windows7是 Windows 7 系统的镜像文件，里面打包了系统安装需要的所有东西。用它可以给电脑重装系统、装双系统，或者在虚拟机里体验 Win7。

Go 是一个开源的编程语言，它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。Go是从2007年末由Robert Griesemer, Rob Pike, Ken Thompson主持开发，后来还加入了Ian Lance Taylor, Russ Cox等人，并最终于2009年11月开源，在2012年早些时候发布了Go 1稳定版本。现在Go的开发已经是完全开放的，并且拥有一个活跃的社区。

因为上篇文章中安装的PyTorch版本是1.13，再安装PyTorchGeometric的时候发现最高支持的是1.12，所有只能在创建一个虚拟环境，再安装1.12的pytorch，再安装Geometric。查看官方安装文档：[链接]

打开终端，输入 rpm -qa | grep docker，要是跳出类似“docker-ce-cli”或者旧版docker的名字，就用 sudo rpm -e 包名删掉（比如 sudo rpm -e docker-ce-cli-xxx，把xxx换成你看到的旧包名）。没跳东西就跳过这步。

‌TrollStore‌是一个强大的工具，它允许用户永久签名和安装几乎任何具有任意权限的应用程序，而且这些程序不需要经常更新签名，可以永久使用。TrollStore的安装方法和支持情况有所不同，具体取决于不同的设备和系统版本。它提供了一个开源的解决方案，使得用户能够在不同设备和系统版本下安装TrollStore，并列出相应的工...

动态规划之01背包问题，c++实现问题描述01背包问题问题分析动态规划法分析：1.划分子问题，2.得出子问题的递推公式，3.填表划分子问题用数组Vn存储价值和重量关系，行表示物体，列表示重量第0行和第0列设置为0，没有物体的时候价值没0，重量为0的时候物体无论多少价值也为0如果第i个物体重量小于当前总重量j，则取前i-1...

我有这么一个老同学A，大学的时候跟我借过百来块钱，当时我也没啥钱，但因为想想之前关系还行，就借了，过几天也还我了。然后过了没多久，又来借钱，因为那时真的穷死了，就没借了。接着同学B说要创业，借多少给他都行当是投资，之后加倍还。据说他当时向很多同学询问借钱，还有人说他进了传销。（到现在我也不知道他咋...

最近忽然有了想要学习python爬虫的想法，但是首先需要安装工具。python安装倒是很轻松，只要傻瓜式一键安装即可，但是在Windows下安装scrapy倒不是件容易的事情。言归正传，说下我从昨天下午到今天上午安装的步骤：

优秀的模型往往取决于优秀的特征提取，而特征提取就需要涉及到特征工程了。特征工程是的目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用。因此特征工程主要是在特征处理方面进行，接下来向大家介绍几种经典和有效的特征工程方法。

原始数据存在一些问题，影响模型训练，基于以下原因(措施)进行数据处理：1、不完整(需要补全)2、量纲不统一(需要归一化)3、特征太过于原始(需要者转换或者多个特征组合)4、单个离散特征(需要one-hot等编码)5、含噪声（需要删除）6、类别分布不均衡（需要采样）等问题。

openclaw 是一款运行在本地的开源个人 AI 助手，支持 Mac / Windows / Linux 三平台，通过 npm 全局包安装，并在系统中注册守护进程（daemon）和工作区配置目录。仅执行 npm uninstall -g openclaw 无法完全卸载，必须额外清理守护进程、配置目录和缓存文件，才能实现彻底移除。

很多工程师第一次接触 Redis 时，都会产生一个误解：Redis = 内存 Key-Value 缓存但当系统规模逐渐扩大之后，你会发现 Redis 的行为远远不止“缓存”这么简单。例如：排行榜系统突然变慢分布式锁偶尔出现 双持锁限流器偶尔 放过超额请求Redis 实例 周期性出现延迟尖刺这些问题的根源，几乎都与 Redis 架构设计有关。Redis ...

因为项目需要实现按关键字匹配排序功能，本来想用Lucence的，但是L本身只是一个基础library，实际应用的话目测代码量比较大，小公司实现比较吃力，所以使用了elasticsearch，可以集群便于扩展。初次使用，介绍一下简单的入门，不涉及任何高端技巧，熟悉的朋友不用看了，浪费时间。

多肽是两个以上氨基酸通过肽键组成的生物活性物质，可以通过折叠、螺旋形成更高级的蛋白质结构。多肽不仅与多个生理活动相关联，还可以自组装成纳米粒子，参与到生物检测、药物递送、组织工程中。然而，多肽的序列组成过于多样，仅 10 个氨基酸就可以组成超过百亿种多肽。因此，人们很难对其自组装特性进行全面系统的研...

JAX生态这两年在LLM训练这块追赶得挺快。PyTorch虽然还是主流但JAX在并行计算、TPU加速和API组合性上确实有些独特的优势。Google今天放出了Tunix这个库，专门做LLM的后训练——微调、强化学习、知识蒸馏这些都能搞。

1 特征选择的目的机器学习中特征选择是一个重要步骤，以筛选出显著特征、摒弃非显著特征。这样做的作用是:减少特征（避免维度灾难），提高训练速度，降低运算开销；减少干扰噪声，降低过拟合风险，提升模型效果；更少的特征，模型可解释性更好；2 特征选择方法特征选择方法一般分为三类：2.1 过滤法--特征选择通过计算特...

零 序一 图床1 图床的作用2 图床都有哪些3 图片上传工具如果只是单纯使用图床：如果配置了图片上传工具：二 实操1 typora+gitee+picgo1.1 gitee0 注册gitee账号1 创建一个仓库2 设置仓库3 创建私人令牌1.2 typora0 安装略1 配置2 安装picgo3 typora配置验证1.3 picgo0 安装1 picgo2 安装gitee插件3 picgo配置gitee4 picg...

前端模块化 主要解决的问题 {代码...} 前端模块化规范 {代码...} Nodejs使用的模块化开发规范就是CommonJS前端使用的模块化开发规范就是ES6 前端模块化 CommonJS 应用场景 {代码...} 导出 {代码...} 导入 {代码...} 导入模块-加载机制 {代码...} 开发环境搭建（3m安装法） nvm (推荐) {代码...} 安装完 nodejs 之后，npm...

学习笔记 Day one ----------2019.07.27---------- 第一～二章 省略基础知识部分 Linux发行版本选择 {代码...} Linux安装方法 步骤简单，省略此处，教程可直接网络搜索 {代码...} 【注】:*安装时注意分区的大小和网络配置，双系统还需注意设置双系统引导 {代码...} linux学习路线 （图片来源网络，侵必删） 第三章 Linux...

读完本文，你可以去力扣拿下如下题目：416.分割等和子集-----------上篇文章 经典动态规划：0-1 背包问题 详解了通用的 0-1 背包问题，今天来看看背包问题的思想能够如何运用到其他算法题目。而且，不是经常有读者问，怎么将二维动态规划压缩成一维动态规划吗？这就是状态压缩，很容易的，本文也会提及这种技巧。一、问...