1.在传统得到web应用中，采用的都是同步的交互方式，为了等待服务器的响应，可能需要较长的时间，客户体验有时候很不好，而Ajax可以实现异步的交互方式。...在交互较多，局部刷新和按需取数据（频繁读取数据和数据分类良好）的情况下使用比较频繁。但是也有自身的缺点，Ajax大量使用javascript和Ajax引擎，这需要浏览器的支持。...但是各个浏览器提供的创建Ajax的方式不同，使得我们需要测试各个浏览器的兼容性，这一点比较麻烦。虽然代码比较长，但是固定的，可以单独摘出来。...3.创建Ajax对象XMLHttpRequest.由于各个浏览器的创建方式不同，所以我们写一个可以兼容各个浏览器的方法，在方法里我们实现各个浏览器中Ajax对象的创建。...但是呢IE浏览器的版本不同在创建Ajax的对象时也不相同，所以Ajax对象的创建种类比较多。
当谈到实战 Python 编程时，有很多有趣和实用的项目可以尝试。在本文中，我将介绍一个简单但有趣的项目，让我们一起创建一个基于 Python 的命令行密码管理器。...密码管理器项目简介 密码管理器是一个用于安全存储和管理各种网站和服务的用户名和密码的工具。我们将使用 Python 来创建一个基本的命令行密码管理器，它将允许用户添加、查看和删除存储的密码。...Python 的基本库，如 random 和 json。 项目步骤 步骤 1：初始化密码数据库 首先，我们需要初始化一个密码数据库。我们可以使用 Python 的字典数据结构来实现这个数据库。...创建一个名为 passwords.json 的文件来保存密码。...# 调用删除密码函数 delete_password() 总结 这个简单的密码管理器项目让你实践了 Python 编程的基础知识，包括文件操作和字典的使用。
本文实例讲述了laravel框架中控制器的创建和使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下： laravel中我们可以使用 artisan 命令来帮助我们创建控制器文件。...文件默认会创建在 app\Http\Controllers 目录下。 打开控制器文件，我们就可以添加自已的方法了。 <?...Route::get('/test', 'TestController@test'); 如何获取用户的输入，一般推荐通过依赖注入的方式来获取。 <?...restful 风格的代码，提供了简单方式，只需在创建控制器命令后面加上 –resource 选项。...php artisan make:controller OrderController --resource laravel帮我们创建指定的方法，各自表示不同的意义和作用。 <?
1、问题背景在Python中，我们可以使用装饰器来修改函数或方法的行为，但当装饰器需要使用一个在实例化时创建的对象时，事情就会变得复杂。...例如，我们想要创建一个装饰器，可以创建一个新的函数/方法来使用对象obj。如果被装饰的对象是一个函数，那么obj必须在函数创建时被实例化。...如果被装饰的对象是一个方法，那么必须为类的每个实例实例化一个新的obj，并将其绑定到该实例。2、解决方案我们可以使用以下方法来解决这个问题：使用inspect模块来获取被装饰对象的签名。...当这些函数/方法被调用时，dec装饰器会将obj绑定到self（如果是方法）或实例化obj（如果是函数）。然后，dec装饰器会返回一个新函数/方法，该函数/方法使用obj。...请注意，这种解决方案只适用于对象obj在实例化时创建的情况。如果obj需要在其他时间创建，那么您需要修改此解决方案以适应您的具体情况。
基本模型的搭建和训练 对于一些基本的网络模型，我们可以使用“tf.keras.Sequential”来创建，通过这种方式创建的模型又称为“顺序模型”，因为这种方式创建的模型是由多个网络层线性堆叠而成的。...例如“optimizer”用来指定我们想使用的优化器以及设定优化器的学习率。...例如Adam优化器“tf.keras.optimizer.Adam”、SGD优化器“tf.keras.optimizer.SGD”等，在15行代码中我们使用了Adam优化器，并设置了学习率为“0.001...使用“model.fit”来执行模型的训练，其中参数“data”和“labels”分别为训练数据和类标，“epochs”为训练的回合数（一个回合即在全量数据集上训练一次），“batch_size”为训练过程中每一个批次数据的大小...模型的保存和恢复 我们可以使用“model.save()”和“tf.keras.models.load_model()”来保存和加载由“tf.keras”训练的模型： # 创建一个简单的模型 model
TensorFlow使用数据流模型来描述计算过程，并将它们映射到了各种不同的硬件平台上，包括Linux、Max OS X、Windows、Android和iOS等，从x86架构到ARM架构，从拥有单个或多个...在TensorFlow1.x版本中，当我们使用TensorFlow低级API进行编程时，我们首先需要定义好计算图，然后创建TensorFlow会话（session）来执行计算图。...为了保留静态图的优势（例如性能优化和可移植性等），TensorFlow2.0提供了“tf.function”方法，使用“tf.function”修饰的python函数，TensorFlow可以将其作为单个图来运行...为了保留静态图的一些优势，例如性能优化以及重用模块化的TensorFlow函数等，在TensorFlow2.0中，我们可以使用“tf.function()”来修饰python函数以将其标记为即时（Just-In-Time...使用tf.data加载数据 我们使用tf.data创建的输入管道来读取训练数据，并可以通过tf.feature_column来指定特征列或者交叉特征。 2.
但Tensorflow与传统的模型搭建方式不同，它是采用数据流图的方式来计算, 所以我们首先得创建一个数据流图，然后再将我们的数据（数据以张量tensor的形式存在）放到数据流图中去计算，节点Nodes...Tensorflow中的基本概念 计算图（Graph）：计算图描述了计算的过程，Tensorflow使用计算图来表示计算任务。 张量（Tensor）：Tensorflow使用tensor表示数据。...Tensorflow2.0相比Tensorflow1.x版本的改进 1、支持tf.data加载数据，使用tf.data创建的输入管道读取训练数据，支持从内存（Numpy）方便地输入数据； 2、取消了会话...如果不想从头训练模型，可以使用迁移学习来训练一个使用TensorflowHub模块的Keras或Estimator； 4、使用分发策略进行分发训练，分发策略API可以在不更改定义的情况下，轻松在不同的硬件配置上分发和训练模型...最后，我们使用Tensorflow2.0高阶API keras来实现深度学习经典入门案例——手写数字识别，以下是案例代码，有兴趣的同学可以跟着实现一遍。
使用 tf.data 创建的输入管道读取训练数据。还支持从内存（例如 Numpy）方便地输入数据。...一组标准的打包模型（例如线性回归、逻辑回归、随机森林）也可以直接使用（使用 tf.estimator API 实现）。...这个过程保留了基于 1.x TensorFlow 执行的所有优点：性能优化、远程执行以及易于序列化、导出和部署的能力。 使用分发策略进行分发训练。...TensorFlow.js 还支持在 JavaScript 中定义模型，并使用类似于 KERA 的 API 直接在 Web 浏览器中进行训练。...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。
常用的数据集（datasets） 在TensorFlow2.0中，常用的数据集需要使用tf.keras.datasets来加载，在datasets中有如下数据集。 ?...这时候就要用到layers了，下图是TensorFlow2.0中部分层，它们都是Layer的子类。 ? 那么我们如何使用layer来构建模型呢？...下面将介绍TensorFlow2.0中的激活函数及它们应该在TensorFlow2.0中该如何使用。下图是TensorFlow2.0中部分激活函数： ?...优化器（activations） 通常当我们准备好数据，设计好模型后，我们就需要选择一个合适的优化器（Optimizers）对模型进行优化。...下面将介绍TensorFlow2.0中的优化器及他们应该在TensorFlow2.0中该如何使用。下图是TensorFlow2.0中所有的优化器，它们都是Optimizer的子类。 ?
LLaMA在数万亿个代币上进行训练，我们已经证明，可以专门使用公开可用的数据集来训练最先进的模型。...这与其他类型的任务（如多项选择题或填空任务）形成鲜明对比，在这些任务中，模型有一组选项可供选择。 ❝如何评价不同模型的性能？...We select the completion with the highest likelihood given the provided context.在多项选择任务中，目标是根据提供的上下文在一组给定选项中选择似然虽高的选项...| 17 TFrec文件的创建与读取 扩展之Tensorflow2.0 | 16 TF2读取图片的方法 扩展之Tensorflow2.0 | 15 TF2实现一个简单的服装分类任务 小白学PyTorch...| 十大经典排序算法（动图） 杂谈 | 正态分布为什么如此常见 Adam优化器为什么被人吐槽？
我们发布AIpaca模型，是META的LLaMA 7B模型中微调得到的，使用了text-davinci-003在以self-instruct的方式生成得得52k的指令跟随预料。...我们使用了Hugging Face的寻来你框架，利用了 Fully Sharded Data Parallel and mixed precision training等方法进行训练。...我们生成指令有如下步骤： 使用语言模型生成一组指令 然后使用指令生成输入和输出对。 再根据他们的质量和多样性进行修建 上图是自我指导的高级概述。...| 17 TFrec文件的创建与读取 扩展之Tensorflow2.0 | 16 TF2读取图片的方法 扩展之Tensorflow2.0 | 15 TF2实现一个简单的服装分类任务 小白学PyTorch...| 十大经典排序算法（动图） 杂谈 | 正态分布为什么如此常见 Adam优化器为什么被人吐槽？
；对于回归问题，可以使用线性函数（linear function）来实验。...Tensorflow是一个使用数据流图（data flow graphs）技术来进行数值计算的开源软件库。...数据流图是是一个有向图，使用节点（一般用圆形或方形描述，表示一个数学操作或数据输入的起点和数据输出的终点）和线（表示数字、矩阵或Tensor张量）来描述数学计算。...TensorFlow中文翻译是“向量在这个结构中飞”，这也是TensorFlow的基本含义。 最后补充一个在线的神经网络模拟器，大家可以试着去运行，看看神经网络的工作原理及参数调整。...构建神经网络优化器（梯度下降优化函数） 这里的优化器为GradientDescentOptimizer，通过优化器减少误差，每一步训练减少误差并提升参数准确度。
MySQL分表分库是一种数据库架构设计的技术，在特定的场景下可以优化数据库性能和可扩展性。 在MySQL中，可以使用分表和分库来优化数据库的性能，具体步骤如下： 1....水平分表：按照数据行进行分割，将数据行按照某个条件分散到多个表中，例如按照日期、地区等分割。使用水平分表可以减少单表的数据量，提高查询效率。...垂直分库：将不同的表划分到不同的数据库中，通常是将相关性不高的表拆分到不同的数据库，可以减少数据库之间的冲突和竞争。...示例代码：-- 创建库 CREATE DATABASE db1; CREATE DATABASE db2; -- 在不同的库中创建表 CREATE TABLE db1.table ( id INT...示例代码：-- 在不同的库中创建相同的表 CREATE DATABASE db1; CREATE DATABASE db2; CREATE TABLE db1.table ( id INT PRIMARY
另外为了后面方便使用“pip”来管理虚拟环境的包，我们为虚拟环境的“pip”命令也创建一个别名。...这里需要注意，当我们要使用“pip”命令为我们创建的python虚拟环境安装包时，需要使用这里我们配置的“apip”命令，直接使用pip或pip3命令，会把包安装到系统自带的python环境中。...另外ELT过程的各个步骤也都可以进行相应的优化，例如并行的读取数据以及并行的处理数据等。在TensorFlow中我们可以使用“tf.data”API来构建这样的数据输入管道。...接下来我们用创建的dataset训练一个分类模型，这个例子的目的是让读者了解如何使用我们创建的dataset，为了简单，我们直接使用“tf.keras.applications”包中训练好的模型，...接着我们编译一下模型，同时指定使用的优化器和损失函数： model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(), loss='sparse_categorical_crossentropy
TensorFlow2.0（5）：张量限幅 TensorFlow2.0（6）：利用data模块进行数据预处理 TensorFlow2.0（7）：4种常用的激活函数 TensorFlow2.0（8）...()方法可以将模型保存到一个指定文件中，保存的内容包括： 模型的结构 模型的权重参数 通过compile()方法配置的模型训练参数 优化器及其状态 model.save('mymodels/mnist.h5...') 使用save()方法保存后，在mymodels目录下就会有一个mnist.h5文件。...需要使用模型时，通过keras.models.load_model()方法从文件中再次加载即可。...optimizer=keras.optimizers.RMSprop()) new_model.load_weights('mymodels/mnits_weights') # 将保存好的权重信息加载的新的模型中
安装GPU版TF 在2.2节中我们已经安装了CPU版的TensorFlow，为了使用GPU来加速计算，我们必须安装GPU版的TensorFlow。...图2 NVIDA驱动下载提示 安装完成之后可以使用“nvidia-smi”命令查看显卡，如图3所示是我的服务器上的两块显卡。 图3 作者机器上的两块显卡的信息 3....“0”的这个GPU，执行完上面的这段代码后我们使用命令“nvidia-smi”来查看一下GPU的占用情况，如图12所示，编号为“0”的GPU正在被占用。...我们可以将代码中的“0”改为“1”来使用另一个GPU。...tf from tensorflow.keras import layers strategy = tf.distribute.MirroredStrategy() # 优化器以及模型的构建和编译必须嵌套在
【image encoder】 受到可扩展和强大的预训练方法，我们使用了MAE来预训练ViT。...masks 我们用位置编码来表示点和boxes的位置，使用CLIP的text encodder来表示free-form text的编码 【mask decoder】 使用一个modification...运行两个blocks后，我们上采样图像embedding，然后一个MLP来把output token映射到动态的线性分类器，也就是计算mask概率的。...| 17 TFrec文件的创建与读取 扩展之Tensorflow2.0 | 16 TF2读取图片的方法 扩展之Tensorflow2.0 | 15 TF2实现一个简单的服装分类任务 小白学PyTorch...| 十大经典排序算法（动图） 杂谈 | 正态分布为什么如此常见 Adam优化器为什么被人吐槽？
2，研究人员最重要的是快速迭代发表文章，需要尝试一些较新的模型架构。而Pytorch在易用性上相比TensorFlow2有一些优势，更加方便调试。...而tf.keras是在TensorFlow中以TensorFlow低阶API为基础实现的这种高阶接口，它是Tensorflow的一个子模块。...本书主要是在参考TensorFlow官方文档和函数doc文档基础上整理写成的。 但本书在篇章结构和范例选取上做了大量的优化。 不同于官方文档混乱的篇章结构，既有教程又有指南，缺少整体的编排逻辑。...不同于官方文档冗长的范例代码，本书在范例设计上尽可能简约化和结构化，增强范例易读性和通用性，大部分代码片段在实践中可即取即用。...如果说通过学习TensorFlow官方文档掌握TensorFlow2.0的难度大概是9的话，那么通过学习本书掌握TensorFlow2.0的难度应该大概是3.
具体详情如下： Keras有自己的一系列优化器在tf.keras.optimizers里，TensorFlow也有自己的一系列优化器在tf.train里。...我们准备把它们合并成一组优化器，主要基于现有的TensorFlow优化器，然后增加一些特性。 之后，新的优化器会把Keras优化器取代，最后会改掉一些签名。 这个RFC描述了所有计划的API变更。...另外需要解释一下是否依然支持使用张量作为学习率的旧方法。...在TensorFlow2.0的API中，只要有可能，我们就给每个功能只提供一种方法，比如只有一种方法来实现metrics。...François Chollet总结说，这个提议并没有用Keras优化器取代TensorFlow优化器，只是一个非常保守的变化，让整体优化器的API明显改进，更简单、统一，功能更完善，对用户更友好。
在TensorFlow1.0时代，采用的是静态计算图，需要先使用TensorFlow的各种算子创建计算图，然后再开启一个会话Session，显式执行计算图。...此外静态图会对计算步骤进行一定的优化，剪去和结果无关的计算步骤。...如果需要在TensorFlow2.0中使用静态图，可以使用@tf.function装饰器将普通Python函数转换成对应的TensorFlow计算图构建代码。...可称之为怀旧版静态计算图，已经不推荐使用了。 ? 三，动态计算图 在TensorFlow2.0中，使用的是动态计算图和Autograph....在TensorFlow2.0中，如果采用Autograph的方式使用计算图，第一步定义计算图变成了定义函数，第二步执行计算图变成了调用函数。
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