的布局， 给设置在父控件的中央center_inParent 第一个界面里面： 获取到EditText对象的值 获取Intent对象，调用new出来，...通过简便方式直接指定，参数：上下文，类字节码 调用Intent对象的putExtra(key,val)方法，传递数据，参数：键值对 调用startActivity(intent)方法，开启 第二个界面里面...： 获取Intent对象，调用getIntent()方法，获取到传递过来的Intent对象 调用Intent对象的getStringExtra(name)方法，获取传递的String，参数：键 获取Random...:max=”100”，代码中获取到这个ProgressBar对象，调用对象的setProgress(p)方法，参数：上面的随机值 也可以传递对象，但是这个对象必须序列化 第一个activity： package...super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout.activity_result); //获取展示数据
结构体类型数据在函数之间的传递 函数之间不仅可以使用基本数据类型及其数组参数进行数据传递，也可以使用结构体类 型及其数组参数进行数据传递，传递方式与基本数据类型参数是相同的。...结构体变量在函数之间传递数据 使用结构体类型的変量作为参数进行函数之间的数据传递时，注意以下问题 (1)主调函数的实参和被调函数的形参是相同结构体类型声明的变量。...(2)实参结构体变量向形参结构体变量传值时，依然是单向值传递，实参和形参变量分配 不同的内存空间，被调函数运行期间对形参结构体变量进行的修改不影响实参结构体变量。...(3)结构体变量也可以作为函数的返回值，使用 return语句从被调函数返回一个结构体变 量的值。 例：定义结构体类型表示圆，定义函数计算一个圆的面积并返回结构体变量。...，main函数中的实参c1把它的值传递给函数getarea的形参c，函数运行过程中计算并修改了c的成员area的值。
在Android 程序之中，Activity 对象时和用户交互的唯一手段，几乎每个 Android 项目程序都有多个 Activity。因此，灵活的在屏幕上切换 Activity 尤为重要。...接下来是借助Intent来进行Activity之间的数据传递，要借助Intent对象来进行Activity 之间的数据传递，要借助Intent类的putExtra方法： ?...接口来将我们要传递的自定义数据“序列化”，那么在这里，这个Parcelable接口的功能也是一样的，也是将一些复杂的数据序列化用于传输，两者的区别在于效率问题Parcelable接口的效率更高，但是使用起来更加复杂...Ok，完成了，把传送的book类的对象的信息显示了出来。 那么对于Activity之间传送的数据有没有大小限制呢？...这就证明0.5Mb是极限的传输大小，Activity之间可以通过Intent每次传输小于0.5Mb的数据。 如果博客中有什么不正确的地方，还请多多指点。 谢谢观看。。。
port/dbName --table tableName --username username --password pass --hive-table qinshiwei 表qinshiwei默认在default...数据库中 mysql数据导入hive sqoop import --connect jdbc:mysql://ip:port/dbName --username root --password mysql-password....java文件 rm /usr/lib/hadoop-0.20/tablename.java,保证表名mysql_award在hive的default数据库中不存在。...check-column id hive空值处理 sqoop会自动把NULL转换为null处理，但是hive中默认是把\N来表示null，因为预先处理不会生效,我们需要使用 --null-string 和...每天导入时的last value值不一样，如何做到每天动态的读取新的last value呢？
64mb #aof文件,至少超过64M时,重写 万一输入了flushall之后触发了重写机制，那么所有数据都会丢失，而正式环境redis数据是一直在写入的，数据量是一直在变大的，随时都有触发重写条件的可能...总结一下，具体在执行flushall之后的恢复步骤 shutdown nosave 打开对应的aof文件 appendonly.aof ，找到flushall对应的命令记录 *1 20839 $8 20840...appendonly no 我们先看一下当前redis的数据，并将数据用save命令固化到rdb文件中，我的rdb文件为/var/rdb/dump6379.rdb 杀掉当前redis的进程，否则下一步的复制....rdb），记住，一定要杀掉当前redis的进程，还有关闭要迁移的服务器的aof功能（如果不关闭aof，默认用aof文件来恢复数据） （5）启动6380的redis，我们会发现，6380多出了name的数据...，这个数据，就是6379固化到rdb的数据 以上就是在不同的redis之间进行rdb的数据迁移，思路就是，复制rdb文件，然后让要迁移的redis加载这个rdb文件就ok了
使用 DMA 在 FPGA 中的 HDL 和嵌入式 C 之间传输数据 该项目介绍了如何在 PL 中的 HDL 与 FPGA 中的处理器上运行的嵌入式 C 之间传输数据的基本结构。...介绍 鉴于机器学习和人工智能等应用的 FPGA 设计中硬件加速的兴起，现在是剥开几层“云雾”并讨论 HDL 之间来回传递数据（主要指FPGA 的可编程逻辑 (PL) 中运行的代码以及 FPGA 中的硬核或软核处理器上运行的相应软件之间传输数据...因此，要成为一名高效的设计人员，就必须掌握如何在硬件和软件之间来回传递数据的技巧。 在本例中，使用的是 Zynq SoC（片上系统）FPGA，它具有硬核 ARM 处理器。...该 ARM 核心和外设称为处理系统或 PS。 虽然有几种不同的方法可以完成 PL 和 PS 之间的数据传输，包括编写自己的自定义接口，但我认为最常见的机制是通过直接内存访问 (DMA) 传输。...在步骤 4 和 5 之间发生一些其他进程是可以的，但步骤 2 - 4 必须在步骤 5 - 7 之前发生。
用于生成此类嵌入的现有方法如LASER或m~USE依赖并行数据，将句子从一种语言直接映射到另一种语言，鼓励句子嵌入之间的一致性。...但是，尽管在进行MLM和TLM训练时学习到的内部模型表示形式对下游任务进行微调很有帮助，但它们不能直接产生句子嵌入，而这对于翻译任务至关重要。...该模型使用MLM和TLM预训练在170亿个单语句子和60亿个双语句子对上进行了训练，即使在训练期间没有可用数据的低资源语言上也有效。 此外，该模型在多个并行文本检索任务上有表现出良好的性能。 ?...翻译排名任务通过使用带有共享变压器的双编码器体系结构进行训练的，让双语模型在多项并行文本检索任务表现出最先进的性能。...翻译排名任务 对于LaBSE，研究人员在类似BERT的体系结构上利用了语言模型预训练的最新成果，包括MLM和TLM，并在翻译排名任务上进行了微调。
)以及子activity的包(如登录界面的包：com.xxx.xxx.activitys.login) com.xxx.xxx.fragment 存放所有fragment及子包，细节同上 com.xxx.xxx.bean...+后缀Exception（继承Exception）；泛型中的传递：大写字母（使用较少）方法：Pascal用于构造，Camel用于普通；（动宾短语）接口：接口文件及名称定义：后面加个Interface，前面...：1、将所有的框架定义的命名空间为一组，自定义的和第三方的命名空间放在另一组；2、类成员变量的声明位置：所有的成员变量都应该声明在顶部，同时使用一个空行来将它们和属性以及方法分开；3、局部变量声明位置：...；4、final String取代String，int也是一样；5、不推荐在循环语句中，直接进行return操作；6、不要使用goto语句；7、处处要考虑异常情况；8、仅对需要对外公布的使用public...，然后调用；11、总是使用接口，推荐使用显式接口实现；12、在switch语句中总是要有default字句来显示信息；项目目录规范Requirment、Design、Planning、Help、Log、
问题现象 业务程序通过ODBC链接RDSforMysql数据库，程序启动后运行提示：[Microsoft][ODBC 驱动程序管理器] 在指定的 DSN 中，驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。...处理思路 梳理出ASP程序到数据库中间的关键节点，ASP程序-》ODBC驱动程序管理器-》Mysql驱动-》数据库，进行定界。...排查过程 1、通过DAS登录RDS和RDS本身的日志，确认RDS本身正常，并通过ODBC数据源连接RDS进行test结果正常，来定界业务异常和RDS数据库无关，问题出现在ASP程序-》ODBC数据源（Mysql...驱动）这一段，也验证了‘驱动程序和应用程序之间的体系结构不匹配。’...位的odbc驱动，再下载安装32位的驱动（此时遇到需依赖安装32位VS的问题，那就先下载安装提示的VS），并更新ODBC数据源的驱动程序后，问题解决。
上下文学习的目标是提高模型理解和生成适合给定上下文或情况的语言的能力。在自然语言处理（NLP）任务中，可以训练语言模型来生成对特定提示或问题的响应。...2.1 API 调用的采样 下图显示了给定用户输入的情况下，Toolformer使用和来表示API调用的开始和结束。...如果为API调用提供输入和输出，使得Toolformer更容易预测未来的token，那么API调用就被认为是有用的。应用过滤阈值仅保留两个损失之间的差值大于或等于阈值的API调用。...然后，使用新的数据集使用标准语言建模目标对ToolFormer进行微调。这样可以确保在增强的数据集上微调模型会暴露给与在原始数据集上微调相同的内容。...应用示例 Toolformer在LAMA、数学数据集、问题解答和时间数据集等任务中的性能优于基线模型和GPT-3，但在多语言问答中表现不如其他模型。
由于数据没有可靠的标签来判断一个搜索结果是好是坏，我们希望提出客观的标准来评估搜索结果，而不是依赖于人类注释的标签。我们使用这个准则进行实验，并评估术语匹配和语义信号所传递的值。...（https://cord-19.apps.allenai.org/） 、经过微调的嵌入模型（https://github.com/gsarti/covid-papers-browser） 和收集标记数据的竞赛...，在不同的匹配标准和排序函数之间进行评估。...排序函数被设置为标题和摘要嵌入之间的点积。这种设置导致了我们实验中最差的召回率和MRR(分别为17%和8%)。 当我看到结果时，第一个想到的是代码有问题。...它在处理带有偏置标签的数据集时也很有用，例如在MS MARCO数据集偏向于术语匹配信号（https://towardsdatascience.com/why-you-should-not-use-ms-marco-to-evaluate-semantic-search
BERT 的核心过程非常简洁，它会先从数据集抽取两个句子，其中第二句是第一句的下一句概率是 50%，这样就能学习句子之间的关系。...替换了 BERT 的主干网络，结果发现使用大量原始数据用遮蔽语言模型预训练的模型可以显著提高性能，因此他们认为预训练和微调策略是独立于模型和预训练任务的。...实现细节 首先，TensorFlow 的实现环境比较简单：python 3+ tensorflow 1.10。其次，实现时要注意以下问题： 1. 预训练和微调阶段之间有哪些能够共享和无法共享的参数？...基本来说，预训练和微调阶段的主干网络使用的所有参数都能共享。 既然可以共享很多参数，那微调阶段只需学习很少的参数，此外这两个阶段的词嵌入也可以共享。 因此，在微调的初始阶段已经学习了大部分参数。...如何使微调阶段变得更高效并同时不影响在预训练阶段学到的结果和知识？ 在微调阶段使用较小的学习率，因此只需在很小的范围内进行调整。
：如下仅导出表数据，-c这样导出的数据行都带有列名字段，不带列名字段的 sql 会被 TDSQL for Percona、MariaDB 拒绝掉。...导出的数据将和其它数据库或旧版本的MySQL 相兼容。...在客户端和服务器之间启用压缩传递所有信息 --create-options Include all MySQL specific create options....在导出mysql数据库之后，发出一条FLUSH PRIVILEGES 语句。为了正确恢复，该选项应该用于导出mysql数据库和依赖mysql数据库数据的任何时候。...因此，该选项不能保证导出文件中的表在数据库之间的逻辑一致性。不同数据库表的导出状态可以完全不同。
2022-12-03：部门工资最高的员工。以下数据Max 和 Jim 在 IT 部门的工资都是最高的，Henry 在销售部的工资最高。sql语句如何写？...输出结果如下：department employee salaryIT Jim 90000Sales Henry 80000IT Max 90000表结构和数据如下...('4', 'Sam', '60000', '2');INSERT INTO `employee` VALUES ('5', 'Max', '90000', '1');答案2022-12-03：sql语句如下
近十年来，在该领域的目标检测技术取得了进展。但现有的方法大多依赖于不同尺度、不同角度、不同纵横比的启发式定义的锚点，而锚盒与轴向卷积特征之间往往存在严重的错位，导致分类分数与定位精度普遍不一致。...FAM可以通过锚优化网络生成高质量的锚，并通过对齐卷积，根据锚盒自适应地对齐卷积特征。...ODM首先采用主动旋转滤波器对方向信息进行编码，然后产生方向敏感特征和方向不变性特征，以缓解分类分数与定位精度的不一致性。...此外，我们还进一步探索了在大尺寸图像中检测目标的方法，在速度和精度之间实现了更好的平衡。...大量的实验表明，我们的方法可以在保持高效率的同时，在两个常用的航空目标数据集(即DOTA和HRSC2016)上实现最先进的性能。 主要框架及实验结果 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?
换句话说，解码器转换中的自注意力模块在训练期间学习了一种类似NMS的机制。为了使预训练和微调之间保持一致，UP-DETR需要构建一个可调整的边界框抑制比例的不同目标 Query 之间的竞争。...这两个下游任务在架构上的唯一区别是 Transformer 解码器的输入。需要注意的是，在微调过程中从未使用特征重构损失。 目标检测。给定一个输入图像，模型需要预测一组带有边界框和相应类别的物体。...给定一个输入图像和一个 Query 图像，模型需要预测带有边界框的物体。这些物体在语义上应与 Query 图像相似。通常， Query 图像是由同一类别不同图像的块构建的。...在微调过程中，对于给定的图像，作者随机采样一个存在于该图像中的已知类别的 Query 图像块，并根据 Query 图像块过滤训练的 GT 数据。...作者的微调模型在这两项任务上表现良好。对于目标检测任务，模型经过微调可以检测带有边界框和类别的目标。这些类别（例如图8a中的大象、鸟和人）必须在训练集中存在。
当给定一个训练分子时，SPMM将分子的SMILES字符串及其属性向量(PV)作为多模态数据输入，如图1a所示。...在使用SMILES编码器对输入分子进行编码后，将[CLS]S令牌的特征通过分类/回归头传递以获得输出。分类/回归头由带有一个隐藏层的前馈神经网络组成。...用给定的训练集对模型进行微调，得到验证集上损失最小的检查点，并记录该检查点在测试集上的性能。...在单个分子性质预测（通过SMILES预测PV）任务上（#task=1），将数据集大小（#data）不同的数据集上的结果进行对比，同时将采用预训练的SPMM和未采用预训练的SPMM（w/o pre-train...实验证明了预训练的SPMM在SMILES和PV域之间的相互作用问题上表现出显著的性能。
例如，已知A和B彼此独立，但在给定C的情况下变得相关，那么可以推断，在一个封闭系统中，C是A和B共同影响的结果，如下图所示。...其使基于条件独立原则和因果马尔可夫假设，这使它能够有效地识别给定数据集中变量之间的因果关系。该算法首先从所有变量之间的完全连通无向图开始。...数据集构建 任务定义 给定一组N个变量X={X1,...,XN}，一个关于变量之间所有相关性的声明s，以及一个描述变量Xi和Xj对之间的因果关系r的假设h。...如果两个变量具有有效的D-分离集C，那么将它们描述为A与给定C的B无关。在D-分离集为空的特殊情况中，A与B无关。 此外，通过将相关语句与给定变量的封闭系统的设置开始来消除歧义。...微调性能 在CORR2CAUSE上微调的12个模型的展示在下表中的实验结果乍一看似乎非常强大。大多数模型性能显著增加，其中微调的基于BERT的NLI模型表现出最强的性能。
如果你在云端训练，强烈建议你使用 Colaboratory notebook 或带有 TensorFlow 深度学习图像的谷歌计算引擎 VM（因为 GPT-2 模型位于 GCP 上）。...TensorFlow（如 tensorflow 或 tensorflow-gpu） 使用 将模型下载到本地系统的示例，在数据集上对它进行微调，然后生成一些文本。...注意：如果你想在另一个数据集上进行微调或加载另一个模型，先重启 Python 会话。...文本在语法上通常也是正确的，并且有适当的大写和较少的打印错误。 原始 GPT-2 模型在大量来源的文本上进行训练，使该模型包含输入文本中看不到的趋势。...较高温度（如 0.7-1.0）能够更好地生成更有趣的文本，而其它框架在温度 0.2-0.5 之间运转更好。 当对 GPT-2 进行微调时，它并不清楚较大文本中文档的开头或结尾。
在本文中将深入研究这三种主要方法，了解它们之间的差异，并探讨它们如何有助于语言模型的学习过程。 预训练 预训练（Pre-training）是语言模型学习的初始阶段。...情感分析：通过对带有情感标签的数据集的预训练模型进行微调，它们可用于对文本输入的情感进行分类，协助完成客户反馈分析和社交媒体监控等任务。...迁移学习:微调利用迁移学习，其中模型将学习到的表示从预训练转移到目标任务。 特定于任务的数据:模型在特定于目标任务的标记数据上进行训练，例如带有情感标记的句子或问答对。...问答:通过对问答对进行微调，可以使用模型根据给定的上下文回答特定的问题，帮助完成客户支持和信息检索等任务。...模型学会根据给定的指令生成与上下文相关的响应或输出，从而提高它们在特定任务中的表现。
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