自从魔兽世界开始转为月卡时,老高就基本AFK了。。。直到偶然听到歌单里的灰熊丘陵、风暴群山的BGM,又一次的手痒了,不过这次我们不冲点卡,我们以学习的态度搭建一个专属自己的魔兽世界服务器!...说明 本文只针对3.3.5版本,master版本请参考官方文档。 老高的运行环境是 Debian 9,当然会docker的同学可以随意选择系统。...master是最新的wow服务器版本,理论上可以用当前的国服的客户端直接登陆,只需要做一些轻微的改动,但是由于比较新的缘故,bug也会很多,而基本上每次bug修复都需要重新编译整个服务器,所以官方不推荐使用...下载传送门,请对号入座 下载下来的文件后缀为7z,我们需要先解压,得到sql文件后直接放在/home/wow/server355/bin/worldserver的同级目录即可!...再一次,我们运行worldserver,如果得到以下输出,那么恭喜你,你已经沐浴到胜利的阳光了!
最新的 原文: https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/quickstart.html JAX快速入门 首先解答一个问题:...但是numpy不支持GPU或其他硬件加速器,也没有对backpropagation的内置支持,再加上Python本身的速度限制,所以很少有人会在生产环境下直接用numpy训练或部署深度学习模型。...作为更新版本的Autograd,JAX可以自动微分本机Python和NumPy代码。它可以通过Python的大部分功能(包括循环,if,递归和闭包)进行微分,甚至可以采用派生类的派生类。...的行为device_put()等效于函数,但是速度更快。jit(lambda x: x) 如果您有GPU(或TPU!),这些调用将在加速器上运行,并且可能比在CPU上快得多。...目前,主要有三个: jit(),以加快您的代码 grad(),用于求梯度(derivatives) vmap(),用于自动矢量化或批处理。 让我们一一介绍。
然而,在特殊情况下,对于大小为NCHW的 4D 张量,当C==1或H==1 && W==1时,只有to会生成适当的步幅以表示通道最后的内存格式。...下面的教程仅使用版本 >= 1.11(或夜间构建)中才可用的一些 API。 还要注意,前向模式自动微分目前处于 beta 阶段。API 可能会发生变化,操作符覆盖仍然不完整。...PyTorch 的 受 JAX 启发的 函数转换 API 提供了高效计算各种高阶自动微分量的方法。 注意 本教程需要 PyTorch 2.0.0 或更高版本。...注意 这个教程需要 PyTorch 2.0.0 或更高版本。...每个样本梯度计算是计算批量数据中每个样本的梯度。在差分隐私、元学习和优化研究中,这是一个有用的量。 注意 本教程需要 PyTorch 2.0.0 或更高版本。
但是,原配置仍然有很多插件和配置不符合我的需要,因此,fork后进行了大量的修改.请访问leoatchina的vim配置文件.由于本人水平所限,一定有很多错误和bug,望各位指正....注意使本配置文件后可能会影响vim运行流畅度....cd spf13-vim-leoatchina 点击install.cmd 升级到最新版本 vim +BundleUpdate 或者在vim里直接 :BundleUpdate ?...; 改为 \, \在R编写调试时使用率比较高 ~作为进入 ex模式的快捷键, Q键map为 F1: 为 :h,方便启动帮助 F2: 打开关闭代码折叠 或 wd F3: 打开关闭换行 或 fd F4: 打开关闭搜索高亮 或 hl F5: 运行脚本(python、perl、c等)或 R; Shift+F5:运行脚本并记录时间
DataPipe 用来替代之前版本的 Dataset,并内置了大量数据相关操作,如打开文件、解析文本、转换样本、缓存、混洗和批处理等。...可组合的函数转换可以帮助解决当前在 PyTorch 中难以实现的许多用例: · 计算每个样本的梯度 · 单机运行多个模型的集成 · 在元学习(MAML)内循环中高效地批处理任务 · 高效地计算雅可比矩阵...(vjp_fn)(unit_vectors) 可以看到 functorch 方式用 vmap 替代了 for 循环,而 vmap 是经过优化的并行计算,因而可以极大地提高运行速度,同时 functorch...DDP 静态图 DDP 静态图假设用户的模型在每次迭代中都使用相同的一组已使用或未使用的参数,因此它对一些相关状态的了解是确定的,例如哪些 hook 将被触发、触发的次数以及第一次迭代后的梯度计算就绪顺序...当存在未使用的参数时,静态图功能也会应用性能优化,例如避免遍历图在每次迭代中搜索未使用的参数,并启用动态分桶(bucketing)顺序。
非纯函数很危险,因为在 JAX 变换下它们可能无法按预期运行;它们可能会悄无声息地失败,或者产生意外的下游错误,如泄漏的跟踪器。此外,JAX 通常无法检测到是否存在副作用。...要检查跟踪器泄漏而牺牲性能,请使用 jax.check_tracer_leaks())。 在跟踪时,JAX 通过 跟踪器 对象包装每个参数。...因为我们在基准测试中运行多个循环,所以仍会更快,但这不是公平的比较。) 我们计时了编译版本的执行速度。(注意使用block_until_ready(),这是由于 JAX 的异步调度所需。)...SPMD 是一种并行技术,可以在不同设备上并行运行相同的计算,比如神经网络的前向传播,可以在不同的输入数据上(比如批量中的不同输入)并行运行在不同的设备上,比如几个 GPU 或 Google TPU 上...如果您在 Google Colab 笔记本中运行这些示例,请确保您的硬件加速器是最新的 Google TPU,方法是检查笔记本设置:Runtime > Change runtime type > Hardware
向量化:在机器学习中,通常需要在大规模的数据上运行相同的函数,例如计算整个批次的损失或每个样本的损失等。...JAX 通过 vmap 变换提供了自动矢量化算法,大大简化了这种类型的计算,这使得研究人员在处理新算法时无需再去处理批量化的问题。...注需要说明的是,Python 2.7.9 + 或 Python 3.4+ 以上版本都自带pip工具,如果是最新的版本无需额外安装。...如果使用pip安装python插件时,提示command not found错误,可以证明你还没有安装pip工具,可以使用下面的命令进行安装。...通过提前编译子计算图并发出可以直接链接到其他应用的对象/头文件对,消除 TensorFlow 运行时。这样,移动推断的资源占用量可降低几个数量级。 提高便携性。
假如你是一名长期的 TensorFlow 用户,你一直想切换到 JAX 或 PyTorch,或许 1.11 版本能为你带来帮助。...网友也不禁感叹:终于可以安装 functorch,一套受 JAX 启发的 ops!vjp、 jvp、 vmap... 终于可用了!!!...PyTorch 官方已经实现了超过 50 个 DataPipes,它们提供了不同的核心功能,比如打开文件、解析文本、转换样本、缓存、shuffling 和批处理。...可组合的函数转换可以帮助解决当前在 PyTorch 中难以实现的许多用例: 计算每样本梯度(per-sample-gradients)(或者其他每样本量) 单机运行模型集合 在 MAML 内循环中高效地批处理任务...当存在未使用的参数时,静态图功能也会应用性能优化,例如避免遍历图在每次迭代中搜索未使用的参数,并启用动态分桶(bucketing)顺序。
假如你是一名长期的 TensorFlow 用户,你一直想切换到 JAX 或 PyTorch,或许 1.11 版本能为你带来帮助。...PyTorch 官方已经实现了超过 50 个 DataPipes,它们提供了不同的核心功能,比如打开文件、解析文本、转换样本、缓存、shuffling 和批处理。...可组合的函数转换可以帮助解决当前在 PyTorch 中难以实现的许多用例: 计算每样本梯度(per-sample-gradients)(或者其他每样本量) 单机运行模型集合 在 MAML 内循环中高效地批处理任务...当存在未使用的参数时,静态图功能也会应用性能优化,例如避免遍历图在每次迭代中搜索未使用的参数,并启用动态分桶(bucketing)顺序。...研究院接下来会不断分享最新的论文算法新框架,我们这次改革不同点就是,我们要着重”研究“。之后我们会针对相应领域分享实践过程,让大家真正体会摆脱理论的真实场景,培养爱动手编程爱动脑思考的习惯!
但是 numpy 不支持 GPU 或其他硬件加速器,也没有对反向传播的内置支持,此外,Python 本身的速度限制阻碍了 NumPy 使用,所以少有研究者在生产环境下直接用 numpy 训练或部署深度学习模型...CPU 上运行,如果你想在 GPU 执行程序,首先你需要有 CUDA、cuDNN ,然后运行以下命令(确保将 jaxlib 版本映射到 CUDA 版本): $ pip install --upgrade..., 1.841471 , 4.9092975, 9.14112 ], dtype=float32) vmap:是一种函数转换,JAX 通过 vmap 变换提供了自动矢量化算法,大大简化了这种类型的计算...,这使得研究人员在处理新算法时无需再去处理批量化的问题。...这意味着如果库中存在错误,使用者可以在 GitHub 中发布问题(并修复),此外你也可以在库中添加自己的功能; 由于全局解释器锁,Python 在内部运行缓慢。
在我刚接触插件之时,安装一个插件需要: 去官网下载 解压 拷贝到VIM的安装目录 运行:help tags 这些步骤已经足够复杂,更加无法想象的是要 更新 或者 删除 一个插件时,因为它的文件分布在各个目录下.../path' 在VIM中运行 :BundleInstall 卸载时只需: 去除配置文件中的 Bundle 'your/script/name' 在VIM中运行 :BundleClean...相信大家经常在写代码时需要在文件开头加一个版权声明之类的注释,又或者在头文件中要需要: #ifndef... #def......并且它还集成了静态检查工具: lint ,可以让你的代码更加完美。更强大的它支持近百种编程语言,像是一个集大成的实时编译器。出现错误之后,可以非常方便的跳转到出错处。 强烈推荐 。...,可以以各种漂亮的颜色展示状态栏,显示文件编码,类型,光标位置,甚至可以显示版本控制信息。
CentOS 8 主要改动和 RedHat Enterprise Linux 8 是一致的,基于 Fedora 28 和内核版本 4.18,其中网络方面的主要改动是用 nftables 框架替代 iptables...其中内核提供了一个 netlink 配置接口以及运行时规则集评估,libnl 包含了与内核通信的基本函数,用户空间可以通过 nft 和用户进行交互。 本文主要介绍用户空间命令行工具 nft 的用法。...-I 选项,但有两点需要注意:一是 index 的值是从 0 开始的;二是 index 必须指向一个存在的规则,比如 nft insert rule … index 0 就是非法的。...也可以在创建规则时就获取到规则的句柄值,只需要在创建规则时同时加上参数 --echo 和 --handle。...vmap @my_vmap 9.
文末给出了使用kubeadm部署启用nftables featureGates的配置文件。 如下内容来源nftables的man文档以及wiki。...分发的内核版本通常滞后于最新版本。当虚拟机使用nftables时,支持新协议通常不需要更新内核,只需要更新用户空间的nft即可。...add和create的区别是,前者不会在table存在的情况下返回错误,而后者会。...,并返回错误。...默认的错误为port-unreachable。
如果表是在系统表空间而不是每个表文件或通用表空间中创建的,它也可能包含表和索引数据。...隔离性(lsolation):数据库系统提供的隔离机制,保证事务在不受外部并发操作影响的独立环境下运行。 持久性(Durability):事务一旦提交或回滚,它对数据库中的数据的改变就是永久的。...,出错时就会通过其恢复 3.回滚日志:undolog——实现事务的原子性(逻辑日志) 回滚日志, 用于记录数据被修改前的信息 ,作用包含两个: 提供回滚 和 MVCC (多版本并发控制) undo...四.多版本并发控制:MVCC 1.基本概念(当前读/快照读) 当前读: 读取的是记录的最新版本 ,读取时还要保证其他并发事务不能修改当前记录, 会对读取的记录进行加锁。...重新定向,DB_ROLL_PTR指向0x00002,0x00002指向0x00001 进行事务4时,undo log再次记录。
JAX 简介 JAX 不是一个深度学习框架或库,其设计初衷也不是成为一个深度学习框架或库。简而言之,JAX 是一个包含可组合函数转换的数值计算库。...JAX 允许用户使用 XLA 将自己的函数转换为即时编译(JIT)版本。...; Jit() 将函数转换为即时编译版本。...使用 vmap() 自动向量化 JAX 在其 API 中还有另一种变换:vmap() 自动向量化。...重要的是,JIT 编译器在运行时将代码编译成快速的可执行文件,但代价是首次运行速度较慢。
将一个 OptimizerState 转换为带有 JoinPoints 叶子的标记 pytree,以避免丢失信息。这个函数在序列化优化器状态时很有用。...如果实际调用产生不同的结果形状,运行时会引发错误。通常,这样的错误以及主机计算引发的异常可能很难调试。请参见下面的调试部分。...对于call(),回调必须仅向每个设备返回与相应设备相关的结果切片。 当使用实验性的pjit.pjit()时,代码将在多个设备上运行,并在输入的不同分片上。...返回的函数语义与fun相同,但编译为在多个设备(例如多个 GPU 或多个 TPU 核心)上并行运行的 XLA 计算。...如果fun的 jitted 版本无法适应单个设备的内存,或者为了通过在多个设备上并行运行每个操作来加速fun,这将非常有用。
该项目涵盖了多个领域,包括结合大厂工作经验解读的前沿技术、源码解读、一些后端技术解读和商业思考等内容。主要功能是为开发者提供优质的文章资源,帮助他们学习和掌握最新的前端知识。...它结合了更新版本的 Autograd,可以自动区分原生 Python 和 NumPy 函数,并支持通过 grad 进行反向模式微分 (即反向传播) 以及前向模式微分。...该项目还提供了一些核心功能: grad:用于计算梯度 jit:将函数编译为 XLA 优化内核 vmap:自动矢量化映射操作 pmap:对多个加速器进行单程序多数据 (SPMD) 并行编程 yujiangshui...DVWA 提供了一些最常见的网络漏洞练习,难度各异,并提供简单直观的界面 可以通过克隆或下载 ZIP 文件来获取最新版本 支持 Docker 容器运行方式 提供了详细视频指南进行安装 kubernetes-sigs...2.0.2 等版本 使用 Nvidia GPU (RTX A6000,48GB) 进行加速,但其他 GPU 也可以使用,只需至少 10GB 的显存即可运行代码 提供了数据下载链接,并且用户还可以自定义自己的数据集
JAX 简介 JAX 不是一个深度学习框架或库,其设计初衷也不是成为一个深度学习框架或库。简而言之,JAX 是一个包含可组合函数转换的数值计算库。...JAX 允许用户使用 XLA 将自己的函数转换为即时编译(JIT)版本。...并行化计算; Jit() 将函数转换为即时编译版本。...使用 vmap() 自动向量化 JAX 在其 API 中还有另一种变换:vmap() 自动向量化。...重要的是,JIT 编译器在运行时将代码编译成快速的可执行文件,但代价是首次运行速度较慢。
sh文件头 括号 单双引号自动补全 刚开始使用vim的时候, 觉得很难用, 每次使用大括号, if语句等都要缩进, 并且没有行号, 编译或者运行出错以后不好查找错误, 这些都是可以在配置文件里面进行设定的...,看的清楚些 set background=dark " 背景使用黑色 set nocompatible " 去掉讨厌的有关vi一致性模式,避免以前版本的一些bug和局限 2....文件自动读写 set autoread " 设置当文件被改动时自动载入 set autowrite "自动保存 6....vi一致性模式,避免以前版本的一些bug和局限 " 显示中文帮助 if version >= 603 set helplang=cn set encoding=utf-8...,而是vim自己的 set nocompatible " 语法高亮 set syntax=on " 去掉输入错误的提示声音 set noeb " 在处理未保存或只读文件的时候,弹出确认 set
ORA-00300: 指定的重做日志块大小 非法 – 超出限制 ORA-00301: 添加日志文件 ” 时出错 – 无法创建文件 ORA-00302: 日志超出限制 ORA-00303: 无法处理多次中断的重做...ORA-01151: 如果需要,请使用介质恢复以恢复块和恢复备份 ORA-01152: 文件 没有从完备的旧备份中恢复 ORA-01153: 激活了不兼容的介质恢复 ORA-01154: 数据库正在运行...说明:口令文件损坏或丢失,需要重建 ORA-01995: 读口令文件”时出错 ORA-01996: GRANT 失败: 口令文件”已满 ORA-01997: GRANT 失败: 用户”由外部标识 ORA...ORA-16057: Data Guard 配置中没有来自服务器的 DGID ORA-16058: 未装载备用数据库实例 ORA-16059: 日志文件为空或下一个可用块无效 ORA-16060: 日志文件是最新版本...ORA-16773: 启动重做应用时出错 ORA-16774: 停止重做应用时出错 ORA-16775: 中介操作中的目标备用数据库可能丢失了数据 ORA-16776: 重做传输服务的健康检查失败 ORA
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