本指南将向您展示如何使用Phusion Passenger在您的Linode上部署Rails应用程序。...example.com.conf 禁用默认站点： sudo a2dissite 000-default.conf 安装RVM和Ruby Ruby将与Ruby Version Manager（RVM）一起安装，这使得在同一系统上轻松安装和管理不同版本的...需要在您的系统上运行JavaScript运行时才能运行。...nodejs 安装Ruby on Rails 使用Rubygems包管理器安装Rails： gem install rails --version=5.1.4 将您的Rails应用程序移动到您的Linode...将路径替换为您的Rails应用程序，Ruby解释器的路径（来自上一步），主机名或IP地址以及必要时的任何其他信息。
介绍 Ruby on Rails，简称RoR，是一个用Ruby编写的非常流行的全栈Web应用程序开发框架。它允许您快速开发符合MVC（模型 - 视图 - 控制器）模式的Web应用程序。...本教程将介绍如何在FreeBSD 10.1服务器上使用RVM设置Ruby on Rails开发环境。 课程准备 在开始之前，您只需要： 一个FreeBSD 10.1 腾讯CVM。...安装完成后，列出系统上可用的 rubies。...gem install rails --no-rdoc --no-ri 要使Rails Assets Pipeline工作，您的服务器上应该存在一个在运行的Javascript。...exit 结论 在本教程中，您学习了如何在FreeBSD 10.1服务器上设置Ruby on Rails。您现在可以使用FreeBSD服务器作为Rails项目的开发环境！
你可以使用以下命令进行安装：gem install rails步骤2：创建Rails应用使用以下命令在终端中创建一个新的Rails应用：rails new social_network然后进入应用目录：...cd social_network步骤3：配置数据库在config/database.yml中配置你的数据库连接，例如使用SQLite：default: &default adapter: sqlite3...db:create步骤4：生成用户模型和控制器使用以下命令生成用户模型和控制器：rails generate scaffold User name:string email:stringrails db...在app/models/user.rb中添加关联：class User < ApplicationRecord has_many :posts has_many :friendshipsend步骤8...：使用Bootstrap创建界面在app/views/layouts/application.html.erb中添加Bootstrap的样式链接：<!
它可以轻松连接到运行SSH守护程序的任何服务器，因此您可以像登录到远程系统上的控制台会话一样工作。 安装PuTTY并连接到远程主机 从此处下载并运行PuTTY安装程序。...将上面步骤4的输出与PuTTY在步骤3中的警报消息中显示的内容进行比较。两个指纹应该匹配。 如果指纹匹配，则在PuTTY消息上单击是以连接到您的Linode并缓存该主机指纹。...如果您应该从已经缓存主机密钥的系统中再次收到此警告，则您不应该信任该连接并进一步调查问题。 使用PuTTY进行端口转发（SSH隧道） SSH隧道允许您通过安全通道访问在远程服务器上运行的网络服务。...例如，您可以使用隧道来安全地访问在远程服务器上运行的MySQL服务器。 为此： 在PuTTY的配置窗口中，转到“ 连接”类别。 转到SSH，然后转到隧道。 在源端口字段中输入3306。...您与远程MySQL服务器的连接将通过SSH加密，允许您访问数据库而无需在公共IP上运行MySQL。 通过SSH运行远程图形应用程序 PuTTY可以安全地运行托管在远程Linux服务器上的图形应用程序。
本指南介绍如何在 Ubuntu 14.04 上使用Unicorn和 nginx 在服务器上部署Rails应用程序。.../configure make sudo make install 安装并创建 Rails 应用程序 使用gem（ Ruby 的包管理框架）在服务器上安装Rails ： sudo gem install...rails 在创建项目之前，请转到主目录： cd 以 example 命名新建一个 Rails 项目。...rails new examplecd example 进入项目目录 cd example 安装和配置 Unicorn 使用gem以下命令在服务器上安装 Unicorn ： sudo gem install...shared/log 注意 请注意，我们仍然在 Rails 应用程序目录中。
Rails 的 Active Record ORM 框架，和 Rails 框架一样，遵循的是「约定大于配置」的惯例。比如 ： User 模型，对应的是 users 表。遵循单复数的约定。...如果你没有使用 Rails 和 ActiveRecord 的经验，也没有关系。...至少你现在已经对 ActiveRecord 有了一个初步的印象： 数据模型 和 数据表 存在一一映射的关系，命名上甚至可能还有默认约定存在。...SeaQuery SeaQuery是一个查询生成器，是 SeaORM的基础，用来在Rust中构建动态SQL查询，使用一个符合人体工程学的 API 将表达式、查询和模式构建为抽象语法树（AST）。...在同一个 接口 后面，统一支持MySQL、Postgres和SQLite。它类似于 Rails 的 ActiveRecord ORM 框架的 Arel[13] 组件。
Ruby on Rails模型 Rails是标准的基于MVC模型进行开发的Web框架，给行业带来巨大冲击的是它的接口设计。...Rails对REST的使用方式做了一个约定。只要你遵循Rails的惯用写法，写出来的结果基本上就是符合REST结构的，也就是说，Rails把REST这个模型用一种更实用的方式落地了。...比如，每篇文章可以有多个评论，用Rails的方式写出来是这样的： class Article < ApplicationRecord has_many :comments ... end 而如果用传统...Rakefile 它选择了RubyGem作为包管理的工具，生成了对应的Gemfile 为防止在不同的人在机器上执行命令的时间不同，导致对应的软件包有变动，生成了对应的Gemfile.lock，锁定了软件包的版本...查看接口，关键要看接口的风格，也就是项目作者引导人们怎样使用接口。在一个项目里，统一接口风格也是很重要的一个方面，所以，熟悉现有的接口风格，保持统一也是非常重要的。
文章主要是针对中文分词任务，模型十分简单，使用的双向的LSTM。...文章模型使用的是字和字bigram作为输入，所以使用wang2vec（https://github.com/wlin12/wang2vec），在word2vec中加入了顺序信息。...2.在LSTM中加入了dropout。3.使用momentum-based averaged SGD（Weiss et al.2015）方法训练模型。主要就是优化算法的小改进加上超参数的网格搜索。...在大部分的数据集上加入预训练的字向量都能有一个点左右的提升，除了MSR和PKU两个数据集，这两个数据集上本文算法表现并不好。...结论： 作者没有对本文做过多的总结，给出了中文分词两个挑战，也可以说是展望吧：1.模型结构上的调优，2.外部知识库的使用。
然而，这也导致在 Rails 中性能成为一个问题，甚至比在 Ruby 中更加突出。 因此，“堆栈” 指的是 “使用数据库的 Ruby on Rails”。...表明设计不好，促使用户不敢加东西。）。其中大部分本身是无害的。很容易以次优的方式连接表，对未索引的列进行排序或过滤。Active-record 充满了一些工具，可以很容易地滥用数据库，无需警告。...未优化的连接。添加简单的 has_many 太容易了，这使得开发人员可以在数据库中启动过于繁重的查询。一旦通过应用程序引入和传播，这几乎不可能解决。...我遇到的一些问题是：“我已经知道 Rails，但不知道 Sinatra”，或者“管理要求我们在类似的代码库上运行一切”。实际上，最后一个理由不成立。...但这说明了另一个重要问题：数据库运行在单独的线程中，甚至可能在单独的硬件上。因此负载是分布式的：在 SQLite 和我们的内存示例中，一个 Ruby 线程完成了所有的过滤、获取和提升。
Comment db/migrate/20160427082552_create_comments.rb comment表的迁移文件，用于在数据库里产生表结构 app/models/comment.rb 模型文件...test/models/comment_test.rb 测试文件 test/fixtures/comments.yml 测试使用的配置，数据或内容 belongs_to :article 建立了与...20160427082552 CreateComments: migrated (0.0036s) ========================== [root@h202 blog]# ---- 关联评论 评论在创表的过程中已经构建了与...models/article.rb [root@h202 blog]# cat app/models/article.rb class Article < ActiveRecord::Base has_many...root@h202 blog]# vim config/routes.rb [root@h202 blog]# grep -v " #" config/routes.rb | grep -v "^$" Rails.application.routes.draw
，以及在 Android 和 iOS 上的示例应用，可用来为任何图像转换风格。...，以及如何通过 TensorFlow Lite 在移动应用中高效使用该模型。...因此，我们需要继续优化模型，在移动应用中也适合使用。本文将会分享我们的优化经验，并提供一些资源供您在工作中使用。...此外，在使用 GPU delegate 运行模型时，TF Lite 解释器初始化、GPU 代理初始化和推理必须在同一线程上运行。...资源 在设备上运行机器学习模型具有以下优势：保护用户数据隐私，且功能启用时延迟较低。
在本文中，我们将讨论如何在Colab上使用TPU训练模型。具体来说，我们将通过在TPU上训练huggingface transformers库里的BERT来进行文本分类。...以下是我们根据云TPU文档中提到的TPU的一些用例： 以矩阵计算为主的模型 在训练中没有定制的TensorFlow操作 要训练数周或数月的模型 更大和非常大的模型，具有非常大的batch ❝如果你的模型使用自定义的.../www.tensorflow.org/guide/distributed 训练模型 在本节中，我们将实际了解如何在TPU上训练BERT。...我们将通过两种方式实现： 使用model.fit() 使用自定义训练循环。 使用model.fit() 由于我们使用的是分布策略，因此必须在每个设备上创建模型以共享参数。...结论 在本文中，我们了解了为什么以及如何调整一个模型的原始代码，使之与TPU兼容。我们还讨论了何时和何时不使用TPU进行训练。
比如，从Rails的对外暴露的REST接口设计中，可以看到，它对REST的使用方式做了一个约定，只要遵循Rails的习惯写法，写出来的结果就基本上符合REST规范的。...换句话说，Rails将REST这个模型用一种更实用的方式落地了。 Rails.application.routes.draw do ......又如，从Rails的程序员编写的API接口设计中，可以发现它十分关注API的表达性，可以很方便地表达一对多的关系： class Article < ApplicationRecord has_many...的“has_many”表达地更加直白。...记得我在2018年学习Spring Cloud的时候，接触了Spring Data JPA这个框架，现在看来，它就参考了Rails的接口设计，这时如果再需要表达一对多关系的时候，就可以在Java中写成这个样子了
十多年前，与当时的大多数 Web 应用程序一样，GitHub 也是一个使用 Ruby on Rails 开发的网站，它的大部分数据都保存在 MySQL 数据库中。...例如，我们单独将某些功能的数据保存在独立的 MySQL 数据库中；我们增加了读副本数量，将读负载分摊到多台机器上；我们还使用了 ProxySQL，减少主 MySQL 实例打开的连接数。...另一种比较有挑战性的情况是 has_many :through 关系导致需要连接来自不同模式领域的表。...对于这种情况，我们提供了通用解决方案：has_many 新增了 disable_joins 选项，告诉 ActiveRecord 不要执行底层表连接操作，改为执行多次查询，并在查询之间传递主键值。...我们在 Kubernetes 集群上部署了 Vitess 的 VTGate。应用程序连接到这些 VTGate 端点上，而不是直接连接到 MySQL。
使用TensorFlow Lite并不一定都是机器学习专家。下面给大家分享我是如何开始在Android上构建自己的定制机器学习模型的。 移动应用市场正在快速发展。...现在能够使用神经网络为你提供服务的只有像苹果sir一样的语音助手。随着机器学习的发展，当你在现实生活中有一个和贾维斯非常相似的私人助理时，你并不会感到惊讶。机器学习将把用户的体验提升到了另一个层次。...步骤3 这一步是将可用数据转换为应用程序可以连接的高质量图像的步骤。你需要采用特定的体系结构模型，把数据转换为可以输入应用程序的图像。...使用GitHub上的两种体系结构，您可以很容易地获得重新培训现有模型所需的脚本。您可以将模型转换为可以使用这些代码连接的图像。...除此之外，你还将获得一些存储在txt文件中的标签。 使用TOCO转换器，你不需要直接从源构建Tensorflow的映像。Firebase控制台直接帮助你优化文件。 ?
来源 | 码农翻身（公众号id：coderising） 周六晚上10点半， 张大胖兴冲冲地在微信上找我：“欣哥，我发现一个编程软件，非常酷！” 我：“别烦我！我忙着追剧呢。”...X语言： 我在这儿-> 《当世界上只剩下一个Java程序员》 Z语言： 我在这儿-> 《Z语言传奇》 我放下了《破冰行动》，打开了张大胖发给我的连接： https://metacode.app/。...“Ruby on Rails（简称）中的Active Record是DSL的一个典型。” “又一个新词！什么是Active Record? ” 隔着屏幕，我都能感受到张大胖有点儿不满。...“因为DSL本质上是一个语言，所以你首先的定义自己的语法，然后再考虑怎么实现这个语法， 一种办法是你用Lex,YACC，ANTLR等工具自己把这个语言给实现了，这叫外部DSL。 ” “自己实现语言？...“还有一种办法就是‘寄生’在别的语言中，利用别的语言(Ruby ,Python)的动态特性，构建你自己的语法，像刚才的has_many就是这么做的，这种方式叫做内部DSL。” "好麻烦！"
由于担心可能出现的网络和电力问题，他最终决定使用NVIDIA Jetson Nano在本地处理视频流细节。...您可以在 GitHub 上 的jetson-inference 存储库中访问各种库和经过训练的模型。 实时流协议 (RTSP) 将来自相机视频流的细节连接到 Jetson Nano。...使用预训练模型，Edgar 使用他的设置在每次检测到公共汽车时从视频流中截取屏幕截图。他的第一个模型准备好了大约 100 张照片。 但是，正如埃德加承认的那样，“说事情一开始就完美是错误的。” ...这有助于未来的模型再训练和发现误报检测。 此外，为了克服在本地存储 CSV 文件数据的限制，Edgar 选择使用Google IoT服务将数据存储在BigQuery中。...正如他所指出的，将数据存储在云中“提供了一种更灵活、更可持续的解决方案，以适应未来的改进。” 他使用收集到的信息创建了一个模型，该模型将使用 Vertex AI 回归服务预测下一班车何时到达。
下载相关文件： 走官方网站：https://redis.io/ 下载最新稳定版： [在这里插入图片描述] xshell连接Linux 本教程连接的是Linux虚拟机，有人说那么直接在本地虚拟机上运行不就行了...，的确，但是xshell方法也试用于连接远程服务器（Linux） 我们先来说说，这样做的好处： 1，虚拟机太笨重了，切换太麻烦（如果你是高配电脑当我没说） 2，Xshell连接Linux确定IP地址就可以...，这里的使用虚拟机，比普通连接使用多了一个步骤那就确认本地能够ping通虚拟机下的IP地址，之后的步骤与远程连接的一样。...其实就是NAT模式：当然你们也可以打开虚拟机网络设置： [在这里插入图片描述] 第三步 查看虚拟本地IP地址： 这里有个要注意的点：那就是寻找同一网段下 [在这里插入图片描述] 第四步，查看是否能够在本地...Linux： [在这里插入图片描述] 当然，也可以简单粗暴，在直接从虚拟机上上传： 这里引用大佬的文章（共享文件夹）：VMware虚拟机和windows文件传输 或者安装了VMware tool的话可移植接拖进去也没毛病
并且由于梯度下降算法的性质，通常较大的批次在大多数模型中会产生更好的结果，但在大多数情况下，由于内存限制，我们必须使用适应GPU显存的批次大小。...梯度检查点通过在需要时重新计算这些值和丢弃在进一步计算中不需要的先前值来节省内存。 让我们用下面的虚拟图来解释。 上面是一个计算图，每个叶节点上的数字相加得到最终输出。...通过执行这些操作，在计算过程中所需的内存从7减少到3。 在没有梯度检查点的情况下，使用PyTorch训练分类模型 我们将使用PyTorch构建一个分类模型，并在不使用梯度检查点的情况下训练它。...segments是在序列中创建的段的个数，使用梯度检查点进行训练以段为单位将输出用于重新计算反向传播期间的梯度。本文设置segments=2。input是模型的输入，在我们的例子中是图像。...这里的checkpoint_sequential仅用于顺序模型，对于其他一些模型将产生错误。 使用梯度检查点进行训练，如果你在notebook上执行所有的代码。
因此，将分子的三维条件纳入深度生成模型是非常有必要的，但目前在这个方向上的探索相当有限，仍然存在许多问题需要解决。 引入3D信息的一种方法是将现有的基于SMILES的生成模型建立在3D数据上。...在本文中，作者开发了一个新的深度学习模型，用于端到端生成具有高质量三维结构的类药分子。该模型通过逐步添加新的原子和键到现有的结构上，生成并输出具有完整的三维坐标的结果，而不需要额外的处理步骤。...在生成过程中，有各种各样的决策需要由模型作出： 1）在“连接”操作期间，模型需要决定使用什么类型的键去连接哪个原子； 2）在“添加”操作期间，模型需要决定应该添加多少个原子、它们的原子类型、三维位置，以及将它们连接到焦点原子的键的类型...其次，由于相邻原子的位置是高度相关的，一起生成它们可以隐性地提高模型的性能。 图4：与(a)3D分子生成中的大多数自回归模型不同，模型方法(b)将所有连接到焦点原子上的原子作为一个群生成。...然后使用softmax对这些分数进行标准化： 向量 中的值 表示使用b类型的新键将焦点原子v’与v连接的概率。 表示跳过“连接A”操作并直接进入“添加”操作的概率。
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