QiShine 最近的时间轴更新 QiShine 最近的时间轴更新
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| 感觉 C# 在蚕食 Python 的生态
1 Python • QiShine • 2023-12-17 10:55:41 AM • 最后回复来自 kaneg
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| ChatGPT 生成的 Python 代码比 C# 更好 OpenAI • QiShine • 2023-03-14 15:12:54 PM • 最后回复来自 yumizhao888 | 2 |
| Pandas 中的 DataFrame 取个什么中文名比较好？ Python • QiShine • 2020-07-29 17:40:08 PM • 最后回复来自 wittyfans | 18 |
QiShine 最近回复了
19 小时 25 分钟前 回复了 happyn 创建的主题 › OpenAI › 大模型是如何执行像数学运算、编程等精确性要求比较高的任务的？ |
现在技术路线已经分化了，一种是大模型用 MLP 来逼近/模拟计算，1989 年和 1991 年研究数学的人就搞出了”万能逼近定理“，后续的研究都是怎么高效的降低错误率，一种是调用一个外置的或者内置的计算器或者解释器。这其实和人是一样的吧，我算六位数乘法也会用计算器啊，虽然我也会笔算。
2024-03-26 09:38:36 +08:00 回复了 veotax 创建的主题 › 分享创造 › 基于 LangChain 的开源 GPT 向量 + 知识数据库，帮助个人或企业实现自己的专属 AI 问答助手 |
和网易的 Qanything 比较像
2024-03-12 16:23:50 +08:00 回复了 Z1R0 创建的主题 › 电动汽车 › 君子约定，猜测小米 SU7 价格，胜者为最贴近 3.28 公布丐版实际价格的人，参与回复的人每人送他 10 铜币。 |
28.88w
2024-02-06 13:19:24 +08:00 回复了 QiShine 创建的主题 › Microsoft Azure › 从 Azure 下载的 ubuntu 磁盘镜像在 hyper-V 里启动遇到问题 |
解决了,只禁用根本不行.
apt purge cloud-init
rm -rf /etc/cloud
apt purge unattended-upgrades
rm -rf /var/log/unattended-upgrades
用以上命令解决了
apt purge cloud-init
rm -rf /etc/cloud
apt purge unattended-upgrades
rm -rf /var/log/unattended-upgrades
用以上命令解决了
2024-01-29 17:33:19 +08:00 回复了 wzwtt 创建的主题 › Android › 从法律的角度看，厂商限制或不让解 bl 锁是不是可以认为构成侵犯消费者自主选择权和公平交易权？ |
主要是没有开源的手机竞争者了,有竞争者就不一样了
2024-01-04 11:04:56 +08:00 回复了 zywscq 创建的主题 › Python › Python 如何实现单例模式 |
OOP 都快成了一种邪教
2023-12-28 09:54:51 +08:00 回复了 QiShine 创建的主题 › Python › 机器学习训练的时候，为啥 CPU 占用率到不了 100%？ |
@czfy 感谢回复！改成 model = RandomForestRegressor(n_estimators=1000, n_jobs=-1)之后，速度快了两倍。
2023-12-27 22:21:48 +08:00 回复了 QiShine 创建的主题 › Python › 机器学习训练的时候，为啥 CPU 占用率到不了 100%？ |
```
# transform list into array
train = asarray(train)
# split into input and output columns
trainX, trainy = train[:, :-1], train[:, -1]
# fit model
model = RandomForestRegressor(n_estimators=1000)
model.fit(trainX, trainy)
# make a one-step prediction
yhat = model.predict([testX])
return yhat[0]
```
# transform list into array
train = asarray(train)
# split into input and output columns
trainX, trainy = train[:, :-1], train[:, -1]
# fit model
model = RandomForestRegressor(n_estimators=1000)
model.fit(trainX, trainy)
# make a one-step prediction
yhat = model.predict([testX])
return yhat[0]
```
2023-12-27 10:04:06 +08:00 回复了 keepwalk2020 创建的主题 › Linux › 熟悉虚拟机和显卡直通(passthrough)的老哥帮忙看看, 这么设置开发测试环境是否合理，是否有坑？ |
显卡虚拟化估计永远也成熟不了,nvidia 现在如日中天，没有搞虚拟化的动力
2023-12-22 10:40:51 +08:00 回复了 QiShine 创建的主题 › Python › 关于 websockets 异步 IO 的一个菜鸟疑问 |
@Zhuzhuchenyan 对，就是你说的这种情况。而且如果有 await ws.send('subscribe D'),后续就会有多次响应，就更复杂了，感觉用 await async 表达异步方式的逻辑，还是不自然。
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