也就是说它是在完整的句子上训练的，而不是像“汽车”、“狗”等离散的分类，这一点对于应用至关重要。当训练完整的短语时，模型可以学习更多的东西，并识别照片和文本之间的模式。...他们还证明，当在相当大的照片和与之相对应的句子数据集上进行训练时，该模型是可以作为分类器的。...CLIP在发布的时候能在无任何微调的情况下（zero-shot ），在 ImageNet 数据集上的分类表现超 ResNets-50 微调后的效果，也就是说他是非常有用的。...所以数据集必须同时返回句子和图像。所以需要使用DistilBERT标记器对句子(标题)进行标记，然后将标记id (input_ids)和注意掩码提供给DistilBERT。...也就是说CLIP这种方法在小数据集上自定义也是可行的。
ADO.NET可以很方便的访问不同厂商生产的不同数据库，ADO.NET也为后期自定义数据提供程序规定了一套接口，只要我们自己去实现它就可以用同一种方式，访问我们自己的数据源，我们可以通过封装访问我们的XML...数据源、文本数据源、二进制数据源、WebService数据源、对应用程序员来说，可能有很少一部分人去关注后台的具体实现的细节；对于刚毕业的学生来说，大部分的知识还没有转变成对技术的主观思考，刚刚接触数据提供程序可能有点陌生...，所以我们尽可能的将复杂的东西进行简单化，让不需要接触后台代码的程序员就不要接触，减少思考的时间； 今天我要向大家介绍的是WebService数据提供程序，是建立在ADO.NET一套规范接口上的，为什么我会有这样的想法去写这个提供程序...，在加上我们不了解企业的网络结构，所以在很大程序上增加了我们的维护工作量，也给企业带来了很大的维护时间开销，我们的.NETRemoting是用Windows服务作为宿主，部署在应用服务器上，通过路由器的端口映射来处理客户端的...数据提供程序访问我们的数据源； 2： 在下已经实现一个基本的原型，在HZ.DataProvider.WebServiceDBManager服务器项目中，可以实现很多种数据源，在WebService与数据库服务器之间可以架设
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪 本文介绍了如何在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。作者选用了 MNIST 数据集，本文详细介绍了实现过程。...我们的目的 这篇博客的主要目的就是使读者熟悉在 TensorFlow 上实现基础 LSTM 网络的详细过程。 我们将选用 MNIST 作为数据集。...这些问题本身需要大量理解，那么将问题简化并集中于在 TensorFlow 上实现 LSTM 的细节（比如输入格式化、LSTM 单元格以及网络结构设计），会是个不错的选择。...MNIST 就正好提供了这样的机会。其中的输入数据是一个像素值的集合。我们可以轻易地将其格式化，将注意力集中在 LSTM 实现细节上。...代码 在开始的时候，先导入一些必要的依赖关系、数据集，并声明一些常量。设定 batch_size=128 、 num_units=128。
在centos系统上安装mongodb数据库 本文章基于centos8系统； 如何查看当前系统是centos的那个版本终端输入命令cat /etc/redhat-release图片开始安装官网当前的数据库版本...6.0; 查看官方文档创建 mongodb yum 源头，写入基本信息> vim /etc/yum.repos.d/mongodb-org-6.0.repo[mongodb-org-6.0]name=MongoDB...-6.0.2 mongodb-mongosh-6.0.2 mongodb-org-mongos-6.0.2 mongodb-org-tools-6.0.2设置开机启动sudo systemctl enable...mongod 或service mongod start停止服务 systemctl stop mongod 或service mongod stop等...需要注意的是，服务的名字是mongod;查看数据库配置文件...；如果不确定配置文件位置；可以启动数据库后，使用命令systemctl status mongod查看数据库状态信息；图片默认情况下，数据库配置文件存在于/etc/mongod.conf修改数据库端口（
今天，谷歌将它们通过谷歌云平台（GCP）以API和附带的Polymer组件的形式提供（Polymer是一个用于构建Web应用程序的开源JavaScript库）。...使用Polymer组件，可以用单行代码在基于Web的应用程序中显示涂鸦。...谷歌创意实验室的创意技术专家Nick Jonas表示，“当我们发布数据集时，它基本上是345个类别中每个类别的文件，使用起来有点麻烦。过去一年中进行的大量研究都是对整个数据集的大量分析。...数据集也被创造性地使用。...未来，团队考虑将涂鸦迁移到数据库，这将提供细粒度的访问控制。理论上，用户可以执行诸如“给我一张2017年3月来源于中国的认证图纸”这样的查询。
PowerFlex软件定义的存储解决方案为希望实现DevOps应用程序开发操作现代化的组织提供了这种转型的敏捷性，并使组织能够更快地行动并更有效地响应快速变化的业务需求。...AppSync for PowerFlex概述 AppSync for PowerFlex提供单一用户界面，可简化、编排和自动化在PowerFlex上部署的所有企业数据库应用程序中生成和使用DevOps...01 AppSync架构 AppSync的架构包含三个主要组件： ●AppSync server部署在物理或虚拟的Windows服务器上。...02 在AppSync上注册PowerFlex系统 AppSync通过使用API调用与PowerFlex Gateway通信来实现与PowerFlex系统的交互： Step 1 AppSync控制台，选择...03 AppSync服务计划 AppSync提供直观的工作流来设置保护和数据的重新利用作业（Service Plans, 称为服务计划），这些作业提供从应用程序发现和存储映射到将拷贝挂载到目标主机的所有步骤的端到端自动化
什么是Hudi Apache Hudi代表Hadoop Upserts anD Incrementals，管理大型分析数据集在HDFS上的存储。Hudi的主要目的是高效减少摄取过程中的数据延迟。...它可以像任何作业一样进一步水平扩展，并将数据集直接存储在HDFS上。 Hudi的作用 上面还是比较抽象的话，接着我们来看下图，更形象的来了解Hudi ?...我们看到数据库、Kafka更改会传递到Hudi，Hudi提供了三个逻辑视图： 1.读优化视图 - 在纯列式存储上提供出色的查询性能，非常像parquet表。...2.增量视图 - 在数据集之上提供一个变更流并提供给下游的作业或ETL任务。...在实现上，Hudi可获得Spark等处理框架的全部功能加持，而Hive Transactions却只能受限于Hive任务/查询来实现。
本文将介绍使用LoRa在本地机器上微调Alpaca和LLaMA，我们将介绍在特定数据集上对Alpaca LoRa进行微调的整个过程，本文将涵盖数据处理、模型训练和使用流行的自然语言处理库(如Transformers...此外还将介绍如何使用grado应用程序部署和测试模型。 配置 首先，alpaca-lora1 GitHub存储库提供了一个脚本(finetune.py)来训练模型。...数据集加载 现在我们已经加载了模型和标记器，下一步就是加载之前保存的JSON文件，使用HuggingFace数据集库中的load_dataset()函数: data = load_dataset("json...数据准备的最后一步是将数据集分成单独的训练集和验证集: train_val = data["train"].train_test_split( test_size=200, shuffle=...然后在模型上调用torch.compile()函数，该函数编译模型的计算图并准备使用PyTorch 2进行训练。 训练过程在A100上持续了大约2个小时。
MLP 是多层感知器，我这次实现的是四层感知器，代码和思路参考了网上的很多文章。个人认为，感知器的代码大同小异，尤其是用 Pytorch 实现，除了层数和参数外，代码都很相似。...加载数据集 第二步就是定义全局变量，并加载 MNIST 数据集： # 定义全局变量 n_epochs = 10 # epoch 的数目 batch_size = 20 # 决定每次读取多少图片...# 定义训练集个测试集，如果找不到数据，就下载 train_data = datasets.MNIST(root = '....（每次训练的目的是使 loss 函数减小，以达到训练集上更高的准确率） 测试神经网络 最后，就是在测试集上进行测试，代码如下： # 在数据集上测试神经网络 def test(): correct...，测试一下准确率 test() # 在数据集上测试神经网络 def test(): correct = 0 total = 0 with torch.no_grad
首先从MNIST网站上下载数据集，运行： cd $CAFFE_ROOT ..../data/mnist/get_mnist.sh 1 2 下载到四个文件，从左至右依次是测试集图像、测试集标签、训练集图像、训练集标签： ? 转换数据格式： ....实验中在原始 LeNet基础上做了一点改动，对于神经元的激活，用ReLU替换了sigmoid。 ...它需要两个blob，第一个是预测，第二个是数据层生成的label。该层不产生输出，只是计算loss函数的值，在反向传播的时候使用，并初始化关于ip2的梯度。...最后的模型存储在一个二进制的protobuf文件lenet_iter_10000.caffemodel中，在训练其他数据集的时候可以把它作为基础模型。
介绍 MongoDB是一个免费的开源NoSQL文档数据库，在Web应用程序中经常使用。在本教程中，您将安装MongoDB，学习如何管理其服务并启用远程访问。...或购买腾讯云数据库服务。 第一步、安装MongoDB Ubuntu的官方软件包存储库包含最新版本的MongoDB，这意味着我们可以使用apt安装必要的软件包。...安装后会自动启动数据库服务器。 接下来，让我们验证服务器是否正常运行。 第二步、检查服务和数据库 安装过程将自动启动MongoDB，我们需要验证服务是否已启动并且数据库是否正常工作。...我们可以通过连接到数据库并执行诊断命令来进一步验证这一点。...在大多数情况下，只能从某些受信任的位置访问MongoDB，例如托管应用程序的另一台服务器。
这将有助于更好地理解并帮助在将来为任何ML问题建立直觉。 ? 首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。...然后该表示通过解码器以重建输入数据。通常，编码器和解码器将使用神经网络构建，然后在示例数据上进行训练。 但这些编码器和解码器到底是什么？ ?...总是首先导入我们的库并获取数据集。...用于数据加载的子进程数 每批加载多少个样品 准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...此外，来自此数据集的图像已经标准化，使得值介于0和1之间。 由于图像在0和1之间归一化，我们需要在输出层上使用sigmoid激活来获得与此输入值范围匹配的值。
在最近的研究中，这两个算法与近200种其他算法在100多个数据集上的平均值相比较，它们的效果最好。 在这篇文章中，我们将回顾这个研究，并考虑一些测试算法在我们机器学习问题上的应用。...“，并于2014年10月在”机器学习研究杂志 “上发表。 在这里下载PDF。 在本文中，作者通过了121个标准数据集评估了来自UCI机器学习库的 来自17个类别(族）的179个分类器。...从论文摘要： 最有可能是最好的分类器是随机森林（RF）版本，其中最好的（在R中实现并通过插入符号访问）在84.3％的数据集中精度超过90%，最大达到了94.1%。...UCI机器中的数据集通常是标准化的，但是不足以在原始状态下用于这样的研究。 这已经在“ 关于为分类器准备数据的论述 ” 一文中指出。...我把精力集中在数据准备和整合足够好的现有模型上
图结构在现实世界中随处可见。道路、社交网络、分子结构都可以使用图来表示。图是我们拥有的最重要的数据结构之一。 今天有很多的资源可以教我们将机器学习应用于此类数据所需的一切知识。...Cora 数据集包含 2708 篇科学出版物，分为七类之一。...最后就是我们可以看到Cora数据集实际上只包含一个图。 我们使用 Glorot & Bengio (2010) 中描述的初始化来初始化权重，并相应地（行）归一化输入特征向量。...，甚至是 Thomas Kipf 在该框架中的实现，就会发现有一些不一致的地方（例如有两个 dropout 层）。...实际上这是因为这两个都不完全与 TensorFlow 中的原始实现相同，所以我们这里不考虑原始实现，只使用PyTorch Geometric提供的模型。
我们知道，MongoDB的Oplog (operations log)记录了用户的最近一段时间的操作（时间长短主要受设置的oplogSize和程序的写入更新量的影响）。...oplog位于local数据下面，为了将权限最小化，大家需要创建此库的权限（还可以将权限细化到集合，再次不讨论）。 习惯性的，在local数据库下面创建，但是报错了。...的官网介绍，发现确实不可以在local数据库下面创建账号 其解决方案是，我们转到admin数据库下面，创建账号。 ...注意：（1）在程序端配置连接字符串时，相应的需要添加登入验证数据库参数 --authenticationDatabase admin （2）通过NoSQLBooster登入时，Auth DB 选择执行创建命令的数据库名字...还需探究根本原因） （3） 建议数据的拉取，在辅助节点上拉取，减少主库的压力。
随着应用程序的演进，其数据库模式也在变化。将数据库模式更改自动部署的做法随着现代 DevOps 原则的发展演变成所谓的数据库迁移。...在应用内运行迁移 运行迁移最简单的方法是在应用程序启动期间直接调用它们。这不需要使用任何特殊的 Kubernetes 功能。我们只需要确保迁移工具、迁移文件和数据库凭据在应用程序容器内可用。...这种方法的优点是，通过使用作业，可以确保迁移作为独立步骤在新的应用程序 Pod 开始滚动更新之前运行。团队常使用 Helm 升级前挂钩或 ArgoCD 预同步挂钩来实现这种技术。...在高层次上，Operator 的工作原理是引入新的 CRD(自定义资源定义)，扩展 Kubernetes API 以描述新类型的资源，并提供控制器 - 这是运行在集群中的专门软件，它通过使用协调循环以声明式方式负责管理这些资源...此外，还支持更经典的版本化工作流程，在该工作流程中，将期望的数据库版本提供给 Operator，它负责协调当前和数据库的实际状态以满足该版本。
变分自编码器 (VAE) 是在图像数据应用中被提出，但VAE不仅可以应用在图像中。...在这篇文章中，我们将简单介绍什么是VAE，以及解释“为什么”变分自编码器是可以应用在数值类型的数据上，最后使用Numerai数据集展示“如何”训练它。...Numerai数据集数据集包含全球股市数十年的历史数据，在Numerai的锦标赛中，使用这个数据集来进行股票的投资收益预测和加密币NMR的收益预测。 为什么选择VAE？...在 Numerai 数据集中这些异常可能是存在财务异常时期，检测到这些时期会为我们的预测提供额外的信息。 去噪 去噪是从信号中去除噪声的过程。我们可以应用 VAE 对大多数偏离的特征进行降噪。...Numerai 训练数据集上的 KL 散度的直方图 这是MSE损失的直方图。 下图是Numerai 训练数据集的 KL 散度和均方误差的可视化。
此外，我们还将看到如何在自定义数据集上训练它，以便你可以将其适应你的数据。 Darknet 我们认为没有比你可以在他们的网站链接中找到的定义更好地描述Darknet了。...看一看，因为我们将使用它来在自定义数据集上训练YOLO。 克隆Darknet 我们将在本文中向你展示的代码是在Colab上运行的，因为我没有GPU…当然，你也可以在你的笔记本上重复这个代码。...我们在上一个单元格中设置的配置允许我们在GPU上启动YOLO，而不是在CPU上。现在我们将使用make命令来启动makefile。...pip install -q torch_snippets 下载数据集 我们将使用一个包含卡车和公共汽车图像的目标检测数据集。Kaggle上有许多目标检测数据集，你可以从那里下载一个。...我们可以克隆并用于我们的用例的高效实现。 我们没有深入探讨这个算法的工作原理，因为希望在未来的文章中采用自上而下的方法更详细地介绍。
Windows下远程连接服务器上的MongoDB数据库 使用的是mongo命令，如果安装mongodb时配置了环境变量，可以直接快捷键windows+R打开cmd。...MongoDB数据库。...Windows下备份远程服务器上的数据库到本机 同样，cmd运行如下命令： mongodump -h ip -u user -p password -d 要备份的数据库名 -o 备份到哪个路径 如下图...备份得到的数据库文件夹路径 mongorestore -d newtest e:/mongodb/test 这样就可以还原到本地的mongodb数据库实例了。...打开mongodb compass 客户端连接后可以看到新增了一个名为newtest的数据库，或者在cmd中通过show dbs 查看数据库列表。
编者按：灯塔大数据将每周持续推出《从零开始学大数据算法》的连载，本书为哈尔滨工业大学著名教授王宏志老师的扛鼎力作，以对话的形式深入浅出的从何为大数据说到大数据算法再到大数据技术的应用，带我们在大数据技术的海洋里徜徉...PS：了解了上期详细内容，请在自定义菜单栏中点击“灯塔数据”—“技术连载”进行查看；或者滑到文末【往期推荐】查看 No.72 在 Spark 上实现 WordCount 小可 ：我记得在学习 Hadoop...王 ：当然可以，而且 Spark 版本的 WordCount 比在 Hadoop 下实现更加轻松、容易。 如果在 Python Spark Shell 中使用的话，则输入如下几行代码 ： ?...小可恍然大悟 ：哦，这样就好理解多了，其实程序就是在不断地执行变换，最后将数据变换成我们所需要的格式。 Mr. 王 ：后面我们还会深入地讨论这个问题，现在你可以暂时这样理解。我们先来试试这个程序吧。...下期精彩预告 经过学习，我们研究了在 Spark 上实现 WordCount涉及到的一些具体问题。在下一期中，我们将进一步了解在 HDFS 上使用 Spark的相关内容。
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