TCP/IP 是 NDB 集群中所有节点之间连接的默认传输机制。通常情况下，不需要定义 TCP/IP 连接；NDB 集群会自动为所有数据节点、管理节点以及 SQ...

config.ini文件中的[mysqld]和[api]部分定义了用于访问集群数据的 MySQL 服务器（SQL 节点）和其他应用程序（API 节点）的行为。所...

作为 NDB Cluster 的一部分的 MySQL 服务器在一个主要方面与普通（非集群）MySQL 服务器不同，即它使用NDB存储引擎。这个引擎有时也被称为N...

在本节中，我们列出了在 NDB Cluster 中发现的与标准 MySQL 中发现的限制不同的限制，或者在标准 MySQL 中找不到的限制。

对于一般的 X 插件监控，请使用其公开的状态变量。参见第 22.5.6.3 节，“X 插件状态变量”。有关专门监视消息压缩效果的信息，请参见 X 插件的连接压缩...

本节描述了如何安装或卸载ddl_rewriter插件。有关安装插件的一般信息，请参见 Section 7.6.1，“安装和卸载插件”。

SpeechEncoderDecoderModel 可用于使用任何预训练语音自编码模型作为编码器（例如 Wav2Vec2，Hubert）和任何预训练自回归模型作...

LiLT 模型在Jiapeng Wang, Lianwen Jin, Kai Ding 撰写的《LiLT: A Simple yet Effective Lan...

Retriveal Augmented Generation（RAG）检索增强生成，是一种结合了知识检索和生成模型的技术方法，用于减少“幻觉”的产生，主要使用在...

sqlalchemy.ext.instrumentation包提供了 ORM 内的类仪器化的替代系统。类仪器化是指 ORM 如何将属性放在类上，以维护数据并跟踪...

通过访问其数据集来获取~torch.utils.data.DataLoader中样本数的帮助程序。当数据加载器数据集不存在或没有长度时，尽可能估计

数据收集器是通过使用数据集元素列表作为输入来形成批次的对象。这些元素与 train_dataset 或 eval_dataset 的元素类型相同。

半监督学习方法的一个例子是“自训练”，其中模型在标记数据上进行训练，然后用于对未标记数据进行预测。模型以最大置信度预测的未标记数据部分被添加到标记数据集中，并用...

如果在单个 GPU 上训练模型太慢或者模型的权重无法适应单个 GPU 的内存，则过渡到多 GPU 设置可能是一个可行的选择。在进行此过渡之前，彻底探索在单个 G...

将training_args传递给 Trainer，以及一个模型、数据集、用于预处理数据集的内容（根据数据类型可能是令牌化器、特征提取器或图像处理器）、数据整理...

VoxPopuli 数据集包含多位发言者的讲话，但数据集中代表了多少位发言者？为了确定这一点，我们可以计算独特发言者的数量以及每位发言者对数据集的贡献示例数量。...

作为熟悉数据的最后一步，探索可能存在的问题。目标检测数据集的一个常见问题是边界框“拉伸”到图像边缘之外。这种“失控”的边界框可能会在训练过程中引发错误，应在此阶...

为了避免过拟合并使模型更加健壮，在数据集的训练部分添加一些数据增强。在这里，我们使用 Keras 预处理层来定义训练数据（包括数据增强）的转换，以及验证数据（仅...

影响列值的非 ORM 方式，以适合在 Python 中的表示方式与在数据库中的表示方式之间转换数据，可以通过使用应用于映射的Table元数据的自定义数据类型来实...

使用default设置一个default与init=False的数据类字段()将不像预期的那样与完全普通的数据类一起工作，因为 SQLAlchemy 类工具将替...