项目通常有多个 k8s 集群环境，dev、testing、staging、prod，kubetcl 在多个环境中切换，操作集群 Pod 等资源对象，前提条件是将这三个环境的配置信息都写到本地机的 $HOME.../.kube/config 文件中。...默认情况下kubectl会查找$HOME/.kube目录中命名为config的文件。那么，我们如何将多个 kubeconfig 文件合并为一个呢？...HOME/.kube/config:$(find $HOME/.kube -type f -maxdepth 1 | grep config | tr '\n' ':') 将所有 kubeconfig 文件合并为一个...kubeconfig 中定义的所有集群： kubectl config get-contexts --kubeconfig=$HOME/.kube/all-in-one-kubeconfig.yaml 用新合并的配置文件替换旧配置文件
标签：Python与Excel,pandas 本文讲解使用Python pandas将多个工作表保存到一个相同的Excel文件中。按照惯例，我们使用df代表数据框架，pd代表pandas。...我们仍将使用df.to_excel()方法，但我们需要另一个类pd.ExcelWriter()的帮助。顾名思义，这个类写入Excel文件。...这两种方法的想法基本相同：创建一个ExcelWriter，然后将其传递到df.to_excel()中，用于将数据框架保存到Excel文件中。这两种方法在语法上略有不同，但工作方式相同。...False) df_2.to_excel(writer2, sheet_name =‘df_2’, index = False) writer2.save() 这两种方法的作用完全相同——将两个数据框架保存到一个...Excel文件中。
1、将所有的csv文件放到一个文件夹，比如D:/test中有a.csv，b.csv，c.csv，d.csv，f.csv 2、打开cmd，切换到存放csv的文件夹，先输入D:，注意有冒号。...再cd test进入test文件夹 或者用简单的方法：在test文件夹中，按住shift加鼠标右键，选择在此处打开命令窗口。...4、打开csv文件夹就可以看到all.csv ?
如何将一个文件夹下的多个TXT合并成一个 编程笔记需要将同一个文件夹下面的多个txt文件合并为一个txt文件，应该如何做呢？...1、新建一个txt文本文档 我们只需要在该文件夹下面新建一个文本文件“新建文本文档.txt”，并输入以下内容，并保存该文本文件 copy *.txt 合并ok.txt 2、将txt文件改为bat批处理文件...将第一步保存的“新建文本文档.txt”文件扩展名改为bat格式（批处理程序） 如果文件扩展名不显示的话记得在文件夹选项中将显示文件扩展名的选项打开。...3、双击运行“新建文本文档.bat” 在当前文件夹下面运行“新建文本文档.bat”，程序会马上运行，瞬间消失。 我们即可在当前文件夹下面找到合并以后的文件“合并ok.txt”。
提示：安装程序无法复制一个或多个文件。 特定错误码是 0x4b8。按“确定”以继续；或者按“取消”，停止安装并且再试一次。如果继续，组 件可能无法正常运行。...这里的esentutl是一个系统的修复工具。主要用于修复系统的数据库。...在Windows系统中，包含了多个数据库，最主要的数据库就是注册表，还包含了很多其他的数据库，他们都以系统数据库文件的形式保存，其后缀名为SDB。 ESEnTUtl运行有几种模式。...你可以用该选项来创建报表输出或者作为另一个数据库的输入。 /s 为流数据输出设置文件名。默认设置是NONE。...通常，你无需更改数据库文件名因为ESEnTUtl已经支持多个临时数据库。该选项适用于碎片整理、完整性检查以及修复模式。 注意：某些模式针对不同的目的使用同样的选项开关。
论文研究了MMGL提出的三个研究问题： (1)如何在避免可扩展性问题的同时，向预先训练好LM中注入多个邻域信息，从而避免可扩展性问题？(2)如何将多模态邻域之间的图结构信息注入到LM中？...因此，论文定义了三个设计空间来研究MMGL的三个研究问题如下：研究问题1：论文如何为LM提供多个多模态邻域信息，同时避免可伸缩性问题？研究问题2：如何将多模态邻域之间的图结构信息注入到LM中？...在这里，论文关注部分摘要任务，该任务的目的是通过理解每个维基百科页面上的多模式内容来生成一个句子来捕获关于一个部分内容的信息。...原则研究问题：论文介绍了MMGL需要回答的三个研究问题： (1)如何向预先训练好的LMs提供多个邻域信息，(2)如何将图结构信息注入到LM中，(3)如何有效地微调LMs=参数。...在这项工作中，论文专注于部分摘要任务，以生成一个突出显示特定部分内容的单一句子。摘要是根据给定在目标和上下文部分中出现的所有图像和（非摘要）文本生成的。
在第三阶段，控制策略与相关的实验控制目标绑定到一个可执行文件中，使用量身定制的编译器（10 kHz 实时控制），最大限度地减少依赖性并消除不必要的计算。...基于此，来自 DeepMind 的研究者通过使用另一个 LM 生成测试用例来自动发现目标 LM 未来可能的有害表现。...这样一来，如何将压缩后的视频画质、流畅度等损失降到最小就成了视频厂商关注的重要问题，也是一个有望用强化学习解决的问题。...大多数在线视频依赖于编解码器在视频的源头对其进行压缩或编码，然后通过互联网将其传输给观众，最后再解压或解码播放。这些编解码器为视频中的每一帧做出多个决定。...图 2 显示了「悟空」数据集中的一些样本： 在图 3 中，研究者可视化了数据集中单词（由一个或多个字符组成）的分布： 推荐：华为诺亚方舟实验室开源了第一个亿级中文多模态数据集：悟空。
史上最大语言模型 Turing-NLG，简称T-NLG，是一个基于Transformer的生成语言模型，可以生成单词来完成开放式的文本任务，比如回答问题，提取文档摘要等等。...以前，回答问题和提取摘要的系统，主要依赖于从文档中提取现有的内容。虽然可以作为替代答案或摘要，但常常显得不自然或不连贯。...“有了T-NLG，我们可以自然地总结或回答有关个人文件或电子邮件线程的问题，”微软表示。 ?...训练大型模型的一个常识是：任何超过13亿参数的模型，单靠一个GPU(即使是一个有32GB内存的 GPU)也是不可能训练出来的，因此必须在多个GPU之间并行训练模型，或者将模型分解成多个部分。...其不仅能够使用一个完成的句子回答，还能够在不需要上下文的情况下回答问题，比如下面的这个问题并没有给出更多的信息。在这些情况下，T-NLG能基于预训练中获得的知识来生成一个答案。 ? 其次是生成摘要。
p=24694 本文首先展示了如何将数据导入 R。然后，生成相关矩阵，然后进行两个预测变量回归分析。最后，展示了如何将矩阵输出为外部文件并将其用于回归。 数据输入和清理 首先，我们将加载所需的包。...创建和导出相关矩阵 现在，我们将创建一个相关矩阵，并向您展示如何将相关矩阵导出到外部文件。请注意，创建的第一个相关矩阵使用选项“pairwise”，该选项对缺失数据执行成对删除。...# 在变量之间创建一个相关矩阵 cor <- cor( "pairwise.complete.obs", cor #相关矩阵 rcorr( test) # 相关性的显著性 # 将相关矩阵保存到文件中...请注意，lm 命令默认为按列表删除。...影响度量 提供了许多个案诊断。
今天在虚拟机下在学习scapy的东西，其中一个例子中需要安装一个python的visual模块，期间报了N多的错误，一个个解决其中的依赖问题，到后面被卡住了 [root @ localhost...网上找了N久，发现有这个问题的人还真不少呢，愣是没有找到解决的方法，其实我已经找到了这个包的源代码了，就是安装的时候有保错， [root @ localhost visual-3.2.9]＃cd .....检查fgrep ... / bin / grep -F检查gcc使用的ld ... / usr / bin / ld检查链接器（/ usr / bin / ld ）是GNU ld ...是，请检查BSD或MS...GNU / Linux ld.so检查如何将库路径硬编码到程序中...立即检查是否可以剥离库...是的，请检查libtool是否支持共享库。...状态：创建config.h config.status：config.h不变config.status：执行depfiles命令config.status：执行libtool命令---配置摘要*安装前缀
使用 ggplot2 可视化单个变量的分布&两个或多个变量之间的关系。...：在图形中使用的数据集第二个参数：mapping:如何将数据集中的变量映射到绘图的视觉属性，在aes()中定义使用geom_形状（）定义一个几何图形,表示数据的几何对象形状：bar-条形图；line-折线图...显示体重和鳍状肢长度之间关系的平滑曲线geom_smooth(method = "lm")注意添加位置是给每个企鹅种群单独拟合曲线？还是给整个企鹅群体拟合曲线？给图加上标题吧！...设置直方图中间隔的宽度，需要摸索找到最适宜的geom_bar(color = "red")——边框变红geom_bar(fill = "red")——填色变红Visualizing relationships可视化两个或多个变量之间关系数值变量...body_mass_g)) + geom_point(aes(color = species, shape = species)) + facet_wrap(~island)Saving your plots保存到项目文件夹中
在这项工作中，我们表明，无需任何训练，就可以在扩散模型中利用这种语义知识来找到语义对应——多个图像中具有相同语义的位置。...这些优化的嵌入捕获有关位置的语义信息，然后可以将其传输到另一个图像。...然而，使用 MusicLM 进行采样需要通过这些 LM 一个一个地进行处理以获得细粒度的声学标记，这使得计算成本高昂且无法实时生成。具有与 MusicLM 同等质量的高效音乐生成仍然是一项重大挑战。...在本文中，我们提出了 MeLoDy（M 代表音乐；L 代表 LM；D 代表扩散），这是一种 LM 引导的扩散模型，它可以生成最先进质量的音乐音频，同时减少 95.7% 或 99.6% 的前向传递MusicLM...，分别用于采样 10 秒或 30 秒的音乐。
训练方法 超过 13 亿参数的模型无法部署在单个 GPU 上，因此该模型需要在多个 GPU 之间并行化或者被分解。...其次，由于高细粒度的计算和高昂的通信成本，模型并行并不能扩展超过一个单节点的效率。例如，英伟达的 Megatron-LM 实现了 83 亿参数的模型加速。...在单节点多 GPU 上，这个模型可以很好地适应，但是要扩展到多个节点的时候，模型性能就下降了。...与当前模型并行库相比，DeepSpeed 库不需要重新设计代码或重构模型。同时，DeepSpeed 库也不对模型尺寸（如注意力头的数量、隐藏层参数量等）、批大小或任何其他训练参数施加任何限制。...例如，模型可以帮助用户对文档和邮件进行摘要化处理。同时，模型也能够应用在 Office 系列软件中，比如作为文档的写作助理或问答机器人，分别面向写作者和读者。
因此，通常需要将NumPy数组保存到文件中。 学习过本篇文章后，您将知道： 如何将NumPy数组保存为CSV文件。 如何将NumPy数组保存为NPY文件。...如何将NumPy数组保存到NPZ文件。...3.将NumPy数组保存到.NPZ文件 有时，我们准备用于建模的数据，这些数据需要在多个实验中重复使用，但是数据很大。这可能是经过预处理的NumPy数组，例如文本集或重新缩放的图像数据的集合。...npz文件格式适合这种情况，并支持本机NumPy文件格式的压缩版本。savez_compressed（）函数可以将多个NumPy的阵列被保存到一个单一的压缩.npz文件。...在这种情况下，savez_compressed（）函数支持将多个数组保存到单个文件中。load（）函数可能会加载多个数组。
Chung, Suyoung Lee, Hyeongjin Nam, Jaerin Lee, Kyoung Mu Lee 文章链接：https://arxiv.org/abs/2311.13384 摘要...为了促进训练，我们精心策划并生成了一个广泛的数据集，其中包括规模和复杂性超乎寻常的对象级和场景级多模态任务，需要对 3D 世界进行深入理解并与之交互。...： 在本文中，我们发现语言模型（LM），无论是基于编码器还是基于解码器，都可以通过同源模型的参数来获得新的功能，而无需重新训练或 GPU。...基于这一观察，我们使用 DARE 进一步稀疏多个 SFT 同源模型的 delta 参数，然后通过参数平均将它们合并为单个模型。...这凸显了 SFT 只是通过 delta 参数来激发能力，而不是向 LM 注入新的能力；(2) DARE 可以将多个特定于任务的 LM 合并为一个具有不同能力的 LM。
你也可以指定多个文件或目录，以将它们一起添加到暂存区。 二、进行提交 在GIT中，要提交更改，可以按照以下步骤进行提交： 打开终端或命令提示符，并导航到包含你的GIT仓库的项目目录。...如果你的更改已经在暂存区中，可以使用 git commit 命令来创建一个新的提交并将更改保存到版本历史中。...例如： git commit -m "添加新功能：用户登录" 这会创建一个提交，记录了你的更改并保存了相关的提交消息。 提交成功后，GIT会显示提交的摘要信息和统计信息。这表明提交已成功完成。...四、总结 本文分为三部分，分别介绍了在GIT中的添加文件到暂存区、进行提交和查看提交历史的步骤。 第一部分讲解了如何将文件添加到GIT的暂存区。...这包括在终端中检查仓库状态，使用git commit命令创建一个新的提交并将更改保存到版本历史中的步骤。提交消息是用来简要描述提交目的的。 第三部分讲解了如何查看GIT仓库的提交历史。
深度学习自然语言处理 分享 整理：pp Towards Optimal Learning of Language Models 摘要：这项工作研究了改善语言模型（LM）学习的一般原则，旨在减少必要的训练步骤...具体来说，我们提出了一个理论的LM的最佳学习。我们首先提出了一个目标，通过最大限度地提高数据压缩比，在“LM训练无损压缩”视图中优化LM学习。...A：这篇论文提到了多个与语言模型学习速度提升相关的研究领域，包括但不限于以下几个方面： 模型架构和优化器的改进：研究者们提出了修改模型架构或优化器的方法来加速语言模型的学习速度。...这个目标为LM学习提供了一个明确的物理意义。 推导学习定律：论文推导出了一个名为“学习定律”的定理，该定理揭示了在最优学习过程中，所有训练样本对LM的贡献应该是相同的。...讨论和未来工作：论文讨论了其理论的局限性，并提出了未来工作的方向，包括设计实用的学习方法来找到最优学习策略，以及如何将这些理论应用于更大规模的语言模型训练。
--该摘要由Turing-NLG语言模型本身生成 BERT和GPT-2之类的深度学习语言模型（language model, LM）有数十亿的参数，互联网上几乎所有的文本都已经参与了该模型的训练，它们提升了几乎所有自然语言处理...以前，问题解答和概要系统是依赖于从文档中提取现有内容，把这些内容用作备用答案或摘要，但它们通常看起来不自然或不连贯。借助T-NLG模型，就可以很自然的总结或回答有关个人文档或电子邮件主题的问题。...训练T-NLG：硬件和软件的突破 任何超过13亿参数的模型都无法装入单张GPU（甚至一个具有32GB内存的电脑），因此该模型本身必须在多个GPU之间并行化或分解。...LAMBADA下一个单词预测准确性（越高越好））上的性能。...不需监督的摘要总结 NLP文献中的摘要有两种类型：提取-从文档中获取少量句子作为摘要的代名词，抽象-用NLG模型像人类一样生成摘要。
在科学和哲学中，范式通常指解决一个领域中问题的一类概念或思维方式。在本文中，我们定义范式为解决一类NLP任务所使用的机器学习框架，这个框架由输入 、输出 、模型 的结构共同定义。...一类NLP任务通常有一个或多个较为常用的范式，一个范式也可以解决一个或多个NLP任务，一个范式可以实例化为多个深度学习模型。 什么是范式迁移？...我们梳理了近年来发生在文本分类（TC）、自然语言推理（NLI）、命名实体识别（NER）、细粒度情感分析（ABSA）、关系抽取（RE）、文本摘要（Summ）、语法/语义解析（Parsing）等任务中的范式迁移工作...BART、T5等Seq2Seq预训练模型的出现，Seq2Seq范式也开始在多个任务中大放光彩。...我们认为，(M)LM、Matching、Seq2Seq、MRC都有希望。
然而，RLHF 是一个复杂且经常不稳定的过程，首先要拟合一个反映人类偏好的奖励模型，然后利用强化学习对大型无监督 LM 进行微调，以最大限度地提高估计奖励，同时不会偏离原始模型太远。...这种方法避免了拟合奖励模型、在微调期间从LM采样或进行大量超参数调整的需要。...论文的实验表明，DPO在使LM与人类偏好对齐方面，与现有方法相当或更优，特别是在控制生成内容的情感倾向、提高摘要和单轮对话的质量方面，同时实现起来更简单。 Q2: 有哪些相关研究？...实验结果表明，DPO在多个任务上可以实现与现有RLHF方法相当或更好的性能，同时在实施和训练上更简单、更高效。 Q5: 有什么可以进一步探索的点？...实验结果表明，DPO在多个任务上可以实现与现有RLHF方法相当或更好的性能，同时在实施和训练上更简单、更高效。
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