#如果 INNODB 模式如果不能启动，删除data目录下ib开头的日志文件重新启动。...innodb_log_file_size=24M innodb_thread_concurrency=8 innodb_thread_concurrency=8 innodb_thread_concurrency=8 安装多个...mysql实例方法 Microsoft Windows [版本 6.1.7601] 版权所有 (c) 2009 Microsoft Corporation。
但是有时候我们只希望两个坐标同时变化得到一条势能曲线，这可以通过使用Gaussian中的GIC（广义内坐标）实现。...本公众号之前也给出了一个可行的解决方案，见《在Gaussian16中同时扫描两个反应坐标》。...简单总结一下，写同时扫描多个坐标所需Gaussian输入文件的通用步骤为： 1. 首先指定第一个扫描坐标，例如 RCO(NSteps=4,StepSize=-0.1)=R(1,5) 2....三、三个水分子间的质子转移反应 下面以三个水分子间的质子转移反应为例，演示如何同时扫描多个坐标。 我们首先对三个水分子的团簇做结构优化，得到稳定结构。 ?...得到O−H间键长为0.97819，不成键的O−H原子间距离为1.83887。 为了得到3个质子同时转移的过渡态，需要同时缩短H2−O4，H6−O7，H9−O1间距离。
1 问题 对模型进行训练后，测试集测试的结果与真实值之间的占比称为准确率，准确率往往是评估网络的一个重要指标。...而用同一数据集训练神经网络，每次训练得到的准确率结果却不一样并且准确率都较低，最高仅67%，那如何才能提高训练后的准确率呢？ 2 方法 模型的参数是随机的，所以导致每次训练出的准确率不一样。...虽然每次训练得到的准确率不同，但是都在65%左右，准确率较低。参数优化、数据处理等方法可以提高其准确率，本文采用的方法是训练网络时训练多个epoch（周期）。...3 结语 针对提高Minst数据集训练模型的准确率的问题，本文采用了训练多个epoch来提高其准确率，并通过实验验证该方法确能提高准确率，但运行时间会随epoch的数量而增长，且准确率只能达到91%左右...，所以只通过增加训练epoch的数量来提高准确率是完全不够的，还需结合参数优化等方法来提高训练模型的准确率。
本篇是第四篇，用来介绍一种高效的多路复用方法epoll，它是在select的基础上，针对select的缺点再次设计的处理方法。..., SOCK_STREAM, 0); bind(s, ...) listen(s, ...) // 创建一个epoll的fd用来管理多个socket int epfd = epoll_create...(...); // 将所有需要监听的socket添加到epfd中,这里原本应该是一个循环，不过没写出来 epoll_ctl(epfd, ...); while(1){ // 这里监控socket有没有数据收到...综述，通过上面的介绍，我们知道epoll通过两个关键点来实现这种高效的操作，一种是：解耦合的方式，将等待队列和阻塞两个操作拆分开来。...一种是：增加等待队列的方式，来记录那些需要进行响应的socket信息，进而来提高多路复用的效率。
采用 TensorFlow 的时候，有时候我们需要加载的不止是一个模型，那么如何加载多个模型呢？...但这次我只介绍如何导入训练好的模型（图），因为我做不到导入第二个模型并将它和第一个模型一起使用。并且，这种导入非常慢，我也不想重复做第二次。另一方面，将一切东西都放到一个模型也不实际。...因此，如果我们希望加载多个模型，那么我们需要做的就是把他们加载在不同的图，然后在不同会话中使用它们。 这里，自定义一个类来完成加载指定路径的模型到一个局部图的操作。...，加载多个模型并不是一件困难的事情。...上述的解决方法可能不是完美的，但是它简单且快速。
本文是四两拨千斤，训练大模型的PEFT方法的最后一小节，感兴趣读者可以阅读完整版。...基于这种想法，作者假设预训练模型在转换到下游模型过程中也有一个内在维度，提出了下面的方法。...图中的A，B均为可训练参数，参数A=正态分布，B=0是初始化参数的方法 对于预训练模型权重 W_0 \in \R^{d \times k} ，引入一个低秩部分 \Delta W 来限制其更新，即：...总结下来，LoRA拥有以下优点： A Generalization of Full Fine-tuning LoRA是一个更通用的finetuning方法，可以仅训练预训练模型参数的一小部分，它不需要在模型适配过程中累积梯度来更新全秩参数...换句话讲，随着我们增大 r 增加可训练参数的数量，使用LoRA方式训练基本可以收敛到训练原始模型。
LLMs，提出了一种更高效的解决方案是持续对这些模型进行预训练，这比重新训练节省了大量计算资源。...研究人员比较了三种不同训练方式的模型： 常规预训练：用随机权重初始化模型，并在数据集D1上进行预训练 继续预训练：采用1)中预训练的模型，并在数据集D2上继续预训练 在合并数据集上重新训练：像1)中一样使用随机权重初始化模型...，但在数据集D1和D2的合并上进行训练 需要注意的是，通常在实践中常见的做法是在合并数据集上重新训练模型，因为这通常有助于找到良好的学习率调度，并且有助于防止灾难性遗忘。...然而，在这篇论文中，研究人员发现可以通过更高效的继续预训练（而不是在合并数据集上重新训练）来达到相同的良好验证损失和下游任务性能。 成功应用继续预训练的“技巧”是什么？...此外，还有一些有趣的额外实验表明，重新热身+重新衰减的表现与使用所谓的“无限学习率调度”进行预训练的表现相似，因此在常规预训练阶段没有真正需要做任何特别的事情。
本篇是第三篇，主要用来讲解作为服务器的机器是如何管理多个socket的客户端连接的，毕竟recv只能监视单个socket。...一、背景介绍 在此之前，我们先来看下"操作系统是如何区分网络收到的数据是属于那一个socket的？"...答案：socket与端口号是一一对应的，操作系统会维护端口号到socket的索引结构，以快速读取，所以操作系统可以很方便的找到收到的网络数据属于那一个socket。...基于前面第2篇的知识，如果我们能够做到传递一个socket的列表，并且能够做到在socket列表没有数据的时候挂起进程，只要有一个socket有数据就唤醒这个进程貌似就可以解决这个问题。...补充说明：本节只解释了select的一种情形。当程序调用select时，内核会先遍历一遍socket，如果有一个以上的socket接收缓冲区有数据，那么select直接返回，不会阻塞。
"; 需要把多余符号都去掉，如上述中的 “*”、“/”、“?” 一起去掉； 变成：00000332323 replaceAll原理： 在源码中是这样的（图文一起提供）： ?...String replacement) { return Pattern.compile(regex).matcher(this).replaceAll(replacement); } 很显然，这个替换的字符是支持正则的...，那就好办了~ 解决方法 public class demo { public static void main(String[] args) { // 同时替换多个文字...:省|市|区)", ""); System.out.println("替换多个中文：" + str1); // 同时替换多个字符 String str2...,""); System.out.println("替换多个字符：" + str2); } } 效果如下 替换多个中文：广东，福建，北京，海淀，河北，上海 替换多个字符：00000332323
为了更加方便地训练模型，作者编写了仿keras的Pytorch模型接口：torchkeras， 作为Pytorch的高阶API。 本章我们主要详细介绍Pytorch的高阶API如下相关的内容。...构建模型的3种方法(继承nn.Module基类，使用nn.Sequential，辅助应用模型容器) 训练模型的3种方法(脚本风格，函数风格，torchkeras.Model类风格) 使用GPU训练模型(...单GPU训练，多GPU训练) 本篇我们介绍训练模型的3种方法。...下面以minist数据集的分类模型的训练为例，演示这3种训练模型的风格。...三，类风格 此处使用torchkeras中定义的模型接口构建模型，并调用compile方法和fit方法训练模型。 使用该形式训练模型非常简洁明了。推荐使用该形式。
通常剪枝策略评估方法是将剪枝后的模型训练到收敛或者训练规定好数量epoch后进行性能比较。不管是人工调试剪枝策略还是自动搜索剪枝策略，都需要多次评估剪枝策略。...因此，本文提出了一种能够快速衡量剪枝后模型性能的方法，经实验能够对MobilenetV1减少50%的FLOPs情况下，仍能保证在Imagenet数据集上Top1精度达到70.9%。...因此，我们一般需要利用模型压缩技术，尽量不影响模型性能的前提下，减少模型的参数量和计算量，使其满足硬件的限制。 将剪枝后模型训练至收敛后，评估网络性能。...将剪枝后模型训练规定数量epoch后，评估网络性能。 直接对剪枝后的模型评估性能 当需要进行多次迭代尝试时，前两种方法所需要的时间成本都很较大，第三种办法常常面临不准确的问题。...因此，EagleEye提出一种快速并且准确衡量子网络性能的方法，加快剪枝的过程。 EagleEye 动机 传统模型剪枝的三步流程是：模型预训练、模型剪枝和finetuning。
如果想快速入手InnoDB Cluster有什么好的方法吗，其实也有，不如我们换几个问法。 1）如果安装过程图形化，你是不是会觉得相比命令的方式要快捷的多。...2）如果你想快速模拟学习，在本机测试还是找好多台机器来测试好一些 3）如果你不懂MySQL Router,MySQL Shell，但是能够通过搭建的过程快速了解，相比你先学习它们是什么，然后再尝试搭建，...其实这些也是我在学习的过程中经常会纠结的几个问题，上面的问题可以再进行一次抽象，即图形化，本机快速测试，过程清晰。...如果不大了解MySQL Router的作用，这就是一个很好的机会，这个中间件也算是官方卷土重来，相信会越来越完善，目前的功能还是相对单薄很多，只能完成一些读写分离的需求，还做不了sharding之类的功能...安装MySQL Router的过程其实还是比较清晰的，毕竟这个中间件本身不大。 ? 后续的部分就是读写的配置了，下面有个check的按钮，可以在线检查，实时输出状态。 ?
一、前言 前几天在Python白银交流群【巭孬】问了一个Pycharm的问题，问题如下：有没有老哥遇到 pycharm升级后，不能同时运行多个py文件的情况，会被覆盖运行。...终于解决了，先关了pycharm，进文件管理，把项目里的 配置文件夹.idea，删了，然后用pycharm重新加载这个项目文件夹，会生成新的配置，然后重新设置实例多开，完事，正常了。....idea用来存储pycharm项目配置的。 大家还记得摸鱼库么？不记得的话，随手安装一个摸鱼库就好了。...这篇文章主要盘点了一个Python自动化办公的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【巭孬】提出的问题，感谢【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路，感谢【莫生气】等人参与学习交流。
1可用模型（tags） 当前可用模型可见仓库 tags[5]，仓库 tag 对应镜像 tag，如： 下载 codet5-small[6] tag 对应的镜像命令为： docker pull alphahinex.../hf-models:codet5-small 镜像中包含的模型为 Salesforce/codet5-small[7] 。...核验模型文件 SHA256 码（与软链接的文件名一致）： $ shasum -a 256 pytorch_model.bin 968fb0f45e1efc8cf3dd50012d1f82ad82098107cbadde2c0fdd8e61bac02908...在 docker-image.yml 中使用 Maximize build disk space[14] 这个 Action 来将根路径的空闲空间扩展到 45GB 左右，如果要下载的模型文件总大小超过了这个范围...，可以构建多个镜像，如 StarCoder 15.5B[15] 模型文件总大小在 60GB 以上，可构建 starcoder-01[16]、starcoder-02[17] 两个镜像以获得全部文件。
监督学习是机器学习 (ML) 的一种流行方法，其中使用已针对手头任务进行适当标记的数据来训练模型。普通监督学习训练独立同分布（IID）。 所有的训练样本都来自一组固定的类。...L2P 适用于各种具有挑战性的持续学习设置，并且在所有基准测试中始终优于以前的最先进方法。它在性能方面优于基于排练的方法，同时内存效率也更高。...在训练期间使用交叉熵损失来优化快速池和分类头。 直观地说，相似的输入示例倾向于选择相似的提示集，反之亦然。因此，经常共享的提示编码更多通用知识，而其他提示编码更多特定于任务的知识。...此外，提示存储高级指令，同时冻结低级预训练表示，即使没有排练缓冲区也能减少灾难性遗忘。实例查询机制消除了了解任务身份或边界的需要，允许这种方法解决任务不可知的持续学习的研究不足的问题。...根据研究结果，L2P 通过使用更多共享提示来鼓励相似任务之间更多的知识共享，而通过使用更多特定于任务的提示来鼓励不同任务之间的知识共享更少。 L2P 是一种解决持续学习中关键挑战的新方法。
// 一种快速复制MySQL单表的方法 // 01 复制MySQL单表的方法 作为MySQL DBA，在日常运维过程中，经常需要对某张表进行备份恢复。...2、通过select into outfile xxx 的方法来导出表的数据，然后使用load data的方式将表恢复到另外一个表里面。...3、insert into tbl_B select * from tbl_A的方法 今天，我们来看另外一种物理复制的方法。...上述物理复制的方法，核心在于中间的cp命令，它的本质是物理拷贝，如果某个表非常大，那么这个物理拷贝，就比逻辑上的SQL写入快很多。...注意： 因为存在锁表的情况，所以这种方法更适合在从库上停掉复制关系，然后执行这个表复制的操作。如果有业务操作当前的源表，请慎用该方法。
在这篇名为《Population Based Training of Neural Networks》的论文中，研究人员提出一种训练神经网络的新方法，能让实验者快速选择最佳的超参数和模型完成任务。...这种PBT（Population Based Training）法能够同时训练和优化一系列网络，快速找到最优设置。 更重要的是，PBT法不会增加计算开销。...在随机搜索中，神经网络群被独立地进行并行训练，训练结束后选择性能最好的模型。这就意味着只有一小部分神经网络将被优质的超参数训练，但是剩下大部分网络无法接受更好的训练，因此这种方法浪费计算资源。 ?...此外，新的超参数也在不断探索中。 也就是说，PBT可以快速利用好的超参数，将更多的训练时间投入到有最好的模型中。更重要的是，它可以在整个训练过程中调整超参数值，自动学习最佳结构。 ?...通过PBT，研究人员能够找到匹配甚至超过现有的性能的超参数schedule，而无需任何手动调试，同时通常只需要训练一次。 ?
一开始运行好好的，但是当我试着同时访问上述几个网站时，有一定概率出现Server internal error, 查看error.log发现log如下： [Sun Nov 11 02:38:31.200426...在脚本之家搜索到了一篇名为在Apache服务器上同时运行多个Django程序的方法，该文章声称可以在apache的配置文件中使用SetEnv指令来部署多站点Django, 但是在wsgi.py中已经存在...setdefault函数对该环境变量设置另一个不同的值（如VAL2），也会因为同样的原因导致无法设置为新值 因此，在程序运行中设置系统环境变量的最安全方法还是： os.environ'ENV' = 'VAL...我去掉了wsgi.py中的os.environ语句，在apache配置文件中使用SetEnv进行配置文件的选择，奇怪的是不论在SetEnv后面有没有使用引号，该问题都无法解决，有时候报错为模块找不到（与背景中的报错信息相同...所以，SetEnv到底有没有设置环境变量，由于调试困难暂不得而知。 总结 中文文档、博客虽然快，但总时不时进入死胡同。
没错，我的工种就是属于那种史上被人吐槽为最没技术含量、最打杂的工种——数据仓库开发工程师。 即使这样，我们也没有放弃理想啊，每天都在思考怎么把工作做的更好，即使打杂，也要打的优雅~~ ?...今天分享一个用户留存模型的设计 1、抛出问题 用户留存是用户分析中最常用到的指标之一。...我们常常接到这样的需求： ~我们要看1天、2天、3天、4天 … 7天的留存~ ~我们要看1天、2天、3天、4天 … 28天的留存~ 还有一些不按套路出牌的： ~我们要看第33天的留存~ ~我们要看第56...只计算近90天的留存，是因为经过考察，有99%需求，都是计算90天以内的留存。...这样以来，每天更新近90天的用户留存，不仅解决了跑数的问题，同时，表里已经计算好了1~90天用户的留存情况 。
在本文中，我们将介绍一种方法，用来解释这篇论文中的任何一种分类器的预测结果，并且用开源包来实现。 动机：我们为什么要理解预测结果？ 机器学习如今是非常火的一个话题。...任何一位在现实问题中（不是在静态的数据集上）使用过机器学习方法的人都能证明，交叉验证的准确率很具有误导性。有时候预测数据会不小心混入训练数据中。...有时候你收集数据的方法会引入现实中不存在的相关性，而模型却能捕捉到。其它许多棘手的问题都会影响我们评判模型性能，即使是使用A/B测试。我不是不让你测试准确率，而是准确率不应该是你的唯一标准。...训练一个有着500棵树的随机森林，我们在测试集上得到92.4%的准确率，高的惊人了。如果准确率是唯一的衡量标准，我们肯定会相信这个算法。 下图是测试集中任意一个案例的解释，由lime包生成。 ?...这是分类器预测结果正确但是原因错误的一个例子。仔细观察就会发现单词“Posting”（邮件抬头的一部分）在21.6%的训练数据中出现过，仅有两次是属于“基督教”类别。
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