一、检查系统日志 lastb //检查系统错误登陆日志，统计IP重试次数 二、检查系统用户 1、cat /etc/passwd //查看是否有异常的系统用户 2、grep "0" /etc/passwd...//查看是否产生了新用户，UID和GID为0的用户 3、ls -l /etc/passwd //查看passwd的修改时间，判断是否在不知的情况下添加用户 4、awk -F : '$3==0 {print...$1}' /etc/passwd //查看是否存在特权用户 5、awk -F : 'length($2)==0 {print $1}' /etc/shadow //查看是否存在空口令帐户 三、检查异常进程...//1、注意UID为0的进程 ps -ef //2、察看该进程所打开的端口和文件 lsof -p pid //3、检查隐藏进程 ps -ef | awk '{print }' | sort -n |...模式，可能存在sniffer） lsof –i netstat -anp //（察看不正常打开的TCP/UDP端口) ss arp -a 七、检查系统计划任务 crontab -u root -l cat
Python被世界各地的程序员用于不同的目的，如Web开发，数据科学，机器学习，并通过自动化执行各种不同的过程。在本文中，我们将了解检查python中给定字符串是否仅包含字符的不同方法。...检查给定字符串是否仅包含字母的不同方法 等阿尔法函数 这是检查 python 中给定字符串是否包含字母的最简单方法。它将根据字符串中字母的存在给出真和假的输出。...这是一种非常简单的方法，用于检查字符串是否仅包含字母。...： True ASCII 值 这是一个复杂的方法，但它是查找字符串中是否仅包含字母的非常有效的方法。...在ASCII中，不同的代码被赋予不同的字符。因此，在此方法中，我们将检查字符串是否包含定义范围内的字符。
代码： //判断是否是正整数 function IsNum(s) { if(s!...true:false; } return false; } //判断是否为数字 function IsNum(s) { if (s!=null && s!
本文链接：https://blog.csdn.net/FungLeo/article/details/100664539 今天写一段代码，需要校验字符串中是否包含非中文字符，于是百度了一下，结果让我十分震惊...，那就是几乎第一页都是错误的演示代码。...全是复制的某一个人的错误代码，这样的搜索结果，实在是让百度很难堪，也让我们中文的编程环境很难堪。...in word: if '\u4e00' <= ch <= '\u9fff': return True return False 就这段代码，大家可以稍微的分析一下...经过调整后的代码如下： def isChinese(word): for ch in word: if not '\u4e00' <= ch <= '\u9fff':
我们的模型为解析树中的每个节点分配向量和矩阵：向量捕获组成部分的固有含义，而矩阵捕获它如何改变相邻单词或短语的含义。这种矩阵向量RNN可以学习命题逻辑的运算符和自然语言的含义。...在这些模型中，单词的含义被编码为从单词及其相邻单词的共现统计中计算出的向量。这些向量已经表明它们与人类对词相似性的判断有很好的相关性（Griffiths et al。2007）。 方法 ?...方法.png 二分法解析树 ? 二分法解析树.png The song was composed by as famous Indian musician 递归矩阵向量模型 ?...递归矩阵向量模型.png 初始化 用预先训练的50维词向量初始化所有的单词向量 将矩阵初始化为X=I+ε，其中I�是实体矩阵 组合 ?...与其他办法的对比 ? 对比.png 结果的改善也是由于其他方法的一些常见缺点。 例如： •许多方法用无序的单词列表来表示文本，而情绪不仅取决于单词的含义，而且还取决于它们的顺序。
数值计算方法 Chapter7. 计算矩阵的特征值和特征向量 0. 问题描述 1. 幂法 1. 思路 2. 规范运算 3. 伪代码实现 2. 反幂法 1. 思路 & 方法 2....实对称矩阵的Jacobi方法 1. 思路 & 方法 2. 伪代码实现 0....实对称矩阵的Jacobi方法 1. 思路 & 方法 如前所述，幂法和反幂法本质上都是通过迭代的思路找一个稳定的特征向量，然后通过特征向量来求特征值。...因此，他们只能求取矩阵的某一个特征值，无法对矩阵的全部特征值进行求解。如果要对矩阵的全部特征值进行求解，上述方法就会失效。...但是，对于一些特殊的矩阵，即实对称矩阵，事实上我们是可以对其全部的特征值进行求解的，一种典型的方法就是Jacobi方法。
本文将详细介绍Householder方法的基本原理和步骤，并给出其Python实现。...该方法通过动态调整阈值，并根据阈值对非对角元素进行选择性的旋转变换，以逐步对角化对称矩阵。...三、Householder 方法 如果对任意向量 z ，我们可以将其分解为与 u 平行的分量 au 和与 u 正交的分量 bv ，即 z = au + bv ，那么 Householder...旋转变换 在 Householder 方法中，通过一系列的正交相似变换，可以将实对称矩阵 (A) 转化为三对角矩阵。...不同于 Jacobi 旋转法( a_{ij}= a_{ji}=0 )，Householder 方法的旋转矩阵选择的角度使得 c_{ik}= c_{kj}=0 。 a.
Unity 平台提供一整套完善的软件解决方案，可用于创作、运营和变现任何实时互动的2D和3D内容，支持平台包括手机、平板电脑、PC、游戏主机、增强现实和虚拟现实设备。...---- Unity 实用小技能学习 C# 检查字典中是否存在某个Key的几种方法 在做项目的过程中我们经常需要检查字典中是否存在某个Key，从而对字典进行添加和删除的操作 下面就来介绍几种可以正常使用的方法...一般来说使用第一种方法就可以满足我们的需求啦～ 方法1: public bool ContainsKey (TKey key); 检查字典中是否存在某个Key的常用API Dictionary...; } 方法2: TryGetValue Dictionary dic2 = new Dictionary() { {...; } 方法3: Keys.Any()。
程序已经给客户安装上了，并且客户已经录入了一些信息，然后程序还需要作比较大的变动（修改功能、增加模块等），数据库就不可避免要做一些改动。 但是这时候已经不能把客户的数据库删掉，换上新的数据库了。...col INNER JOIN .sysobjects obj ON col.id = obj.id ORDER BY obj.name 2、执行查询语句 我们可以使用 not in 的方式来检查表名是否一致...这种方法已经在我的一个项目里试验了一下，基本是正确的。 4、不过还是发现了几个问题。 1、缺少表的话可以使用企业管理器来自动生成键表语句，但是添加字段就有一点麻烦了。...不知道大家有没有什么好的办法。 2、不光是检查表，还可以检查视图和存储过程（自定义函数能不能检查到还没有测试）。...不过对于视图和存储过程 只能得知名称和字段、参数是否一致，如果参数没有变化，只是修改了一下内容的话就检查不出来了。 3、如果是修改表名或者是修改字段名、删除字段名就没有检查了。
Unity 平台提供一整套完善的软件解决方案，可用于创作、运营和变现任何实时互动的2D和3D内容，支持平台包括手机、平板电脑、PC、游戏主机、增强现实和虚拟现实设备。...检查字典中是否存在某个Key的几种方法 在做项目的过程中我们经常需要检查字典中是否存在某个Key，从而对字典进行添加和删除的操作 下面就来介绍几种可以正常使用的方法。...一般来说使用第一种方法就可以满足我们的需求啦～ 方法1: public bool ContainsKey (TKey key); 检查字典中是否存在某个Key的常用API Dictionary...; } 方法2: TryGetValue Dictionary dic2 = new Dictionary() { {...; } 方法3: Keys.Any()。
在全连接层上的 SVD 一个全连接层通常是做了矩阵乘法，输入一个矩阵 A 然后增加一个偏差 b： 我们可以取 A 的 SVD，只保留第一个奇异值。 ?...一个秩 R 矩阵可以被视为 R 秩和 1 矩阵的和，每个秩 1 矩阵是一个列向量乘以一个行向量： SVD 为我们提供了使用 SVD 中的 U 和 V 列来写矩阵和的方法： 如果我们选择一个小于矩阵满秩的...用 进行点对点卷积以回到原始卷积的 T 个输出通道。由于这是最后一次卷积，所以在这一点上，如果有偏差就加上偏差。 我们如何选择分解行列？ 一种方法是尝试不同的值并检查准确性。...作者提出使用变分贝叶斯矩阵分解（VBMF）（Nakajima 等，2013，http://t.cn/REowSL3 ）作为估计等级的方法。...VBMF 很复杂，不在本文的讨论范围内，但是在一个非常高层次的总结中，他们所做的是将矩阵 近似为低秩矩阵 和高斯噪声之和。在找到 A 和 B 之后，H 是等级的上限。
乘幂法（Power Iteration）是线性代数中一种重要的数值计算方法，用于估计矩阵的最大特征值及其对应特征向量的迭代算法，广泛应用于许多科学和工程领域。 ...判断收敛条件：检查 \frac{\|x_{k+1} - x_k\|}{\|x_{k+1}\|} 是否小于一个预定的收敛阈值，满足则停止迭代。...对于一些特殊的矩阵，可能需要使用其他的迭代方法。 c. 注意事项 收敛性： 乘幂法只能估计最大特征值，并且其收敛速度取决于初始向量的选择以及特征值之间的差异。...对于对称正定矩阵，收敛是保证的。 复杂性： 乘幂法是一种简单且易于实现的方法，但对于某些情况下的矩阵，收敛速度可能较慢。 在某些情况下，可能需要使用其他迭代方法。...判断是否满足收敛条件，如果最大分量变化小于阈值 tol，则提前退出迭代。 计算对应的特征值，更新最大分量，并继续迭代。 输出：估计得到的特征向量和特征值。
「日志」：问题定位的指南针 “2.X 集群的日志在哪里导啊” “现在没有对 Milvus 进行任何读写操作，但是日志还是不断增加，这正常吗？”...正常情况下，大家使用 info 等级就够了，在做一些问题 debug 的时候，才需要调成 debug 等级，debug 级别的日志会非常多，当你发现 Milvus 的日志非常多的时候，大概率是日志等级设错了...Milvus 是一个分布式的向量数据库，“分布式”是它的一个核心特点。目前市面上的向量数据库非常多，如果你在寻找一款分布式的向量数据库，那么 Milvus 一定是个不错的选择。...「文档」：80% 的答案就在官网文档里 了解一个数据库最快的方法就是阅读它的文档，Milvus 也不例外，社区里面 80% 的问题，都可以直接在官方文档里面找到答案。...“大家 Milvus 集群部署有没有实践过比较好的方案？” 作为一个开源数据库，是否能够进行快速部署，是所有工作的前提。在简化部署的道路上，社区从来没有停止过脚步。
数学经过了确定性数学(即研究对象之间有必然的关系)到随机性数学(即在确定性上增加了偶然性，但结果一定是可以预知的，只是增加了发生可能性的随机)到模糊性数学(即对象的结果都不一样)，总体来说是一大飞跃 模糊数学领域主要有三种用途...则说明 相对隶属模糊集 ,B为待识别的一个模糊向量 所以应用这两种规则就可以判定识别出未知样本属于哪个等级或哪个分类 模糊聚类分析 聚类分析含义是对客观事物按一定的标准进行分类的数学方法，而在很多领域中有许多事物的类与类之间并无清晰的划分即其边界具有模糊性...类比与层次分析法，具有主观性 模糊综合评价 它是从多个因素出发对被评价样本分类隶属等级综合性评价的方法，是后续模糊决策分析方法的基础 评价的是单个样本对象 步骤 确定单个样本因素或样本特征的论域U 确定评价标准论域...V,比如V = {优、良、中、差} 建立模糊关系矩阵R，矩阵元素为因素 对评价等级 的影响隶属关系 确定评价样本的各个特征之间的权重向量A，这很主观，取决于现实场景 确定权向量A与模糊关系矩阵R的合成方法...获得模糊关系矩阵 通过模糊关系矩阵 计算评价结果向量 根据方法确定各个子集 之间的权重A 将每一个 视为一个特征，此时的模糊关系矩阵为 ,即评价结果向量构成的矩阵 根据各个子集 之间的权重计算评价结果向量
矩阵的特征值（eigenvalue）和特征向量（eigenvector）在很多应用中都具有重要的数学和物理意义。Jacobi 旋转法是一种用于计算对称矩阵特征值和特征向量的迭代方法。 ...对于一个方阵 A ，如果存在标量 λ 和非零向量 v ，使得 Av = λv ，那么 λ 就是 A 的特征值， v 就是对应于 λ 的特征向量。 1....基本思想 Jacobi 旋转法的基本思想是通过一系列的相似变换，逐步将对称矩阵对角化，使得非对角元素趋于零。这个过程中，特征值逐渐浮现在对角线上，而相应的特征向量也被逐步找到。...提取特征值和特征向量： 对角线上的元素即为矩阵 A 的特征值，而 P 中的列向量即为对应于这些特征值的特征向量。 2....迭代： 重复上述步骤，直到矩阵足够接近对角矩阵。 这个过程会一步步地使矩阵趋近于对角矩阵，对角线上的元素就是矩阵的特征值，而相应的列向量就是对应的特征向量。
二、优化基础 2.1 梯度下降 梯度是指多元函数在某个点上升最快的方向，那么梯度的反方向当然就是下降最快的方向。从而得到直观的优化公式： ? 此处为损失函数的梯度，为学习率或步长，是一个超参数。...我们或许只能更新实际出现过的词的词向量 解决方法：要么使用稀疏矩阵只更新U和V的特定的行，或者对每个词向量使用hash； 若词向量数量很多，并且要做分布式计算，最好不要进行巨大的更新。...，其中大部分区域都为0 十分依赖大型的语料进行训练 存在的问题： 随着词表的增加而增加 维度较高->需要大量存储空间 后续分类模型存在稀疏性问题 模型缺乏鲁棒性 解决方法： 使用较低纬度的向量 想法：将...LSA和word2vec作为两大类方法的代表，一个是利用了全局特征的矩阵分解方法，一个是利用局部上下文的方法。...5.4 如何评估词向量的质量 5.4.1 Intrinsic（内部评价） 在特定的子任务上对词向量进行评估（例如评估词向量时候可以正确预测词性标签，或者评估同义词是否具有相似的向量结构） 评估速度快，易于计算
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2410.21228v1 作者通过分析预训练模型权重矩阵的光谱特性来研究不同的微调方法如何改变模型。...这些侵入维度是奇异向量，具有较大的奇异值，并且与预训练权重矩阵中的奇异向量近似正交。相比之下，完全微调模型在光谱上与预训练模型保持相似，不包含侵入维度。...特别是，本文测量了用 LoRA 微调过的权重矩阵中的奇异向量或完全微调过的权重矩阵中奇异向量映射到预训练权重中的奇异向量的程度，使用它们的余弦相似性。...这支持了早先的发现：随着秩增加超过一个阈值，侵入维度会消失，LoRA 开始趋向于与完全微调相似。 即使使用满秩矩阵执行 LoRA，完全微调更新也比 LoRA 更新具有更高的有效秩。...对于微调到等效测试精度的 LoRA 模型，可以看到一条 U 形曲线，该曲线标识了适合下游任务的最佳等级，同时最小程度的忘记了预训练分布。 图 9 报告了测量的伪损失分数。
在多变量函数中，梯度是一个向量，向量有方向，梯度的方向就指出了函数在给定点的上升最快的方向 梯度的方向实际就是函数在此点上升最快的方向！...而我们需要朝着下降最快的方向走，自然就是负的梯度的方向，所以此处需要加上负号 梯度下降法（Gradient Descent） 梯度下降法的优化思想是用当前位置负梯度方向作为搜索方向，因为该方向为当前位置的最快下降方向...两者关系： 随机梯度下降方法以损失很小的一部分精确度和增加一定数量的迭代次数为代价，换取了总体的优化效率的提升。...Hessian 矩阵非正定（非凸）导致无法收敛； Hessian 矩阵维度过大带来巨大的计算量。 拟牛顿法（Quasi-Newton Methods） 拟牛顿法是求解非线性优化问题最有效的方法之一。...共轭梯度法是介于最速下降法与牛顿法之间的一个方法，它仅需利用一阶导数信息，但克服了最速下降法收敛慢的缺点，又避免了牛顿法需要存储和计算Hesse矩阵并求逆的缺点，共轭梯度法不仅是解决大型线性方程组最有用的方法之一
如果你使用的是 macOS 或 Linux，就可以通过在终端中执行 getconf PAGESIZE 来检查页面大小，它应该会返回一个 2 的幂的数字。...假设我们在矩阵 A 和 B 之间有以下矩阵乘法： 将两个矩阵 A 和 B 相乘的一种方法，是计算矩阵 A 的行向量和矩阵 B 的列向量之间的点积。...Tensor Core； 显卡是否支持混合精度训练； 在像 DeiT 这样的无卷积视觉转换器。...VX：2311123606 往期推荐 AI助力社会安全，最新视频异常行为检测方法框架 CVPR深度框架训练 | 不是所有数据增强都可以提升最终精度 Yolov7：最新最快的实时检测框架，最详细分析解释...工业检测，基于差异和共性的半监督方法用于图像表面缺陷检测
ResNet-50（特征提取）推断性能对比 加载一个预训练好的ResNet50模型并在avg_pooling结束后变成（7,7）向量处截断，输出一个2048维的向量。...6、Softmax层通常与cross_entropy_loss()函数一起用于大部分的功能，你需要检查一下你是否要激活最终的全连接层，以节省使用两次的时间。...这可以使采用MXNet框架的运行时间缩短3秒。 11、一些可能有用的额外检查： 是否指定的内核（3）变成了对称元组（3,3）或1维卷积（3,1）？...默认填充通常是off（0，0）或valid，但检查一下它不是on/'same'是很有用的 卷积层上默认的激活是否是'None'或'ReLu'的 Bias值的初始化可能不能（有时是没有bias值） 梯度的下降和无穷大的值或...这个Nvidia的博客文章写到过几个有趣的用于循环神经网络cuDNN优化的方法，例如，融合 - “将许多小矩阵的计算结合为大矩阵的计算，并尽可能地对计算进行流式处理，增加与内存I / O计算的比率，从而在
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