一个仓库可以包含多个分支，有一个默认的主分支：master 若想提交代码至远程仓库的某个分支（非主分支） 先查看下本地分支以及远程分支：git branch -a 由本地分支（非主分支master）提交至远程分支...，新建一个本地分支，并切换到此分支： Git branch-b sunmaoyu origin/sunmaoyu 如果已有本地分支可直接切换：git checkout [name] 接下来三步走： git
sdd_test]# ls test.txt [root@k8s-node01 sdd_test]# 可以看到，/dev/sdd这块硬盘没有进行分区，是直接格式化后挂载在 /sdd_test目录的，容量为30G...现对sdd进行扩容到40G，关闭虚拟机，虚拟机设置里面可对指定磁盘进行扩容（真实服务器或云服务器扩容一般是不需要关机的） 再次开启虚拟机后查看磁盘信息 [root@k8s-node01 ~]# df -...vmvg-lvvm1 79G 57M 75G 1% /vm tmpfs 284M 0 284M 0% /run/user/0 df -h查看容量为40G
一些工作或通过「内核技巧」重新安排计算顺序或通过映射到与 token 无关的低秩空间或二者兼而有之，来引入线性注意力（就 token 而言）。...但是，这些线性注意力方法中的大多数将跨 token 的计算转换成跨特征的计算，导致成本很高。...因此，研究者将这一观察结果发挥到了极致，将模型中 head 的数量设置为与特征数相同，从而创建了一个在计算上对于 token 和特征都呈线性的注意力模块。...给定查询 Q、键 K、值 V 等，标准 softmax 自注意力计算为： 根据文献 [16] 的研究，公式（1）还可以用 sim(·)函数写成这样： 如果选择一个特征表示为ϕ(·)的可分解内核，那么...这导致计算复杂度为： 实验结果 对于所有实验，除非另有说明，该研究使用 DeiT-B，并在 ImageNet-1k 上进行默认设置训练。
目标：快速且安全地交付工作代码 持续集成的目的是将代码传递到存储库的主分支： 快速地：从将新代码推送到存储库以及将其合并到主分支的事情，应该在几分钟内完成。 安全地：我们怎么知道新代码生效呢？...持续集成会设置正确的检查项以顺利地自动合并代码。 持续集成有点关于工具以及团队中的思维方式和文化。你希望在开发的过程中能够保持主分支的同时快速集成新代码。...长时效的特征分支为每个开发人员创造了一种虚假的安全感和舒适感。由于分支分离了很长一段时间，没办法衡量将它们合并（到主分支）的难度。...**查看下面的“功能切换”部分，了解如何将“正在进行的工作”集成到主分支。 带有自动检查功能的安全性 之前的软件开发工程基于构建周期，然后是测试周期。这可能仍然适用“特征分支”方法（法一）。...设置工具可能是（花费）一个小时的事情。如果你错误的使用工具，你将无法得到预期的效果。
我们不会深入研究如何将您的应用程序编码为管道友好型的。 我假设您已经知道了这一切。我希望您了解敏捷开发和运维操作背后的基本概念，并且您已经开始研究公司中的技术框架。...规则二：您要直接提交到主分支，或者您正在使用短期特征分支。主分支是唯一重要的分支。生产版本是由它制作的。如果您确实要使用分支，它们将从主分支中获取，因为这是唯一真正重要的分支。...当您创建一个功能分支时，您将再把它合并回主分支。您不是要等几个星期才能这样做。如果您是，那么您不会“持续”验证您的代码是否与其他代码集成。 如果是这样的话，您甚至都没有进行持续集成。...由于没有运行单元和其他类型的静态测试的建设，应该被宣布为正式非法并且受到“公众羞辱的惩罚”，我们将其包括在我们的构建阶段。 然后，我们将执行功能测试阶段的步骤，该阶段将运行需要实时应用程序的各种测试。...一旦我们确信我们的应用程序按预期运行，我们将进行生产发布，然后是部署阶段。这不仅会升级生产版本，还会运行另一轮测试来验证一切是否按预期工作。 您可能不同意阶段的名称。没关系。
可重新参数化双分辨率网络 如图2所示，RDRNet在提取浅层特征后，将特征图分流到两个分支。上分支称为语义分支，设计用于学习深层语义信息。相比之下，下分支称为细节分支，负责捕获空间细节信息。...我们将这四个模型的分别设置为64、128、128和256。 B....随后，RB将分别重新参数化卷积和残差连接为卷积。如图5所示，直观上很明显，卷积是卷积的一个特例，其中中心元素的权重值非零，而其他元素的权重值为0。因此，RB可以很容易地将卷积重新参数化为卷积。...关于残差连接，RB将首先构建一个卷积来替代它，其中如果等于，则权重值为1；如果不等于，则权重值为0。然后，将卷积重新参数化为卷积。...在推理过程中，使用了分辨率为的原始图像，并未应用数据增强。我们将批量大小设置为12，并在两个GPU上训练模型进行了次迭代（大约484个周期）。 CamVid。
git commit -m "first commit" git commit --amend "重新提交" ?...master分支是git的主分支，其他分支都是以这个分支为中心进行的。...为了防止和其他仓库混淆，远程的仓库名尽量保持和本地仓库相同 创建远程仓库的时候不要勾选添加初始化文件 现在假设有个test的本地仓库，现在创建了一个同名的远程仓库，将通过如下的语句将该其设置成本地仓库的远程仓库...push -u origin master # -u参数是指在推送的同时，将origin仓库的master分支设置成本地仓库当前分支的上游 -u参数是指在推送的同时，将origin仓库的master...分支设置成本地仓库当前分支的上游。
基于这一点，我们将可逆分支视为深度监督分支的扩展，然后设计辅助可逆分支，如图 3（d）所示。至于由于信息瓶颈而可能丢失重要信息的主分支深层特征，它们将能够从辅助可逆分支接收可靠的梯度信息。...这些梯度信息将推动参数学习，帮助提取正确和重要的信息，上述操作可以使主分支获得更有效的适用于目标任务的特征。此外，可逆架构在浅层网络上的表现不如一般网络，因为复杂任务需要在更深的网络中进行转换。...多层次辅助信息是为了汇总包含所有目标对象的梯度信息，并将其传递给主分支，然后更新参数。这时，主分支的特征金字塔层次的特征将不会被某些特定对象的信息所主导。...这个实验证实了 PGI 确实能够提供更好的梯度来更新参数，并使主分支的前向传播阶段保留更多重要特征。...在目标检测方面，GELAN 在不同的计算块和深度设置下表现出强大且稳定的性能。它确实可以被广泛扩展为适用于各种推断设备的模型。
） git push -u origin develop（推送到develop分支） git push（若前述已全部设置好，直接push上传即可） 添加ssh密钥（RSA加密算法的应用） cd .ssh...，github没有清空仓库的选项（gitee有），可以用以下命令来实现： # 删除主分支main的提交记录 # 切换到一个脱离主分支的另外一条全新主分支，随便一个名字，后面还会改 git checkout...--orphan latest_branch # 暂存所有改动过的文件，内容为当前旧分支的所有文件 git add -A # 提交更改 git commit -am "init" # 删除原始主分支...此外，还有一个常见的换行符问题，默认情况下，在Windows换行符为CRLF，也就是\r\n，在Linux是LF，也就是\n，所以一般在Linux开发不会有这个问题，但如果在Windows下， 需要设置一下用户配置默认换行符为...代理下载/同步Github资源 我们是否有一种苦恼，Windows电脑端上不去Github，圈圈一直转，git clone工具也失了色彩，那么是否有一种方法能让我们纵览github不受限制呢，今天，福音来了
持续部署(CD): 如果环境允许，一旦CI流水线通过且变更合并到主分支，自动部署到生产环境。 对于更严格控制的环境，可以从主分支手动触发部署。...持续交付(CD): 如果项目设置允许，在通过 CI 检查后设置 CD 以自动将 main 分支部署到生产环境。 对于更控制的环境，可以选择手动部署标记的版本。 其他部分与之前大致相同，此处不再赘述。...提示 #3 对于持续交付，我希望只自动将主分支部署到类生产环境，如暂存环境。而生产部署应通过使用前缀为“release-”的 git 标签完成，例如 release-v1.0.0。...以下是如何构建此工作流程: Main 分支作为暂存环境: 主分支充当类似暂存的环境。每次合并到主分支都会触发自动部署到暂存环境。 以便在类似生产的环境中测试。...这些脚本应处理为 Docker 镜像重新打标签(基于提交或发布标签)，然后将其部署到相应的环境。 重新打标签和部署的脚本 .
在主分支中，先验依赖于标记与预测的3D框之间的相对位置，这引导模型更加关注靠近目标的标记； 在周围分支中，它由视觉特征与文本特征之间的相似性引导，使得 Query 关注能够提供有效布局信息的标记。...对于文本特征，句子中语义解耦的组件将文本标记分为主要目标描述和周围布局描述，分别服务于主分支和周围分支。对于视觉特征，作者设计了一种新颖的文本引导的相对位置编码方法，该方法在两个分支之间有所不同。...该模块的输出表示为文本特征和视觉特征。然后，作者根据预测的置信度分数从中选择前K个目标候选点，这些定义为，其中表示所选 Query Proposal 特征的数量。 具有主分支和周边分支的并行解码器。...中，主目标——“椅子”和属性——“深棕色木制和皮革”是主要特征，而其他部分辅助目标、代词和关系是周边特征。它们将分别作为两个分支中文本交叉注意力层的键和值。...根据是否存在超过2个干扰物，将“简单”和“困难”子集进行划分。根据提供的视角，设置视图相关和视图独立子集。 如表实验（b）所示结果。
Figure2 PFLD的整体结构 其中黄色虚线圈起来的部分表示主分支网络，用于预测关键的位置。绿色虚线圈起来的是head pose辅助网络。...可以看到在主分支网络中，PFLD并没有采用VGG16，ResNet50等大模型。但为了增强模型的表达能力，对MobilenetV2的输出特征进行了结构上的修改，如Figure2中主分支网络的右边所示。...4.1 损失函数设计 我们知道一般的回归损失是MSE或者Smooth L1 Loss，但它们都难以应对数据不均衡的情况，以MSE Loss为例，损失函数可以写成： ?...另外需要注意的一点是，这个辅助网络的输入不是训练数据，而是PFLD主分支网络的中间输出（第4个Block）。 4.3 主分支网络和辅助网络的详细配置 主分支网络和辅助网络的详细配置表如下： ?...总结 总的来说FPLD是一个idea非常好并且实用价值比较大的人脸关键点检测算法，无论是人脸姿态估计子网络的引入还是针对数据不平衡重新设计损失函数都是值得借鉴的。 7.
请注意，主服务器指向最新提交。 现在，当我再次提交时，将创建另一个快照C3，现在主快照指向C3，而不是C2。 Git旨在使commit尽可能轻量级。...但是首先，您需要使用以下命令将中央存储库设置为原始存储库： git remote add origin ?...我将使用命令git push origin master来将这些文件反映在中央存储库的master分支中。 ? 现在让我们检查更改是否发生在我的中央存储库中。 ?...为此，我将首先使用git checkout master命令检出主分支，并使用git merge EdurekaImages命令合并EdurekaImages。 ?...注意：重新设置基准还可以防止上游合并，这意味着您不能将master放在newBranch之后。 现在，要重新设置主数据库，请在Git Bash中键入以下命令： git rebase master ?
举一个简单例子，通过三个特征：是否有喉结、身高、体重，判断人群中的男女，是否有喉结把人群分为两部分，一边全是男性、一边全是女性，达到理想结果，纯度最高。通过身高或体重，人群会有男有女。...Datawhale优秀回答者：孙洪杰 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。...主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关，通常数学上的处理就是将原来...因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。...如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分
询问这个问题是为了测试您的分支经验，因此请告诉他们您在上一份工作中使用分支的方式以及该分支的目的是什么，您可以参考以下几点： 特征分支 特征分支模型将特定特征的所有更改保留在分支内。...对功能进行全面测试并通过自动测试验证后，该分支将合并到主服务器中。 任务分支 在此模型中，每个任务都是在自己的分支上实现的，任务名称包含在分支名称中。...创建此分支将开始下一个发行周期，因此此刻之后不能添加任何新功能，该分支中仅应包含错误修复，文档生成以及其他面向发行版的任务。一旦准备好发布，该发行版将合并到主版本中并标记一个版本号。...您如何将最后N次提交压缩为一次提交？ 有两种方法可以将最后的N个提交压缩为一个提交。...现在，您已经为示例定义了Git变基时间，以展示如何在合并之前使用它解决特征分支中的冲突（如果从master创建了一个功能分支，并且从那时起master分支已收到新的提交，Git变基）可用于将要素分支移至母版的顶端
然而，问题是生成有价值的特征图的主要操作对于边缘计算来说仍然过于复杂。 本文建议将输入特征映射划分为2个分支。...第1个分支通过像GhostNet那样的cheap操作生成一半冗余的特征图;第2个分支通过轻量级主操作生成另外一半必要的特性映射，然后将2个输出cat在一起。总体架构如下图所示。...本文所提出的CSL-Module通过跳过分支的操作生成半冗余特征映射。在主分支上，它不同于CSP模块和Ghost模块。作者建议一个轻量级的主操作来生成另外一半必要的特性映射。...IRB使用逐点卷积来生成候选特征图。这个块的其他优点是它充分考虑了所有当前可用的特性，这可以最小化冗余计算。此外，因为已经有了跳跃分支，主分支只需要生成一半的特性图，显著减少了FLOPs。...在本文提出的CSL-FPN的实现中，为了使元素的添加更容易，作者在层扩展阶段将5个输出层的通道设置为相同的。重复阶段使用一个超参数R来表示CSL-FPN总共堆叠了几个块。
举一个简单例子，通过三个特征：是否有喉结、身高、体重，判断人群中的男女，是否有喉结把人群分为两部分，一边全是男性、一边全是女性，达到理想结果，纯度最高。 通过身高或体重，人群会有男有女。...Datawhale优秀回答者：孙洪杰 主成分分析是设法将原来众多具有一定相关性（比如P个指标），重新组合成一组新的互相无关的综合指标来代替原来的指标。...主成分分析，是考察多个变量间相关性一种多元统计方法，研究如何通过少数几个主成分来揭示多个变量间的内部结构，即从原始变量中导出少数几个主成分，使它们尽可能多地保留原始变量的信息，且彼此间互不相关，通常数学上的处理就是将原来...因此在所有的线性组合中选取的F1应该是方差最大的，故称F1为第一主成分。...如果第一主成分不足以代表原来P个指标的信息，再考虑选取F2即选第二个线性组合，为了有效地反映原来信息，F1已有的信息就不需要再出现在F2中，用数学语言表达就是要求Cov(F1, F2)=0，则称F2为第二主成分
返回结果： 继续询问： 将矩阵及其操作中的方阵行列式计算完整的讲所有涉及的知识点加在这个脑图上。 返回结果： 至此，看明白了， 这个脑图分支只有这个模板，那么我们来换个方式继续操作。...知识体系类数据：像学科知识体系，以学科为根节点，分支可以是各个章节，子分支是具体的知识点，帮助梳理知识的层次和脉络。...分类数据：对事物进行分类，如动物分类，根节点为动物，分支可以是哺乳动物、鸟类、爬行动物等，子分支再细分具体的动物种类。...继续提问： 使用放射图模式帮我重新绘制线性代数的目录。 返回结果： 当前已经确认，它只会这个分支图。。。 满血版本DeepSeek联网使用 问题： 介绍一下CSDN的红目香薰博主。...在保持源代码功能不变的情况下，仅对爱心的背景颜色进行渐变设置，渐变过程是颜色从左至右依次是浅蓝-提夫尼蓝-天蓝-淡紫色-浅紫色-紫罗兰色渐变。 效果有些差强人意了，可能理解能力还是有限的。
其概念是通过辅助可逆分支生成可靠的梯度，使深层特征仍能保持执行目标任务的关键特征。辅助可逆分支的设计可以避免传统的集成多路径特征的深度监督过程可能导致的语义损失。...以前，RevCol将传统的可逆单元概括为多个层次，这样可以扩展不同层单元表达的语义层次。通过对各种神经网络架构的文献综述，我们发现有许多高性能架构具有不同程度的可逆性质。...PGI主要包括三个部分，即（1）主分支、（2）辅助可逆分支和（3）多级辅助信息。从图（d）中，我们可以看到PGI的推理过程只使用主分支，因此不需要任何额外的推理成本。...我们提出通过引入可逆结构来维护完整信息，但在可逆结构中添加主分支将消耗大量的推理成本。我们分析了上图（b）的架构，发现当添加从深层到浅层的额外连接时，推理时间将增加20%。...这些梯度信息将驱动参数学习，以帮助提取正确和重要的信息，并且上述动作可以使主分支获得对目标任务更有效的特征。此外，可逆架构在浅层网络上的性能比在一般网络上差，因为复杂的任务需要在更深的网络中进行转换。
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