这本Python自动化运维：技术与最佳实践图书，是2014-11-01月由机械工业出版社所出版的，著作者信息： 刘天斯 著，本版是第1次印刷， ISBN：9787111483069，品牌：机工出版, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为胶版纸，全书页数312，字数有万字， 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要本书在中国运维领域将有“划时代”的重要意义：一方面，这是国内一本从纵、深和实践角度探讨Python在运维领域应用的著作；一方面本书的作者是中国运维领域 继续阅读

这本Python编程之美：最佳实践指南图书，是2018-08-01月由电子工业出版社所出版的，著作者信息： [美] Kenneth，Reitz（肯尼思·赖茨），Tanya，Schlusser（坦尼娅·胥卢瑟） 著，夏永锋 译，本版是第1次印刷， ISBN：9787121347573，品牌：博文视点, 这本书的包装是16开平装，所用纸张为胶版纸，全书页数320，字数有46万0000字， 是本值得推荐的Python软件开发图书。此书内容摘要本书是Python用户的一本百科式学 继续阅读

本文基于阿里云机器学习PAI实现大语言模型Llama2低代码 Lora 微调及部署，适合想要快速开箱体验预训练模型的开发者 前言 近期，Meta 宣布大语言模型 Llama2 开源，包含7B、13B、70B不同尺寸，分别对应70亿、130亿、700亿参数量，并在每个规格下都有专门适配对话场景的优化模型Llama-2-Chat。Llama2 可免费用于研究场景和商业用途（但月活超过7亿以上的企业需要申请&#xf 继续阅读

01电力数据安全实践背景        数字经济的快速发展根本上源自数据的高质量治理和高价值转化，近年来，国家层面相继推出促进数据高质量治理的政策法规，围绕加强数据安全保障、提高数据质量等方面，明确了相关规定和要求。作为重要数据持有者，电力企业数据安全对个人信息、行业、地区乃至国家安全具有重大意义，且电力行业数据具有总量巨大、类型复杂多元、价值潜力巨大等特点，致使数据安全治理较为复杂。     继续阅读

本文将从以下几个方面详细阐述如何利用Python进行期末考核做小项目实践： 一、项目实践前的准备工作 在进行项目实践前，需要进行以下准备工作: 1、首先需要确定项目的目标和功能，并进行功能分解，将复杂的问题分解为一个个简单的问题，确保每个问题都有一个确定的答案。 2、选好合适的开发工具，常用的有Python的集成开发环境（IDE）如PyCharm、Sublime Text、VS Code等。 3、根据项目需求，安装所需要的第三方库。例如，如果需要进行数据分析， 继续阅读

击上方关注 “终端研发部”设为“星标”，和你一起掌握更多数据库知识本文首发于我的知乎：- 终端研发部的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/589941496/answer/2939249471近几日，最火的就是ChatGPT了，比如今天推出的GPT-4 和百度推出的[文心一言]就让今天的很多板块波动很大！随着GPT-4重磅发布，这意味着OpenAI对ChatGPT又进行了 继续阅读

编程书籍推荐：Python数据挖掘入门与实践，由人民邮电出版社2016-07-01月出版，本书发行作者信息： [澳] Robert Layton 著，杜春晓 译此次为第1次发行， 国际标准书号为：9787115427106，品牌为人民邮电出版社, 这本书采用平装开本为16开，附件信息：未知，纸张采为胶版纸，全书共有236页字数万 字，值得推荐的Python Book。此书内容摘要 本书作为数据挖掘入门读物，介绍了数据挖掘的基础知识、基本工具和实践方法，通过循序渐进地 继续阅读

阿里云平台产品功能实战详解 1. 云服务器ECS1.1. ECS产品介绍1.2. 通过Open API创建ECS1.3. ECS最佳实践 2. 弹性伸缩Auto Scaling2.1. 弹性伸缩服务的产生背景2.2. 弹性伸缩服务AutoScaling介绍2.3. AutoScaling配置流程2.4. AutoScaling实践 3. 负载均衡SLB3.1. 负载均衡服务SLB介绍3.2. SLB的配置流程3.3. SLB的最佳实践3.3.1. 作为公网流量入口3.3.2. 多级负载均衡 继续阅读

深度学习：基于Keras的Python实践，由电子工业出版社在2018-06-01月出版发行，本书编译以及作者信息为： 魏贞原 著，这是第1次发行， 国际标准书号为：9787121341472，品牌为博文视点, 这本书采用平装开本为16开，纸张采为胶版纸，全书共有244页，字数万8字，值得推荐。此书内容摘要《深度学习：基于Keras的Python实践》本书系统讲解了深度学习的基本知识，以及使用深度学习解决实际问题，详细介绍了如何构建及优化模型，并针对不同的问题给出不同的解决方案，通过不同的例子展 继续阅读

Background 继西门子杯智能制造挑战赛后，俺参加了第七届工程训练大赛（现在改名叫“中国大学生工程实践与创新能力大赛”），后续文章皆简称“工训赛”。工训赛（智能物流搬运赛项）涉及的内容较丰富，也算是圆了我“熬夜做比赛，做出点东西”的梦，为此也有必要写上些许文章，记录一下不是？于是便有了工训系列文章。 工训赛系列文章包括三大部分&# 继续阅读

本测试执行教程探讨了测试执行的重要性、它的指南、状态、周期，以及如何实现更快的测试执行。 测试执行涉及验证软件应用程序中每个功能的功能，这些功能被放置在不同的场景中以验证其在这些情况下的响应。它在测试过程中起着至关重要的作用，可帮助团队创建满足最终用户要求的强大软件应用程序。 由于测试软件是一个复杂的过程，测试执行可帮助开发团队确保效率、可靠性并符合行业标准。这是测试过程的最后一步，通常在创建和审查测试用例之后执行。 什么是测试执行？ 测 继续阅读

4月5日，Facebook母公司Meta在推特宣布推出SAM模型（Segment Anything Model）并开源。该模型能够查找和分割图像和视频中的任何对象，实现一键抠图。同日，Meta还发布了自称有史以来最大的图像注释数据集，以及30页详解论文《Segment Anything》。 11 亿 + 掩码数据集可提取！    Meta研发团队在官网上发布了关于Segment 继续阅读