1 需求 麒麟服务器上面，我们需要将一个目录变成共享文件夹，然后让其他的服务器连上这个共享文件夹，在其他的服务器上面链接这个共享文件夹，就可以放东西，直接在这个服务器看 2 安装
带有类型参数的字段 Python 有一种特定的方法来声明具有内部类型或类型参数的列表 其实前面都见过，就是 List[str] Set[str] Tuple[str] Dict[str, int] List...、Set、Tuple、Dict 都是从 typing 模块中导入的 typing 常见类型提示，详细教程：https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15150315.html 在...2 class Bar(BaseModel): apple = 'x' banana = 'y' # 模型 3 class Spam(BaseModel): # 字段类型是...": [ { "url": "string", "name": "string" } ] } 重点 tags 虽然声明为 Set()，但在接口层面并没有集合这个概念...IDE 提供的智能提示 即使是三层嵌套模型，也可以拥有丝滑般的代码提示哦
+ (BOOL)isValidIP:(NSString *)ipStr { if (nil == ipStr) { return NO;...
好吧，经过，30分钟的磨合，写出了一些健壮的代码 function c(n){ //判断数组里是否包含一个某一项值 function contains(arr,item){...contains(arr,item)){ arr.push(item); } } } //判断参数类型 function...='number'){ throw("您传入的不是数字类型请传入数字类型的参数") } arrCreate(arr,n); return arr; } console.log...(c(5)); 判断参数类型的时候我利用的jquery源码里的东西进行
我们要感谢Viatron的某个人创造了“微处理器”一词。1968年10月，该公司在推出产品2101时首次使用了这个名称。但这款微处理器并不是一个芯片。...从这个意义上来说，是电子计算器推动了首款微处理器——英特尔的4位4004芯片的产生。而很快接替它的8位微处理器却有一个非常不同的起源。...这个故事始于1969年计算机终端公司（CTC，位于德克萨斯州圣安东尼奥市）Datapoint2200“可编程终端”的开发。 Datapoint2200不仅仅是一个终端，而且是一台真正的通用计算机。...所以，你认为无论第一款真正实用的单芯片通用微处理器是受计算器启发的4004，亦或是受终端启发的8008，创造它们的都是英特尔，对吗？其实不然。...他的行为有效打击了德州仪器，不过我不认为他的演示特别有说服力，因为他用了一些技术手段才赢得了官司。 无论认为哪个是首款微处理器，我们都得接受会有竞争者来争夺这一称谓。
2022-10-13：给定一个只包含三种字符的字符串：( 、) 和 *，写一个函数来检验这个字符串是否为有效字符串。有效字符串具有如下规则：任何左括号 ( 必须有相应的右括号 )。...任何右括号 ) 必须有相应的左括号 ( 。左括号 ( 必须在对应的右括号之前 )。可以被视为单个右括号 ) ，或单个左括号 ( ，或一个空字符。一个空字符串也被视为有效字符串。输入: "(*))"。...+1 max += if *x == ')' as u8 { -1 } else { 1 }; // min ( - ) 弹性范围中，最小的差值
常见的内存降低方法，如低秩适应（LoRA），在每一层中向冻结的预训练权重添加一个可训练的低秩矩阵，从而减少可训练参数和优化器状态。...ReLoRA：ReLoRA是LoRA的一个变体，用于预训练，它通过定期使用之前学习的低秩适配器更新冻结的预训练权重。...子空间学习（Subspace Learning）：一些研究表明，学习主要发生在一个显著低维的参数子空间内。这些发现促进了一种特殊类型的学习，称为子空间学习，其中模型权重在低秩子空间内被优化。...GaLore的核心思想是利用梯度的低秩结构，而不是直接对权重矩阵进行低秩近似。以下是GaLore解决这个问题的关键步骤： 理论基础：首先，论文理论上证明了在训练过程中，梯度矩阵G会变得低秩。...这是通过分析梯度更新的数学形式得出的，特别是在可逆网络和softmax损失函数的情况下。 梯度低秩投影：GaLore计算两个投影矩阵P和Q，将梯度矩阵G投影到低秩形式P'GQ。
在NumPy中，每一个线性的数组称为是一个轴（axes），秩其实是描述轴的数量。比如说，二维数组相当于是两个一维数组，其中第一个一维数组中每个元素又是一个一维数组。...所以一维数组就是NumPy中的轴（axes），第一个轴相当于是底层数组，第二个轴是底层数组里的数组。而轴的数量——秩，就是数组的维数。...例如，一个元素类型为float64的数组itemsiz属性值为8(float64占用64个bits，每个字节长度为8，所以64/8，占用8个字节），又如，一个元素类型为complex32的数组item属性为...再有了变量的情况先，可以使用like函数生成一个相似的数组 提供了完整的生成函数 可以使用单调序列初始化数组 arange对浮点不太友好 随机数组也可以生成，这个太常见了 生成完成了，下一个阶段就是取数了...先简单点，规模一样 这个就不一样了 这就是广播，先是维数的调整，两个维数一致，接着调整内部的参数 你看这个，9x9与后面这样的东西运算，不就是要使用广播吗？
在本文中，我们提出在控制和深度强化学习的任务中研究值函数（即Q函数）的基础结构。如果潜在的系统特性能够导致Q函数产生某些全局结构，则应该能够通过利用这种结构更好地推断该函数。...具体来说，我们研究了大数据矩阵中普遍存在的低秩（low rank）结构。我们在普遍的控制和深度强化学习任务上验证了低秩Q函数的存在。...作为我们的主要贡献，通过利用矩阵估计（ME）技术，我们提出了一个通用框架来利用Q函数中本质的低秩结构。...这不仅使得经典控制的任务效率更高，此外，我们提出的方案应用于基于值函数的强化学习方法，能够在“低秩”任务上始终获得更好的性能。大量的关于控制任务和强化学习任务的实验证实了我们方法的有效性。...用深度学习融合组合求解器试试 04. Spotlight | 加速NAS，仅用0.1秒完成搜索 05. Spotlight | 华盛顿大学：图像分类中对可实现攻击的防御（视频解读） 06.
当我们强行将一个输入添加到函数的输出的时候，虽然我们仍然可以用G(x)来描述输入输出的关系，但是这个G(x)却可以明确的拆分为F(x)和X的线性叠加。...残差连接是何的首创吗？当然不是，传统的神经网络中早就有这个概念，文【2】中则明确提出了残差的结构，这是来自于LSTM的控制门的思想。...大家都知道深度学习依靠误差的链式反向传播来进行参数更新，假如我们有这样一个函数： ? 其中的f，g，k大家可以自行脑补为卷积，激活，分类器。 cost对f的导数为： ?...不就是反应了与真值的误差吗？ 所以，这么一想想，残差就应该是有效的，各方实验结果也证明了。...并且随着网络层数的增加，连乘后使得整个秩变的更低。 这也是我们常说的网络退化问题，虽然是一个很高维的矩阵，但是大部分维度却没有信息，表达能力没有看起来那么强大。 残差连接正是强制打破了网络的对称性。
度量学习的目标是优化反映当前问题的领域特定概念的距离函数。 度量学习的算法会随着维数线性伸缩（高维数据），允许对学习度量进行有效的优化、存储和评估。...它提供了基于对数行列式矩阵发散的框架，该框架能够有效地优化结构化的、低参数的马氏距离。 马氏距离是一类具有良好泛化性质的距离函数。马氏距离推广了k近邻分类器等算法常用的标准平方欧氏距离。...这使得马哈拉诺比斯距离函数能够在高维环境中被有效地学习、存储和评估。 本文的技术贡献是计算两类结构化低参数矩阵的问题公式和结果算法：低秩表示和对角加低秩表示。...低秩表示HDLR得到的距离度量与潜在语义分析（LSA）使用的距离度量类似。这个距离将数据投影到低维因子空间中，并且两个示例之间的结果距离是它们的投影之间的距离。我们的低阶方法可以看作是半监督的。...LSA的变体是非常适合于需要更高召回的应用程序。第二种方法，HDILR，学习一个对角加低秩矩阵，并且非常适合于高查全率和高精度都很重要的问题。 在计算上，我们的算法是基于信息论度量学习方法。
A：论文通过引入AutoLoRA框架来解决这个问题，AutoLoRA是一个基于元学习的框架，用于自动确定每个LoRA层的最优秩。...使用softmax函数来参数化选择变量，并通过梯度下降方法来学习这些变量。 确定矩阵秩: 通过阈值化学习到的选择变量来确定每个LoRA层的最优秩。...A：论文进行了以下几类实验来验证AutoLoRA框架的有效性： 自然语言理解（NLU）任务: 在GLUE基准测试的八个数据集上进行了广泛的实验，这些数据集包括单句分类、句子对分类和回归任务等不同类型的NLU...定性分析: 展示了AutoLoRA在QQP、MNLI和E2E数据集上为LoRA层确定的最优秩，以及这些秩是如何根据数据集和层类型（查询投影层和值投影层）变化的。...研究如何将这些方法与AutoLoRA结合，以进一步优化微调过程，是一个潜在的研究方向。 更广泛的任务和数据集上的评估: 扩展AutoLoRA到更广泛的NLP任务和数据集上，以验证其泛化能力和有效性。
熟悉深度学习的同学会发现，如果我把用词改一改，把一次「迭代」叫做一个「层」，然后把这个迭代过程画出来，我们得到的结构是线性算子加阈值函数，而且阈值函数的样子和激活函数 ReLU 长得很像——这就是一个神经网络...有些同学可能会问，我们做深度学习的人为什么要关注这个问题？因为这实际上是一个普遍的问题，不管你用任何方法，只要你想通过观测来恢复隐藏节点，它的本质就会回到同一个问题：从低秩、稀疏的数据中找到信息。...拉格朗日算子就是要以这种方式更新，这就是最有效的方法。虽然不是很严格，低维模型为神经网络的有效性提供了一个可能的解释。...如果 Q 是一个 n*n 矩阵，X 的秩是 k，那么 Y 需要的样本数就至少是从 n 选 k，是一个 n 和 k 的指数倍量级。...为了证明深度的必要性，我们打算先搭建一个最简单的网络结构 PCANet 做基线：两层的 PCA 筛选器，激活函数用比 ReLU 还简单的 Binary，并且直方图统计（histogram）替代均值或者最大值池化输出
通过构造类变量的实例，可以向图中添加一个变量。Variable()构造函数需要变量的初值，它可以是任何类型和形状的张量。初值定义变量的类型和形状。构造完成后，变量的类型和形状是固定的。...函数trainable_variables()返回这个集合的内容。各种优化器类都使用这个集合作为要优化的默认变量列表。...(注意，在这里使用初始化器函数之前，必须先将init_ops.py中的初始化器函数绑定到一个形状。)可训练的:如果是真的，gradient tape会自动监视这个变量的使用。...在任何换位之后，输入必须是秩为>= 2的张量，其中内部2维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度匹配。两个矩阵必须是同一类型的。...在任何换位之后，输入必须是秩为>= 2的张量，其中内部2维指定有效的矩阵乘法参数，并且任何进一步的外部维度匹配。两个矩阵必须是同一类型的。
对于每个特定的专家网络，作者采用与任务共享专家路径相似的结构，该结构包含一个权重矩阵和偏置矩阵的卷积，其后是一个权重矩阵和偏置矩阵的卷积。表示秩数（）。...作者的路由网络接收特定任务的特征作为输入，并将它们送入两个连续的11卷积中，将通道维度从映射到，然后是一个全局池化层。输出是一个全局特征向量。...这两个分支的输出特征向量沿着最终维度进行拼接，然后发送到最终的预测层，接着是一个Soft-max函数，以生成每个专家的门控值。 推理过程中的重参化。...不同任务的优化器和损失函数遵循之前的工作 [53]。 Ablation Study 在本小节中，作者进行了广泛的实验来验证不同组件的有效性，并找到了不同超参数的最佳设置。...此外，由于MLoRE是一个线性模块，作者在两个MLoRE模块之间加入了一个特定任务的非线性块，以在作者的解码器中引入非线性。每个非线性块由一个GELU-BatchNorm-Linear结构组成。
（1） 对和的秩的这个界限是紧的：对于矩阵A，有rank(A) < dim(A)，存在B，使得rank(B) < dim(B)，并且矩阵之和的秩高于A或B。...重申一下，ReLoRA是一种受LoRA启发的低秩训练方法，通过重新启动来增加更新的有效秩，使用部分优化器重置和锯齿调度器来稳定训练和热启动。...我们根据Chinchilla缩放定律为所有模型选择预训练令牌的数量，除了最大的一个，我们为其训练了6.8B个令牌，而9.5B个令牌是Chinchilla最优的。...由于ReLoRA封装的模型比全秩训练具有更少的可训练参数，因此我们包括了一个控制基线，即具有与ReLoRA相同数量可训练参数的全秩变换器。...ReLoRA的实现可以通过有效利用ReLoRA层的梯度检查点、自定义反向函数和将冻结模型权重转换为int8或int4量化格式[14]来进一步改进。
这些弱监督标签与 SAM 的提示编码器完全兼容。 3. 我们对 5 种类型的下游实例分割任务进行了大量实验，证明了所提出的弱监督自适应方法的有效性。...实验部分揭示出，更新编码器网络是适应 SAM 最有效的方法，因此有必要直接对从编码器网络输出的特征应用正则化。...最终的对比损失如下所示，其中 是温度系数。 4) 总损失 我们将上述三个损失函数组合成最终的 Source-Free 自适应损失。 3....低秩权重更新 基础模型庞大的编码器网络使得更新所有模型的权重变得异常困难。然而，许多现有研究表明，更新编码器网络权重是调整预训练模型的有效方法。...为了能够更加有效且低成本地更新编码器网络，我们选择了一种计算友好的低秩更新方法。对于编码器网络中的每个权重 θ，我们使用低秩近似 ω = AB，并设定一个压缩率 r。
通过对来自微调的权重更新的有效参数化，LoRA使任务之间的切换既高效又容易。 2. LoRA 的工作原理 LoRA使用了包含很少可训练参数的低秩分解，来构建从微调中导出的权重更新。...尽管用于微调的参数很少，但为什么模型能够表现良好呢？难道不会从更多可训练的参数中受益吗？ 究其根源，大语言模型往往具有较低的内在维度。尽管这听起来很复杂，但它只是意味着大模型的权重矩阵往往是低秩的。...4.将α设置为r值的2倍会产生有竞争力的结果。r的值越大，α的值就越大，而r是一个必须调整的超参数。 需要注意的是， LoRA是一种通用技术，可以用于任何类型的密集神经网络层微调。...但是，LongLoRA需要一个有监督的微调数据集，而且对于需要很长上下文大小的任务，例如长文档的摘要，LongLoRA可能没有那么有效。...而且，LoRa 的接收灵敏度很高，它使用整个信道带宽来广播一个信号，因此可以有效对抗信道噪声以及由低成本的晶振引起的频偏。
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