在发现存储实际性能和预期存在较大差距，特别是性能差距在2倍左右时，4K对齐就可能是罪魁祸首。现在SSD读写速度较快，所以通常都是在压力较大的时候出现异常。...通常文件系统的块（簇）是512字节的倍数，新的系统基本上都设成了4k的倍数。比如Linux的簇一般也是4k。...如果起始偏移正好是4k(4096字节)的倍数，说明4k对齐。 图片 Linux下 使用fdisk -lu命令。命令中u是让分区表用扇区值。...所以，如果起始扇区值是8的倍数，则说明磁盘4k对齐。 其它地方的4K对齐 上面说的都是本地系统的4k对齐，因为本地盘的物理sector肯定是从0开始，但还有一种情况。...如果，分布式存储本身并没有做好4K对齐，那块块设备外挂到虚拟机上后，最终的IO依然不会对齐，即使虚拟机上看一切正常。这种情况，就需要云服务商来处理了。
最后说明在对从设备进行地址分配时，每个从设备的地址最小对齐边界为4K，即地址的低12位全为0，这样表示地址范围大小为2^12=4K，4K对齐最大原因是系统中定义一个page大小是4K。...所以，为了更好的设定每个slave的访问attribue，就给一个slave划分4K空间： ? AXI 协议支持地址非对齐的传输，允许突发传输的首字节地址，即起始地址与突发传输位宽不对齐。...举个例子，总线位宽为 32bit 时，如果起始地址为 0x1002 ，则产生了非对齐现象。与 32bit 位宽总线对齐的地址需要能被 4 整除，即 ADDR[1:0] = 2'b0。...对于非对齐写传输，主机会进行两项操作： （1）、即使起始地址非对齐，也保证所有传输是对齐的 （2）、在首个 transfer 中增加填充数据，将首次传输填充至对齐，填充数据使用WSTRB 信号标记为无效...（此处需要说明TKEEP和TSTRB了，在写传输中，对于填充数据字节，TKEEP对应的位1，对应的WSTRB为0，表示该字节数据无效，仅用于数据填充，实现地址对齐）。
对应游标行代码对齐 1ctrl + i 划选部分代码对齐 1使用鼠标划选代码 2ctrl + i 当前文件全部代码对齐 1ctrl + a 2ctrl + i
所以这个问题就叫做4K! 2、什么是4K对齐？ 硬盘分区的时候有一个东西叫做物理存储单元，俗称簇。分区的时候可以指定这个大小。这个簇不是硬盘的物理结构，而是使用方法。...所以就要用“4K对齐"的方式，将硬盘模拟扇区对齐成“4k扇区”。“4K对齐”就是将硬盘扇区对齐到8的整数倍个模拟扇区，即512B*8=4096B，4096字节即是4K。...不光SSD硬盘(固态盘)需要4k对齐，我们现在用的普通机械硬盘也需要4k对齐，对齐的方法有很多，现在一般Win7/Win8的格式化工具进行格式化会自动对齐，DiskGenius这样的分区工具也支持4k对齐...4.0 功能特色： -支持Windows 8 -更快的对齐引擎 -如没有安装MSI程序包，可以启动WinPE环境对齐分区 具体的对齐操作方法还请参考文末的链接。...盘（系统盘）无损4K对齐方法.开机速度提升20%+ http://tieba.baidu.com/p/1425336529 [7] winload.efi missing or corrupt: Fix
或者 Str.ljust() 左对齐 或者 Str.center() 居中的方法有序列的输出。...ljust（）、rjust() 和 center()函数分别表示左对齐、右对齐、居中对齐 str.ljust(width[, fillchar])：左对齐，width — 指定字符串长度，fillchar...[, fillchar])：居中对齐，width — 字符串的总宽度，fillchar — 填充字符，默认为空格。...输出结果如下： hello world********* *********hello world ****hello world***** hello world 到此这篇关于python右对齐的实例方法的文章就介绍到这了...,更多相关python中如何右对齐内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn！
居中对齐的几种方法 看面试题，自己总结了下，顺便写了对应例子，加深印象。...justify-content: center; } .box { width: 200px; height: 100px; background-color: purple; } 对于宽高不定的元素，后面两种方法
运行的时候，有时候会出现语法错误：IndentationError:unexpected indent 可以用如下方法解决： 首先把空格显示出来,空格的地方 ,由点代替 ?...然后格式就对齐了。 实例扩展： 如何解决文本对齐 大家好，我是python学习新手，我在一个练习题目中遇到问题. 题目的要求是把列表打印输出并对齐。...cherries', 'banana'], ['Alice', 'Bob', 'Carol', 'David'], ['dogs', 'cats', 'moose', 'goose']] 要求的输出数据（第一行右对齐...，其他左对齐）： apples Alice dogs oranges Bob cats cherries Carol moose banana David goose 以下是我的代码 """下面是代码正文...print(tableData[y][x].rjust(colWidths[y]), end=' ') print('') # 换行 printTable(tableData) 输出结果是（全部右对齐了
你好，我是 zhenguo 今天这篇文章汇总一些关于字符串对齐的常用方法。...1 左对齐字符串 # 1 左对齐字符串 # 使得总长度为 20 In [2]: text = 'Hello World' ```...In [3]: text.ljust(20) Out[3]: 'Hello World ' 2 右对齐字符串 # 2 右对齐字符串 # 使得总长度为...20 In [6]: text.rjust(20) Out[6]: ' Hello World' 3 中间对齐字符串 # 3 中间对齐字符串 #...我是安装nlp包 corpy， 服务器 是腾讯Ubuntu 18.04 ， 使用 pip 安装优先走腾 讯index源， 很 遗憾安装到中间，安装 依赖包 ufdl.u dpipe 9 基于上面这些方法
Android TextView对齐的两种方法 在写Android布局文件时， 经常碰到如下图的TextView左右对齐的情况， 即姓名和手机号码纵向对齐。、 ?...第一种方法： 在姓和名之间加空格， 但是如果用键盘的空格会在一些机型上对齐、一些机型上不对齐。 \u3000是全角空格； \u0020是半角空格，效果跟在英文输入法下直接敲键盘空格一样。...wrap_content" android:text="姓\u3000\u3000名" android:textColor="#6e6e6e" android:textSize="13dp" / 第二种方法...android:textColor="#6e6e6e" android:textSize="13dp" / 以上就是关于Android TextView 文本对齐的方法详解
当一个数据所在的地址和它的大小对齐的时候，就说这个数据对齐了，否则就是没对齐。 内存对齐是以空间换时间的方法，计算机一次就可以把存储的数据提取出来，极大提高了效率。 ...结构体对齐规则： 1.1 第一个成员的地址在结构体变量偏移量为0的地址处。 1.2 其中对齐数=编译器默认的一个对齐数与该成员大小的较小值。...（每一个成员变量都有自己的对齐数，与1.3描述的对象不一样） 1.5 如果一个结构体里面包含一个结构体，把其看作一个成员就行（但其整体对齐数不能看作一个对齐数来比是否为最大对齐数）。 ...这就用到了内存对齐了。...结束 注释： 1. char类型所占字节为1，比默认对齐数8要小，所以对齐数是1。 2. int类型所占字节为4，比默认对齐数8要小，所以对齐数是4。 3.所以最大对齐数就是4。 4.
当固定头部时有时候表格不对齐 第一种情况：没有水平滚动条，只有垂直滚动条 .el-table th.gutter { display: table-cell !...important; } 第二种情况：有垂直滚动条也有水平滚动条，特别是水平滚动条拖动到右边时，表格不对齐更明显 为el-table 加 ref="qtable this.
目录 一点题外话 目录 磁盘 磁盘逻辑结构 扇区和4K对齐 MBR引导 主引导程序 低级格式化 磁盘 初中的时候开始认识磁盘（硬盘），还是因为在教室用Ghost映像给电脑装系统，磁盘引导记录给整坏了，从家里拆了一块过去顶用...在Windows中称为簇，UNIX和Linux中则为块，以连续的几个扇区为基本单位来组织。 基本逻辑结构 扇区和4K对齐 我们常常听说，对磁盘进行4K对齐可以提高磁盘的效率。...甚至对SSD进行4K对齐可以提高SSD寿命。这个4K是上什么东东，对齐又是什么东东？...如果一个分区从这8个中除了第一个512B以外的其他几个开始，就称为4K不对齐。显然，4K对齐就是要把分区挪到4KB扇区的真正起始位置。...DiskGenius官方的4K对齐检测教程 MBR引导 MBR, Master Boot Record, 即主引导记录。
机器之心报道 编辑：Panda W 在线和离线对齐算法的性能差距根源何在？DeepMind实证剖析出炉 在 AI 对齐问题上，在线方法似乎总是优于离线方法，但为什么会这样呢？...不过近段时间，直接偏好优化（DPO）等离线方法异军突起 —— 无需主动式的在线交互，使用离线数据集就能直接对齐 LLM。这类方法的效率很高，也已经得到实证研究的证明。...因此，收集有关离线算法的充分性的证据可让 AI 对齐变得更加简单。另一方面，如果能明晰常用在线 RLHF 的优势，也能让我们理解在线交互的基本作用，洞见离线对齐方法的某些关键挑战。...他们通过消融研究发现，提升离线优化的一种有效方法是生成分布上接近起始 RLHF 策略（这里就刚好是 SFT 策略）的数据，这本质上就模仿了在线算法的起始阶段。...尽管实验结果暗示了在策略采样对模型对齐的根本重要性，但这些结果也许有助于揭示离线对齐算法的实验内部工作原理，并揭示性能差异的根源。
字符串在输出时的对齐: S.ljust(width,[fillchar]) #输出width个字符，S左对齐，不足部分用fillchar填充，默认的为空格。 ...S.rjust(width,[fillchar]) #右对齐 S.center(width, [fillchar]) #中间对齐 S.zfill(width) #把S变成width长，并在右对齐，不足部分用
目前，大模型的对齐工作中，RLHF算法是能够达到最优的结果，RLHF通过人类反馈和PPO算法，能够有效的将模型和人类偏好进行对齐。但是RLHF也存在难以训练，训练显存占用较大的缺点。...基于此，相关研究工作(RRHF, DPO)等也逐渐被提出，希望能够在较小的显存占用的情况下，实现对齐的工作。本文主要总结RLHF，RRHF，DPO，Flan的相关对齐工作。...RLHF RLHF是InstructGPT和ChatGPT的训练方法，关于RLHF的介绍，主要参考InstructGPT和huggingface的博客。...但PPO对超参数比较敏感，并且RLHF在训练阶段需要四个模型，因此RLHF的方法难以训练。...DPO是唯一在Anthropic HH数据集上能够改善最优回答的高效方法，并且提供了与超高计算代价Best of 128基准相似或者更好的性能。----
在很多项目中，都会遇到这样的需求； 实现文本两端对齐，效果如下图： 那如何实现呢？ so, easy 直接使用 text-align: justify 属性即可....有两种方法实现 方法一： .rui-justify{text-align: justify;} .rui-justify::after{ content: ''; display: inline-block...; padding-left: 100%; } 以上写法是比较麻烦的，不过兼容性比较好 方法二： 结合 text-align-last 属性，该属性定义的是一段文本中最后一行在被强制换行之前的对齐规则...text-align: justify; text-align-last: justify; 此方法更简单，但是有一定的兼容问题 所以，到底选择那一个方法，根据实际情况来定.
实现方法如下： .test1 { text-align:justify; text-justify:distribute-all-lines;/*ie6-8*/ text-align-last
一、什么是块对齐问题？...2) 4Kbyte方式 在新的本地硬盘上使用4K的物理扇区；在基于文件系统的存储方式上使用4K物理扇区；在基于网络 的存储方式上使用4K物理扇区。...4) 1Mbyte 微软从windows server 2008开始默认采用1MB的块对齐方式，随后linux系统做了跟进。...宿主机操作系统：CentOS 6.3升级到最新 内核版本kernel 2.6.32-279.14.1.el6.x86_64 虚拟机操作系统：windows 2003 32中文企业版 测试工具：Iometer 测试方法...：4K随机写 结果： 块没有对齐的虚拟机 iops 165 块对齐的虚拟机 iops 187 速度快13.3% 根据国外的测试数据，不通的应用，性能可能会提升最高到30%。
, Spannable.SPAN_INCLUSIVE_EXCLUSIVE); tv.append("\n"); tv.append(spanText); 以上这篇Textvie实现左边图片和换行文字左对齐的方法就是小编分享给大家的全部内容了
为此，本研究提出了一种实时三维人脸对齐方法，该方法使用一个具有高效反卷积层的编解码器网络。编码和解码特征的融合为该网络增加了更丰富的特征，同时加强了编解码阶段不同分辨率之间信息的传递。...2、介绍 人脸对齐指的是一种预测面部特征点的方法，用于人脸识别[1,2]、面部美化和头部姿势估计等应用。传统的人脸对齐算法使用二维图像来输出二维人脸标志。...然而，这种方法在大姿态人脸对齐中不稳定，鲁棒性差。因此，三维人脸对齐逐渐引起了研究者的兴趣。本研究的主要目的是提出一种实用的实时三维人脸对齐方法。...对不同姿势、表情、阴影和其他因素的测试结果可以清楚地看到，该方法对不同角度的人脸姿态具有较强的鲁棒性。综上所述，该方法可以在CPU上实时运行，实现了快速的三维人脸对齐，能够满足实际应用的要求。...图 4 5、结论 该文提出了一种可在CPU上实时运行的三维人脸对齐方法，该方法采用了一种轻量级编解码网络EDNet。
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