1.检查conda版本 在Windows的cmd下输入 conda --version 如图： ? 其中本机Anaconda自带的Python3.6版本的。...2.在conda中创建一个名为python27的环境，并下载对应版本的Python2.7 cmd下输入 conda create --name python27 python=2.7 如图： ?...4.在python27的环境下下载Spyder cmd下输入 conda install spyder 如图： ?
当涉及到多模态指令跟随时，这一挑战进一步加剧。 我们介绍了TextBind，这是一个几乎无需注释的框架，用于赋予更大型的语言模型多轮交织的多模态指令跟随能力。...我们的方法仅需要图像描述对，并从语言模型生成多轮多模态指令-响应对话。我们发布了我们的数据集、模型和演示，以促进未来在多模态指令跟随领域的研究。...数据 TextBind提供了处理和生成任意交织的图像和文本内容的示例，使语言模型能够在开放世界场景中与用户进行自然互动。...demo 语言模型能够执行各种任务，包括根据一组图像创作引人入胜的故事，比较多个图像中的共同和不同之处，用生动的图像解释概念，生成带有插图的长篇连贯故事等等。...最有趣的是，我们模型的核心创新在于其能够在广泛的真实场景中与用户自然互动。欢迎访问我们的demo[1]。
通常, 我们在使用了 Microsoft.Extensions.DependencyInjection DI框架的情况下, 我们一般通过 .ConfigureLogging((HostBuilderContext...但是, 如果我们的DI用于多租户模式,像这样的NLog没法做到完全隔离....因为在其内部都是使用的是一个默认的LogManager.LogFactory 静态的 NLog.LogFactory 对象, 所以在多次初始化的时候会发生配置覆盖的情况....例如下面的这个例子: //user1_services 的nlog配置会被user2_services的nlog配置覆盖, 我们就没法实现多租户(user1, user2)的完全隔离了....需要注意的是还有一个feature要注意使用方式, 文档参考:https://github.com/NLog/NLog/wiki/ConfigSetting-Layout-Renderer 因为这货也是一个静态变量在维护
业务天然存在高频和低频特性（比如外卖和旅游），导致模型的训练数据中多业务样本数量不平衡。 各个业务往往有自己不同的主目标，如何满足不同业务的目标，最终能够提升搜索的用户体验。...本文分享了美团搜索中的多业务排序建模优化工作，我们主要聚焦在到店商家多业务场景，后续的内容会分为以下四个部分：第一部分是对美团搜索排序分层架构进行简单介绍；第二部分会介绍多路融合层上的多业务融合建模；第三部分会介绍精排模型的多业务排序建模...这种基于配额对多路召回结果进行合并的做法在搜索、推荐场景中十分常用，比如淘宝首页搜索、美团推荐等。 为了多路召回的灵活接入，适配美团搜索业务的发展，我们不断迭代搜索配额模型。...精排层在多路融合层的基础上进一步对多业务搜索结果进行精细化排序建模打分。...Feature Importance and Bilinear feature Interaction for Click-Through Rate Prediction [6] Transformer 在美团搜索排序中的实践
在做这个多通道的数据采集的时候，数据的处理是个难点，如果有蓝牙或者BLE做媒介的时候就更难搞了。 我平时喜欢定时器中断做处理。...在中断中设置标志或将任务放入队列，在主循环中处理，从而避免中断中运行复杂代码。 合理分配中断优先级，避免多个中断之间互相影响。这些是我给的编写中断的建议。 下面这个代码就是一个中断函数，但是比较典型。...ADC_Sample_Counter * 2 + 1：表示数据在 ADC_Value_Receive_1 数组中的位置。...在中断中只执行简单的采样操作，将数据存入缓冲区。主循环读取缓冲区的数据并进行滤波、平均计算和 BLE 打包。 还有什么呢？...然后，中断中只采样 ADC 数据并存入一个环形缓冲区。在中断中设置标志位，主循环中根据标志位执行滤波和通信操作。其实就是在较长的时间后开始处理数据。
在解压之后，配置中包含了一个二进制数据结构，该二进制数据结构包含若干其他编码的配置段。图8描述了该结构的前几个字节的用途。...每个单独的注入，目标URL等包含在其自己的结构中并单独解码。 存储配置： 除了在收到配置后立即解码配置，Vawtrak还在添加额外的编码层后将编码配置存储在注册表中。...然后使用编码密钥将该值存储在注册表中。...首先以编码状态接收模块，使用前面部分中说过的相同的解密LCG算法对其进行解码。解码模块在开头包含RSA签名，用于验证压模块的完整性。...在我们分析的每个解压的“模块”中，它们都包含模块的x86和x64版本。然后每个木块可以根据入侵的机器的体系结构（版本）单独进行解压。
求在该柱状图中，能够勾勒出来的矩形的最大面积。 以上是柱状图的示例，其中每个柱子的宽度为 1，给定的高度为 [2,1,5,6,2,3]。...图中阴影部分为所能勾勒出的最大矩形面积，其面积为 10 个单位。...示例: 输入: [2,1,5,6,2,3] 输出: 10 题解 对于每一个长方体，找出左边比他小的第一个长方体和右边比他小的第一个长方体，然后遍历求结即可 class Solution {
在讨论的最后，他们展示了 Liqo 在云爆发（cloud-bursting）场景中的演示。 介绍——多集群的优点和缺点 Kubernetes 集群在数据中心中非常普遍，不同的区域已经成为现实。...它们需要一种互连形式，使服务可以在不同的集群中访问。 许多项目都解决了多集群问题；在这里，我们总结了最常见的方法。...Submariner 不支持将端点分布在多个集群（多集群服务）中的服务。它提供了一种更直接的发现远程服务的机制，使所有后端 pod 都位于正确的位置。...Skupper 在 Skupper 网络中暴露的命名空间中实现了多集群服务。当一个服务被暴露时，Skupper 会创建特定的端点，使它们在整个集群上可用。...这对于服务反射尤其有趣，它实现了“东西”的多集群服务。Pod 可以访问多集群拓扑中的任何位置的服务。在幕后，服务端点由 Liqo VK 操纵，精心设计还考虑 NAT 转换。
静态数据包括： 在namespace内定义的名字空间域变量 √ 在类中被声明为static的类域变量 √ 在函数中被声明为static的局部静态变量 × 在文件中被定义的全局变量（不管有没有static...综上所言，本文的标题的含义是：如果在多文件中，分别定义了多个静态数据（不含局部变量），那么他们之间的相互依赖关系将会出现微妙的窘境。 什么窘境呢？...事情是这样的，由于静态数据会在程序运行开始时刻进行初始化（不管是指定初始化，还是系统自动初始化），并且C++标准没有规定多个文件中的这些静态数据的初始化次序，这就会带来一个问题：如果非局部静态数据相互依赖...避免这种情况做法也很简单，那就是定义一个函数，专门用来处理这些引发麻烦的多编译单元里的非局部静态数据。...BMW().startup(); // 使用car对象 } 没错，就是在BMW的后面加了一对括号。
本文详细介绍了中泰证券在系统国产化改造项目中采用 TiDB 多租户技术的实施过程。...文章分析了中泰证券数据库系统现状以及引入 TiDB 资源管控技术的必要性，探讨了 TiDB 多租户的关键特性，并阐述了在实际应用中的具体操作步骤。...文章强调了 TiDB 多租户在证券企业中的应用优势，特别突出了其在资源观测、复用、可配置性等方面的价值。...3.1 资源评估打开 Dashboard 页面，在左侧菜单列表中找到 Resource Manager，在 Estimate Capacity 中 根据标准测试类型进行资源评估。...目前，在证券企业中，许多业务系统跑在不同的 MySQL 集群上面。
在任何需要注入的地方，我们都需要在合适的时机调用底层函数，大多数情况下不是在对象初始化时就是在 onCreate 方法中。...这也允许我们在整个代码库中逐步推出更改，与此同时每个人的任务也可持续进行。 在 Plaid 应用内我们使用已验证后的 about 功能模块作为 Dagger 的练习模块。...在一些库中，依赖可以被设置作用域来避免冲突，或者为被注入对象提供一种特殊的实现。 模块化的怪异之处 对一个模块化的应用，尤其是使用动态功能模块的应用这却不起作用。...它结合了一些 Dagger 模块，这些模块位于 core 库并可以在整个应用中复用。...在 Plaid 中我们决定使用 Application 类来让我们的 CoreComponent 变得可访问。
在主标题栏下面的框框，主要展示你的操作步骤，同时引导你操作。 最旁边框选出来的部分是最常用的操作工具。...二、常用操作: 鼠标滚轮：放大缩小视图； 在视图标题处右键，可以选择显示模式：Wireframe（线框模式）、Shaded（阴影模式）、Rendered（已渲染，比较假的上色阴影）、Raytraced...给杯子里添加一些液体：Solid Tools-Box-点击命令行中的Center，输入0后回车-创建一个比杯子大的长方体；Boolean-左键点长方体-Enter-左键点杯子（注意参数为No）-Enter...；左键点长方体-Delete；调整水的scale ?...在Material中新建（加号）-Custom-在图标上右键-Asign to Object；将下方Transparency拉到100%；IOR处右键选择Water 保存 ? ?
官网有一个例子关于Highcharts 多图联动，链接地址，但是例子不是在vue中实现的，如何在vue中实现多图联动呢？...events: { setExtremes: this.syncExtremes, }, }, syncExtremes是放在methods中
在bootstrap中，使用col-md-offset-1、col-md-offset-2、col-md-offset-3、col-md-offset-4等来设置偏移量很常见，但最近就遇到一个问题了，在最新版的...bootstrap4.5中，这个值不起作用了。...后来翻看Bootstrap的官方文档才明白，原来在bootstrap4以后，定义已经发生了变化，我们不需要前缀col-，只是偏移-md-3 这样的写法，也就是不要col-开头了，而是offset-md-
今天我们来说说在 windows 系统上如果有多版本的 python 并存时，如何优雅的进行灵活切换。...虽然 Python3 已经出来很久了，虽然 Python2 即将成为历史了，但是因为历史原因，依然有很多公司的老项目继续在使用着 Python2 版本(切换成本太高)，所以大多数开发者机器上 Python2...和 Python3 都是并存的，本文主要说明这种情况下如何便捷的在 Python2 和 Python3 之间进行切换。...WindowsPowerShell\v1.0\;C:\Program Files\Git\cmd;C:\Python34;C:\Python27; 这时候我们直接在 cmd 输入 python，已经可以被识别了，但是识别的总是路径在环境变量中排前面的那个版本的...-m pip install requests python34 -m pip install requests python36 -m pip install requests 这样安装的依赖库就是在各个版本之间相互独立的
config: discovery: enabled: true serviceId: config-center profile: dev 要进行多环境配置...其结果是真的建立了一个configs.local的单一文件夹，而不是在configs文件夹下面建立一个local文件夹。 ?...enabled: true serviceId: config-center # profile: dev profile: local 就可以在多配置环境下使用配置中心了
在 Python 中，我们通常使用 List.append() 方法向列表末尾添加元素。然而，在某些情况下，你可能会遇到 List.append() 方法不起作用的问题。...问题描述虽然 List.append() 方法通常在 Python 中运行良好，但在某些情况下，它可能无法正常工作。以下是一些可能导致 List.append() 方法不起作用的情况：1....变量重新赋值在 Python 中，列表是可变对象，也就是说，它们可以通过引用进行修改。...列表作为函数参数另一个导致 List.append() 方法不起作用的常见情况是将列表作为函数的参数传递。在 Python 中，函数参数传递是通过对象引用实现的。...结论List.append() 方法在 Python 中通常是一个方便且常用的方法，用于向列表末尾添加元素。然而，当遇到某些情况时，它可能不起作用。
在编辑“容器如何工作”爱好者杂志的能力页面时，我想试着解释一下为什么 strace 在 Docker 容器中无法工作。...原因 1：在实验中，作为一个普通用户，我可以对我的用户运行的任何进程进行 strace。...容器进程是否在不同的用户命名空间中？嗯，在容器中： root@e27f594da870:/# ls /proc/$$/ns/user -l ......在 containerd 的 seccomp 实现中，在 contrib/seccomp/seccomp/seccomp_default.go 中，有一堆代码来确保如果一个进程有一个能力，那么它也会（通过...Docker 中的 --cap-add 做的事情比它说的要多 结果似乎是，--cap-add 并不像手册页里说的那样，它更像是 --cap-add-and-also-whiteelist-some-extra-system-calls-if-required
近期，多模态语言模型从视觉指令微调中受益，在现实世界应用中取得了重大成功。这些模型利用了如CLIP-ViT的视觉编码器，为LLM赋予了图像理解能力。...总之，作者的贡献有三方面： 作者对大型多模态模型在文本识别能力方面进行了全面分析，结果显示它们在场景文本理解方面具有令人印象深刻的实力，但在理解文本密集图像中的大量文本内容方面的能力有限。...对于PaddleOCR和多模态大型语言模型（LLM），准确率意味着渲染出的 GT 单词能够精确地出现在输出结果中。...视觉编码器的分辨率在多模态LLM中扮演着重要的角色，因为更高的分辨率通常意味着更多的细节。如果作者添加了高分辨率的视觉编码器，作者观察到场景文本中心VQA和面向文档的VQA都得到了改善。...5 Conclusions 在本文中，作者首先分析了多模态LLM的视觉文本理解能力，证明了整合额外的视觉文本编码器的必要性。
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