顺便补充下本文用的一些工具的版本：Python 版本是 3.6，Mysql 版本是 5.5 1 模型是什么 在 Web 应用中，数据一般存储到数据库中。Django 中的模型层是跟数据库打交道的层次。...2 配置数据库 在我们探索 Django 的模型层之前，我们需要配置下数据库；告诉 Django 视野什么数据库以及如何连接数据库。这一步要确保配置无误，不然后面难以执行。...Django 可以自动生成这些 CREATE TABLE 语句的。 3.1 创建数据表 我们上面的创建了几个模型还处于定义上，Django 还没有正真创建数据库中的表。...它第一个参数必须传入该模型关联的类。on_delete 现在可以用作第二个位置参数(之前它通常只是作为一个关键字参数传递). 在Django 2.0中，这将是一个必传的参数。...（表）进行操作。
下面讲讲Lego在Android上一次小小尝试 一，MVP简介 ? MVC太过常见这里不啰嗦。实际应用MVC当中，Activity占据打部分的工作，View和Controller的身份分不清。...Presenter：作为View和Model的中间纽带，View不能直接对Model进行操作，必须经过Presenter View interface：需要View实现的接口，View通过View interface...与Presenter进行交互，降低耦合 二，日迹MVP实战应用 【Mode层】我们直接忽略 【View Interface】首页的View接口，抽离出view和presnter交互的接口。...Presenter可复用（在日迹的需求中，首页和4Tab公用一个Presnter） 4. 方便单元测试 5....Lego页面结构化的应用其实还在尝试阶段。以上算我的一些个人思考和总结。
AlphaGo/人机大战/人工智能 同理，这两篇文章甚至分类都不同（前者在体育类别，后者在科技），要关联起来就更困难了。...不像LSI一类算法计算出的隐分类矩阵，往往只能作为特征向量，LDA计算出的每个主题都包含主题词及其权重，可以很好地表征主题的含义。...基于主题模型的推荐策略 LDA训练出主题模型后，我们便可以利用模型预测某个词袋（Bag of Words）文档的主题分布，作为特征计算文本相似度。 ?...图1 基于主题模型的推荐策略 如上图，LDA预测出的结果是文档在N个topic上的权重分布，我们利用该分布计算文档间的余弦相似度/欧氏距离/皮尔逊相似度等，得出topN的相似文档，可作为相关推荐的结果。...代码实现 LDA因为需要不断迭代，因此计算很耗时间。之前实现了一个Python单机版本，10+W的训练集跑了6小时……因此这次，我选择用先前搭建的Spark集群来训练LDA模型。
下面讲讲Lego在Android上一次小小尝试 一，MVP简介 ? MVC太过常见这里不啰嗦。实际应用MVC当中，Activity占据打部分的工作，View和Controller的身份分不清。...Presenter：作为View和Model的中间纽带，View不能直接对Model进行操作，必须经过Presenter View interface：需要View实现的接口，View通过View interface...与Presenter进行交互，降低耦合 二，日迹MVP实战应用 【Mode层】我们直接忽略 【View Interface】首页的View接口，抽离出view和presnter交互的接口。...View逻辑在Activity。 业务逻辑则由Presnter的requestAllDataFromNet去实现。...Lego页面结构化的应用其实还在尝试阶段。以上算我的一些个人思考和总结。 ---- 如果您觉得我们的内容还不错，就请转发到朋友圈，和小伙伴一起分享吧~
在Docker上运行Django和Vue Run Django and Vue on Docker Django Dockerfile 生成django项目依赖包....Generate Django project dependencies. pip freeze > requirements.txt 编写django启动脚本 run.sh Write a Django...for django FROM python:alpine3.8 ADD ....-t 123.bthlt.com/bthlt_front:$1 . docker push 123.bthlt.com/bthlt_front:$1 bash build_run.sh v0.0.1 在Docker...上运行Django和Vue Run Django and Vue on Docker docker run --name bthlt-backend -d -p 8000:8000 123.bthlt.com
Profile代码编写 上一节明确了，我们需要加速RWKV模型中rwkv6_linear_attention_cpu的计算，https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention...这个库在2024年4月份支持了RWKV6模型，它加速RWKV 6 Linear Attention计算的核心api有两个，fused_recurrent_rwkv6和chunk_rwkv6。...chunk_rwkv6 api的计算分为2个kernel，耗时分别为27和22us，统计kernel最大耗时的时候进行了求和。...Triton实现的版本在编译中发生了什么，但真的找到了放弃cuda的理由，毕竟不是专业做这个东西的，而Triton大家都可以写），后续应该会考虑在Triton kernel的基础上继续做优化以及训练性能验证...因此，grid 的大小将是 (4, 4, 16)，相当于有256个Block在并行计算，而每个Block的内部目前Triton的Kernel中指定的是1个warp也就是32个进程来计算。
题图：by thefolkpr0ject from Instagram 前面有两篇文章简单介绍 Django 的模型，这一部分算是基础知识。...我自己近期也总做了下总结，将花大概两篇的篇幅来分享下模型的一些高级用法。 如果想熟悉 Django 的用法，我认为应该一开始要熟悉一些细节用法，后面再了解 Django 的实现原理。...而细节用法往往体现在一些差别用法，难以理解的知识点上。 1 复杂的字段类型 经过前面的学习，我们知道模型的字段类型一方面是指定数据库表的列名称和数据类型，另一方面决定 HTML 中的表单标签类型。...IntegerField 在 Django 所有支持的数据库中，合法取值范围是 -2147483648 到 2147483647。...要确保页面不存在 XXS 漏洞，需要使用 django.utils.html.escape() 对内容进行转义。
什么是BigPipe 关于BigPipe是在看一篇淘宝ued的官方博客上看到的，原文是说用nodejs做前后端分离的，只是稍微提了一下bigpipe。...html之后，就立即开始渲染，之后每得到一段数据都进行渲染。...下图是用firebug看到的整个请求过程： 网页上的0到9，基本是一个一个出来的，间隔约1秒，整个请求是10.04秒，其中等待响应时间只有26毫秒。.../questions/1922934/how-to-disable-mod-deflate-in-apache2 至此，大概就可以了解了bigpipe的整个思想，以及在django上的实现。...对于SEO来说，需要实现当蜘蛛来的时候在服务器组装好全部页面，然后返回。
上一篇我们介绍了在Windows 10下进行初学者入门开发Python的指南，在本篇中我们一起看一下看在Windows子系统（WSL）如何使用Python进行Web开发的循序渐进指南。...如果你有兴趣自动执行操作系统上的常见任务, 请参阅以下指南:开始在 Windows 上使用 Python 进行脚本编写和自动化。...在列表中找到 "适用于 Linux 的 Windows 子系统" 并选中复选框以启用该功能。 出现提示时, 请重新启动计算机。...现在, 让我们尝试使用两个最受欢迎的 Python web 框架创建 Hello World 应用:Flask 和 Django。...settings.py: 包含 Django 项目的设置, 你可以在开发 web 应用过程中修改这些设置。 urls.py: 包含 Django 项目的目录, 你还可以在开发过程中对其进行修改。
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。...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。如果您要访问的服务不通过SSL运行，或者您不希望允许公众访问它，则此功能非常有用。...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。...这是xcalc程序在可见的Windows桌面上的远程服务器上运行： [162-putty-03-xcalc-running.png] 更多信息 有关此主题的其他信息，您可能需要参考以下资源。
甚至可以在测试运行时更改负载。它也可以在没有 UI 的情况下运行，使其易于用于 CI/CD 测试。 Locust 使运行分布在多台机器上的负载测试变得容易。...Locust 基于事件（gevent），因此可以在一台计算机上支持数千个并发用户。与许多其他基于事件的应用程序相比，它不使用回调。相反，它通过gevent使用轻量级进程。...并发访问站点的每个Locust（蝗虫）实际上都在其自己的进程中运行（Greenlet）。这使用户可以在Python中编写非常有表现力的场景，而不必使用回调或其他机制。...平台的 Locust_Master 组件内 环境配置 -> 配置文件设置 进行编辑修改。...请求的平均大小； Current PRS 当前吞吐率； Current Failures 当前错误率； [locust-charts.png] Charts页面将主要结果绘制成为随时间变化的图表，能够在趋势上给予用户指引
就是这个东西 在GitHub上面托管 ?
:C - 别名分隔符（默认：|） /n:C - 非法值前缀（默认：~） /e:file - 定义随机种子文件 /r[:N] - 定义随机种子，N-种子值 /c - 指定模型计算时大小写敏感...（默认不敏感） /s - 显示模型的统计信息 使用步骤 PICT使用步骤: 构建模型文件：确定因素名和因素取值、子模型、约束条件 生成测试用例 评审并修改用例组合 模型文件 PICT 模型文件格式如下...Win8, Win10 Browser: Edge, Opera, Chrome, Firefox APP: Word, Excel, Powerpoint, SQLServer # 子模型定义...硬件因素 { PLATFORM, CPUS, RAM, HDD } 以 3-wise 进行组合 # 2. 软件因素 { OS, Browser } 以 2-wise 进行组合 # 3....最后 {硬件因素组合，软件因数组合，App} 以 2-wise（默认，可通过 /o:N 设置） 进行组合 { PLATFORM, CPUS, RAM, HDD } @ 3 { OS, Browser }
1、点击[命令行窗口] 2、按<Enter>键 3、点击[命令行窗口] 4、按<Enter>键 5、点击[命令行窗口] 6、按<Enter>键
本文将以HuggingFace为例，简单介绍如何在KubeGems上快速体验一个视觉问答的模型任务，以及一些实现背后的技术细节。...同时在某些私有化场景下，我们也可以基于modex来导入私有化部署所需的模型。...对于第三方的模型，通常我们仅仅存储其模型元数据（模型名字，模型数据的url地址等)，但不会储存其模型数据本身，KubeGems 模型商店提供了一个“模型同步器"，它实际上是一个简单的 spider，会将...V2协议进行编码返回。...HuggingFace 的模型文件虽然放在了CDN上，但是中国大陆访问的时候，还是会出现下载非常缓慢的情况，特别是十几G以上的大模型。
从概念上讲，Pro-ML控制着机器学习模型从训练到监控的整个生命周期。...· TonY: TensorFlow on Say(TonY)是一个在ApacheHadoop上本地运行TensorFlow的框架。...TonY支持通过处理资源协商和容器环境设置等任务在Hadoop上运行TensorFlow作业。...它同时保持对TensorFlow计算图的完全支持，这意味着TensorBoard等工具可以在TonY上使用而无需任何修改。...测试 LinkedIn运行着数以千计的并行机器学习模型，这些模型在不断地进化和版本迭代。在这些场景中，开发强大的测试方法对于优化运行时机器学习模型的性能至关重要。
# 编译模型 # pre_compile：预编译开关,如果设置成 True,可以减小模型大小,及模型在硬件设备上的首次启动速度。...在编译模型的时候，最好进行预编译，否则后面使用模型进行预测推断的时候，加载会比较慢。.../rknn_models/gf_yolov3_tiny.rknn, time: 4.22s 整个过程约为4.22秒，主要时间消耗在编译模型上。...这是一个警告信息，只是告诉我们开启了预编译之后，不能运行在模拟器上。...模型推断 ---- 模型已经导出成rknn格式，现在就可以使用它来进行推断预测了，使用也比较简单： # 加载rknn模型 rknn.load_rknn(rknn_model) # 指定使用rk1808
这段时间在做scrapy爬虫，对爬出来的数据基于Django做了统计与可视化，本想部署在腾讯云上玩玩，但是因为以前没有经验遇到了一些问题，在这里记录一下： 首先说下Django的创建与配置： 1.... 这个static最开始也是没有的，不过创建这个文件夹不需要命令，只要在项目名上边右键new-->Directory，然后将名称写成static即可， 当然，创建好的static是无法使用的，需要进行关联配置...5>最后还有个manage.py 这是整个项目的启动文件，是随项目创建时而生成的，一般不需要我们去管，但是如果想要在启动Django项目时掉用某些方法时，可以在manage.py中调用，不过不推荐。 ...这个index 是浏览器上的访问路径，比如 127.0.0.1：8000/index 这时请求就发到了urls.py处，找到这个index，然后在bscrapy这个app下的views下找这个index...很无奈 我在xshell上启动了项目，但是当我关掉xshell后 项目就宕掉了。。。
p=6227 主题建模是一种在大量文档中查找抽象主题的艺术方法。一种作为监督无的机器学习方法，主题模型不容易评估，因为没有标记的“基础事实”数据可供比较。...评估后部分布的密度或发散度 有些指标仅用于评估后验分布（主题 - 单词和文档 - 主题分布），而无需以某种方式将模型与观察到的数据进行比较。...计算和评估主题模型 主题建模的主要功能位于tmtoolkit.lda_utils。...const_params，它将用于每个主题模型计算并保持不变我们还设置了。...在大多数情况下，用于定义模型“粒度”的beta的固定值似乎是合理的，这也是Griffiths和Steyvers所推荐的。
机器之心报道 作者：杜伟、陈萍 得益于 OpenAI 月初发布的 DALL.E 和 CLIP 模型，机器学习社区的开发者在文本与图像的匹配方面又可以尝试很多新的玩法。...这两个模型发布之后，机器学习社区出现了一些复现 DALL·E 模型的尝试，如开发者 Phil Wang 的 GitHub 项目 DALLE-pytorch，短短二十余天就收获了 1.9k star。...该项目所有图片出自 Unsplash 数据集，大约有 200 万张，利用 CLIP 模型进行处理。项目既可以在给定的免费谷歌 Colab notebook 中运行，也可以在用户自己的机器上运行。 ?...谷歌 Colab notebook 上运行 在给定的 Colab 会话中进行首次搜索的步骤如下： 1. 首先需要进入 Colab 界面； 2. 登录谷歌账户，单击右上角的「S」按钮即可完成此操作。...他的主要研究兴趣在于计算机视觉与机器学习，包括多类别图像分割、3D 重建、场景理解、光流、条件随机场、概率图模型等。
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