BTC交易重发的三种方法: Opt-In Replace-by-Fee,简称 Opt-In RBF 或 RBF。将更高手续费用的交易提交到节点,也是本文着重介绍的方法。...各方案比较 Opt-In Replace-by-Fee 比 CPFP 费用消费低,CPFP 需要多消耗一笔交易费用的钱; CPFP 不需要节点支持 BIP125 也可以使用,Opt-In Replace-by-Fee...Opt-In Replace-by-Fee 实现指南(参考 BIP125) 交易需声明为可替换交易,声明方式分两种 显式声明:至少一个input的nSequence小于0xffffffff-1(不是小于等于
Available Logic Optimizations opt_design [-retarget] [-propconst] [-sweep] [-bram_power_opt] [-remap...resynth_area] [-resynth_seq_area] [-directive ] [-muxf_remap] [-hier_fanout_limit ] [-bufg_opt...更快通过优化来替代设计性能 6 NoBramPowerOpt Runs all the default opt_design optimizations except block RAM Power
参考https://bbs.huaweicloud.com/blogs/314808
在安装python后,我们会在它的安装目录下见到大量的类似xxx.opt-1.pyc、xxx.opt-2.pyc和xxx.pyc这样的文件。 比如以下这样,那么它们之前有什么区别呢?...expatreader.cpython-39.opt-1.pyc expatreader.cpython-39.opt-2.pyc expatreader.cpython-39.pyc 这三个文件是...expatreader.cpython-39.opt-1.pyc 是在编译过程中使用较低优化级别(-O1)生成的优化字节码文件。...expatreader.cpython-39.opt-2.pyc 是在编译过程中使用较高优化级别(-O2)生成的优化字节码文件。它进行了更深入的优化,以提高执行速度和性能。
、/var等目录),CDH安装的安装目录默认是在/opt下,随着版本的升级和新组件的安装占用了大量的/opt目录空间,为了确保opt目录有足够的空间来存放CDH的安装包,需要将CDH的安装目录进行迁移,...本篇文章Fayson主要介绍如何迁移CDH的安装目录/opt/cloudera。...2.CDH安装目录迁移 ---- 这里的迁移Fayson使用软链接的方式将CDH的安装目录/opt/cloudera迁移至/data/disk1目录下,具体操作如下: 1.首先将/opt/cloudera...目录mv到需要迁移的目录下 [root@cdh01 disk1]# cd /opt/ [root@cdh01 opt]# mv cloudera/ /data/disk1/ (可左右滑动) ?...2.mv完成后创建/opt/cloudera目录的软连,命令如下 [root@cdh01 opt]# ln -s /data/disk1/cloudera /opt/cloudera (可左右滑动) ?
题目:Asynchronous Federated Optimization 研讨会:OPT 2020 论文地址:https://opt-ml.org/oldopt/papers/2020/paper..._28.pdf OPT 2020是NeurlPs 2020中的一个Workshops,其主题是机器学习优化。...在之前的一篇文章MLSys 2020 | FedProx:异质网络的联邦优化中我们了解到了一种用于缓解设备异质性和数据异质性的联邦优化算法FedProx。...本文作者为了提高联邦学习的灵活性和可扩展性,提出了一种新的异步联邦优化算法FedAsync,FedAsync同样可以缓解异质性,加速模型收敛。...算法伪代码: 本文的重点就是详细解读FedAsync的具体细节。 3.1 Server进程 服务器进程的伪代码: 混合超参数 图片 。
2.1 最佳置换(Optimal, OPT) 2.1.1 基本思想 置换以后不再被访问,或者在将来最迟才回被访问的页面,缺页中断率最低。...但该算法仍然有意义,作为很亮其他算法优劣的一个标准。...当第一次访问页面5时,产生第4次缺页中断,根据OPT算法,淘汰页面1,因为它在以后不会在使用了;第5次缺页中断时,淘汰页面2,因为它在5、3、2三个页面中,是在将来最迟才会被页面访问的页面。...但是该算法会淘汰经常访问的页面,不适应进程实际运行的规律,目前已经很少使用。 2.2.2 算例 仍然以OPT算例为例子。 中断次数为6,缺页中断率为9/12*100% = 75%。...LRU算法普偏地适用于各种类型的程序,但是系统要时时刻刻对各页的访问历史情况加以记录和更新,开销太大,因此LRU算法必须要有硬件的支持。 2.3.2 算例 仍然以OPT算例为例子。
() = " + Opt.empty()); System.out.println("Opt.of(objects) = " + Opt.of(objects)); System.out.println...("Opt.ofNullable(objects) = " + Opt.ofNullable(objects)); System.out.println("Opt.ofBlankAble...(objects) = " + Opt.ofBlankAble(objects)); System.out.println("Opt.ofEmptyAble(objects) = " +...(objects) = " + Opt.of(objects)); System.out.println("Opt.ofNullable(objects) = " + Opt.ofNullable...========= Opt.empty() = null Opt.of(objects) = [] Opt.ofNullable(objects) = [] Opt.ofBlankAble(objects
但是,对于同步置位、同步复位和同步使能信号,Vivado会根据-control_set_opt_threshold的设置进行优化,其目的是减少控制集的个数。优化的方法如下图所示。...-control_set_opt_threshold的值为控制信号(不包括时钟)的扇出个数,表明对小于此值的同步信号进行优化,显然此值越大,被优化的触发器越多,但占用的查找表也越多。
但,谷歌大脑昨天发了一个新的算法,让这些穷苦的机械臂开始从事“脑力劳动”: 从一群物品中,抓起需要的东西。 比如从拼好的积木组合里,抓单个积木: ?...所使用的方法是深度强化学习,将大规模分布式优化和新型拟合深度Q学习算法——QT-Opt相结合,来让机器人从过去的每一次训练中学习,获取经验。...△ 凌晨4点的北京,Jeff老师发推夸奖自家机器人 除了提升准确率之外,经过QT-Opt算法训练过的机器人还主动get了4个新技能: 会破除阻碍 如果目标物体和其他东西连在一起,机器人会主动把它分开然后抓取...△ 《谷歌大脑:机器人进化论》 最后,附论文传送门~ QT-Opt: Scalable Deep Reinforcement Learning for Vision-Based Robotic Manipulation
/opt:用户级的程序目录,可以理解为D:/Software,opt有可选的意思,这里可以用于放置第三方大型软件(或游戏),当你不需要时,直接rm -rf掉即可。.../opt Here’s where optional stuff is put. Trying out the latest Firefox beta?...那就装到/opt目录下吧,这样,当你尝试完,想删掉firefox的时候,你就可 以直接删除它,而不影响系统其他任何设置。安装到/opt目录下的程序,它所有的数据、库文件等等都是放在同个目录下面。...举个例子:刚才装的测试版firefox,就可以装到/opt/firefox_beta目录下,/opt/firefox_beta目录下面就包含了运 行firefox所需要的所有文件、库、数据等等。...要删除firefox的时候,你只需删除/opt/firefox_beta目录即可,非常简单。
这激发了探索学习算法,可以有效地重复使用过去的经验,类似于我们以前的工作从抓大数据集中受益。然而,这项前期工作无法推断其行为的长期后果,而这些对学习如何抓取很重要。...为了设计这种可以从过去交互中获得大量不同经验的off-policy强化学习算法,我们将大规模分布式优化与我们称之为QT-Opt的新型拟合深度Q学习算法相结合。...QT-Opt是一种分布式Q学习算法,支持连续动作空间,非常适合机器人问题。要使用QT-Opt,我们首先使用我们已收集的任何数据,完全脱机地训练模型。这并不需要运行真实的机器人,使其更容易扩展。...我们也有兴趣将QT-Opt与最近的学习如何自我校准的工作结合起来,这可以进一步提高通用性。 总的来说,QT-Opt算法是一种通用的强化学习方法,它在真实世界机器人上给我们提供了很好的结果。...除了奖励定义之外,关于QT-Opt的任何内容都不是针对机器人抓取的。我们认为这是向更一般的机器人学习算法迈出的重要一步,并且可以将它应用到其他机器人任务中。 ?
2102 昨天@Zind同学找到我之前的一篇blog(已经修改),里面提到了mysql_ping和MYSQL_OPT_RECONNECT的一些事情。...To enable it, call mysql_options() with the MYSQL_OPT_RECONNECT option",也就是说,它实际上还依赖于MYSQL_OPT_RECONNECT...解决办法是调用 mysql_options ,将MYSQL_OPT_RECONNECT设置为1: char value = 1; mysql_options(mysql, MYSQL_OPT_RECONNECT...也就是说,如果你不能像处理其他选项一样,而是必须在mysql_real_connect()之前设置MYSQL_OPT_RECONNECT,坑爹啊!...综上可知,如果设置了MYSQL_OPT_RECONNECT(),那么mysql_query()是可以完成自动重连的。
Linux 的软件安装目录是也是有讲究的,正确的选择安装目录对系统管理是有益的,这里讲解一下程序安装目录/opt目录和/usr/local目录的区别。...一、opt目录 /opt目录用来安装附加软件包,是用户级的程序目录,可以理解为D:/Software。安装到/opt目录下的程序,它所有的数据、库文件等等都是放在同个目录下面。...opt有可选的意思,这里可以用于放置第三方大型软件(或游戏),当你不需要时,直接rm -rf掉即可。在硬盘容量不够时,也可将/opt单独挂载到其他磁盘上使用。...总结opt目录和usr/local目录就是/usr/local下一般是你安装软件的目录,这个目录就相当于在windows下的programefiles这个目录。.../opt这个目录是一些大型软件的安装目录,或者是一些服务程序的安装目录 。
ORA$AT_OS_OPT_SY_21" ORA-20001: Statistics Advisor: Invalid task name for the current user ORA-06512:...ORA$AT_OS_OPT_SY_ in 12.2 Database (Doc ID 2127675.1) 分析可能是在建库的时候没有执行dbms_stats.init_package() $
ORA$AT_OS_OPT_SY_7458" ORA-20001: Statistics Advisor: Invalid task name for the current user ORA-06512...+08:00 *** MODULE NAME:(DBMS_SCHEDULER) 2019-01-12T09:29:47.002309+08:00 *** ACTION NAME:(ORA$AT_OS_OPT_SY...ORA$AT_OS_OPT_SY_7436" ORA-20001: Statistics Advisor: Invalid task name for the current user ORA-06512
这次更新的OPT-IML的性能表现如何,先上两张图来看看。 这次的OPT-IML创建了两种模型尺寸,分别是30B和175B。...与旧版OPT模型相比,OPT-IML在14个标准NLP评估任务中的平均表现均优于OPT。 在零次学习任务上两种模型大小分别好7%~ 和32-shot 任务分别好4%~ 和 0.4%~。...为训练OPT-IML 30B和175B,研究人员首先从该框架的角度对应用于 OPT-30B 的指令调优决策提出了见解。.../OPT-IML 接下来通过论文来一起了解一下OPT-IML。...这些任务分为八个NLP基准(OPT-IML Bench),研究人员也提供了这些基准。 平均而言,以30B和175B模型为例,OPT-IML比OPT的零次学习准确度提高了约 6-7%。
得益于开源社区的蓬勃发展,现在情况大有不同: 无需注册,就可以免费白嫖 1750 亿参数的 OPT 模型! 还不快打开下方链接,自己上手在线体验一下?...背后技术 OPT-175B 要想了解刚刚体验的大模型推理的技术原理,首先,让我们先回顾一下刚才所用到的大模型。...使用开源 Colossal-AI 快速部署 AI 大模型云服务 OPT 云服务 此次 OPT-175B 超大模型部署的快速上线,依托 AI 大模型开源解决方案 Colossal-AI 生态,只需少量改动...Colossal-AI生态提供众多可以参考应用实例,如 GPT、OPT、BERT、PaLM、AlphaFold 等。 获得并行 OPT 模型之后,下一步要处理的是参数加载。...截至此刻,大模型OPT 主干网络的推理服务就可以上线并能输出有意义的结果。
https://blog.csdn.net/10km/article/details/51208721 在编译opencl kernel代码时,有一个编译选项-cl-opt-disable...当正常编译kernel时(不使用-cl-opt-disable),结果可以预测,kernel打出来的值跟主机端是一样的。 ?...但是当我使用-cl-opt-disable编译kernel后,再运行,结果就是下面这样: ?...总之,我认为-cl-opt-disable选项编译的kernel代码,参数解析时有问题,但找不到原因。...,解决办法就是不用-cl-opt-disable,却没有人知道原因,不清楚这个问题是具体的OpenCL平台实现有关,还是个通病。 (我的开发平台是VS2015,gcc下还没有测试)
我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。 事实上,对于检索,无非就是两个字符串的匹配过程,模式串是你想要匹配的串,主串是你搜索所在串。...BF算法和KMP算法是较为著名的模式匹配算法,接下来作出详细介绍。...BF算法 BF算法(Brute-Force)也称为暴力算法,其核心原理是逐个比较文本串和模式串的字符,如果匹配失败,则通过向右移动模式串的位置,再次进行比较。...在实际情况下,BF算法的效率并不高,特别是当文本串T和模式串P的长度很大时。对于较长的文本串和模式串,BF算法的时间复杂度可能会导致性能问题。...答案就是KMP算法。 KMP算法 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特点来加速匹配过程,避免重复匹配。
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