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优秀的个人博客,低调大师

构建Python软件大厦系列

公司接管的一个小项目,客户提出了一个运维方面的需求,就是通过一条命令,或一个脚本能够获取多台服务器的各项性能。 毫无疑问,我自然想到用Python来写一个满足上述的需求的小工具。以下是详细的操作流程。 搭建Python第三方模块paramiko 。 详见前面的博客 获取要所有服务器的IP地址,用户名和密码。 因为执行paramiko模块需要这些信息。 3.编写代码。 代码主要经历两个版本。 version 1.1.1 #安装paramiko module的主机ip是167,第一个版本,没有写进代码。 vision 1.1.2 上述的代码用localhost就可以把与本机进行通讯,而不需要另外调用的shell命令的Python模块。 到此为止,项目的所有主机的内存,磁盘等信息都执行一个脚本就可以全部获取到了。后续的版本是如何格式化输出,还有利用存储,在浏览器里展示,甚至是C/S架构。想想ansible 不就是整合各种资源了诞生的。 本文转自 运维天空 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/jason83/1965769

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28 个怪球,一个都不落下:一次 AI 参与的数学构造,和它留下的那块空白

2026 年 9 月 24 日,arXiv 上挂出一篇 32 页的微分几何论文,标题是《Positive Sectional Curvature on All Smooth 7-spheres》(所有光滑七维球面上的正截面曲率),作者是 Yang-Hui He、Ziran Liu 和 Shing-Tung Yau(丘成桐)。 这篇论文做的事,摘要里一句话讲完了:他们为每一个光滑同伦七维球面构造了一个具有严格正截面曲率的光滑黎曼度量,并且"该构造适用于全部 28 个有向微分同胚类"。 "28" 是理解这件事的钥匙。而这件事真正值得写的部分,不在那 32 页里,而在论文之外——在同行讨论时流露出来的那句"我不太清楚他们是怎么用 AI 的"。 先把事实摆清楚 论文摘要给出的技术路线是分片构造再粘合:先分别在一个七维圆盘的两半上构造正曲率度量,让它们诱导出的边界度量在指定的附着映射下彼此一致,再用一个粘合定理把两块拼成一个闭流形上的光滑度量。 可核对的硬信息如下: · 论文编号 arXiv:2609.29426,v1 提交时间 2026 年 9 月 24 日 11:46:27 UTC(北京时间当天晚间) · 篇幅 32 页,学科分类 math.DG(微分几何) · 作者:Yang-Hui He、Ziran Liu、Shing-Tung Yau · 覆盖范围:全部 28 个有向微分同胚类,不是其中几个,也不是"存在无穷多个"这种模糊说法 "28" 不是随手写的数字。七维球面上存在 28 种彼此不微分同胚的光滑结构,其中一种是标准的,剩下 27 种通常被称为"怪球"(exotic spheres)。从微分拓扑的角度看它们都"是"七维球面,但从光滑结构的角度看,它们是 28 个不同的对象。 所以"全部 28 个"这句话的分量在于:它没有挑最容易的那一个做示范,而是覆盖了整个分类。 为什么"正曲率"这么难 普通读者最容易问的是:球面本来就弯的,为什么还要构造"正曲率度量"? 关键在于,一个光滑流形上可以装的度量不止一种,而"曲率为正"是一个很苛刻的要求。你可以把一个流形揉成各种形状,但一旦要求它在每一点、每一个二维切平面方向上都是正截面曲率,可选择的余地就急剧变小。矮胖的球面显然满足,但当流形的光滑结构被换成"怪"的那一种,能不能照样装上一个处处正曲率的度量,就成了一个真问题。 公开讨论里提供了一个很清楚的坐标。知乎上一位答主把这次的结果和前一段工作放在一起比较,指出这次用到的是 Duran-Püttmann-Rigas 双圆盘模型与 Blakers-Massey 映射的迭代来编码那 28 个光滑结构,构造中大量使用四元数坐标与主丛连接等显式计算。另一位答主则把它与 Brendle-Schoen 的路线对照:后者处理满足严格四分之一曲率挤压的流形,依赖 Hamilton 的 Ricci 流,核心是证明正的各向同性曲率在流下保持,再用最大值原理与收敛理论把初始度量形变为常曲率度量;而这次的证明完全不依赖流方程,走的是分片构造加粘合的路子,用到了 Reiser-Wraith 粘合定理。 两人的结论被总结成一组互补关系:曲率条件足够强时(四分之一挤压)会排除怪球,体现刚性;曲率条件只要求为正时不排除任何光滑类型,体现柔性。 需要说明,以上两段是知乎回答者的整理与个人理解,不是论文原文的逐句转述。想下结论,得回到那 32 页。 时间线上还有一条线 知乎上另一个回答补上了前情:丘成桐的微分几何问题集里,Problem #1 是 Hopf 猜想,由 Brendle-Huang 于 8 月 19 日在 arXiv 挂出证明;Problem #2 正是"在怪七维球面上构造正曲率度量"。这位答主称,Brendle-Huang 结果的第二天,丘成桐就在讨论群里写道:this is the solution of the famous hopf conjecture. If the procedure is correct, one should do the same for construction of a positive curved metric on exotic seven sphere, improving the metric of Gromoll Meyer in 1984。一个月之后,这篇论文出现了。 这段转述如果准确,那么它说明的是一个很朴素的道理:把问题定义清楚,有时候比解题更早发生。问题集摆了多年,工具成熟的那一年,答案才开始变得可及。 AI 到底做了什么:这是整件事里最薄弱的一环 现在说那块空白。 知乎问题下面赞同数最高的那条回答,作者本人是业内人士,原话大意是: > 我不太清楚他们是怎么用AI的,是开了 agent 然后接 Astra 和 Claude 轮流抽卡,还是在中间的某些步骤

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jina-ocr-v1:一个适用于排版、表格、数学公式及100+语言的OCR模型

jina-ocr-v1 是 Jina AI (隶属于 Elastic)推出的全新预处理模型,专为文本扫描、富文本图像数据、完整渲染的印刷页面以及其他难以数字化的印刷品而设计。它是一款 端到端 的 文档解析器,能够从视觉布局理解文档结构,并利用 AI 将原始图像数据处理成可用于索引和进一步处理的结构化文本。只需一次 AI 模型调用,即可将扫描页面、拍摄的文档、幻灯片以及超过 100 种语言的手写笔记转化为结构化、机器可读的文本。

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Nacos

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Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称,一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集,帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Spring

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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