本文主要介绍了如何基于 Cloudflare Workers 和 cloudflare-docker-proxy 搭建 dockerhub、gcr、quay 等镜像加速服务。 最近，受限于各种情况，部分主流镜像站都关了，为了能够正常使用，建议自己搭建一个加速器。 写文之前，也已经部署好了一个，可以直
清除标注错误的数据 监督学习问题的数据由输入\(x\)和输出标签 \(y\) 构成，如果观察一下的数据，并发现有些输出标签 \(y\) 是错的。的数据有些标签是错的，是否值得花时间去修正这些标签呢？ 看看在猫分类问题中，图片是猫，\(y=1\)；不是猫，\(y=0\)。所以假设看了一些数据样本，发现
前言 前段时间不少国内镜像源都突然莫名其妙不能用了，也没个具体说明，我等草民只能胡思乱猜。翻了翻docker的官方文档，倒腾了下clash代理docker，基本也能正常拉取镜像。 参考官方文档：https://docs.docker.com/config/daemon/systemd/#httpht
众所周知，由于地理位置原因，Claude3不对国内开放，而国内的镜像网站使用又贵的离谱！ 因此，团队萌生了一个想法：为什么不创建一个一站式的平台，让用户能够通过单一的接口与多个模型交流呢？这样，用户就可以轻松地比较不同模型的表现，并根据需要选择最合适的一个。于是诞生了这个ChatGPT，Claude
我在写MinimalAPI的时候，发现不能最清晰的看到每个API，原因就是：WebAPI中不断增长逻辑处理过程 于是我在想如何简化API至一行，在一点一点想办法中，发现了简化DotNET Minimal API的方式。特此记录下来这个思路给需要帮助的人。我的灵感来源于 C# 11 功能 - 接口中的
Jerry 是一家位于北美的科技公司，利用人工智能和机器学习技术，简化汽车保险和贷款的比价和购买流程。在美国，Jerry 的应用在其所属领域排名第一。 随着数据规模的增长，Jerry 在使用 AWS Redshift 时遇到了一些性能与成本的挑战。Jerry 重新设计了系统架构，使用 ClickHo
1.object与class：在object-oriented programming编程领域，对象（object）有更严格的定义。对象是由数据结构和用于处理该结构的过程（称为methods）组成的实体（instance）。这些方法由对象接收的消息激活。一个对象的内部数据结构与其他对象完全隔离（此属
[toc] 比如说，在WEB扫描器场景中。一个扫描器在扫描过程中，它可以自动识别接口类型并采用相应分类规则进行漏洞检测的算法，这种通常属于一种称为"智能扫描"（Intelligent Scanning）或"漏洞扫描引擎"的技术。 这些算法利用机器学习、深度学习和模式识别等技术，通过分析网络流量、响应
1.概述 在Clickhouse中有多种表引擎，不同的表引擎拥有不同的功能，它直接决定了数据如何读写、是否能够并发读写、是否支持索引、数据是否可备份等等。本篇博客笔者将为大家介绍Clickhouse中的各个表引擎以及其含义。 2.内容 2.1 MergeTree 适用于高负载任务的最通用和功能最强大
[toc] ## 前言 * 使用Clion的时候,可以自动格式化代码的操作. ## 使用外部工具Artistic Style | 序号 | 名称 | 地址 | | | | | | 1 | Artistic Style | [https://sourceforge.net/projects/astyl
[TOC] ## 下载插件C/C++ Single File Execution  ## 项目操作 * 1.新建项目-
[TOC] ## 搜素位置  : if z=='+': return x+y if z=='-': return x-y else: print('error') a=A() b=a.cal(3,4,'+') print(b) 运行结果： 2.延伸：创建一个类，类B继承A类
class bank: def user_info(self): a=input('请输入用户信息：') # 不写encoding = 'utf-8'中文会乱码 with open('info.txt','w',encoding='utf-8') as f: f.write(a) def get_i
Class文件的定义 一组以8字节为基础单位的二进制流，各个数据项目严格按照顺序紧凑排列在class文件中，中间没有任何分隔符，这使得class文件中存储的内容几乎是全部程序运行的程序。 注：Java虚拟机规范规定，Class文件格式采用类似C语言结构体的伪结构来存储数据，这种结构只有两种数据类型：
https://zhuanlan.zhihu.com/p/575228941 简介 今天，我们很高兴有机会在此介绍 Pingora，这是我们使用 Rust 在内部构建的新 HTTP 代理，它每天处理超过 1 万亿个请求，提高了我们的性能，并为 Cloudflare 客户带来了许多新功能，同时只需要我
关于版本和系统的选择 操作系统：Centos-7 ClickHouse: rpm 在安装，20.x 安装前的准备 CentOS7 打开文件数限 在 /etc/security/limits.conf 这个文件的末尾加入一下内容： [hadoop@hadoop001 ~]$ sudo vim /etc
https://www.cnblogs.com/MrYang-11-GetKnow/p/15818141.html#:~:text=%E6%AF%8F%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%BA%93%E9%83%BD%E4%BC%9A%E5%9C%A8cli
https://www.cnblogs.com/ya-qiang/p/13540016.html 一、ClickHouse简介 ClickHouse是近年来备受关注的开源列式数据库，主要用于数据分析（OLAP）领域。目前国内社区火热，各个大厂纷纷跟进大规模使用： 今日头条 内部用ClickHouse
目录 异常现象： 1. clickhouse的异常日志 2. 追踪对应节点的zookeeper日志 使用clickhouse-keeper代替 zookeeper的步骤： 1： 准备 clickhouse-keeper的配置文件 1.1- 设置通信地址，以便对外通信 1.2- 在config.xml
