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Jenkins详细安装配置部署

一.安装jdkjenkins的安装需要依赖于jdk。1.新的服务器需要支持文件上传和下载,安装rz(上传)sz(下载)yum install lrzsz -y2.使用命令rz上传linux下的jdk安装包到服务器,输入rz后会弹出一个选项框,选择对应的jdk安装包3.解压jdk安装包文件tar -zxvf jdk*.tar.gz4.到/usr/local目录下创建存放jkd的目录java:cd /usr/localmkdir java5.目录切到/usr/l

  • 2023-04-28
  • 阅读324

GIT回退到指定版本的两种方法(reset/revert)

实现多人合作程序开发的过程中,我们有时会出现错误提交的情况,此时我们希望能撤销提交操作,让程序回到提交前的样子,本文总结了两种解决方法:reset、revert

  • 2023-04-28
  • 阅读291

使用stable diffusion webui时,安装gfpgan失败的解决方案(windows下的操作)

初次使用stable diffusion,无法安装gfpgan等模块的解决方法

  • 2023-04-28
  • 阅读308

Failed to connect to github.com port 443: Connection refused问题解决

问题描述当进行仓库pull或者push时,报错如下:Failed to connect to github.com port 443: Connection refused解决方法如下:方法一:关闭代理一开始查找解决方法以为是开梯子或者其他代理工具等原因,然后就试了重置代理或者取消代理的方式git config --global --unset http.proxygit config --global --unset https.proxy添加全局代理:git confi

  • 2023-04-28
  • 阅读272

你的应用太慢了,给我司带来了巨额损失,该怎么办

记得很久之前看过谷歌官方有这么样的声明:如果一个页面的加载时间从 1 秒增加到3 秒,那么用户跳出的概率将增加 32%。但是早在 2012 年,亚马逊就计算出了,页面加载速度一旦下降一秒钟,每年就会损失 16 亿美元的销售额。于是,这篇文章就想聊聊有没有方法来解决这种问题。

  • 2023-04-28
  • 阅读278

如何安装ChatGPT中文版-国内会封chatGPT吗

ChatGPT 是一个能够通过自然语言进行交互的人工智能技术,它的出现对人们的生活带来了许多积极的影响,如下所示:智能客服。ChatGPT 可以应用于商业领域,帮助企业提高客户服务效率。通过 ChatGPT ,顾客可以更直接、更快速地获取所需的解答和帮助,这样可以提高客户的满意度和忠诚度。语音交互技术的普及。ChatGPT 可以与语音交互技术结合使用,它可以对自然语言的理解和生成都做到更加准确和具体,从而更符合人们的交流习惯和需求,为语音交互技术的普及提供支撑。智慧家居。

  • 2023-04-28
  • 阅读293

ChatGPT支持第三方plugins,并且推出了网络浏览器和代码解释器两个插件

通过显示的集成外部数据,如在线最新信息、基于代码的计算或自定义插件检索的信息,语言模型可以基于这些有力的证据来回复用户,用户也可以评估模型输出的可信度,从而降低对大模型输出的过渡依赖,正如。2023年3月23日,OpenAI实现了对ChatGPT插件的初步支持,还推出了两个插件,一个网络浏览器和代码解释器,并且开源了知识库检索插件的代码,任何有信息的开发者都可以自行托管,以增强ChatGPT的功能。与此同时,插件可能会采取有害或意外的行动,增加欺诈、误导或虐待他人的不良行为者的能力,从而增加安全挑战。

  • 2023-04-28
  • 阅读350

国内可用的 ChatGPT

国内访问 Github 和 steam 的速度十分慢,最后推荐一款工具吧,可以加速访问 GitHub,并且访问steam 的时候基本不会出现加载不出来的情况。主要是这款软件是免费的,还是开源的。这些是基于 chatGPT 3.5 的,不能说什么事情就能解决,但是大部分的问题都能解决,至少比用搜索引擎方便快捷。但是这个一方面你要可以科学上网,另一方面需要有个国外的手机号,比较麻烦,如果不是重度使用的话,这几个足够使用了。ChatGPT 能做的其实很多,但是功能再多能帮助我们的才是实际的,像辅助编程啥的。

  • 2023-04-28
  • 阅读295
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时序大模型是面向时间序列数据的基础大模型,以 Transformer 等架构为核心,通过在海量多领域时序数据上进行预训练,学习时间维度上的通用模式、周期规律与长距离依赖关系。区别于传统时序模型针对单一任务单独训练,时序大模型具备强大的迁移能力,只需少量样本微调或零样本提示,即可适配时序预测、异常检测、缺失值补全、时序分类等下游任务。在工业场景中,它能够直接处理传感器、设备测点产生的海量时序信号,挖掘设备状态演变规律,支撑设备故障预警、工况识别与生产趋势预判,为工业智能落地提供底层模型能力。如:中服云的CServerAIR

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基于国产化软硬件技术栈,打造端到端全链路国产化、自主可控的信创云电脑解决方案,为企业用户提供高安全、高稳定性 高效便捷的信创云电脑服务,满足大中小企业、行业用户的国产化安全办公需求。

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