好的，这是批量学习和在线学习的简化版。在批量学习中..系统一次学习完整的数据集，并且需要大量的计算资源并且系统被训练和部署。这也称为离线学习。如果我们需要训练新数据怎么办？是的..如果我们必须提供新数据，我们必须从头开始用新数据完全保留系统。然后新系统将取代旧版本。这是一个耗时的过程，并且随着数据集的增加，所需的资源可能会变得昂贵且资源密集。当涉及到在线学习时，系统可能会在我们向系统提供数据时逐步从新数据中学习。然后，它在有限的计算下也能很好地工作。学习率决定了系统从数据中学习的速度。但它很快就会忘记旧的

照片由real-napster在pixabay上在我最近的一个项目中，我必须构建一个语义搜索系统，该系统可以高性能扩展并为报告搜索提供实时响应。我们在awsrds上使用postgresql和pgvector，并搭配awslambda来实现这一目标。面临的挑战是允许用户使用自然语言查询而不是依赖死板的关键字进行搜索，同时确保响应时间在1-2秒甚至更短，并且只能利用cpu资源。在这篇文章中，我将逐步介绍构建此搜索系统的步骤，从检索到重新排名，以及使用openvino和智能批处理进行标记化的优化。语义搜索概述：

网络速度极限探索在飞速发展的互联网时代，网络速度成为评估网络性能的关键因素。本文将探讨网卡、网线和...

获取数据importpandasaspddescripciones=['allusersmustresetpasswordsevery90days.','passwordsneedtoberesetbyallusersevery90days.','adminaccessshouldberestricted.','passwordsmustchangeforusersevery90days.','passwordsmustchangeforusersevery80days.']#cargareldatase

介绍作为PowerBI专家的自由职业者提供了巨大的机会，但要在这个竞争激烈的领域中蓬勃发展，需要的不仅仅是技术技能。为了脱颖而出，自由职业者需要一种结合专业知识、有效的投资组合构建和网络的策略。在本博客中，我们探讨了五个关键技巧，可以帮助PowerBI自由职业者提升职业生涯并吸引长期客户。1.建立一个突出多样化技能的组合全面的产品组合对于PowerBI自由职业者来说至关重要。客户希望看到您能够处理不同类型的项目，从构建仪表板到复杂的数据模型。包括现实世界用例：展示解决现实世界问题的项目，以突出您解决问题的

SOLID原则概述SOLID原则是一组五个设计原则，旨在使软件设计更易于理解、灵活和可维护。以下是您提到的每条原则的简要摘要：单一责任原则（SRP）定义：一个类应该只有一个改变的理由，这意味着它应该只有一个责任。关键概念：这有助于通过分离关注点来管理复杂性，使类更易于理解和维护。开闭原则（OCP）定义：软件实体应该对扩展开放，对修改关闭。关键概念：开放扩展：可以在不更改现有代码的情况下添加新功能。关闭修改：通过保持现有的工作代码完整来降低错误风险。接口隔离原则（ISP）定义：不应强迫客户端依赖他们不使用的

在这篇博文中，我们将采用问题驱动的方法来了解插入排序算法的基础知识。当我试图找到一种更好的方法来理解插入算法和我即将学习的其他算法时，我想到了这种方法。我想建立一个可以应用于我将要学习的大多数（如果不是全部）算法的策略。当我思考这个问题时，我确信我可能必须使用第一原理思考受到第一原理思维的启发，这种方法首先要尝试掌握算法，无论我们最初的理解是模糊还是清晰。然后，我们确定构成算法的微小概念或机制。通过围绕这些机制或微小概念提出问题。我们本质上是试图从不同的小角度理解算法的工作原理，重点是尝试解决我们自己形成

python是一门可爱的语言。然而，在使用python时，我经常发现自己缺少对总和类型的内置支持。像haskell和rust这样的语言让这种事情变得如此简单：dataop=add|sub|mulderiving(show)dataexpr=litinteger|binopopexprexprderiving(show)val::expr->integerval(litval)=valval(binopoplhsrhs)=letx=vallhsy=valrhsinapplyopxyapply::op-

python中https://data-star.dev的作用的小例子。python中的实时时钟示例：fromflaskimportFlask,Responseimporttimeapp=Flask(__name__)defget_time():return'<divid="time">{}</div>'.format(time.strftime('%H:%M:%S'))@app.route('/')defindex():return"""<!DOCTYPEhtml>&

在面向对象编程（oop）中，封装是一种强大的技术，它将数据（属性）和操作它们的函数（方法）绑定在一起，限制对某些细节的访问。封装可以防止直接访问对象的内部状态，并允许通过明确定义的接口进行受控交互。在python中，这是通过使用private和protected成员来实现的，它们是维护对象内部和外部接口之间清晰边界的重要工具。本文深入探讨了python封装，重点关注私有成员和受保护成员、它们的工作方式以及实际用途。什么是封装？封装可确保对象的数据隐藏起来，免受外部干扰和误用。它通过限制对类中某些属性和方法

云解决方案适用于中型和大型项目，但对于小型个人项目来说太重了。如果你想启动一些小东西（一些api端点和一个小存储库），有三个选项：使用与“大型”项目（awsecs/eks、rds）相同的方法，但它们是多余的，并且基础设施代码可能比实际项目的代码更大。而且价格也很贵（~$100）。使用无服务器解决方案（lambda、vercel）。大多数云提供商都有这样的解决方案，但这些服务在简单数据库方面存在困难-他们提供廉价的供应商解决方案（aws）或需要托管数据库，这又很昂贵（对于无服务器来说几乎没有什么，数据库大约

您好，dev社区！我是andre，一位热衷于深入python世界的初学者程序员。在与动力斗争了几年之后，我决定将注意力转移到构建真正的项目上。今天，我想分享关于创建我的第一个python项目的故事：个人支出跟踪器(pet)应用程序。（代码在最后）个人开支跟踪器是一款命令行应用程序，旨在帮助用户记录日常开支、对其进行分类并深入了解他们的消费习惯。我的目标是创建一种工具，使用户能够控制自己的财务。（还有我的！啊哈）我面临的最重大挑战之一是弄清楚如何有效地存储费用数据。我最初在python中处理文件时遇到了困难

在开发服务器应用程序时，您可能会遇到管理配置的问题。当然，这个问题在任何需要配置管理的地方以及服务器应用程序中都会遇到。如果您是初学者或没有配置管理经验，可能会有点困难。特别是，如果您有数据库信息、AWS凭证等秘密值，那么在Github、Bitbucket等开放VCS（版本控制系统）上管理配置可能会非常危险。事实上，在某些情况下，由于不小心的配置管理，Web应用程序可能会被其他黑客攻击或夺取他们的服务器资源，从而意外地产生大量费用。因此配置管理，特别是秘密值管理是一个非常重要的问题。就我而言，我主要开发服

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django遵循mtv（模型-模板-视图）模式进行web开发。以下是每个组件的详细信息：模型：定义您的数据结构并处理与数据库的交互，允许您存储和检索数据而无需手动编写sql查询。模板：负责渲染html并将数据呈现给用户。您可以编写与django模板语言(dtl)混合的html来显示动态内容。视图：充当业务逻辑层。它连接模型和模板，处理用户请求，与模型交互，并返回响应（通常是从模板渲染的html）。django的请求-响应周期如何工作：用户请求网页（通过url）。django将url匹配到视图。视图从模型中