出现问题：
File "/usr/lib/python2.7/site-packages/paramiko/ssh_gss.py", line 55, in <module>
GSS_EXCEPTIONS = (gssapi.GSSException,)
AttributeError: 'module' object has no attribute 'GSSException'
解决方法：
ssh_gss.py，53,54行改成：
53 import gssapi.error
54 GSS_EXCEPTIONS = (gssapi.error.GSSException,)
文章浏览阅读3.3k次。docker 容器 设置网络代理以/bin/bash 形式进入容器：【设置http 及https代理】，如下：export http_proxy=http://172.16.0.20:3128export https_proxy=https://172.16.0.20:3128要取消该设置：unsethttp_proxyunset https_proxy..._docker export http_proxy
文章浏览阅读263次。授课环境： 结束程序运行: ctrl + c 共享目录(工作目录): /kyo /Videos 访问共享目录流程: 是否能连通服务器 ping 3.3.3.9 是否服务器开启共享 showmount -e 3.3.3.9 挂载共享目录到本地: _linux 0775十六進制
与普通屏幕中播放的视频相对，裸眼3D屏幕需要先将裸眼3D视频分成两部分，分别呈现在左右两个视窗上，因此后者需要更高的分辨率，以及更精细的图像处理能力，以此使裸眼3D屏幕的画面展示效果更加细腻，进而加深每个物体和场景的深度感和空间感，让每个驻足于此的观众惊叹于裸眼3D屏幕的震撼视觉效果。另外，裸眼3D屏幕的色彩表现，也比大多的普通屏幕更加丰富和鲜艳，能够展现出电影级别的画面质量，总而言之，裸眼3D屏幕比之普通屏幕的显示效果，有着巨大的优势，这也是使裸眼3D成为重要显示技术的重要原因！
飞驰云联是中国领先的数据安全传输解决方案提供商，长期专注于安全可控、性能卓越的数据传输技术和解决方案，公司产品和方案覆盖了跨网跨区域的数据安全交换、供应链数据安全传输、数据传输过程的防泄漏、FTP的增强和国产化替代、文件传输自动化和传输集成等各种数据传输场景。飞驰云联主要服务于集成电路半导体、先进制造、高科技、金融、政府机构等行业的中大型客户，现有客户超过500家，其中500强和上市企业150余家，覆盖终端用户超过40万，每年通过飞驰云联平台进行数据传输和保护的文件量达到4.4亿个。
大语言模型的词向量表示由于其在预训练阶段学习到的通用语言特征，可以在多种NLP任务中作为强大的工具，提高任务的性能和准确性。大语言模型与词向量表示之间的关系是NLP领域的一个活跃研究方向，随着模型规模的增加和训练技术的改进，这些模型在理解和生成自然语言方面的能力不断提高。
文章浏览阅读927次。前言本项目是使用三段分离的设计前台使用materialize框架搭建的前台页面,后端使用的django写的接口后台使用Amazon UI 模板搭建的界面,管理各个部分的内容项目环境python3.7.2django2.2.9vue axiosjQuerymaterializemysql摘 要本设计采用前后端分离的设计模式,前端通过vue的axios发送ajax请求来..._xdh实例
古有匈奴犯汉，晋室不纲，铁木夺宋，虏清入关，神舟陆沉二百年有余，中国之见灭于满清初非满人能灭之，能有之也因有汉奸以作虎怅，残同胞媚异种，始有吴三桂洪承畴，继有曾国藩袁世凯以为厉。今率堂堂之师，征讨汉贼袁氏筑共和之体，或免于我子子孙孙被异族奴役。---- 《讨汉贼袁世凯檄文》- DOMContentLoaded事件：此时浏览器已经完全加载了HTML文件，并且DOM树已经生成好了。- Load事件：此时浏览器已经将所有的资源都加载完毕，可以正确读取页面中的资源。补充知识：Electron 生命周期。
将ENABLE_USER_SCRIPT_SANDBOXING设为“no”即可！
文章浏览阅读2.8k次，点赞3次，收藏23次。一、实现路径通过OpenVINO部署YOLO模型到边缘计算摄像头，其实现路径为：训练(YOLO)->转换(OpenVINO)->部署运行(OpenNCC)。二、具体步骤1、训练YOLO模型1.1 安装环境依赖有关安装详情请参阅 https://github.com/AlexeyAB/darknet#requirements-for-windows-linux-and-macos 。1.2 编译训练工具git clone https://github.com/AlexeyAB/da_openvino yolo
总之，数据污染在LLMs中构成一个潜在的重要问题，可能影响它们在各种任务中的性能。它可能导致结果偏倚并削弱LLMs的真实有效性。通过识别和减轻数据污染，我们可以确保LLMs运行良好并产生准确的结果。现在是技术社区优先考虑数据完整性在LLMs的开发和利用中的时候了。通过这样做，我们可以确保LLMs产生无偏见且可靠的结果，这对于新技术和人工智能的发展至关重要。
PeLK：超大卷积核，高达101*101！
文章浏览阅读7.3k次。<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd"> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <m..._address":"cn|\u5e7f\u4e1c|\u4f5b\u5c71|none|chinanet|0|0","content":{"addres