使用Cloud Firestore来存存储和同步聊天室消息，并使用react-firebase-hooks/firestore来获取消息数据。...服务器。...使用Chatbox组件来显示聊天室界面，并使用Message组件来显示每条消息。为了方便您理解这些步步骤，我提供了一些代码示例，并附上相关的链接。代码示例仅供参考，需要根据自己的需求进行修改。.../firebase";const firestore = firestore();然后，在src文件夹下打开Chatbox.js文件，在其中导入firestore模块，并使用它来获取聊天室消息数据：import...每当rooms集合有新的数据时，它会更新messages状态，使其包含最新的聊天室消息。然后，它使用一个无序列表来显示每条消息，并使用Message组件来渲染每条消息的内容。
你还可以通过在可用用户标签列表中选择此用户标签过滤器（如果存在）来加载应用启动配置文件。选择此标签会显示你的应用启动的个人资料数据。...如果你正在使用 google_maps_flutter 插件或 video_player 插件的 Web 版本，或者你正在遵循 Flutter 团队关于 如何优化网络上显示图像 的建议，那说明你已经在使用平台视图了...，无法控制加载的内容或与加载的内容交互。...数据的 UI 界面 Flutter 中使用 Firestore Object/Document 映射的支持进入 Alpha 版 生产质量 The FlutterFire plugins 几乎已经全部从测试版转为文稳定版...，并且可以在浏览器中直接运行和编辑，无需安装任何软件。
Build a full-stack CRUD Application 上次修改时间：2020年10月16日 bezkoder Full Stack，Node.js，Vue.js 在本教程中，我将向您展示如何构建一个全栈...显示所有的对象： ? 点击Edit按钮更新对象： ?...Node.js Express导出REST API，并使用Sequelize ORM与MySQL数据库进行交互。 Vue客户端使用axios发送HTTP请求并获取HTTP响应，在组件中使用数据。...接下来，我们在models/index.js中添加MySQL数据库的配置，在models/tutorial.model.js中创建Sequelize数据模型。 controller中的教程控制器。...TutorialsList组件获取并显示Tutorials。 Tutorial组件具有用于根据`:id’编辑教程详细信息的表单。 AddTutorial组件具有用于提交新教程的表单。
如同许多 Android 应用一样，ADS 应用从网络或缓存懒加载数据。我们发现，这种场景非常适合 Flow。挂起函数 (suspend functions) 更适合于一次性操作。...应用数据层负责提供数据，通常是从数据库中读取，或从网络获取数据，例如，示例是一个数据源接口，它提供了一个用户事件数据流: interface UserEventDataSource { fun getObservableUserEvent...我们利用 map 操作符来将一个 suspend lambda 表达式应用在从数据源接收到的每一个 Flow 的值上: /* Copyright 2019 Google LLC....Flow 非常适合需要开始/停止数据的产生来匹配观察者的场景。 您可以利用 flow 构造器来发送有限个/无限个元素。...生产者会在每次有新的监听者时被执行，同时数据流的生命周期将会被自动处理； 使用 BroadcastChannel 时，您可以共享生产者，但需要自己管理它的生命周期； 请考虑将基于回调的 API 转化为协程
显式 状态管理的示例是 Flutter 计数器，当增量按钮被按下时，程序通过 setState() 对计数器进行值的递增。...示例: Firestore service 我们可以实现一个FirestoreDatabase的Service作为Firestore的指定域的API包装器。...输入的数据（读取）：将来自Firestore文档的键值对的流转换为强类型的不可变数据Model。 数据输出（写入）：将数据Model转换为键值对，以便写入Firestore。...以下是我用Flutter和Firebase实现的身份验证流程的示例： [image] 观察到的结果： 当触发了登录事件，我们禁用了所有按钮并显示CircularProgressIndicator，我们将加载状态设置为...无论如何，我发现BLoCs在使用Firestore构建app时效果非常明显，其中数据通过流从后端流入app。 在这种情况下，通常将流进行组合或使用RxDart对其执行转换，BLoC很擅长这个。
大数据文摘出品 来源：medium 编译：曹培信 垃圾管理是现代城市一个非常有挑战性的任务，每个地区都有其独特的垃圾产生模式，但无论产生垃圾的种类和数量如何变化，优化垃圾的收集方式是降低成本、保持城市清洁的重要手段...我们选择Ionic+Angular进行前端开发和谷歌的Firestore坐标实时数据库。...通过这种方式，我们的所有应用程序都可以在检测后几秒钟内显示数据。 谷歌地图目前支持两种不同的可视化: 热图和标记点。热度图可以快速查看区域中的垃圾分布情况，而标记点可以检查单个垃圾检测点的详细信息。...当我们累积越来越多的垃圾图像时，我们将用这些图像用于进一步训练，以逐步获得更精确的检测。 后端改进。...我们计划使用Firestore分布式计数器来添加更多的实时统计信息，例如基于区域的每个垃圾类型的每日和每周统计信息。 同样在后端。
Firestore 的文档 / 集合架构：它迫使人们仔细考虑数据建模。它还反映了一个直观的导航方案。 Firestore 中的关系数据也是如此。...云 Firestore 安全规则写起来很有趣，在考虑客户端 - 服务器安全方面，这是一个可靠的模型。 开箱即用的身份验证很不错。（不过，在我们看来，其内置的 Firebase 邮件验证体验很糟糕）。...其开发体验令人愉快，特别是行级安全，那与 Firestore 规则类似，但更为强大。Supabase 正基于 Deno 开发他们的无服务器函数套件，这表明他们对优秀的技术很重视。...点击底部阅读原文访问 InfoQ 官网，获取更多精彩内容！...，亚马逊云科技推出云原生数据战略 Serverless时代已经全面到来：冷启动时间降低90%，数据分析All on Serverless 如何破解Web3的「存力」难题？
注意 : 冷流 是按需创建的，并且会在它们被观察时发送数据；*热流 则总是活跃，无论是否被观察，它们都能发送数据。* 本文将会通过示例帮您熟悉 shareIn 与 stateIn 操作符。...您将学到如何针对特定用例配置它们，并避免可能遇到的常见陷阱。 底层数据流生产者 继续使用我 之前文章 中使用过的例子——使用底层数据流生产者发出位置更新。...现在要求我们保持监听位置更新，同时要在应用从后台返回前台时在屏幕上显示最后的 10 个位置: class LocationRepository( private val locationDataSource...缓存数据 我们的需求再次发生变化，这次我们不再需要应用处于后台时 持续 监听位置更新。不过，我们需要缓存最后发送的项目，让用户在获取当前位置时能在屏幕上看到一些数据 (即使数据是旧的)。...以开源项目——Google I/O 的 Android 应用 iosched 为例，您可以在 源码中 看到，从 Firestore 获取用户事件的数据流是通过 callbackFlow 实现的。
最近，作为一种重要的自监督学习方法，掩膜图像建模（MIM）因其能够从无标签数据中学习数据表示的有效性而受到关注。众多研究强调了MIM的优点，突显了在大型数据集上预训练的模型如何提升下游任务的性能。...一个通用的数据加载流程包括读取和处理。DALI [2] 是 pytorch 数据加载器的性能更高的替代品，它通过使用 GPU 处理数据来提高吞吐量。...我们的研究利用增强的FFCV [27]消除数据加载延迟，并采用渐进式训练以逐步调整图像大小而不影响性能。这些简单的方法显著加快了学习过程。图2展示了训练过程的比较，显示了预训练阶段的显著加速。...然而，重要的是要承认数据增强技术可以改变图像大小和对象的视觉大小。如文献 [40] 所讨论，在从训练集迁移到验证集时，视觉大小在泛化方面发挥着重要作用。...表9比较了不同渐进式方案下的微调性能。结果显示，模型在初期应用强增强时学习困难。逐渐增强的增强策略导致了更好的泛化效果。
training/images/ \--labels_dir=path/to/training/label/xml/ 第二步：在 Cloud ML Engine 上训练 Taylor Swift 识别器...除了将我的模型和Cloud Storage中的数据连在一起外，配置文件还能为我的模型配置几个超参数，比如卷积大小、激活函数和时步等等。...在训练时，我同时也启动了验证模型的工作，也就是用模型未见过的数据验证它的准确率： 通过导航至 Cloud 终端的 ML Engine 的 Jobs 部分，就可以查看模型的验证是否正在正确进行，并检查具体工作的日志...客户端会将照片上传至 Cloud Storage，它会触发一个用 Node.js 提出预测请求的 Firebase 函数，并将结果预测照片和数据保存至 Cloud Storage 和 Firestore...confidence });bucket.upload('/tmp/path/to/new/image', {destination: outlinedImgPath}); 最后，在 iOS 应用中我可以获取照片更新后的
本文将带你从最初的数据处理开始教你一步一步的实现一个“霉霉”检测器，来自动从一堆手机照片中找出“霉霉”。专知内容组编辑整理。...训练一个对象识别模型需要大量时间和大量的数据。对象检测中最牛的部分是它支持五种预训练的迁移学习模型。转移学习迁移学习是如何工作的？...例如，他们第一次识别一只猫时，他们会看到他们的父母指向猫，然后说“猫”这个词，这种重复强化了他们大脑中的认识。当他们学习如何识别狗时，孩子不需要从头开始学习。...最后，在我的iOS应用程序中，可以监听图像Firestore路径的更新。如果检测到，我会下载图像，并与检测分数一起显示在应用程序中。这个函数将替换上面第一个Swift代码片段中的注释： ?...在我的函数中，我向Firestore写预测元数据。
本文提供了一份详细指南，教你如何微调常用语言模型，还会通过在twitter情感检测数据集上微调来比较其性能。 文本生成是一项有趣的NLP任务：输入提示→生成文本。 ?...可以对测试数据做同样的事情，测试时只是以原始形式返回了测试数据。 ? 现在准备训练模型。代码分解如下： 第10-13行：加载分词器，添加一些特殊的标记，用来表示推文的不同部分，最后加载模型。...最后对测试块进行了定义，获取训练过的模型并将其应用于保留的测试数据。以下是代码分解： 第5行：在模型上开启评估模式。...微调T5 T5的架构与GPT不同，T5保持原始的Transformer架构，而GPT仅保留解码器部分。...加载和训练模型也非常简单，只需3行代码即可完成。 ? 下一步就是在测试数据集上测试微调的T5模型。
在下一个教程中，学习如何使用新加载的分词器、图像处理器、特征提取器和处理器来预处理数据集进行微调。...这将确保您每次加载正确的架构。在下一个教程中，学习如何使用新加载的分词器、图像处理器、特征提取器和处理器来预处理数据集进行微调。...加载MInDS-14数据集（查看Datasets 教程以获取有关如何加载数据集的更多详细信息）以查看如何在音频数据集中使用特征提取器： >>> from datasets import load_dataset...加载food101数据集（请参阅数据集教程以获取有关如何加载数据集的更多详细信息），以查看如何在计算机视觉数据集中使用图像处理器： 使用数据集split参数仅加载训练集中的一小部分样本，因为数据集非常大...加载LJ Speech数据集（查看数据集教程以获取有关如何加载数据集的更多详细信息），以查看如何使用处理器进行自动语音识别（ASR）： >>> from datasets import load_dataset
非关系型或NoSQL数据库有动态模式。它们以文件的集合或多个集合的形式存储数据。 在使用Supabase时，你将在其图形用户界面（GUI）中度过大部分时间。...它还提供了一个SQL编辑器，你可以用它来编写自定义的SQL查询，以操作表中的数据。 最令人喜欢的特点之一是，它在创建数据库时就提供了一个随时可用的REST API。...Firebase Firestore是谷歌的一个数据库服务。尽管Firestore在两年前才推出测试版，但它已经拥有一个巨大的社区。它是一个管理数据库，旨在支持无服务器应用开发。...定价 Spark计划 (免费)：Firestore的总存储数据为1GB Blaze计划（随用随付）：总容量为1GB，每多存储1GB的数据在Firestore中加0.108美元。...接口文档规范 Bootstrap实战 - 响应式布局 为什么 Redis 的查询很快，Redis 如何保证查询的高效 vue3-vite-elementplus-admin管理后台V1.0.2 知网都搜不到的知识
三种常见的迁移学习类型如下所示： 1.2 作为固定的特征提取器 获取一个使用ImageNet预训练的卷积神经网络，移除最后一个全连接层（这一层输出1000个类别得分），然后将剩余的卷积神经网络视为一个用于新数据集的特征提取器...如何调优 如何决定你应该在一个新的数据集上执行什么类型的迁移学习？...由于我们有更多的数据，我们可以有更多的信心能在对网络微调的时候使得其不会发生过拟合，所以我们可以使用微调的方案。 新的数据集很小，但与原始数据集有很大不同。由于数据很小，最好只训练一个线性分类器。...由于新数据集与预训练的数据集非常不同，最好不要训练网络最后面一层的分类器，因为它包含了很多预训练时采用的数据集中的特定的特征。相反，从网络的靠前的几层就开始训练SVM分类器可能效果更好。...这是因为我们认为目前的卷积神经网络的权重已经相对够好了，只需要进行微调即可，所以我们不希望太快、太多扭曲它们（尤其是当新线性分类器正在从随机初始化开始训练时）。
6.工作流程（## Workflow）：指导AI如何交流和输出信息。 7.初始化对话（# Initialization）：开始时的对话，重申关注的重点。...知识库的技术架构分为两部分： 第一、离线的知识数据向量化 加载：通过文档加载器（Document Loaders）加载数据/知识库。 拆分：文本拆分器将大型文档拆分为较小的块。便于向量或和后续检索。...04 、向量数据库 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...06 、微调（Fine-tuning） 理解，首先 MCube 会依据模板缓存状态判断是否需要网络获取最新模板，当获取到模板后进行模板加载，加载阶段会将产物转换为视图树的结构，转换完成后将通过表达式引擎解析表达式并取得正确的值...对企业而言，微调可以更有效地控制推理成本。 第三，当Prompt Engineering效果不佳，而企业又拥有高质量的自有数据时，微调可以显著提升模型在特定领域的性能。 第四，微调支持个性化服务。
PyTorch Lightning最近在从样板代码解耦研究中获得了出色的响应，从而实现了无缝的分布式训练，日志记录和深度学习研究代码的可重复性。...使基线模型运行在新数据集或域外任务上需要花费时间。但是借助Flash用户可以在几行代码中创建图像或文本分类器，而无需花哨的模块和研究经验。 任何新的深度学习项目的标准工作流程都遵循三个步骤。...通常将数据加载硬编码到不同的基准数据集。这导致任务表示的多个不兼容标准。除非您掌握其工作方法，否则几乎不可能修改或建立在该代码上。...它们旨在使推理，微调和训练和谐。它目前支持图像分类，图像嵌入，表格分类，文本分类，摘要和翻译。...通过覆盖损失函数或优化器，可以选择将哪种体系结构用于各种实现。 Flash是第一个为分布式训练和深度学习模型推断提供一致支持的高级框架。
如果你只想了解如何利用LLaMA-Factory进行模型的微调，直接通过官方文档即可完成。无需阅读本文。...开头的代码如下： # 获取分词器 tokenizer = load_tokenizer(model_args) # 获取数据集 dataset = get_dataset...检查是否需要从缓存路径加载数据集，如果是，则加载并返回数据集。 如果缓存路径不存在，则根据data_args参数获取数据集列表，并加载每个数据集。 将所有加载的数据集合并为一个数据集。...获取数据集列表 接下来就是获取数据集列表的实现了。...当从"Hugging Face Hub"或"ModelScope Hub"加载数据集时，函数会使用相应的库加载数据集。 当从脚本或文件加载数据集时，函数会根据文件类型选择合适的方式加载数据。
蚂蚁Java一面 1.static关键字，什么时候加载 static 关键字主要用于定义静态变量和静态方法。这些静态成员在类加载时被加载，并且随着类的加载而初始化。...静态成员在加载类时初始化： 静态变量会在类加载时被初始化，而不是等到类的实例化过程中。因此，在类第一次加载时就会进行静态成员的初始化。...死锁和误删： 当获取锁的客户端崩溃或网络问题时，可能会导致死锁或误删锁。 性能开销： 有些实现方式（如基于数据库的分布式锁）可能会带来较大的性能开销。...缓存击穿解决方案： 热点数据预加载： 在缓存失效前提前加载数据到缓存，避免大量请求同时击穿数据库。 互斥锁： 在缓存失效时，通过互斥锁（如分布式锁）防止大量请求同时访问数据库。...，然后在特定任务的数据上进行微调。
接下来将尝试对全部层的参数进行微调。 恭喜！模型已成功训练，可以识别猫和狗了。识别准确率大约是93.5%。 还能进步吗？这要等到微调之后了。 我们保存当前的模型参数，以便重新加载时使用。...对预测模型的微调 为了找到最适合微调模型的学习率，我们使用学习速率查找器，可以逐渐增大学习速率，并且在每个batch之后记录相应的损失。在fastai库通过lr_find来实现。...首先加载之前保存的模型，并运行lr_find recorder.plot可用于绘制损失与学习率的关系图。当损失开始发散时，停止运行。...1cycle的一个周期长度 下图显示了超收敛方法如何在Cifar-10的迭代次数更少的情况下达到比典型（分段常数）训练方式更高的精度，两者都使用56层残余网络架构。...在预训练模型上微调策略 恭喜，我们已经成功地使用最先进的CNN覆盖了图像分类任务，网络的基础结构和训练过程都打下了坚实的基础。 至此，你已经可以自己的数据集上构建图像识别器了。
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