从“潜伏”到跃然眼前，只需要带着临时兴起的念头，乘坐一次八分钟一列的高铁，开启一次京津的徒步之旅。 从地下爬上来，津湾广场与天津站隔岸相对，海河便在中间舞动着翠绿的水袖，沿途的景色仿佛刺绣般印在了衣面上。无需做任何计划，你尽管踏着袖边行进，尽情地感受海河送来的清凉。垂柳在微风中摆弄着发丝，妩媚的姿态尽展露在倒影之中。时而探出水面的鱼儿激起圈圈涟漪，将垂柳圈禁在这方寸的土地之上。 每一座桥都有它自己

原是安排了故宫的行程，临行的些许疏漏，只得变了行程，幸好颐和园也是值得一看的！两个小时的路程虽不显得亲切，但我是愿意花些时间和精力去探上一探的！ 初入北宫门，走上几百米，顺着人流，经过了狭小的闸口，便可以沿着苏州街走上一圈，多少可以抚慰些未能成行苏州的失落感。狭窄的沿水小道，复古的商铺建筑，确是和印象中江南水乡的意象有些相符的。出了苏州街，上几步台阶，脑海中便只有“檐牙高啄，勾心斗角”这样的形容，

风吹沉了大地，乌云卷起了天。 在北京，寻常时候难得有心情去追逐一番落日，观赏一场风吹云卷。虽然北京的景观总归算是不错的，但却难以让人生出一探究竟的心思。这里的人是被埋没在市井之中的，谁要是想探出脑袋来看上一看，那定然是要蹭破了头皮！而我总想做一个闲人，至少应该是可以忙里偷闲的人，许我有些闲情逸致，不至于落俗。但生活不唯享乐，雅致又不免勤劳，我的生活是懒惰的，而我所享受的，总也是俗套的。时而的无病呻

1、背景描述 在某业务场景中，需要每天观测收入这个指标，并根据实际业务动作、各个维度的变动情况、数据变化趋势等信息来判断当日的数据是否属于异常。如果数据异常，那么相应的，需要找到造成异常的主要因素。 2、数据介绍与指标拆解 当前可用的收入指标数据仅可回溯两年半，约870条，业务人员依据人工规则为最近半年的数据打上了标签，即打标数据约140条，其中异常标签数据11个。 如果判定了当天的收入指标属于

在使用分布式计算框架如Apache Hadoop和Apache Spark处理海量数据集进行高效计算时，经常会面临数据倾斜的问题，严重影响分布式计算的性能和效率。 什么是数据倾斜？ 数据倾斜指的是在分布式数据处理中，数据在集群中的不均匀分配。导致部分计算节点处理的数据远多于其他节点，从而造成部分节点过载，延长整体的处理时间，降低计算效率。 例如：在分析用户对商品的点击行为时，少数热点商品的点击数据

Transformer 原文 《Attention is All You Need》 Transformer 整体结构 1 模型输入表示 1.1 单词编码 对于给定的语料库，将其进行分词，统计词频，按照词频进行降序排序，给每一个词分配一个索引，也就是说词频越大的单词，其索引值越小，词频最大的单词索引为0。 然后将每一个单词映射为一个向量，这个向量就是单词的编码，向量可以使用one-hot编码(也可

1. 辛普森悖论 辛普森悖论描述的是，当我们尝试探究两种变量（比如新生录取率与性别）是否具有相关性的时候，会分别对之进行分组研究。然而，在分组比较中都占优势的一方，在总评中有时反而是失势的一方。 我们以新生录取率与性别的关系研究为例，美国一所大学在招生时进行了一项统计，结果如下 学院 女生申请人数 女生录取人数 女生录取率 男生申请人数 男生录取人数 男生录取率 合计申请 合计录取 合计录取

使用Python的 globals(), locals() 和 exec() 动态创建变量 问题描述 我们有一个值的列表，需要为每个值创建一个独立的变量。例如，我们有一个包含100个元素的列表，我们想要创建100个变量，每个变量的名称为v1, v2, …, v100，并且每个变量的值对应列表中的一个元素。 使用globals()函数 globals()函数返回一个全局命名空间的字典。我们可以使用这

问题描述 当以ssh方式clone/push一个项目时，出现拒绝连接的提示。 $ git clone git@github.com:name/project.git Cloning into 'project'... ssh: connect to host github.com port 22: Connection refused fatal: Could not rea

使用预训练大模型推理 1 安装必要的库 pip install torch torchvision transformers 2 导入必要的库，并且加载预训练模型和相应的分词器 from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer # 初始化模型和分词器 tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrain