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Python - 3.8 新特性之位置参数 & 关键字参数

,而不能通过关键字参数形式传递 仅限位置形参栗子 def test1(a, b, c): print(a, b, c) test1(a=1, b=2, c=3) def test(a,...TypeError: test() got some positional-only arguments passed as keyword arguments: 'a' 报错信息:test() 得到一些作为关键字参数传递的位置参数...‘a' 在 / 形参前的参数只能通过位置参数传递 什么是仅限关键字参数位置参数一样,也是 Python 3.8 的新特性 参数只传 * 代表关键字参数 添加了它,表示函数形参只能通过关键字参数传递...,而不能通过位置参数传递 仅限关键字参数栗子 def f1(a, *, b, c): return a + b + c # 正确 f1(1, b=2, c=3) f1(1, **{"b":...,但提供了2个位置参数(和1个仅限关键字的参数) 在 * 形参后的参数只能通过关键字参数传递 / 和 * 混合栗子 def f(a, /, b, *, c): print(a, b, c)

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Python drop方法删除列之inplace参数实例

drop方法有一个可选参数inplace,表明可对原数组作出修改并返回一个新数组。不管参数默认为False还是设置为True,原数组的内存值是不会改变的,区别在于原数组的内容是否直接被修改。...NaN 2 tony M 34 NaN NaN 4 bob M 20 NaN NaN #查看data的ID id(data) 128971088 补充知识:python 使用del和drop方法删除...DataFrame的列,使用drop方法一次删除多列 使用del和drop方法删除DataFrame中的列,使用drop方法一次删除多列 # 使用del, 一次只能删除一列,不能一次删除多列 # 只能使用...,['密度', '含糖率'] 要删除的col的列表,可一次删除多列 dt.drop(['密度', '含糖率'], axis=1, inplace=True) # inplace=True, 直接从内部删除...inplace参数实例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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【Redis】Redis配置参数详解:优化过期删除机制

Redis作为一款高性能的键值存储系统,其过期删除机制是保持数据新鲜和释放内存的关键。通过合理配置一些重要的参数,可以优化过期删除机制,提高系统性能和资源利用效率。...本文将深入解析与过期删除相关的关键配置参数,助您更好地理解和优化Redis的工作机制。 1. maxmemory 作用: 设置Redis实例的最大内存限制。...通过合理调整这些配置参数,用户可以根据实际需求对Redis过期删除机制进行更为精细的控制,以适应不同规模和性能要求的系统环境。...总结 在Redis中,过期删除机制是一项关键的功能,通过合理配置相关参数,可以实现更灵活、高效的数据管理。以下是对配置参数的总结: maxmemory: 设置Redis实例的最大内存限制。...定期删除过期Key的任务受到这个参数的影响,用户可以根据实际情况进行调整,以平衡性能和实时性的需求。

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NeurlPS 2022 | 全新大模型参数高效微调方法SSF:需训练0.3M的参数,效果卓越

该论文提出了一个全新的、针对大模型训练的参数高效微调方法 SSF(Scaling & Shifting Your Features),可简洁、高效、零开销实现参数微调。...为了缓解上述问题,SSF 引入了缩放参数和移位参数,这些参数可以被认为是方差和均值,用于调节用上游数据集上的预训练模型提取的下游数据集的特征,从而使被调节的特征落在一个鉴别性的空间。...这些缩放参数和移位参数不依赖于任何输入,对于不同的任务有一个统一的可学习参数空间。 SSF 的另一个优点是,它只引入了线性变换,这是因为研究者仅仅对提取的特征进行了缩放和移位。...这些线性变换可以在推理阶段通过模型重新参数化(model re-parameterization) [3] 进一步合并到原始的预训练权重中,从而避免了下游任务的额外参数和 FLOPs。...SSF 在微调过程中引入的缩放和移位参数可以通过推理阶段的重参数化合并到原来的预训练模型权重中,避免了额外的参数和 FLOPs。

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ELECTRA中文预训练模型开源,110参数量,性能依旧媲美BERT

作为一种新的文本预训练模型,ELECTRA 新颖的设计思路、更少的计算资源消耗和更少的参数,迅速引起了大批关注者。...所以,ELECTRA 与现有的生成式的语言表示学习方法相比,前者具有更高的计算效率和更少的参数(ELECTRA-small的参数量仅为BERT-base的 1/10)。...据崔一鸣表示,large版本由于参数较多,超参设置比较困难,因此模型发布会相应延后。...已发布的两个版本各自训练了大约7天时间,由于small版本的参数仅为base版本的1/10,在训练中,崔一鸣等人将其batch调为1024(是base的4倍)。...ELECTRA-small 46 M。 在效果上,崔一鸣等人将之与他们之前做的系列中文版预训练模型进行了效果对比。

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推理1760亿参数的BLOOMZ,性能时延3.7秒 | 最“in”大模型

BLOOMZ 简介 BLOOM[3]是一个拥有 1760 亿参数的自回归模型,训练后可用于生成文本序列。它可以处理 46 种语言和 13 种编程语言。...时延 本文基于两种不同规模但参数均达数十亿的 BLOOMZ 模型(批大小为 1 个样本)进行了实验测试,两种模型的参数大小分别为: 1760 亿[19]参数 (BLOOMZ-176B) 70 亿[20]...参数 (BLOOMZ-7B) 本文使用 DeepSpeed-inference 以 16 位精度在 8 个设备上运行推理,并且使用 key-value 缓存。...根据图 1 测试结果可知:对于参数量达 1760 亿的模型 BLOOMZ,Gaudi®2 性能表现出色,时延仅为约 3.7 秒 ;对于参数量为 70 亿的较小模型 BLOOMZ-7B,Gaudi®2 的时延优势更加显著...使用参数 —dataset_name my_dataset_name 即可加载来自 Hugging Face Hub 的任何数据集以获取用于文本生成的提示。

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需原始参数的2%,全新胶囊网络Efficient-CapsNet效果依然「强势」

---- 【新智元导读】来自意大利的科学家提出了一种新型的胶囊网络,相对传统的CNN,需要原始版本胶囊网络参数的2%,就可以在多个数据集上获得最先进的结果。...由于内在具有更好的概括能力,一个胶囊网络理论上可以使用相当少的参数数量,并获得更好的结果。 可惜的是,注意到这一点的人并不多。...在实验部分,研究者证明,他们提出的架构,在参数量降低为原始CAPSNET的2%的情况下,还可以在三个不同的数据集上实现最先进的结果。...然后,通过深度可分离卷积得到主胶囊层,这大大减少了制作胶囊所需的参数数量。...图4:自注意力层,这一层的胶囊对它们所属的整体做出预测 操作简单,参数量大幅降低,效果依然显著 在实验部分,可以看出,Efficient-CapsNet所包含的参数量非常少: 图:计算成本和必要操作方面的比较

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谷歌视觉语言模型PaLI-3问世,参数5B,更小、更快、更强

机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 在多模态(视觉语言)大模型领域,拼参数赢性能的同时,追求参数更小、速度更快、性能更强是另一条研究路径。...作为一个多模态大模型,PaLI 的关键结构之一是复用大型单模态基干进行语言和视觉建模,在语言方面复用 13B 参数的 mT5-XXL,在视觉方面复用 2B 参数的 ViT-G 和 4B 参数的 ViT-e...结果如表 2 所示,在使用外部 OCR 系统的情况下,PaLI-3 比 SOTA 方法低 0.7 分。然而,在没有这种外部系统的情况下,PaLI-3 比所有 SOTA 方法的组合高出 4.4 分。...对于 OKVQA 任务,PaLI-3 落后于 PaLM-E (562B) 和 PaLI-X (55B),但仍然优于 32-shot Flamingo (80B) 模型。...此外,PaLI-3 还取得了非常好的视频字幕结果,平均比 SOTA 结果低 3 个 CIDEr 点。考虑到模型尺寸,PaLI-3 在性能和实用性方面似乎都是一个绝佳的选择。

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