打赏

相关文章

[python 刷题] 2866 Beautiful Towers II

[python 刷题] 2866 Beautiful Towers II 题目如下: You are given a 0-indexed array maxHeights of n integers. You are tasked with building n towers in the coordinate line. The ith tower is built at coordinate i and has a height of heights[i]. A co…

[SpringCloud | Linux] CentOS7 部署 SpringCloud 微服务

目录 一、环境准备 1、工具准备 2、虚拟机环境 3、Docker 环境 二、项目准备 1、配置各个模块(微服务)的 Dockerfile 2、配置 docker-compose.yml 文件 3、Maven 打包 4、文件整合并传输 三、微服务部署 1、部署至 Docker 2、访问微服务 四…

Observability:使用 OpenTelemetry 手动检测 .NET 应用程序

作者:David Hope 在快节奏的软件开发领域,尤其是在云原生领域,DevOps 和 SRE 团队日益成为应用程序稳定性和增长的重要合作伙伴。 DevOps 工程师不断优化软件交付,而 SRE 团队则充当应用程序可靠性、可扩展性和顶级性能的管理者。…

ROS学习笔记(5):rviz和rosbag数据记录、回放

1.rviz 1.前提 rviz-三维可视化平台可以满足ROS针对机器人的可视化需求。在Gazebo那里也可以看到rviz可以让模型显示在rviz上。 2.rviz的安装与运行 1.rviz的安装 sudo apt-get install ros-melodic-rviz 2.rviz的运行 roscore rviz/rosrun rviz rviz 3.rviz界面 1.视图区…

Tuna: Instruction Tuning using Feedback from Large Language Models

本文是LLM系列文章,针对《Tuna: Instruction Tuning using Feedback from Large Language Models》的翻译。 Tuna:使用来自大型语言模型的反馈的指令调优 摘要1 引言2 方法3 实验4 相关工作5 结论局限性 摘要 使用更强大的LLM(如Instruction GPT和GPT-…

RabbitMQ 消息应答与发布

目录 一、消息应答 1、自动应答(默认) 2、手动消息应答的方法 ​编辑 3、消息重新入队 4、手动应答案列与效果演示 二、RabbitMQ持久化 1、队列持久化 2、消息持久化 三、不公平分发(能者多劳,弱者少劳) 1、…

手机版浏览

扫一扫体验

微信公众账号

微信扫一扫加关注

返回
顶部