推荐编程书籍：Python与有限元--基于Python编程的有限元分析及应用扩展，由中国水利水电出版社2017-12-01月出版发行，本书编译以及作者信息 为：裴尧尧，肖衡林，马强，李丽华 著，此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787517053705，品牌为中国水利水电出版社, 这本书采用平装开本为16，纸张采为胶版纸，全书共有272页字数32万3000字，是本Python 编程相关非常不错的书。此书内容摘要有限元是当今工程分析中应用非常广泛的数值计算方法。《Pyt 继续阅读

一、服务目录介绍 服务目录就是列出所有的服务的目录。用户可以浏览目录并自行设置目录中列出的服务实例，无须处理服务运行所需的pod、service、configmap和其他资源。这听起来和自定义网站资源很类似。 服务目录并不会为每种服务类型的api服务器添加自定义资源，而是讲一下四种通用API资源引入其中： 一个ClusterServiceBroker，描述一个可以提供服务的（外部）系统一个ClusterSe 继续阅读

人工智能相关概念及金融相关应用概念        人工智能（Artificial Intelligence， AI），是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人类智能的理论、方法及应用系统的一门科学技术，其利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统，本质是对人类思维过程的模拟。从1956年约翰·麦卡锡在达特茅斯会议 继续阅读

Umi 是蚂蚁集团的底层前端框架，已直接或间接地服务了 10000+ 应用，包括 Java、Node、H5 无线、离线（Hybrid）应用、纯前端 assets 应用、CMS 应用、Electron 应用、Serverless 应用等。 介绍 Umi，中文发音为「乌米」，是可扩展的企业级前端应用框架。Umi 以路由为基础的，同时支持配置式路由和约定式路由，保证路由的功能完备 继续阅读

本文将详细阐述如何使用ReoGrid来操作Excel，重点介绍在WPF应用程序中使用ReoGrid的方法及注意点。 一、ReoGrid简介 ReoGrid是一个基于.NET的开源组件，可在各种平台上轻松工作，高效地处理Excel格式文件。ReoGrid提供了很多功能，如创建、编辑和格式化工作表，处理单元格值和公式，制作图表等等。通过使用ReoGrid，我们可以轻松实现在WPF应用程序中对Excel文件的操作。 二、准备工作 在使用ReoGrid之前，我们需要 继续阅读

根据之前对计算机网络OSI参考模型的学习，我们知道网络体系结构有7层，前期已经学习了网络的第一、二和三层，为了对网络模型有个整体的认知，同样需要了解网络的传输层、会话层、表示层和应用层。 一、传输层（Transport Layer） 传输层在网络体系结构的第四层，是整个网络的关键部分，它是实现两个用户进程间端到端的可靠通信，处理数据包的错误，数据包的次序& 继续阅读

Python asser in是一种非常常用的Python语法，它用于判断一个元素是否在一个序列中。通过本文的详细介绍，读者将了解相关知识的基础和扩展应用。接下来，本文将从多个方面对Python asser in做详细的阐述。 一、in语法的基础用法 in语法用于判断一个元素是否在一个序列中，返回值为True或False。in语法可以使用于字符串、列表、元组、集合等序列类型。 Python asser in语法示例： fruit_list = ['appl 继续阅读

风险暴露值是风险评估中的重要指标之一，可以帮助企业或个人评估风险，并采取相应的措施进行防范和管理。在本文中，我们将从多个角度对风险暴露值进行详细阐述，介绍其意义和应用。 一、基本概念 风险暴露值指的是在风险管理中，某个风险因素的暴露程度或程度的量化指标。在实际应用中，通常采取量化建模的方式来计算风险暴露值。例如，利用统计模型、风险模型等方法，对特定的风险因素进行量化描述。 风险暴露值的计算通常包括以下步骤： def calculate_exposure_va 继续阅读

一、Loki简介 1、简介 Loki是一个开源、分布式的日志聚合系统，由Grafana Labs推出。Loki的设计目标是为了高效地处理大规模的日志数据，并具有良好的可扩展性。Loki的最大优点是它具有低资源占用和高效的查询速度。这是因为Loki不需要在处理日志数据时进行索引，而是将数据存储在类似于散列表的内存数据结构中，可以快速地定位和检索日志数据。此外，Loki可以与Prometheus集成，实现更强 继续阅读

自然语言处理技术——文本生成 ChatGPT的应用领域越来越广泛，关于文本生成，我们可以使用Python中的文本生成库来实现。其中，最常用的是基于深度学习的文本生成模型，如循环神经网络(RNN)和长短时记忆网络(LSTM)。 可以使用Python中的文本生成库来生成文本，例如使用OpenAI的GPT-2模型或者使用TensorFlow的Seq2Seq模型。 模型生成文本Python代码示例 以下是一个使用GPT-2 继续阅读

OpenAI 的 API 接口提供了多个 GPT-3 模型，每个模型针对不同的应用场景和任务进行了优化。以下是目前可用的 GPT-3 模型： davinci: 这是最大和最全面的模型，具有最高的准确性和灵活性，用于多种自然语言处理任务，如文本生成、对话系统、翻译等。 curie: 这个模型比 davinci 更快，但在某些任务上可能会稍微逊色。它适用于类似于 davinci 的广泛用途，但需要更快的速度和更低的成本。 babbage: 这个模型比 davinci 和 curie 更小， 继续阅读

不过，时至今日，Win10里面依然有一个非常糟糕的应用，那就是“照片”，也就是Win10自带的图片/照片浏览应用。这个应用多年来毫无改进，依然没有查看100%比例图片的功能，不能便捷进入全屏模式，最要命的是：它经常出问题，无法浏览“下一张”照片，使得用户不得不看一张，关闭一张，再去双击下一张。用惯了win8时代的“Windows照片查看器”，不占用内存，方便稳定！在进入win10时代后，只有一个非常糟糕的应用，那就是照片应用，也就是Win10自带的图片/照片浏览应用。这个应用没有 继续阅读