入的理解。只有这样，才能针对具体情况施以恰当的策略，实现对GPU资源的有效利用，确保训练任务能够高效进行。
/etc/resolv.conf默认情况下，Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 8 上的 NetworkManager使用来自活动 NetworkManager 连接配置文件的 DNS 设置 动态更新文件。但是，您可以禁用此行为并在/etc/resolv.conf.
起源于中国湖北省武汉市的 2019 年冠状病 (COVID-19) 爆发恰逢春节，春节是每年春节期间的大规模迁徙时期。为了遏制其传播，中国于 2020 年 1 月 23 日采取了前所未有的全国性干预措施。这些政策包括大规模隔离、严格的旅行控制和对疑似病例的广泛监测。但这些政策是否对疫情产生了影响，尚不得而知。我们试图展示这些控制措施如何影响疫情的遏制。
复杂网络基础知识（网络模型、统计特征、重要节点等）
一文读懂复杂网络（应用、模型和研究历史）
jupyter notebook是一个python的交互式开发环境，广泛应用于数据分析的场景下。 在jupyter notebook中，还可以很方便的编辑数学公式。
任这一份案例的目标是完成复杂网络的脆弱性分析，即抗毁性分析，研究网络在节点的随机损毁和蓄意损毁下，其最大连通子图的相对大小S和全局效率E的变化。
用 Python 绘制中国城市地图数据主要用于对地理数据进行可视化分析。这种方法可以帮助您更直观地了解数据的分布情况，并为您提供关于数据之间的相关性的更深入的理解。例如，您可以通过使用地图数据绘制中国城市人口分布图，以了解每个城市的人口数量和密度。您还可以通过使用地图数据绘制中国城市的经济数据，以了解每个城市的经济活动情况，包括贸易额、工业产值等。本例，我们利用 pandas 和 pyecharts 来完成相关需求。
了解NumPy的内部原理，避免不必要的数组复制，提高NumPy的操作效率
数据准备先放在pandas的dataframe数据结构内， 然后遇到效率问题 （处理慢）和 空间问题（数据量过大oom），表现为：数据存储慢，数据加载到内存困难。 这里就记录下处理超大数据集用到的方法，以供大家参考。 一般数据读取，加载和保存在现有的dataframe上没有太好的解决办法，但是可以充分利用现在服务器的高性能多核的特性（利用所有IDLE CPU内核），当然这里有有点也有缺点。
牵一发而动全身，网络中有些节点一旦被去除，就会对网络的连通性产生断崖式的影响。该如何找到这样的节点。近日，发表在 Nature Machine Intelligence 上的一篇论文“通过深度强化学习识别复杂网络中的关键节点”中，提出的 FINDER 算法，开辟了解决该类问题的全新范式。
近年来，随着IT系统监控能力的日益成熟，IT系统运行时问题的根因分析领域吸引了很多研究者的目光。本文通过调研大量运维领域根因分析的相关文献，并结合运维的实际需要，将根因分析问题进行了拆解，并对各子问题的解决方案进行了总结和分析。
隐马尔可夫（HMM）好讲，简单易懂不好讲。我认为@者也的回答没什么错误，不过我想说个更通俗易懂的例子。我希望我的读者不是专家，而是对这个问题感兴趣的入门者，所以我会多阐述数学思想，少写公式。霍金曾经说过，你多写一个公式，就会少一半的读者。所以时间简史这本关于物理的书和麦当娜关于性的书卖的一样好。我会效仿这一做法，写最通俗易懂的答案。还是用最经典的例子，掷骰子。假设我手里有三个不
Taichi 是一个嵌入在 Python 中的 DSL，但有自己的编译器来接管用 装饰的代码@ti.kernel，实现在包括 CPU 和 GPU 在内的各种硬件上的高性能执行。它提供的最显着优势之一是加速 Python 代码，因此无需再羡慕 C++/CUDA 的性能。
整理了90个Pandas案例
LINUX系统python通过matplotlib绘图中文字体乱码，解决服务器里面没有字体的问题
服务器上及时开启双栈支持IPv6也是面临一定的问题。环境下又必须推进这件事情，那就使用折中方案。配置双栈 但是 IPv4优先。服务器具备ip双栈情况下，服务器优先ipv4出口
centos6 + php-5.4.39 还有一堆pho的扩展， 注定过程不会简单。前提没办法升级， 只能做维护性迁移至容器。 问题： 遇到问题， php不能发现mysql库
python networkx模块画图报错： module ‘scipy.sparse‘ has no attribute ‘coo_array‘ 解决
文件误删恢复，lsof查看fd位置
有时会出现这样的情况，磁盘空间显示已经被占满，但是在查看磁盘的具体文件占用情况时，发现磁盘仍然有很大的空余空间。
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