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在Linux中使用rsync进行备份时如何排除文件和目录？

在Linux系统中，rsync是一种强大的工具，用于文件和目录的备份和同步。然而，在进行备份时，我们可能希望排除某些文件或目录，例如临时文件、日志文件或其他不需要备份的内容。...本文将介绍在Linux中使用rsync进行备份时如何排除文件和目录的方法。图片方法一：使用--exclude选项rsync提供了--exclude选项，可以在命令行中指定要排除的文件或目录。...方法三：使用rsync的模式匹配rsync还支持使用模式匹配来排除文件和目录。我们可以使用通配符来匹配文件和目录名。...方法四：排除隐藏文件和目录在Linux系统中，以"."开头的文件和目录被视为隐藏文件或目录。如果我们希望排除这些隐藏的文件和目录，可以使用--exclude='.*'选项。...*'来排除源目录中的所有隐藏文件和目录。图片结论在Linux中，使用rsync进行备份时，排除文件和目录对于保持备份的干净和高效非常重要。

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在使用Hooks时，如何处理副作用和生命周期方法？

在使用React Hooks时，可以使用useEffect钩子来处理副作用和替代生命周期方法。useEffect钩子可以在组件渲染时执行副作用操作，根据需要进行清理。...下面是一些常见的用法和示例： 1：执行副作用操作： 在useEffect钩子中执行诸如数据获取、订阅事件、DOM操作等副作用操作。接受一个回调函数作为第一个参数，该回调函数在组件渲染后执行。...// componentWillUnmount cleanup(); }; }, []); return ( // 组件渲染内容 ); } 这里副作用操作在组件首次渲染时执行...返回的清理函数在组件卸载时执行，模拟了componentWillUnmount方法。 通过使用useEffect钩子，在函数组件中处理副作用操作，模拟类组件的生命周期方法。...使用Hooks更加灵活和简洁，避免了使用类组件时的繁琐代码和状态管理。

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    在使用NoSQL数据库时，你遇到过哪些挑战？如何解决这些挑战？

    在使用NoSQL数据库时，你遇到过哪些挑战？如何解决这些挑战？...在使用 NoSQL 数据库时，可能会遇到以下挑战： 数据模型设计：NoSQL 数据库不像传统的关系型数据库，没有固定的表结构和严格的数据模型。...因此，在设计数据模型时需要考虑如何组织数据、选择适当的数据类型，并且要根据应用程序的查询需求进行优化。...在写入数据时，可能会遇到数据冲突、数据丢失或数据不一致的情况。解决这个挑战的方法包括使用分布式事务、使用乐观并发控制、使用版本控制等。...这个示例展示了使用 MongoDB 进行基本的数据操作。在实际应用中，我们可能会遇到上述挑战，并需要根据具体情况选择合适的解决方案。

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    2017 深度学习框架发展大盘点——迎来 PyTorch，告别 Theano

    理论上，在改变模型源代码之后，你想要运行旧模型时它也能有所帮助。...而借助 ONNX，开发者能实时跟踪某个神经网络是如何在框架上生成的，接着，使用这些信息创建一个符合 ONNX 标准的通用计算图。大家能更方便地在不同框架间切换，为不同任务选择最优工具。...通过 MXNet 或 CNTK 后端，Gluon 在符号式和命令式模式下都提供自动分配。...因此在移动设备上部署 AI 模型，使其能够快速准确地处理相关分析任务，一直是一项有待解决的难题。...要解决这个难题，让 AI 终端化，除了有赖于移动硬件平台的发展之外，在软件框架层面也需要一个灵活轻便的框架支持。 而 Caffe2 正是这样一个框架。

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    手把手教你把Java SDK发布到中央仓库

    写了个Java SDK（ava Library），想要让更多的猿媛使用，如何发布到中央仓库（Maven Central）呢？ 踩了挺多坑，简单记录下。 1....等 然后等待官方人员审核，一般2小时，审核通过后，可进行下一步 2. 加密 pgp 安全需要，需要对发布的代码进行pgp加密，如果本机没有安装 pgp，自行搜索安装一下。...打包阶段，可能会签名失败，报错 gpg: signing failed: Inappropriate ioctl for device 如何解决？...控制台输入 export GPG_TTY=$(tty) ，然后重新打包 还是打包阶段，报错 No public key: Key with id:xxxxxx 如何解决？...可能是中央仓库在获取公钥时超时了，所以上面发布公钥发布到了多个地方，也是为了避免这个问题，如果还是出现了，重试、重试、重试 如果出现 rule failue xxxx 之类的，可能是官方没有审核好呢

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    【抗击谷歌】亚马逊微软发布深度学习库，让训练神经网络像开发APP一样简单

    美国媒体CNBC在对这一新的深度学习库进行报道时提到，这是亚马逊和微软两大巨头近日在人工智能上宣布的第二项重大合作，和此前一样，谷歌被排除在合作之外。...美国媒体CNBC在对这一新的深度学习库进行报道时提到，这是亚马逊和微软两大巨头近日在人工智能上宣布的第二项重大合作，和此前一样，谷歌被排除在合作之外（当然，也可能是谷歌自身对这样的合作也不感兴趣，谷歌自己的深度学习开源框架...下面是Gluon的4个主要有点和代码示例： 简单、易于理解的代码 在Gluon中，你可以使用简单、清晰、简洁的代码来定义神经网络。...要了解更多信息，请到对应教程学习如何构建一个多层感知器（MLP）的简单神经网络，并使用Gluon神经网络构建块。对于更高级的用例，从头开始编写神经网络的一些部分也是很容易的。...使用传统框架这很难实现，但是Gluon可以解决这个问题。在下面的代码片断中，你可以看到如何在模型训练的每个前向迭代中合并一个循环，并且仍然受益于autograd和trainer的简化。

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    CVPR 2017李沐介绍MXNet新接口Gluon：高效支持命令式与符号式编程

    在本教程中，我们将体验如何使用 Gluon 来实现各种各样的算法。我们将在本教程中细细体会每一个概念，并且无需深度学习背景。读者朋友也可以使用笔记本按照以下的介绍文档尝试使用 Gluon。...我们能注意到，MXNet 同时具有命令式和符号式的特点。 ? 如下所示，MXNet 在实现残差网络和 Adam 优化算法时所采用的代码。...我们可以看到 MXNet 在定义残差网络时使用的是符号式的执行，我们需要像调用函数那样确定每一个参数而完整地定义一个神经网络。...而 MXNet 在实现 Adam 优化算法时，我们可以看到它使用的是命令式的执行进行张量计算。但 MXNet 还不够优秀，我们需要更加强大的 Gluon。 ?...Gluon 中的卷积神经网络 现在我们看一下如何使用 gluon 来简洁的表示一个卷积神经网络。

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    微软携手亚马逊推出全新Gluon深度学习库，全面支持符号式和命令式编程

    Gluon具体介绍 Gluon用于构建神经网络，很简洁，是一个动态的高级深度学习库（接口），在使用MXNet和CNTK时都可以调用它，微软Azure的所有服务、工具和基础结构也将全面支持Gluon。...Gluon为开发者提供的接口非常好用，它支持高度可扩展的训练，能高效的评估模型。对于经验老道的研究人员来说，在发挥Gluon的优势时完全不会牺牲灵活性。...先进的调度 虽然在单个GPU上进行调度很容易，但在多个GPU上操作要复杂得多。通过MXNet或CNTK后端，Gluon在符号式和命令式模式下都提供自动分配。...关于ONNX，可以参见雷锋网 AI科技评论此前报导：Facebook、微软联合推出 ONNX 标准，号称要解决开发框架碎片化。...目前在MXNet上已经可以使用Gluon接口了，可以在GitHub上查看详情，地址为： https://github.com/gluon-api/gluon-api/ 微软也表示他们即将推出支持CNTK

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    mxnet-Gluon（一）：mxnet-Gluon 入门

    动态图的代表就是 chainer， pytorch 和 Gluon 了，在运行的时候定义图。在每个 mini-batch 进行训练的时候都会重新定义一次计算图。...，我们有三种类别的数据： 样本数据（输入 和 label） 网络模型参数 网络中每层的输入 数据 在 mxnet/Gluon 中，这三种类别的数据都是由 mx.nd.NDArray 来存储的。...以助于参数更新的时候进行访问 不需要显式访问梯度的 NDArray 是不需要 attach_grad() 的 from mxnet import nd val = nd.normal(shape=(2,3)) # 在使用...Cell gluon.Trainer 用来辅助更新模型参数的一个辅助类 mxnet.optimizer 里面有很多优化器 mxnet.nd 对于 NDArray 的 op 级别操作在这里 如何使用 GPU...当进行运算的值都处于 GPU 上时，则运算发生在 GPU 上。

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    ChatGenTitle：使用百万arXiv论文信息在LLaMA模型上进行微调的论文题目生成模型

    ChatGenTitle：使用百万arXiv论文信息在LLaMA模型上进行微调的论文题目生成模型 图片 图片 相关信息 1.训练数据集在Cornell-University/arxiv，可以直接使用...增强创造性和创新性：大模型使用了大量的训练数据，并能够从数据中提取规律，从而提供更多的词汇或句子组合方式，增强了生成论文题目的创造性和创新性。...总之，引入大模型可以提供更好的帮助来解决生成论文题目的难点，有望提升分析、抽象、创新等能力。...在LoRa微调中，需要了解节点的硬件和网络部署情况，并通过对节点参数进行微小调整来优化传输效率。...研究发现，使用LoRA进行的微调质量与全模型微调相当，速度更快并且需要更少的计算。因此，如果有低延迟和低内存需求的情况，建议使用LoRA微调。 为什么会有LLaMA模型和LoRA两种模型？

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    MXNet 作者李沐：用深度学习做图像分类，教程+代码

    例如其中的裙子类图片，就分为不可见，短裙，中裙，七分裙，九分裙和长裙等总共六种属性。我们可以将其视为经典的图片分类问题，并通过卷积神经网络来解决。...接下来，我们将以比赛中的裙子任务为例，向大家展示如何用gluon从零开始，设计一个简单而又效果好的卷积神经网络算法。...如果选择使用亚马逊云服务器，那么我们建议在选择系统镜像时选择Deep Learning AMI，这个镜像把与GPU训练相关的环境（CUDA，CUDNN）都已经配置好了，不需要做其他的配置了。...在接下来的教程中，我们使用MXNet的python接口gluon带领大家上手此次竞赛。...在计算资源有限的情况下，可以考虑选用占内存更小、计算速度更快的模型。 3.更全面的图片增广 可以考虑在训练时加上更多的图片操作。

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    塔荐 | 号称最快的 Node.js 应用框架来了

    国内的如 Mobile-deep-learning(MDL) 2 Mobile-deep-learning ： 百度移动端深度学习框架 https://www.oschina.net/p/mobile-deep-learning...而国外的两大巨头 —— 微软和亚马逊联合推出了一个深度学习库 3 Gluon：开源深度学习库 https://www.oschina.net/p/gluon ☞ 推荐理由：这是一个清晰、简洁、简单但功能强大的深度学习...其他人工智能领域相关开源项目推荐 1 Luminoth：开源的计算机视觉工具包 https://www.oschina.net/p/luminoth ☞ 推荐理由： 该工在 TensorFlow 和 Sonnet...上用 Python 搭建而成，易于使用、训练、理解结果。...5 AR.js：应用于 Web 的高效增强现实(AR)库 https://www.oschina.net/p/ar-js ☞ 推荐理由： 纯 Web 解决方案，无需安装，在手机上也能高效运行，包括 Android

    2.1K100

    nextline函数_Java 中nextLine()方法没有执行直接跳过解决办法

    使用Java的Scanner类nextLne()方法从显示器输入数据时，nextInt()后面的nextLine()直接跳过没有执行； 截图：第三个输入直接跳过 通过上网的查找我终于发现了问题出在哪里：...中的方法覆盖——virtual、override、new 多态和覆盖 多态是面向对象编程中最为重要的概念之一,而覆盖又是体现多态最重要的方面.对于像c#和java这样的面向对象编程的语言来说,实现了在编译时只检查接口是否具备...,而不需关心最终的实现,即最终的实 … Java中的方法(形参及实参)return返回类型 如何定义 Java 中的方法 所谓方法,就是用来解决一类问题的代码的有序组合,是一个功能模块....,并对字节码进行解 … jQuery Validate W3C内容 导入 js 库 Mybatis第九篇【基于Maven在Idea下Mybatis逆向工程】 前言 在Intellij idea下,没有学习...Maven的情况下使用Mybatis的逆向工程好像有点复杂,资料太少了-找到的资料好像也行不通- 于是学完Maven之后,我就再来更新Idea下使用Myb … SEO百问 SEO 的工作过程中,大家都会碰到很多这样或那样的问题

    1.1K20

    亚马逊的AutoGluon只需3行代码即可生成AI模型

    构建包含图像、文本和表格数据集的机器学习应用程序并不容易。它需要特征工程，或者使用数据领域的知识来创建AI算法工作的特征，再加上大量的数据集预处理，以确保在训练过的模型中不会出现偏差。...通常，像超参数调优这样的任务是手动执行的，这要求科学家预测超参数，以表示在构建人工智能模型时所做的选择，将如何影响模型训练。...它建立在亚马逊和微软三年前所做的Gluon的基础上，Gluon是一个机器学习接口，它允许开发人员使用预构建和优化的组件集合来构建模型。而AutoGluon，它是一种端到端的处理开发过程。...AWS应用科学家Jonas Mueller在一份声明中说： “我们开发AutoGlon是为了使机器学习真正民主化，并使所有开发人员都能使用深度学习。...最终结果是喜人的，AutoGluon解决了上述问题，因为所有选项都可以在默认范围内自动调整，已知它的性能范围是，对特定任务和模型都有很好的性能。”

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    移动端App安全扫描平台-MobSF

    MobSF简介 MobSF(Mobile-Security-Framework)是一种开源自动化的移动应用程序（Android / iOS / Windows）安全测试框架，能够执行静态，动态和恶意软件分析...它可用于Android/iOS和Windows移动应用程序的有效和快速安全分析，并支持二进制文件（APK，IPA和APPX）分析。...在进行 HTTPS 请求时，需要使用 certifi库提供的证书，但 SDK 不支持指定，所以只能使用 Install Certificates.command 命令安装证书才能解决此问题。...解决方法安装,手动安装certifi然后进入到Mac的/Applications/Python{版本号}目录之中，如果是使用homebrew安装的Python则在/Applications不会有python...在主界面点击左上角菜单DYNAMIC ANALYZER 进入动态分析引导页面后，可以右侧看到设备的地址192.168.46.101:5555。 ? 这个地址和模拟器界面顶部标题显示的地址是一致的。

    7.6K20

    有赞 Android 编译进阶之路——全量编译提效方案

    正如大家平常使用 gradle 脚本发布 aar 到 maven 一样，我们的发布也是基于 Maven Plugin 来完成的。...= loadAARVersion("lib_common") } } 到目前为止，我们已经实现了发布和依赖管理这两个核心功能，业务方可以方便的使用 EnjoyDependence 实现构件发布和依赖替换...Q&A 在这次优化中，遇到几个比较值得分享的问题，在这里和大家分享下。 传递依赖引起的 Module 版本不一致的问题，如何解决？...为了解决这个问题，我们需要清楚的理解编译期依赖和运行期依赖的区别。...在编译时我们只需要保证编译通过，同时干涉 pom.xml 文件的生成，将基础模块的依赖过滤掉；在 APK 编译时由 APP 指定稳定的基础 Module 依赖，确保各业务 Module 对基础 Module

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    资源 | 李沐等人开源中文书《动手学深度学习》预览版上线

    课程内容推荐使用 Apache MXNet 的前端工具 Gluon 进行开发，可指导你在动手实践的过程中学会使用简单易读的代码，写出产品级的应用。...此外，本书在开源社区还有 100 余位贡献者。作者表示，这一在线书“项目”仍然在不断发展当中，成为贡献者将可以获得专享版赠书，并被致谢。...结构：公式 + 图示 + 代码 本书不仅结合文字、公式和图示来阐明深度学习里常用的模型和算法，还提供代码来演示如何从零开始实现它们，并使用真实数据来提供一个交互式的学习体验。 ?...目录 引言 前言 深度学习简介 如何使用本书 预备知识 获取和运行本书代码 数据操作 自动求梯度 查阅 MXNet 文档 深度学习基础 线性回归 线性回归的从零开始实现 线性回归的 Gluon 实现...使用 AWS 运行代码 GPU 购买指南 如何为本书贡献 gluonbook 包索引

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    目前最新的十大最佳深度学习框架

    面向目标的库，在开发神经网络（NN）或其他机器学习（ML）算法时更加抽象。 Sonnet的主意是结构对应于神经网络的特定部分的主要Python目标。...能够在多个GPU和许多机器上非常有效地并行核算。 MXNet长处： GLUON ? Gluon的特殊性是具有一个灵活的界面，简化了原型设计，构建和训练深度学习模型，而不会献身学习速度。...Gluon能够定义动态的神经网络模型，这意味着它们能够动态构建，运用任何结构，并运用Python的任何本机控制流。 SWIFT ? 当你听到Swift时，您可能会考虑iOS或MacOS的应用程序开发。...通过实践和研究获得的新API更易于使用且更强大。 在TensorFlow的基础上 ，Swift API为您提供对所有底层TensorFlow运算符的直接调用。...chainer基本特性： Chainer代码是在Numpy和CuPy库的基础之上用纯Python编写的， Chainer是第一个使用动态架构模型的框架。

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