https://pyloong.github.io/pythonic-project-guidelines/practices/web/#39 开发环境搭建 安装虚拟环境工具:poetry brew install pipx pipx install poetry pipx ensurepath pipx upgrade poetry(需要时) 项目初始化 初始化项目结构 mkdir pictrack cd pictrack mkdir -p src/pictrack/ touch src/pictrack/__init__.py mkdir tests touch tests/__init__.py % tree . ├── README.md ├── src │ └── pictrack │ └── __init__.py └── tests └── __init__.py 4 directories, 3 files 初始化项目虚拟环境： poetry init % cat pyproject.toml [tool.poetry] name = "pictrack" version = "0.1.0" description = "" authors = ["yongjiangshi <[email protected]>"] readme = "README....
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有几个可以模拟 Amazon S3 的本地服务或 Docker 解决方案。以下是一些流行的选项： MinIO: 一个高性能的对象存储服务器，兼容 S3 API。 可以本地运行或使用 Docker。 Docker 命令: Copy docker run -p 9000:9000 -p 9001:9001 minio/minio server /data --console-address ":9001" LocalStack: 模拟多个 AWS 服务的本地环境，包括 S3。 提供 Docker 镜像。 Docker 命令: Copy docker run --rm -it -p 4566:4566 -p 4571:4571 localstack/localstack Fake S3: 一个轻量级的 S3 模拟器，用 Ruby 编写。 可以通过 Ruby gem 安装或使用 Docker。 Docker 命令: Copy docker run -p 4569:4569 lphoward/fake-s3 S3ninja: 另一个 S3 兼容的服务器实现。...
在构建一个有弹性的基础架构时,结合MetaGPT、CrewAI、Dify、LlamaIndex、LangChain和LangGraph这些工具,可以创建一个强大而灵活的系统。以下是一个可能的组合方案: 核心架构 LangChain作为基础框架 LangChain可以作为整个系统的骨架,提供了连接各种组件的能力。 它能够处理大语言模型(LLM)的集成、提示管理、以及与外部数据源和工具的交互。 LlamaIndex用于数据索引和检索 LlamaIndex可以作为数据处理和检索的核心组件。 它能够高效地索引和查询大量非结构化数据,为LLM提供相关上下文。 MetaGPT用于任务分解和协调 MetaGPT可以用来分解复杂任务,并协调多个AI代理之间的工作。 它可以帮助系统更好地处理复杂的多步骤任务。 CrewAI用于多代理协作 CrewAI可以用来创建和管理多个专门的AI代理,每个代理负责特定的任务或领域。这种方法可以提高系统的模块化和可扩展性。 辅助组件 Dify用于快速原型开发和部署 Dify可以用于快速构建和部署AI应用的原型。它可以帮助开发团队快速验证想法并迭代改进。 LangGraph用于复杂工作流程 LangGraph可以用来设计和实现更复杂的AI工作流程。它可以帮助系统处理需要多个步骤和决策点的任务。 弹性设计策略 模块化架构 将系统分解为独立的模块,每个模块使用最适合的工具。例如,使用LlamaIndex处理数据检索,CrewAI管理多代理任务等。 可扩展性 利用LangChain的灵活性,设计系统使其能够轻松添加新的功能模块或替换现有组件。 负载均衡 实现智能任务分配机制,根据各组件的负载情况动态分配任务。 故障恢复 设计容错机制,如果某个组件失败,系统可以自动切换到备用方案。 自动扩缩容 根据需求自动调整资源分配,例如在高峰期增加LLM实例或数据处理节点。 实施建议 从小规模原型开始,使用Dify快速构建概念验证。 逐步整合LangChain和LlamaIndex,建立核心数据处理和LLM交互能力。 引入MetaGPT和CrewAI,增强系统的任务分解和多代理协作能力。 使用LangGraph设计更复杂的工作流程,处理高级任务。 持续监控系统性能,识别瓶颈,并根据需要调整架构。 通过这种组合,您可以创建一个既强大又灵活的AI系统基础架构,能够适应不同的需求并具有良好的可扩展性和弹性
使用Hugo创建网站并且通过GitHub Actions持续集成与Cloudflare Pages自动部署这种方法结合了GitHub Actions的构建能力和Cloudflare Pages的托管服务，实现了Hugo网站的高效、自动化部署流程。主要优势包括： 构建流程控制：通过GitHub Actions完全自定义Hugo站点的构建步骤 灵活性：可以在构建过程中添加额外的预处理或检查步骤 版本管理：直接与GitHub仓库集成，实现代码和内容的版本追踪 关键实现步骤： 在GitHub仓库中配置工作流文件 使用Cloudflare Pages的部署Action 设置必要的构建和部署环境变量 这种方法不仅提供了更精细的构建控制，还能保证部署的一致性和可靠性。 on: [push] jobs: build: runs-on: ubuntu-latest env: HUGO_VERSION: 0.128.0 steps: - name: Install Hugo CLI run: | wget -O ${{ runner.temp }}/hugo.deb https://github.com/gohugoio/hugo/releases/download/v${HUGO_VERSION}/hugo_extended_${HUGO_VERSION}_linux-amd64.deb \ && sudo dpkg -i ${{ runner.temp }}/hugo.deb - name: Checkout uses: actions/checkout@v4 with: submodules: recursive - name: Build with Hugo env: HUGO_CACHEDIR: ${{ runner.temp }}/hugo_cache HUGO_ENVIRONMENT: production run: | hugo --minify - name: Upload artifact uses: actions/upload-artifact@v4 with: name: my-project path: ....
Transformer模型在TensorFlow和PyTorch两个主流深度学习框架中都有官方实现: TensorFlow: TensorFlow官方提供了Transformer的实现: 在tf.keras.layers模块中有MultiHeadAttention层 在tf.keras.layers模块中有TransformerEncoder和TransformerDecoder层 在tensorflow_text库中有完整的Transformer实现 TensorFlow的官方教程中也提供了Transformer的实现示例: https://www.tensorflow.org/text/tutorials/transformer PyTorch: PyTorch官方在torch.nn模块中提供了Transformer相关的实现: MultiheadAttention层 TransformerEncoder和TransformerDecoder层 Transformer类 PyTorch的官方教程中也提供了Transformer的实现示例: https://pytorch.org/tutorials/beginner/transformer_tutorial.html 此外,Hugging Face的Transformers库同时支持TensorFlow和PyTorch,提供了各种预训练的Transformer模型实现。总的来说,两个框架都提供了Transformer的官方实现,可以直接使用这些现成的模块来构建Transformer模型。同时,由于Transformer结构相对简单,也可以根据需要自己从头实现各个组件。选择使用哪个框架主要取决于个人偏好和项目需求。
以下是矩阵算法的总结大纲: 矩阵的基本运算 矩阵加法和减法 矩阵乘法 矩阵转置 特殊矩阵 单位矩阵 对角矩阵 三角矩阵 对称矩阵 矩阵的行列式 行列式的定义和性质 行列式的计算方法 矩阵的逆 逆矩阵的定义 逆矩阵的计算方法 伴随矩阵法 初等变换法 矩阵分解 LU分解 QR分解 特征值分解 奇异值分解(SVD) 线性方程组求解 高斯消元法 LU分解法 迭代法(Jacobi迭代、Gauss-Seidel迭代) 特征值和特征向量 特征值和特征向量的定义 特征值的计算方法 幂法 QR算法 矩阵应用 最小二乘法 主成分分析(PCA) 图像压缩 网页排序(PageRank) 算法类别 主要算法 应用场景 基本运算 加减乘、转置 数据处理、图形变换 求逆 伴随矩阵法、初等变换法 线性方程组求解、数据分析 分解 LU分解、QR分解、SVD 方程求解、数据压缩、特征提取 特征值计算 幂法、QR算法 主成分分析、振动分析 线性方程组求解 高斯消元、迭代法 工程计算、经济模型 优化 最小二乘法 数据拟合、信号处理 这个总结涵盖了矩阵算法的主要方面,包括基本运算、特殊矩阵、行列式、矩阵求逆、分解、特征值计算等,以及它们在实际中的应用。表格则简明地列出了各类算法及其应用场景,方便快速参考。 用LaTeX写法展示一些常见的算法公式: 矩阵乘法: $$ \begin{bmatrix} a & b \ c & d \end{bmatrix} \times \begin{bmatrix} e & f \ g & h \end{bmatrix} = \begin{bmatrix} ae+bg & af+bh \ ce+dg & cf+dh \end{bmatrix} $$...