数据验证部分更新到backbone.js1.0.0 经常有网友问说为啥你的代码不能执行，如果你是完全copy我的代码，那基本上不会出错，我的代码都是能正常运行之后才会放上来的。...至于很多人不能运行的原因我猜测只是大家只是把我的js部分代码拿走，没有看完整的上下文，我之前的代码没有注意版本问题，很多都是基于backbone0.3.x写的。...如果你用了最新的版本那可能有些部分会出错，毕竟backbone也会不断的改进修复之前的一些问题。...比如说那篇文章 backbone中的model实例 _ 上面第5部分的数据验证,backbone在set中并没有默认的触发验证
前言 本文将从什么是模型？什么是模型训练？什么是模型微调？三个问题，来展开介绍人工智能基础的模型部分。...迭代优化： 通过优化的方式调整模型参数，以最小化训练集上的损失函数。 在每次迭代中，计算损失函数关于模型参数的梯度，并使用优化算法（如梯度下降）更新参数。...梯度下降 迭代更新参数：反向传播计算梯度 使用选定的优化算法，我们开始迭代地更新模型参数。在每次迭代中，我们计算损失函数关于模型参数的梯度，并按照梯度的相反方向更新参数。...它仅更新模型中的部分参数，显著降低训练时间和成本，适用于计算资源有限的情况。...微调流程： 加载预训练的模型和权重。 根据任务需求对模型进行必要的修改，如更改输出层。 选择合适的损失函数和优化器。 使用选定的数据集进行微调训练，包括前向传播、损失计算、反向传播和权重更新。
但目前中文社区似乎并没有怎么对SAM的模型做细致的解析，所以这里 fork了SAM仓库并且对模型实现部分做了详细的代码解析，fork仓库的地址如下：https://github.com/Oneflow-Inc...本文会对照论文的结构图和fork的SAM仓库中的代码注释尝试梳理一下SAM模型部分的代码。...模型+代码解析 实际上模型实现部分就对应了这张图。 其中绿色部分表示将原始图像编码为向量，SAM中使用VIT来实现图像编码器。.../modeling/image_encoder.py 接下来紫色部分表示prompt encoder，prompt encoder的输出包括对点，box和text进行编码组成的sparse_embeddings...切换SAM的后端 SAM的推理脚本默认是使用PyTorch运行，如果你想使用oneflow来执行并尝试获得推理加速，可以在运行脚本之前加上： import oneflow.mock_torch as mock
这是有关分析和优化在 GPU 上运行的 PyTorch 模型主题的系列文章的第二部分。...在第一篇文章中，我们演示了使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 迭代分析和优化 PyTorch 模型的过程以及巨大潜力。...在这篇文章中，我们将重点关注 PyTorch 中由于使用急切执行而特别普遍的特定类型的性能问题：模型执行部分对 CPU 的依赖。识别此类问题的存在和根源可能非常困难，并且通常需要使用专用的性能分析器。...在急切模式下，编程上下文在每次操作后返回到应用程序，从而允许我们访问和评估任意张量。这使得构建、分析和调试 ML 模型变得更加容易。另一方面，它也使我们的模型更容易（有时是意外地）插入次优代码块。...更新后的跟踪视图显示损失函数已降至非常合理的 0.5 毫秒。 但仍有改进的空间。让我们仔细看看weighted_nll函数的跟踪视图，它占据了损失计算的大部分。
这[1]是关于使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 分析和优化 PyTorch 模型主题的系列文章的第三部分。...我们将演示此类事件的存在、如何使用 PyTorch Profiler 和 PyTorch Profiler TensorBoard 插件 Trace View 来识别它们，以及以最小化此类同步事件的方式构建模型的潜在性能优势...仅当我们遇到目标张量至少包含两个唯一值的批次时，我们才会更新模型权重。 虽然我们出于演示目的选择了这些修改，但这些类型的操作并不罕见，并且可以在许多“标准”PyTorch 模型中找到。...有时，克服它们可能需要重新设计模型的某些部分。...往期推荐 如何在 Linux 中设置 SSH 无密码登录 PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 2 部分 如何在 Ubuntu 中安装最新的 Python 版本 PyTorch模型性能分析与优化
玩具模型 为了方便我们的讨论，我们使用流行的 timm python 模块（版本 0.9.7）定义了一个简单的基于 Vision Transformer (ViT) 的分类模型。...在那里我们看到单个操作 GatherBackward 占据了跟踪的很大一部分。仔细观察，我们可以看到底层操作包括“to”、“copy_”和“cudaStreamSynchronize”。...我们的模型定义的哪一部分导致了它？GatherBackward 跟踪提示可能涉及 torch.gather 操作，但它来自哪里以及为什么会导致同步事件？...然而，这不仅非常乏味，而且还需要深入了解模型训练步骤的所有低级操作。 使用 torch.profiler.record_function 标签的优点是它使我们能够轻松地定位模型的有问题的部分。...) 使用 TensorBoard 插件 Trace View 的搜索框，我们可以识别“之前”和“之后”消息的位置，并推断出模型和损失的反向传播的开始和结束位置。
TensorFlow 2.0 将重点放在简单和易用性上，它做了以下更新： 用 Keras 建立简单的模型并执行 在任何平台上的生产中进行强大的模型部署 强大的研究实验 通过清除不推荐使用的 API 和减少重复来简化...TensorFlow 的实现包含一些增强功能，包括用于即时迭代和直观调试的功能等。 下面是一个工作流示例（在接下来的几个月里，我们将努力更新下面链接的指南）： 使用 tf.data 加载数据。...Keras 与 TensorFlow 的其余部分紧密集成，因此您可以随时使用 TensorFlow 的功能。...兼容性和连续性 为了简化代码迁移到 TensorFlow 2.0 的过程，将有一个转换工具，它可以更新 TensorFlow 1.x Python 代码以使用与 TensorFlow 2.0 兼容的 API...您已经可以使用 tf.keras 和 Eager execution、预打包模型和部署库来开发 TensorFlow2.0 方法。今天，部分分发策略 API 也已经可用。
在后端开发中，为了提高性能,对于一些经常查询但是又不太变化的内容会使用redis，比如前端的列表展示项等,如果数据有变化也可以清空缓存,让前端查一次数据库,所以使用redis相对高效和灵活.本文主要对于...redis在linux上的使用和安装进行说明。...因为它是允许root用户直接使用sshd服务登录服务器的！...image.png 7.如何设置主redis和从redis?...修改从服务器redis中的 redis.conf文件slaveof 192.168.33.130 6379 这个是主服务器的地址和端口，就是把从的和主的进行关联masterauth 123456---
⭐今天教大家使用 Django Rest FrameWork 自动生成Restful风格的增删改查代码和接口文档！...⭐参考文章：首页 - Django REST 框架 (django-rest-framework.org)（官方文档）注意：Django Rest FrameWork 是在Django框架下使用以下内容需要先创建一个...3.8， 3.9， 3.10）Django （2.2， 3.0， 3.1， 3.2， 4.0， 4.1）# 安装Djangopip install django# 安装DRFpip install djangorestframework...'USER': '***', 'PASSWORD': '***', 'HOST': '127.0.0.1', 'PORT': '3306', }}快速使用配置...models以下内容在 app 中的 models.py 配置from django.db import modelsclass Student(models.Model): # 模型字段
[阿里DIN] 模型保存，加载和使用 0x00 摘要 Deep Interest Network（DIN）是阿里妈妈精准定向检索及基础算法团队在2017年6月提出的。...本系列文章会解读论文以及源码，顺便梳理一些深度学习相关概念和TensorFlow的实现。 本文是系列第 12 篇 ：介绍DIN模型的保存，加载和使用。...这种模型和权重数据分开保存的情况，使得发布产品时不是那么方便，所以便有了freeze_graph.py脚本文件用来将这两文件整合合并成一个文件。 freeze_graph.py是怎么做的呢？...Op节点从图中剥离掉； 使用tf.train.writegraph保存图，这个图会提供给freeze_graph使用； 再使用freeze_graph重新保存到指定的文件里； 0x02 DIN代码 因为...DIN 源码中没有实现此部分，所以我们需要自行添加。
网上找了 Laravel 相关的关联新增和关联更新文档，写的都不是很满意。...（基本都在抄文档）下面整理下自己代码中的关联操作方法 按照 Laravel 文档中的说明设置关联模型 参考地址 //病人模型 class Patient extends Model { /**...extends Model { public function patient() { return $this- belongsTo(Patient::class); } 关联更新代码...DB::commit(); } else{ DB::rollBack(); } return true; } return false; } 关联更新代码...-关联新增和关联更新的方法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。
作者&编辑 | 言有三 1 模型优化与压缩 模型优化与压缩涉及到紧凑模型的设计，量化与剪枝以及相关的工业界使用技巧共3个大方向。最近会集中上线一些内容，已有内容欢迎大家预览。...这一步对于AlexNet和VGG-16模型，分别将参数降低为原来的1/9和1/13。...这就完成了存储，那如何对量化值进行更新呢？事实上，文中仅对码字进行更新，也就是量化后的2bit的权重。 将索引相同的地方梯度求和乘以学习率，叠加到码字，这就是不断求取weights矩阵的聚类中心。...更多紧凑模型设计可见。 ? 更多模型剪枝和量化可见。 ? 2 如何掌握网络设计和数据使用 关于如何系统性学习网络结构设计和数据使用，可以阅读我们对星球生态的介绍，有三风格的干货，相信你不会失望。...如何系统性掌握深度学习模型设计和优化 如何系统性掌握深度学习中的数据使用 有三AI知识星球的内容非常多，大家可以预览一些内容如下。 ? ? ? ? ? ? ? ? ?
任务描述： 编写Python程序，调用OpenGL，分别绘制两个人物的身体、胳膊、腿、脚，然后使用鼠标单击实现选择不同人物的不同组成部分，根据实际选择来修改窗口标题栏文字。
和 Restless 依赖插件的增强使用场景的 但是，有些小伙伴希望我能写一下 Django 实现 RESTful API 的实现过程 因此本篇将介绍 Django 搭建 RESTful API 的流程...，使用的技术栈是：Django + djangorestframework + django-rest-swagger 2....# 配合djangorestframework使用，过滤数据（ 可选 ） pip3 install django-filter 3....实现 具体步骤如下： 第 1 步，编写模型，并映射数据库 新建一个类，继承自 django.db.models 中的 Model 对象，新增几个字段，指定数据类型和默认值 # api/restfulapi...第 2 步，序列化模型 使用 djangorestframework 提供的序列化器 ModelSerializer，将上面定义好的模型转换为其他数据格式，比如：JSON 需要注意的是，这里可以序列化所有字段
这里重新更新一下记录。 写在源文件中的源代码是人类可读的源。它需要"编译"，转为机器语言，这样 CPU 可以按给定指令执行程序。C 语言编译器用于把源代码编译成最终的可执行程序。...3.修改环境变量: 安装好之后，是不能直接使用的，还需添加到环境变量。 ?...(二)使用 4.在开始菜单中，点击"运行"，输入 cmd,打开命令行:输入 gcc，没有说外部命令，说明安装正常。 然后在桌面创建一个hello.c的测试程序。 ? ?
第一章 IDA使用介绍 简介 空格：切换代码窗口的显示方式（在图形窗口与文本窗口之间切换） 窗口介绍：“View”–“open subviews”, 可以看到IDA的各个子窗口 常用快捷键： !...Database – 用于识别静态编译的可执行文件中的库函数 Find Crypt – 寻找常用加密算法中的常数（需要安装 yara-python） IDA signsrch – 寻找二进制文件所使用的加密...、压缩算法 Ponce – 污点分析和符号化执行工具 snowman decompiler – C/C++反汇编插件（F3 进行反汇编） CodeXplorer – 自动类型重建以及对象浏览（C+...目前市面上有很多OllyDBG个人修改版，主要是为了防止被反反调试检测到而做的定制修改，并且自己搭配了一些常用的插件，这里我们使用一款Olly4st的修改版OD来作为演示。...常用快捷键 断点功能 设置断点 Int3断点：可以有多个，设置在代码上 内存断点：通过设置内存页面属性异常来实现的断点功能，不去修改程序代码 硬件断点：使用调试寄存器设置断点，不会修改程序代码，最多设置
/src git clone -b $ROS_DISTRO https://github.com/cyberbotics/webots_ros2.git cd /path/to/catkin_ws 更新...rosdep update rosdep install --from-paths src --ignore-src --rosdistro $ROS_DISTRO 编译： colcon build 更新工作环境...src 使用colcon编译。 如果使用Windows环境，请参考wiki。...的基础要点： webots_ros2包的每个子包的描述和教程。...它使用ROS2消息，服务和操作与ROS2集成。
和 Restless 依赖插件的增强使用场景的 但是，有些小伙伴希望我能写一下 Django 实现 RESTful API 的实现过程 因此本篇将介绍 Django 搭建 RESTful API 的流程... ，使用的技术栈是：Django + djangorestframework + django-rest-swagger 2....# 配合djangorestframework使用，过滤数据（ 可选 ） pip3 install django-filter 3....实现 具体步骤如下： 第 1 步，编写模型，并映射数据库 新建一个类，继承自 django.db.models 中的 Model 对象，新增几个字段，指定数据类型和默认值 # api/restfulapi...python3 manage.py migrate 第 2 步，序列化模型 使用 djangorestframework 提供的序列化器 ModelSerializer，将上面定义好的模型转换为其他数据格式
By 超神经 内容一览：本节讲解使用 TVMC 编译和优化模型。TVMC 是 TVM 的命令驱动程序，通过命令行执行 TVM 功能。本节是了解 TVM 工作原理的基础。...* 使用 TVM 在 CPU上调优模型。 * 用 TVM 收集的调优数据，重新编译优化过的模型。 * 通过优化的模型预测图像，并比较输出和模型性能。...使用 TVMC TVMC 是 Python 应用程序，也是 TVM Python 软件包的一部分。用 Python 包安装 TVM 时，会得到一个叫 tvmc 的命令行应用程序。...与训练或微调不同，它不会影响模型的准确性，而只会影响 runtime 性能。 作为调优过程的一部分，TVM 实现并运行许多不同算子的变体，以查看哪个性能最佳。...调优后，演示如何比较未优化和优化模型的性能。 本文档展示了一个在本地使用 ResNet-50 v2 的简单示例。然而，TVMC 支持更多功能，包括交叉编译、远程执行和分析/基准测试。
通过这些更新，OpenAI 将在未来几周内邀请更多的等待名单[3]中的人尝试 GPT-4，并打算使用这个模型完全移除等待名单。感谢所有耐心等待的人，我们很期待看到你们使用 GPT-4 创造的东西！...使用稳定模型名称（gpt-3.5-turbo，gpt-4和gpt-4-32k）的应用程序将在6月27日自动升级到上述新模型。...开发者现在可以以每1K输入 token 0.0015美元和每1K输出 token 0.002美元的价格使用该模型，这相当于每美元大约可以获得700页的服务。...我们很高兴看到开发者如何在他们的应用程序中使用这些最新的模型和新功能。...：GPT-3.5-turbo-16k模型、函数调用解析和使用方案汇总
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