大模型的发展速度很快，对于需要学习部署使用大模型的人来说，显卡是一个必不可少的资源。使用公有云租用显卡对于初学者和技术验证来说成本很划算。DataLearnerAI在此推荐一个国内的合法的按分钟计费的4090显卡公有云服务提供商仙宫云，可以按分钟租用24GB显存的4090显卡公有云实例，非常具有吸引力~

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RNN的应用有很多，尤其是两个RNN组成的Seq2Seq结构，在时序预测、自然语言处理等方面有很大的用处，而每个RNN中一个节点是一个Cell，它是RNN中的基本结构。本文从如何使用RNN建模数据开始，重点解释RNN中Cell的结构，以及Keras中Cell相关的输入输出及其维度。我已经尽量解释了每个变量，但可能也有忽略，因此可能对RNN之前有一定了解的人会更友好，本文最主要的目的是描述Keras中RNNcell的参数以及输入输出的两个注意点。如有问题也欢迎指出，我会进行修改。

美国对华为的制裁让我们看到半导体领域核心技术国产化的重要性，尽管国内互联网发展迅速，也产生了阿里、腾讯、美团等巨头，但是底层的硬件技术依然依赖于西方国家。其实我个人觉得也不是我们多么希望自己自力更生，实在是被逼无奈，时不时断供一下，这谁能受得了。最近个人也在补充这些知识，把一些学习的这些东西记录下来，如有问题也希望大家指出。

网站启用HTTPS必须制作证书，而证书的制作需要定期更新。这里介绍了Certbot证书自动生成工具和自动更新的方法。并描述了Tomcat如何配置pem证书。

在使用Dask进行两个dataframe的concatenate操作的时候抛出ValueError，本文记录这个错误以及解决方案。

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Dask支持多种调度器，从单线程、多线程、多进程到本地分布式和集群分布式，各种调度器在不同情况下有不同的作用，本文来源于Dask官方文档的翻译，主要向大家介绍这五种调度器的使用情景和方式。最后提供了如何在不同情境下设置Dask调度器的方法。

在前面的博客中，我们已经对`Dask`做了一点简单的介绍了，在这篇博客中我们来对比一下`Dask`的`DataFrame`在不同条件下的运算性能，主要是连接操作的性能（merge)。

使用Dask进行分布式处理的时候一个最常见的场景是有很多个文件，每个文件由一个进程处理。这种操作经常会遇到一个程序挂起的问题，使得程序永远运行，无法结束。本文描述如何解决。

使用pandas的DataFrame和dask的DataFrame保存数据到csv文件时候会出现两个换行符的情况。本文描述如何解决。

Dask的集群启动创建也很简单，有好几种方式，最简单的是采用官方提供dask-scheduler和dask-worker命令行方式。本文描述如何使用命令行方法建立Dask集群。

当数据量达到一定程度，单机的处理能力会无法达到性能的要求，采用并行计算，并利用多台服务器进行分布式处理可能会提升数据处理的速度，达到性能要求。然而如果使用不当，并行处理可能并不会提升处理的速度。这篇博客介绍了Dask中关于并行处理的一些效率方面的建议，尽管是针对Dask的说明，但对于所有的并行处理来说都是适用的。

Dask提供了多种分布式调度器，当缺少多台服务器时候，也可以通过本地集群来实现单机分布式的计算。这篇博客主要就是介绍如何实现Dask的单机分布式调度器。第一小节是简介，第二节是单机调度器的简写版本，第三节是单机调度器的完整版本，第四节是使用的一些示例。

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