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2024-09-11通过telnetlib获取中兴交换机设备信息
importtelnetlib,refrommultiprocessingimportProcessimportpandasaspd#登录设备deftelnetDevice(host,port,command):#创建telnet连接tn=telnetlib.Telnet(host,port,timeout=5)#paramiko#等待设备响应，通常需要一段时间tn.read_until(b"Userna
2024-09-11终于有人说清楚了基于大模型的Agent进行任务规划的10种方式（附代码和论文）
在OpenAIAI应用研究主管LilianWeng的博客**《大语言模型（LLM）支持的自主式代理》**[1]中，将规划能力视为关键的组件之一，用于将任务拆解为更小可管理的子任务，这对有效可控的处理好更复杂的任务效果显著。基于大语言模型（LLM）的自主代理组成人是如何做事的？在日常工作中，我
2024-09-09Numba最近邻插值（CPU+ GPU + Z轴切块 + XYZ轴切块 + 多线程）
文章目录最近邻插值（加速方法）（1）scipy.ndimage.zoom（2）Numba-CPU加速（3）Numba-GPU加速（4）Numba-CPU加速（Z轴切块）（5）Numba-CPU加速（XYZ轴切块）（6）Numba-CPU加速（XYZ轴切块）+多线程输入数据插值倍数时耗scipy.ndimage.zoom(1024,1024,512)4172.16sNumba-CPU(1024,1024,512)456.58sN
2024-09-09CS3214 Fall 2024 Exercise
CS3214Fall2024 Exercise0DueDate: seewebsiteInthisclass,youarerequiredtohavefamiliaritywithUnixcommandsandUnixpro-grammingenvironments.Thefirstpartofthisexerciseisareviewtomakesureyouarecomfortableinou
2024-09-09训练框架技术序列一：Megtron-LLM架构源码
本文章涉及的Megatron-llm的XMind思维导图源文件和PDF文件，可在网盘下载：https://pan.baidu.com/s/1xRZD-IP95y7-4Fn0C_VJMg提取码:qxff一、引言Megatron-Core是一个基于PyTorch的开源库，专为在NVIDIAGPU上高效训练大型语言模型（LLMs）而设计。它提供了一系列GPU优化的训
2024-09-08LVDS（FPGA）
差分输入时钟缓冲器（IBUFDS）点击查看代码//IBUFDS:DifferentialInputBuffer//7Series//XilinxHDLLanguageTemplate,version2024.1IBUFDS#(.DIFF_TERM("FALSE"),//DifferentialTermination.IBUF_LOW_PWR("TRUE"),/
2024-09-07【Qt】Qt与Html网页进行数据交互
前言：此项目使用达梦数据库，以Qt制作服务器，Html制作网页客户端界面，可以通过任意浏览器访问。1、Qt与网页进行数据交互1.1、第一步：准备qwebchannel.js文件直接在qt的安装路径里复制即可1.2、第二步：在Qt的.pro文件加载webchannel组件在.pro文件添加如下组件：QT+=c
2024-09-06Java I/O (Input/Output)——文件字节流
JavaI/O简介 JavaI/O（输入/输出）是Java程序中用于处理数据输入和输出的重要部分。输入流（InputStreams）：用于从数据源读取数据。常见的输入流包括FileInputStream（从文件读取）、BufferedInputStream（提高读取效率）等。输出流（OutputStreams）：用于将数据写入到目的地。例如Fil
2024-09-05视频处理基础之gradio框架实现
这些函数是用于处理视频文件的Python代码片段，它们依赖于`ffmpeg`和`ffprobe`工具，这些工具是`FFmpeg`项目的一部分，用于处理视频和音频数据。下面是每个函数的用途和用法的总结：1.`ffmpeg_installed()`函数： -用途：检查系统是否安装了`ffmpeg`工具。 -用法：调用此函数
2024-09-056、关于Medical-Transformer
6、关于Medical-TransformerAxial-Attention原文链接：Axial-attentionMedical-Transformer原文链接：Medical-TransformerMedical-Transformer实际上是Axial-Attention在医学领域的运行，只是在这基础上增加了门机制，实际上也就是在原来Axial-attention基础之上增加权重机制，虚
2024-09-03小琳AI课堂：Transformer模型
大家好，这里是小琳AI课堂！今天我们来聊聊一个在自然语言处理（NLP）领域取得了革命性进展的深度学习架构——Transformer模型！
2024-09-03ERA5数据下载及其预处理
1、ERA5数据下载（1）下载地址：https://cds-beta.climate.copernicus.eu/datasets（2）进入网站进行注册、登录（建议选择一个翻译插件，可以直观的看看）（3）下载步骤----常规下载 [1]搜索框输入ERA5,点击search [2]从出现的这几个中进行选择，我选择的是月平均数
2024-09-0220-22 - 打造专业的编译环境
----整理自狄泰软件唐佐林老师课程文章目录1.大型项目的编译（无第三方库）1.1大型项目的目录结构（无第三方库）1.2项目结构设计分析1.3需要打造的编译环境1.4解决方案设计2.第1阶段任务2.1关键的实现要点2.2模块makefile中的构成2.3实验3.第2阶段任务3.1
2024-09-02linux shell grep命令单字匹配
grep.sh#!/bin/bashE_BADARGS=65if[-z"$1"];thenecho"Usage:`basename$0`pattern"exit$E_BADARGSfiechoforfilein*dooutput=$(sed-n/"$1"/p$file)if[!-z"$output"];thenecho-n"
2024-09-02ffmpeg错误Invalid audio stream. Exactly one MP3 audio stream is required. Could not write header for o
错误消息Invalidaudiostream.ExactlyoneMP3audiostreamisrequired.Couldnotwriteheaderforoutputfile#0(incorrectcodecparameters?):InvalidargumentErrorinitializingoutputstream0:0--OnlyAACstreamscanbemuxedbytheADTSmuxerCoul
2024-09-02AT32F403A通用定时器03
上期：AT32F403A通用定时器02https://blog.csdn.net/weixin_64557865/article/details/140933118?spm=1001.2014.3001.5501目录一、输出部分1.PWM模式A2.PWM模式B3.强制输出模式4.输出比较模式5.单周期模式6.快速输出模式二、案例1.TMR联合DMA(1)功能(2)配置介绍步
2024-09-01COMP20003 Algorithms and Data Structures Spellcheck Lookup
Assignment2:SpellcheckLookupGeneralYoumustreadfullyandcarefullytheassignmentspecificationandinstructions.Course:COMP20003AlgorithmsandDataStructures@Semester2,2024DeadlineSubmission:Friday6thSeptember2024@11:59pm(endo
2024-08-31shell学习
⼀、简介1.1Shell环境Shell编程跟java、php编程⼀样，只要有⼀个能编写代码的⽂本编辑器和⼀个能解释执⾏的脚本解释器就可以了。Shell的解释器种类众多，常⻅的有：sh-即BourneShell。sh是Unix标准默认的shell。bash-即BourneAgainShell。bash是Linux标
2024-08-31Python将HTML转MD
1.下载hteml2text模块2.代码importosimporthtml2textinput_folder="C:\\Users\\jude\\Desktop\\res\\cnblogs_blog_judes.20240831122513\\judes"#输入文件夹路径output_folder="C:\\Users\\jude\\Desktop\\res\\cnblogs_blog_judes.
2024-08-31python并发与并行（十一） ———— 让asyncio的事件循环保持畅通，以便进一步提升程序的响应能力
前一篇blog说明了怎样把采用线程所实现的项目逐步迁移到asyncio方案上面。迁移后的run_tasks协程，可以将多份输入文件通过tail_async协程正确地合并成一份输出文件。importasyncio#OnWindows,aProactorEventLoopcan'tbecreatedwithin#threadsbecauseittriestoregi
2024-08-31python并发与并行（十） ———— 结合线程与协程，将代码顺利迁移到asyncio
在前一篇中，我们用asyncio模块把通过线程来执行阻塞式I/O的TCP服务器迁移到了协程方案上面。当时我们一下子就完成了迁移，而没有分成多个步骤，这对于大型的项目来说，并不常见。如果项目比较大，那通常需要一点一点地迁移，也就是要边改边测，确保迁移过去的这一部分代码的效果跟原来相同。为
2024-08-31js WritableStream
index.html:<!DOCTYPEhtml><htmllang="en"><head><metacharset="UTF-8"><metaname="viewport"content="width=device-width,initial-scale=1.0"><title>Document</
2024-08-30【用python进行图像格式转换】
Pillow是Python中一个强大的图像处理库，其截图功能不仅可以获取屏幕截图，还能对截图进行丰富的图像处理操作。例如，您可以使用Pillow库对截图进行图像格式转换，如将JPEG格式转换为PNG格式。以下为您提供一些使用Python进行图像格式转换的代码示例：首先，使用Pillow
2024-08-30深入理解前向传播、反向传播和计算图
1.什么是前向传播？前向传播（ForwardPropagation）是神经网络的推理过程。它将输入数据逐层传递，通过每一层的神经元计算，最终生成输出。前向传播的公式假设我们有一个简单的三层神经网络（输入层、一个隐藏层和输出层），网络的每一层计算如下：
2024-08-29【TVM 教程】构建图卷积网络
更多TVM中文文档可访问→https://tvm.hyper.ai/本文介绍如何用Relay构建图卷积网络（GCN）。本教程演示在Cora数据集上运行GCN。Cora数据集是图神经网络（GNN）的benchmark，同时是支持GNN训练和推理的框架。我们直接从DGL库加载数据集来与DGL进行同类比较。pipinstallt