基础信息说明 本文以Seq2SeqTrainer作为实例，来讨论其模型训练时的数据加载方式 预训练模型：opus-mt-en-zh 数据集：本地数据集 任务：en-zh 机器翻译 数据加载 Trainer的数据加载方式主要分为两种：基于torch.utils.data.Dataset的方式加载 和 基于huggingface自带的Datasets的方式（下文
Thesis-Dual Attention Network for Scene Segmentation Dual Attention Network for Scene Segmentation DaNet.py """Dual Attention Network""" import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from backbone
变量和注释 1.变量 在编写变量尽量要让其清晰只给，让人清除搞清楚代码的意图 下方两段代码作用完全一样，但第二段代码是不是更容易让人理解 value = s.strip() username = input_string.strip() 1.1变量的基础知识 1.1.1变量的交换 作为一门动态语言，我们不仅可以无需预先声明变
在PHP8.0之前支持类的自动加载是是这样写的__autoload, 但是在8.0之后就不支持了，但是8.0之后支持spl_autoload_register 关于spl_autoload_register的使用方法 <?php function myAutoLoad($className) { ... } spl_autoload_register('myAutoLoad'); ?>
1、模型构造 可以通过继承Block类来构造模型。 Sequential类继承自Block类。 虽然Sequential类可以使模型构造更加简单，但直接继承Block类可以极大地拓展模型构造的灵活性。 1.1继承Block类来构造模型 Block类是nn模块里提供的一个模型构造类，我们可以继承它来定义我们想要的模型
下面包含了对pyqtSignal的基础使用，包括多参数因为较为简单，就当作参考书吧~~然后信号可以接收多个信号源哦~下面也有举例 （mousePressEvent 和 buttonClicked2） import sys from PyQt5.QtWidgets import QWidget, QPushButton, QApplication, QMainWindow, QHBoxLayout from PyQt5.Qt
C++代码基本形式主要包含三部分： 1.class声明 (.h) 2.cpp（包含main()） 3.标注库(.h) 文件引入：class声明和标准库以头文件形式include进cpp文件，class声明的引入使用双引号，标准库的引入使用尖括号 文件后缀：以上三部分文件的文件后缀不一定是.h或.cpp，也可能是.hpp或其他，甚至没有扩
下载并解压 https://github.com/prometheus/blackbox_exporter/releases/download/v0.21.0/blackbox_exporter-0.21.0.linux-amd64.tar.gz tar -zxvf blackbox_exporter-0.21.0.linux-amd64.tar.gz ln -sv /apps/blackbox_exporter-0.21.0.linux-amd64 /apps/blackbox_exporter
kafka 位移主题 __consumer_offsets 位移主题 诞生背景 老版本的Kafka会把位移信息保存在Zookeeper中，当Consumer重启后，自动从Zk中读取位移信息。这种设计使Kafka Broker不需要保存位移数据，可减少Broker端需要持有的状态空间，有利于实现高伸缩性。 Zookeeper不适用于高频的写操作，这
想用Django的用户认证组件表，又想自己扩展一些字段。那么按以下： from django.db import models from django.contrib.auth.models import AbstractUser class UserInfo(AbstractUser): """ 用户信息 """ nid = models.AutoField(primary_key=True) tel
生产者消费者模型 爬虫抓取和数据清洗分别对应一个Thread，两个线程之间通过顺序队列queue传递数据，抓取线程负责抓取网站数据，并将原始数据存入队列，清洗线程从队列中按入队顺序读取原始数据并提取出有效数据。 多线程数据通信的queue.Queue # 导入 import queue # 创建Queue q = q
42章 验证GIL的存在 验证GIL的特点 验证python多线程是否有用 死锁现象 信号量 event事件 进程池和线程池 协程 协程实现tcp服务端开发 总结 验证GIL的存在 例子：并发100线程，执行money -1 from threading import Thread money = 100 def task(): global money mon
在嵌入式应用场景中，有些代码和数据是运行在ddr中，甚至有些代码是在flash中，有的时候需要提升性能，需要将频率比较高的代码和数据放到片内sram中运行。 如下说明实现实现方式 首先在连接脚本中定义相应的段： .rtm_code : { *(.rtm_code.*); . = ALIGN(0x4); } > OCM_CODE .rtm_dat
import os import scipy.io as spio import pandas as pd def loadmat(filename): """ this function should be called instead of direct spio.loadmat as it cures the problem of not properly recovering python dictionaries from mat
CUDA的存储单元包含以下类型： 如下表所示： 名称位置用途使用方法限制备注 Register寄存器 GPU的SM上 存储局部变量 每个SM上有成千上万个一个线程最大数量为256个需要省着用 线程私有，最快线程退出则失效 Shared memory GPU芯片上 实现Block内的线程通信，目前最快的多Thre
文件操作 编码：读写编码保持一致，一般为UTF-8 打开文件：open(name,mode,encoding) name：要打开目标文件名的字符串（可以包含文件所在得具体路径） mode：设置打开文件得（访问模式）：只读、写入、追加等 encoding：编码格式 f = open('python.txt','r',encodi
例子拷贝nginx容器镜像默认配置到容器外 话不多说，直接上脚本代码 #!/bin/bash set -eux __CURRENT__=`pwd` __DIR__=$(cd "$(dirname "$0")";pwd) cd ${__DIR__} container_id=$(docker create nginx:alpine) # returns container ID docker cp $container_id:/etc/nginx/n
""" A TestRunner for use with the Python unit testing framework. It generates a HTML report to show the result at a glance. The simplest way to use this is to invoke its main method. E.g. import unittest import HTMLTestRunner
利用python中的语句输出python中的所有内置函数及内置常量名： >>> dir(__builtins__) ['ArithmeticError', 'AssertionError', 'AttributeError', 'BaseException', 'BufferError', 'BytesWarning', 'DeprecationWarnin
重要知识点 - 什么是进程(process)和线程(thread) 进程是操作系统分配资源的最小单元, 线程是操作系统调度的最小单元。 一个应用程序至少包括1个进程，而1个进程包括1个或多个线程，线程的尺度更小。 每个进程在执行过程中拥有独立的内存单元，而一个线程的多个线程在执行过程
一、安装 参考资料： https://blog.csdn.net/weixin_49223002/article/details/123031334 Ubuntu安装anaconda3 https://blog.csdn.net/anniaxie/article/details/107198266 ubuntu16.04下Anaconda3的使用 二、使用 1，添加环境变量 在~/.bashrc中添加export PATH="
目录作业讲解互斥锁一、作用二、代码演示三、强调线程理论一、前提进程：是资源单位线程：是执行单位二、多进程和多线程的区别三、特点四、创建线程的两种方式五、多线程实现TCP服务端并发六、join方法1.作用2.代码演示七、同一个进程下的线程共享数据一、代码演示'''多线程''''''多
一、互斥锁 from multiprocessing import Process import time import json import random # 查票 def search(name): with open(r'data.json', 'r', encoding='utf8') as f: data = json.load(f) print('%s在查票 当前余票为:%s'
练习 尝试将TCP服务端制作成并发效果：客户端服务端全部设置成自动发消息自动回消息 eg: 客户端发hello 服务端直接转大写回HELLO 服务端: import socket from multiprocessing import Process def server_get(): server = socket.socket() server.bind(('127.0.0.1',8080))
数据库连接池 flask 可以使用pymysql来操作数据库 借助于第三方模块，实现数据库连接池 1.安装 pip install dbutils 2.pool.py ''' from dbutils.pooled_db import PooledDB import pymysql POOL=PooledDB( creator=pymysql, # 使用链接数据库的模块 maxconnections=6
