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【AI】Ubuntu 22.04 evalscope 模型评测 Qwen3-4B-FP8

news 来源：原创 2025/8/21 20:15:06

安装evalscope

mkdir evalscope
cd evalscope/
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install 'evalscope[app,perf]' -U -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.compip install tiktoken omegaconf -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.com

下载通用评测数据集(暂时未用上)

pip install -U modelscopemodelscope download --dataset modelscope/mmlu --local_dir /data/ai/evalscope_data/mmlu
modelscope download --dataset modelscope/gsm8k --local_dir /data/ai/evalscope_data/gsm8k
modelscope download --dataset modelscope/human_eval --local_dir /data/ai/evalscope_data/human_eval

本地部署Qwen3-4B-FP8

modelscope download --model Qwen/Qwen3-4B-FP8
vllm serve /home/yeqiang/.cache/modelscope/hub/models/Qwen/Qwen3-4B-FP8 --served-model-name Qwen3-4B-FP8 --port 8000 --dtype auto --gpu-memory-utilization 0.8 --max-model-len 40960 --tensor-parallel-size 1

编辑评测脚本（采用EvalScope-Qwen3-Test数据集）

eval_qwen3_mmlu.py

from evalscope import TaskConfig, run_task
task_cfg = TaskConfig(model='Qwen3-4B-FP8',api_url='http://localhost:8000/v1/chat/completions',eval_type='service',datasets=['data_collection',],dataset_args={'data_collection': {'dataset_id': 'modelscope/EvalScope-Qwen3-Test','filters': {'remove_until': '</think>'}  # 过滤掉思考的内容}},eval_batch_size=128,generation_config={'max_tokens': 30000,  # 最大生成token数，建议设置为较大值避免输出截断'temperature': 0.6,  # 采样温度 (qwen 报告推荐值)'top_p': 0.95,  # top-p采样 (qwen 报告推荐值)'top_k': 20,  # top-k采样 (qwen 报告推荐值)'n': 1,  # 每个请求产生的回复数量},timeout=60000,  # 超时时间stream=True,  # 是否使用流式输出limit=100,  # 设置为100条数据进行测试
)run_task(task_cfg=task_cfg)

执行评测

(venv) yeqiang@yeqiang-Default-string:/data/ai/evalscope$ python eval_qwen3_mmlu.py 
2025-05-06 22:44:04,363 - evalscope - INFO - Args: Task config is provided with TaskConfig type.
ANTLR runtime and generated code versions disagree: 4.9.3!=4.7.2
ANTLR runtime and generated code versions disagree: 4.9.3!=4.7.2
ANTLR runtime and generated code versions disagree: 4.9.3!=4.7.2
ANTLR runtime and generated code versions disagree: 4.9.3!=4.7.2
2025-05-06 22:44:06,473 - evalscope - INFO - Loading dataset from modelscope: > dataset_name: modelscope/EvalScope-Qwen3-Test
Downloading Dataset to directory: /home/yeqiang/.cache/modelscope/hub/datasets/modelscope/EvalScope-Qwen3-Test
2025-05-06 22:44:08,753 - evalscope - INFO - Dump task config to ./outputs/20250506_224404/configs/task_config_7d0e13.yaml
2025-05-06 22:44:08,755 - evalscope - INFO - {"model": "Qwen3-4B-FP8","model_id": "Qwen3-4B-FP8","model_args": {"revision": "master","precision": "torch.float16"},"model_task": "text_generation","template_type": null,"chat_template": null,"datasets": ["data_collection"],"dataset_args": {"data_collection": {"dataset_id": "modelscope/EvalScope-Qwen3-Test","filters": {"remove_until": "</think>"}}},"dataset_dir": "/home/yeqiang/.cache/modelscope/hub/datasets","dataset_hub": "modelscope","generation_config": {"max_tokens": 30000,"temperature": 0.6,"top_p": 0.95,"top_k": 20,"n": 1},"eval_type": "service","eval_backend": "Native","eval_config": null,"stage": "all","limit": 100,"eval_batch_size": 128,"mem_cache": false,"use_cache": null,"work_dir": "./outputs/20250506_224404","outputs": null,"debug": false,"dry_run": false,"seed": 42,"api_url": "http://localhost:8000/v1/chat/completions","api_key": "EMPTY","timeout": 60000,"stream": true,"judge_strategy": "auto","judge_worker_num": 1,"judge_model_args": {}
}Getting answers:  15%|████████████████████████████████▊                                            [00:50<02:06,  1.49s/it]
Getting answers:  32%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████                                                            
Getting answers:  33%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████| 33/100 [02:28<07:44,  6.93s/it]

nvidia-smi

vllm服务状态

报告

2025-05-06 23:13:37,099 - evalscope - INFO - subset_level Report:
+-------------+-------------------------+-----------------+----------------------------+---------------+-------+
|  task_type  |         metric          |  dataset_name   |        subset_name         | average_score | count |
+-------------+-------------------------+-----------------+----------------------------+---------------+-------+
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |           health           |    0.6667     |   9   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |            math            |      1.0      |   7   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |        engineering         |    0.6667     |   6   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |         chemistry          |      0.5      |   6   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |         psychology         |    0.6667     |   6   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |          biology           |      0.8      |   5   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |            law             |      0.2      |   5   |
| instruction | prompt_level_strict_acc |     ifeval      |          default           |     0.75      |   4   |
| instruction |  inst_level_strict_acc  |     ifeval      |          default           |     0.75      |   4   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |          physics           |     0.75      |   4   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |           other            |      0.5      |   4   |
| instruction | prompt_level_loose_acc  |     ifeval      |          default           |      1.0      |   4   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |      computer science      |      1.0      |   4   |
| instruction |  inst_level_loose_acc   |     ifeval      |          default           |      1.0      |   4   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |          business          |    0.6667     |   3   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |          history           |    0.6667     |   3   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |         philosophy         |    0.6667     |   3   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |         prehistory         |      1.0      |   2   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |         economics          |      0.5      |   2   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |      ceval      |     education_science      |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |      ceval      |            law             |      0.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |      ceval      |       tax_accountant       |      0.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |      iquiz      |             EQ             |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |      ceval      |    high_school_biology     |      1.0      |   1   |
|    code     |         Pass@1          | live_code_bench |           v5_v6            |      0.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |      ceval      |       basic_medicine       |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |          anatomy           |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |  college_computer_science  |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |    college_mathematics     |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |      abstract_algebra      |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |  high_school_mathematics   |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    | high_school_macroeconomics |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |   high_school_chemistry    |      0.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |    high_school_biology     |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |     conceptual_physics     |      0.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    | high_school_world_history  |      0.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |       miscellaneous        |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |      medical_genetics      |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |          virology          |      0.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |      security_studies      |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |   professional_medicine    |      0.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |      moral_scenarios       |      1.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |      world_religions       |      0.0      |   1   |
|  knowledge  |      AveragePass@1      |      gpqa       |        gpqa_diamond        |      1.0      |   1   |
|    math     |      AveragePass@1      |    math_500     |          Level 3           |      1.0      |   1   |
|    math     |      AveragePass@1      |    math_500     |          Level 5           |      1.0      |   1   |
+-------------+-------------------------+-----------------+----------------------------+---------------+-------+
2025-05-06 23:13:37,099 - evalscope - INFO - dataset_level Report:
+-------------+-------------------------+-----------------+---------------+-------+
|  task_type  |         metric          |  dataset_name   | average_score | count |
+-------------+-------------------------+-----------------+---------------+-------+
|    exam     |     AverageAccuracy     |    mmlu_pro     |    0.6716     |  67   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |   mmlu_redux    |    0.6842     |  19   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |      ceval      |      0.6      |   5   |
| instruction | prompt_level_loose_acc  |     ifeval      |      1.0      |   4   |
| instruction | prompt_level_strict_acc |     ifeval      |     0.75      |   4   |
| instruction |  inst_level_loose_acc   |     ifeval      |      1.0      |   4   |
| instruction |  inst_level_strict_acc  |     ifeval      |     0.75      |   4   |
|    math     |      AveragePass@1      |    math_500     |      1.0      |   2   |
|    code     |         Pass@1          | live_code_bench |      0.0      |   1   |
|    exam     |     AverageAccuracy     |      iquiz      |      1.0      |   1   |
|  knowledge  |      AveragePass@1      |      gpqa       |      1.0      |   1   |
+-------------+-------------------------+-----------------+---------------+-------+
2025-05-06 23:13:37,099 - evalscope - INFO - task_level Report:
+-------------+-------------------------+---------------+-------+
|  task_type  |         metric          | average_score | count |
+-------------+-------------------------+---------------+-------+
|    exam     |     AverageAccuracy     |    0.6739     |  92   |
| instruction |  inst_level_loose_acc   |      1.0      |   4   |
| instruction |  inst_level_strict_acc  |     0.75      |   4   |
| instruction | prompt_level_loose_acc  |      1.0      |   4   |
| instruction | prompt_level_strict_acc |     0.75      |   4   |
|    math     |      AveragePass@1      |      1.0      |   2   |
|    code     |         Pass@1          |      0.0      |   1   |
|  knowledge  |      AveragePass@1      |      1.0      |   1   |
+-------------+-------------------------+---------------+-------+
2025-05-06 23:13:37,100 - evalscope - INFO - tag_level Report:
+------+-------------------------+---------------+-------+
| tags |         metric          | average_score | count |
+------+-------------------------+---------------+-------+
|  en  |     AverageAccuracy     |    0.6744     |  86   |
|  zh  |     AverageAccuracy     |    0.6667     |   6   |
|  en  |  inst_level_strict_acc  |     0.75      |   4   |
|  en  |  inst_level_loose_acc   |      1.0      |   4   |
|  en  | prompt_level_loose_acc  |      1.0      |   4   |
|  en  | prompt_level_strict_acc |     0.75      |   4   |
|  en  |      AveragePass@1      |      1.0      |   3   |
|  en  |         Pass@1          |      0.0      |   1   |
+------+-------------------------+---------------+-------+
2025-05-06 23:13:37,100 - evalscope - INFO - category_level Report:
+-----------+--------------+-------------------------+---------------+-------+
| category0 |  category1   |         metric          | average_score | count |
+-----------+--------------+-------------------------+---------------+-------+
|   Qwen3   |   English    |     AverageAccuracy     |    0.6744     |  86   |
|   Qwen3   |   Chinese    |     AverageAccuracy     |    0.6667     |   6   |
|   Qwen3   |   English    |  inst_level_loose_acc   |      1.0      |   4   |
|   Qwen3   |   English    |  inst_level_strict_acc  |     0.75      |   4   |
|   Qwen3   |   English    | prompt_level_strict_acc |     0.75      |   4   |
|   Qwen3   |   English    | prompt_level_loose_acc  |      1.0      |   4   |
|   Qwen3   | Math&Science |      AveragePass@1      |      1.0      |   3   |
|   Qwen3   |     Code     |         Pass@1          |      0.0      |   1   |
+-----------+--------------+-------------------------+---------------+-------+

参考

https://evalscope.readthedocs.io/zh-cn/latest/best_practice/qwen3.html

【AI】Ubuntu 22.04 evalscope 模型评测 Qwen3-4B-FP8

安装evalscope mkdir evalscope cd evalscope/ python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install evalscope[app,perf] -U -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple --trusted-host mirrors.aliyun.compip install tiktoken omegaconf -i https://mirrors.aliyu…...

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编程日记 2025/8/21 4:57:32

从 MDM 到 Data Fabric：下一代数据架构如何释放 AI 潜能

从 MDM 到 Data Fabric：下一代数据架构如何释放 AI 潜能 —— 传统治理与新兴架构的范式变革与协同进化引言：AI 规模化落地的数据困境在人工智能技术快速发展的今天，企业对 AI 的期望已从 “单点实验” 转向 “规模化落地”。然而&#…...

编程日记 2025/8/19 7:56:31

个人Unity自用面经（未完）

目录标题 1.在 2D 平台跳跃游戏项目中，你使用了对象池来生成和回收怪物包含阵亡的动画预制件。在对象池回收对象时，如何确保动画状态被正确重置，避免下次使用时出现异常？2.在僵尸吃脑子模拟项目中，你创建了继承于IAspe…...

编程日记 2025/8/20 15:34:24

【Pandas】pandas DataFrame agg

Pandas2.2 DataFrame Function application, GroupBy & window 方法描述DataFrame.apply(func[, axis, raw, …])用于沿 DataFrame 的轴（行或列）应用一个函数DataFrame.map(func[, na_action])用于对 DataFrame 的每个元素应用一个函数DataFrame.a…...

编程日记 2025/8/21 20:11:27

LearnOpenGL---绘制三角形

绘制三角形 #include <glad/glad.h> #include <GLFW/glfw3.h> #include <iostream>const unsigned int SCR_WIDTH 800; const unsigned int SCR_HEIGHT 600;/// <summary> /// 当用户改变窗口大小时，视口也应该被调整，因此编…...

编程日记 2025/8/19 7:56:24

使用 Poco C++ 库构建轻量级 HTTP 服务器

在现代 C 后端开发中，如果你需要构建一个轻量、高性能、可嵌入式的 HTTP 服务，而不愿引入重量级框架如 Boost.Beast 或 cpp-httplib，那么 Poco C Libraries 提供了一个优雅的解决方案。Poco 是一套广泛使用的 C 框架，涵盖网络、线…...

编程日记 2025/8/19 5:03:17

【Java EE初阶 --- 多线程（初阶）】多线程的基本内容

乐观学习，乐观生活，才能不断前进啊！！！ 我的主页：optimistic_chen 我的专栏：c语言 ，Java 欢迎大家访问~ 创作不易，大佬们点赞鼓励下吧~ 文章目录前言认识多线程(Thread的…...

编程日记 2025/8/21 20:15:06

CTF-DAY8

[LitCTF 2023]babyLCG 题目： from Crypto.Util.number import * from secret import flagm bytes_to_long(flag) bit_len m.bit_length() a getPrime(bit_len) b getPrime(bit_len) p getPrime(bit_len1)seed m result [] for i in range(10):seed (a*see…...

编程日记 2025/8/18 18:59:13

CSS--图片链接垂直居中展示的方法

原文网址：CSS--图片链接垂直居中展示的方法-CSDN博客简介本文介绍CSS图片链接垂直居中展示的方法。图片链接问题复现源码 <html xml:lang"cn" lang"cn"><head><meta http-equiv"Content-Type" content&quo…...

编程日记 2025/8/21 20:13:14

用html+js+css实现的战略小游戏

效果图: 兄弟们，话不多说，直接上代码 <!DOCTYPE html> <html lang"zh-CN"> <head><meta charset"UTF-8"><meta name"viewport" content"widthdevice-width, initial-scale1.0">…...

编程日记 2025/8/19 7:56:14

【落羽的落羽 C++】list及其模拟实现

文章目录一、list介绍二、list模拟实现1. 节点2. 迭代器3. list 一、list介绍 list是我们之前学过的带头双向链表的类模板，具有链表的一系列性质，也有多种多样的接口便于使用，使用方法与vector大体相似： 函数接口说明list()构造…...

编程日记 2025/8/21 20:12:33

深入理解高性能网络通信：从内核源码到云原生实践

深入理解高性能网络通信：从内核源码到云原生实践前言随着互联网业务规模的高速增长，服务端网络通信能力成为系统性能的核心瓶颈。如何支撑百万级连接、在极限场景下实现低延迟高吞吐？本篇博客将围绕Linux通信机制内核剖析、性能调优实战、…...

编程日记 2025/8/21 20:11:26

全格式文档转 Markdown 工具，Docker 一键部署，支持 API 调用

以下是简要介绍： 这是一款可以快速将任意文档文件转markdown格式内容的工具，提供API转换接口，方便集成与应用原理就是利用libreoffice、pandoc文件转换工具，把所有文档类型的文件逐步转化，最终转成markdown格式的内容…...

编程日记 2025/8/19 7:56:08

算法思想之深度优先搜索（DFS）、递归以及案例（最多能得到多少克黄金、精准核酸检测、最富裕的小家庭）

深度优先搜索（DFS）、递归深度优先搜索（Depth First Search，DFS）是一种用于遍历或搜索树或图的算法。在 DFS 算法中，从起始节点开始，沿着一条路径尽可能深地访问节点，直到到达叶子节…...

编程日记 2025/8/21 20:12:33

Windows玩游戏的时候，一按字符键就显示桌面

最近打赛伯朋克 2077 的时候，不小心按错键了，导致一按字符键就显示桌面。如下： 一开始我以为是输入法的问题（相信打游戏的人都知道输入法和奔跑键冲突的时候有多烦），但是后来解决半天发现并不是。在网上搜…...

编程日记 2025/8/21 7:47:37

2025 后端自学UNIAPP【项目实战：旅游项目】1、创建项目框架

1、创建项目 ①项目名称：自定义，【我是travel】 ②vue版本：vue3 ③其他默认，最后创建 2、创建页面 ①展开自己刚才创建的项目 ②单击选中pages文件夹 --->鼠标右键---->新建页面 ③页面名称：自定义favouri…...

编程日记 2025/8/21 20:12:31

Tomcat中Web应用程序停止时为了防止内存泄漏，JDBC驱动程序被强制取消注册出现原因

1.问题描述本地Windows环境开发的Springboot项目同样的mysql版本，jdk版本，tomcat版本，本地运行没有任何问题，发布到阿里云服务器上时报以下问题： 06-May-2025 20:06:12.842 警告 [main] org.apache.catalina.loader…...

编程日记 2025/8/19 7:56:00

vitepress 复杂环境引入 mermaid

方式一： 参考官网，这里不赘述。方式二： pnpm add -D vitepress-plugin-mermaid pnpm add -D mermaidimport { MermaidMarkdown, MermaidPlugin } from vitepress-plugin-mermaid;export default defineConfig({markdown: {config(md) {md…...

编程日记 2025/8/21 17:50:22

盘古信息领德创|半导体存储与云计算存储小巨人企业IMS数字化升级项目正式启动！

在数字化和智能化浪潮下，数据已然成为企业核心资产。随着大模型应用加速落地和智算新基建推进，数据量呈爆炸式增长，存储作为数据基础设施的关键环节，正从传统的容量与性能保障，向数据智能处理、高效管理及安全可靠的全…...

编程日记 2025/8/21 12:17:16

Oracle04-基本使用

零、文章目录 Oracle04-基本使用 1、创建表空间 （1）创建语句 create tablespace testdata datafile c:\datafile\testdata.dbf size 100m autoextend on next 10m（2）参数说明 testdata：表空间名称datafile&#x…...

编程日记 2025/8/19 7:55:54

YOLO 从入门到精通学习指南

一、引言在计算机视觉领域，目标检测是一项至关重要的任务，其应用场景广泛，涵盖安防监控、自动驾驶、智能交通等众多领域。YOLO（You Only Look Once）作为目标检测领域的经典算法系列，以其高效、快速的特点受到了广泛的关注和应用。本学习指南将带领你从 YOLO 的基础概念…...

编程日记 2025/8/18 14:18:22

Linux 磁盘初始化与扩容操作手册

📦 1. 初始化服务器，新磁盘挂载为 LV ✅ 使用 ext4 格式 # 创建挂载目录 mkdir -p /datatmp# 初始化物理卷 sudo pvcreate /dev/sdb# 创建卷组 sudo vgcreate vg_data /dev/sdb# 创建逻辑卷（使用全部空间） sudo lvcreate -l 100…...

编程日记 2025/8/19 7:55:50

ShardingSphere：使用information_schema查询时报错：Table ‘数据库名称.tables‘ doesn‘t exist

目录简介异常信息SQL排查原因解决简介 1、程序jdk1.8升级为jdk21 2、ShardingSphere框架从4.1.1升级为5.2.1 3、使用 information_schema.tables 查询时报错异常信息 ### Error querying database. Cause: java.sql.SQLSyntaxErrorException: Table 数据库名称.tables …...

编程日记 2025/8/20 19:24:24

uniapp开发09-设置一个tabbar底部导航栏且配置icon图标

uniapp开发09-设置一个tabbar底部导航栏且配置icon图标！在实际项目开发中，经常会遇到需要设置icon图标的情况，而且底部导航通常都是有固定位置且内容不会轻易发生变化的。官方提供了自带的tabbar组件。我们来了解一下最基础的入门案例。 1&am…...

编程日记 2025/8/19 7:55:46

使用OpenCV 和 Dlib 实现年龄性别预测

文章目录引言1.系统架构2.代码解析2.1 模型初始化2.2 核心函数实现(1) 人脸检测函数 getBoxes()(2) 中文文本显示函数 3. 主循环流程4.关键技术点5.总结引言在计算机视觉领域，人脸检测与属性分析是一项基础且重要的技术。本文将详细介绍如何使用OpenCV和深度学习…...

编程日记 2025/8/19 7:55:44

SSTI学习

1，什么是模板模板引擎（这里特指用于Web开发的模板引擎）是为了使用户界面与业务数据（内容）分离而产生的，它可以生成特定格式的文档，利用模板引擎来生成前端的html代码，模板引擎会提供…...

编程日记 2025/8/21 16:44:16

0基础学习鸿蒙开发-HarmonyOS4

一、初识 1. 开发工具官网开发-HarmonyOS NEXT鸿蒙应用开发平台-华为开发者联盟 2. ArkTS 二、TypeScript 基本语法 1.变量声明 2. 条件控制注意在TypeScrips中空字符串数字0、null、undefined 都坡认为是false 其它值则为true if (num) {// num 非空执行 } 3. 循环迭…...

编程日记 2025/8/21 11:26:07

原生 IP（Native IP）

目录一、核心特点二、原生 IP 的常见应用三、原生 IP vs. 数据中心 IP 四、如何获取原生 IP？ 五、原生 IP 的优缺点六、实际案例原生 IP（Native IP） 是指由互联网服务提供商（ISP）直接分配给用户的 IP 地址&…...

编程日记 2025/8/20 20:33:31

python + whisper 读取蓝牙耳机，转为文字

1. 起因， 目的: 看到别人做了类似的效果。所以自己也想试试看。动手。 2. 先看效果 3. 过程: 我用的是蓝牙耳机，EDIFIER W820NB 先找到声音，设置为 Hands-Free 模式代码 1 ，查找设备名称， 看看哪个是能用的。我…...

编程日记 2025/8/19 7:55:36

Prometheus实战教程：k8s平台-使用文件服务发现案例

date: 2025-03-06 tags:- prometheus --- 1查看NODE-IPkubectl get node -o wideNAME STATUS ROLES AGE VERSION INTERNAL-IP EXTERNAL-IP OS-IMAGE KERNEL-VERSION CONTAINER-RUNTIMEk8s-node01 Ready &…...

编程日记 2025/8/18 16:30:04

黄金量化：高频实时的贵金属API

在风云变幻的投资领域，贵金属黄金市场一直备受瞩目。近期，黄金等贵金属报价API，价格走势犹如过山车，引发投资者高度关注。据 iTick 数据显示，截至 2025 年 5 月 6 日 15:30，黄金 TD 价格为 792.97 元 / 克&…...

编程日记 2025/8/19 7:55:32

人工智能在医疗运营编程中的应用综述

引言随着人工智能技术的迅猛发展，医疗行业正经历一场深刻的变革。人工智能不再仅限于辅助诊断或医学影像分析，而是逐步渗透到医疗运营的各个环节。医疗运营编程作为医院管理的核心，涵盖了从患者入院到出院的全过程管理，包括资源分配、工作流程优化、收入管理、供应链控制等…...

编程日记 2025/8/19 7:55:29

【心海资源】0U攻击工具｜一键模仿地址生成＋余额归集＋靓号生成系统

内容： 这是一款集合多种区块链辅助功能的0U攻击工具，无需部署环境、无需复杂配置，打开即可使用。主要功能包括： 0U攻击模块：模拟常见0U攻击场景，实现交易干扰与诱导。模仿地址生成：快速批量生成…...

编程日记 2025/8/19 7:55:28

Jenkins忘记admin密码后的恢复步骤

提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤 1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容： 时间较长没有使用…...

编程日记 2025/8/19 7:55:26

基于深度学习的智能仓储异常检测系统设计与实现

一、项目场景该设备主要应用于制造业、物流中心和仓储管理等场景。在制造业生产线上，该系统可用于实时监测产品的码垛状况，确保产品符合安全标准，避免因堆叠不当导致的产品损坏和生产停滞。在物流中心，系统能够监测卸货和入库过…...

编程日记 2025/8/21 13:52:53

安装篇--CentOS 7 虚拟机安装

CentOS 7 作为一个稳定且广泛使用的 Linux 发行版，是学习服务器管理和搭建各种服务（例如 Hadoop 集群）的理想平台。本次教程将教会大家如何在 VMware Workstation 虚拟机软件中一步步安装 CentOS 7 桌面环境。准备工作： 确保您的…...

编程日记 2025/8/19 7:55:21

【Fifty Project - D23】

今日完成记录 TimePlan完成情况8：30 - 9：30《挪威的森林》√14：00 - 16：00修改大论文√16：00 - 17：30和老板讨论√ 早上在轰隆隆的火车声和时而从窗帘钻进的刺眼阳光中醒来，并没有意识到假期已…...

编程日记 2025/8/19 7:55:19

从零开始学java--集合类（2）

集合类目录集合类 Queue 队列的使用： 双端队列（Deque） Map和Set 概念： 模型： Map 常见方法说明： 注意： TreeMap和HashMap的区别： Set 常见方法说明： 注…...

编程日记 2025/8/20 17:59:28

在Star-CCM+中实现UDF并引用场数据和网格数据

在Star-CCM中实现UDF并引用场数据和网格数据 Star-CCM中的用户自定义函数(UDF)允许用户通过Java或C/C编程扩展软件功能。下面我将详细介绍如何实现UDF并引用模拟数据。 1. UDF基础实现方法 1.1 创建UDF的步骤在Star-CCM中，右键点击"工具" → “用户函…...

编程日记 2025/8/19 6:09:55