分类目录归档：知识库

devops 工具集

136 views

版本控制工具
Git
- 概述：目前最流行的分布式版本控制系统。它允许开发团队对代码的版本进行管理，记录代码的变更历史，包括谁在何时修改了什么内容。
- 功能特点：
- 分支管理功能强大，方便开发人员同时在多个功能分支上工作，如开发新功能、修复bug等，而不会相互干扰。例如，一个开发团队可以为每个新功能创建一个单独的分支，在分支上进行开发和测试，完成后再合并到主分支。
- 支持分布式工作流程，每个开发人员都可以在本地拥有完整的代码仓库副本。这意味着即使在没有网络连接的情况下，开发人员也可以在本地提交代码变更，之后再将这些变更推送到远程仓库。
Subversion（SVN）
- 概述：集中式版本控制...

ModelScope-开源社区推动人工智能发展的平台

183 views

ModelScope是一个通过开源社区推动人工智能发展的平台，涵盖多种功能，包括提供丰富的模型、支持多种任务、拥有模型训练和评估工具、具备展示空间等，旨在帮助用户快速开发和应用人工智能技术。 1. 平台功能概述 - 模型与任务支持：提供多种类型的模型，如InternVL2_5 - 78B、Llama - 3.3 - 70B - Instruct、Qwen系列等，涵盖计算机视觉、自然语言处理、语音、多模态、科学计算等多个领域的任务，如视觉检测、文本分类、语音识别、图像生成等。 - 数据集资源：包含Infinity - Instruct、P - MMEval、longwrit...

弗罗贝尼乌斯范数-

181 views

定义
Frobenius范数（弗罗贝尼乌斯范数）是一种矩阵范数，用于衡量矩阵的大小或“长度”。对于一个(m\times n)的矩阵(A=(a_{ij}))，它的Frobenius范数定义为(\left\lVert A\right\rVert_F=\sqrt{\sum_{i = 1}^{m}\sum_{j = 1}^{n}\vert a_{ij}\vert^2})。例如，对于矩阵(A = \begin{bmatrix}1&2\3&4\end{bmatrix})，其Frobenius范数(\left\lVert A\right\rVert_F=\sqrt{1^2 + 2^2...

哈达码积-

135 views

定义
哈达码积（Hadamard product）也称为元素对应乘积，是一种特殊的矩阵乘法。对于两个相同维度的矩阵(A=(a_{ij}))和(B=(b_{ij}))，它们的哈达码积(A\circ B)是一个同样维度的矩阵(C=(c_{ij}))，其中(c_{ij}=a_{ij}b_{ij})。例如，若(A = \begin{bmatrix}1&2\3&4\end{bmatrix})，(B=\begin{bmatrix}5&6\7&8\end{bmatrix})，则(A\circ B=\begin{bmatrix}1\times5&2\times6...

对称矩阵-

138 views

定义与基本性质
定义：对于一个方阵(A=(a_{ij}))，如果(a_{ij}=a_{ji})，对所有的(i)和(j)都成立，那么矩阵(A)就是对称矩阵。例如，(A = \begin{bmatrix}1&2&3\2&4&5\3&5&6\end{bmatrix})是一个对称矩阵，因为(a_{12}=a_{21}=2)，(a_{13}=a_{31}=3)，(a_{23}=a_{32}=5)。
性质：
- 对称矩阵的转置等于它本身，即(A = A^T)。这是对称矩阵的本质特征。
- 对称矩阵的主对角线元素可以是任意实数，主对角线就像一面“镜子”，使得矩...

特殊向量-

158 views

零向量
定义：在向量空间中，所有分量都为零的向量称为零向量。例如，在二维向量空间中，零向量表示为(\vec{0}=(0,0))，在三维向量空间中为(\vec{0}=(0,0,0))。
性质：零向量是唯一的。对于任意向量(\vec{v})，都有(\vec{v}+\vec{0}=\vec{v})，并且(0\cdot\vec{v}=\vec{0})（这里第一个(0)是标量(0)，第二个(\vec{0})是零向量）。它在向量空间的运算中起到类似数字运算中(0)的作用。例如，在求解线性方程组(A\vec{x}=\vec{b})时，如果(\vec{b}=\vec{0})，这个方程组就是齐次线性方程...

特殊矩阵

133 views

对角矩阵
定义：对角矩阵是一种方阵，除了主对角线（从左上角到右下角的对角线）上的元素外，其余元素都为零。例如，一个(3\times3)的对角矩阵(A)可以写成(A = \begin{bmatrix}a_{11}&0&0\0&a_{22}&0\0&0&a_{33}\end{bmatrix})。
性质和应用：对角矩阵在矩阵乘法运算中有特殊的优势。当对角矩阵与另一个矩阵相乘时，相当于对另一个矩阵的行或列进行缩放。假设(A)是对角矩阵，(B)是一个(n\times m)的矩阵，那么(AB)的结果是将(B)的每一行按照(A)主对角线上对应的元素进行...

扭曲空间-

181 views

线性代数基础概念与扭曲空间的联系
向量空间：线性代数主要研究向量空间。在常规的三维欧几里得空间（这是一种“未扭曲”的空间概念）中，向量可以用坐标来表示，如((x,y,z))。向量空间具有加法和数乘运算等基本性质。而在扭曲空间中，向量的概念变得更加复杂。例如，在一个弯曲的二维曲面（如球面）上，切向量的定义依赖于曲面的局部几何。我们可以把球面上某一点的切向量看作是在该点处与球面“相切”的向量，它所在的“平面”是曲面在该点的切平面。
基向量和坐标变换：在线性代数中，基向量是用来表示向量空间的基本框架。在欧几里得空间中，我们可以很方便地选择标准基向量，如在三维空间中的(\vec{i}=(1,0...

MECE-麦肯锡

186 views

MECE原则的起源与在麦肯锡的地位

MECE（Mutually Exclusive, Collectively Exhaustive）即相互独立、完全穷尽，是麦肯锡思维过程的一条基本准则。它是麦肯锡顾问在解决复杂商业问题时的核心工具之一，帮助团队梳理混乱的问题，构建清晰的思维架构，确保分析全面且有条理。这一原则已经深深融入麦肯锡的咨询文化之中，成为麦肯锡方法论的重要标志。