一、机械硬盘原理 机械硬盘结构 机械硬盘由坚硬金属材料制成的涂以磁性介质的盘片，盘片两面称为盘面或扇面，都可以记录信息，由磁头对盘面进行操作一般用磁头号区分。结构特性决定了机械硬盘如果受到剧烈冲击，磁头与盘面可能产生的哪怕是轻微撞击都有可能报废。假设磁头不动，硬盘旋
基础程序安装 # 使用yum安装 yum -y install gdisk mdadm 检查是否安装配置过RAID # 检查设备是否已经做过raid mdadm -E /dev/vd{b,c} 磁盘分区 # 对磁盘分区， gdisk /dev/vdb # 列出分区类型 L # 调整分区类型 t # Linux RAID类型 fd00 # 保存配置 w # 确认 y gdisk /dev
安装Gentoo 本文主要参考的是官方Wiki，还有一些网友的经验，在后面的具体安装步骤里会分享对应网友的一些解决办法和相关文章 官方Wiki：https://wiki.gentoo.org/wiki/Handbook:AMD64/Installation/About/zh-cn 1、在官网下载对应的安装包（Minimal Installation CD和最新的stage3，本文使
首先选择此电脑->管理 然后选择磁盘管理 点击磁盘0，选择属性 在弹出的窗口中选择卷，即可查看硬盘是GPT分区和MBR分区
模型跨界效果如何呢？人工智能的快速发展已经淋漓尽致地体现在我们的日常生活中，从人脸识别、语音识别到机器翻译等等，无不展示着 AI 带来的便利。已经落地的产品层出不穷，其后的算法模型你又了解多少呢？有些模型不仅在自己的领域表现出色，更能跨界出圈。近几年，NLP 领域的算法势如破竹，不断
今天为了挂载文件系统，对磁盘进行分区，磁盘大小3.6TB。 使用fdisk对磁盘分区完成之后，查看如下：Disk /dev/sdb: 3598.9 GB, 3598914158592 bytes255 heads, 63 sectors/track, 437543 cylindersUnits = cylinders of 16065 * 512 = 8225280 bytesSector size (logical/physical): 5
可能大家心里都有一种错误认知，做自然语言处理任务的模型不能够用来进行计算机视觉任务。其实不然，现阶段已出现好多研究，它们通过算法的改进，将在 NLP 领域表现良好的模型，如 Transformer、GPT 等进行改进并应用于视觉任务，不仅实现了模型跨界，而且取得了不错的性能。模型跨界效果如何呢？
8块2T硬盘，做的raid5+hotspace ,硬盘有近12T，windows 2016系统只能识别2T，剩余的的近10T无法创建分区，【错误：0x80042468】。网上查了一下，因为MBR分区只能识别2T以内的，要想识别2T以上的必须是GPT分区。而GPT分区只能用UEFI启动，于是打算做一个UEFI启动的win2016安装盘，可是UEFI启动的安装
目录1. GPT基本思想2. GPT模型结构3. GPT预训练3.1 无监督的预训练3.2 有监督的fine-tuning4. 具体任务的模型微调5. GPT与BERT模型的区别参考 OpenAI GPT 是在 Google BERT 算法之前提出的，与 BERT 最大的区别在于，GPT 采用了传统的语言模型进行训练，即使用单词的上文预测单词，而 BER
019 年 2 月，OpenAI 发表了一篇 论文，描述了基于 AI 的文本生成模型 GPT-2，该模型基于 Transformer 架构，针对互联网大量的文本上进行训练。从文本生成的角度来看，所包含的演示是令人印象深刻的：在很长的时间范围内，文本是连贯的，语法和标点符号近乎完美。与此同时，其允许任何人下载模型（考虑
前言Bert 在自然语言理解领域获得了巨大的成功，但是在自然语言生成领域却表现不佳，这是由于 Bert 训练时所采用的语言模型所决定的。Bert 这种 DAE 语言模型只学习到了词的上下文表征的能力，即理解语言的能力，但没有学习到如何组织语言的能力，可以参见以下 XLNet 中前言部分所提到的 AR
春节前用 GPT2 训练了一个自动对联系统：鼠年春节，用 GPT-2 自动生成（写）春联和对对联 ，逻辑上来说这套NLG方法论可以应用于任何领域文本的自动生成，当然，格式越固定越好，这让我自然想到了自动写诗词，诗词的格式相对比较固定，我们之前已经有所涉及，譬如已经在AINLP公众号上上线了自动写藏头诗
解析：1.GPT在BooksCorpus(800M单词)训练；BERT在BooksCorpus(800M单词)和维基百科(2,500M单词)训练2.GPT使用一种句子分隔符([SEP])和分类符词块([CLS])，它们仅在微调时引入；BERT在预训练期间学习[SEP]，[CLS]和句子A/B嵌入3.GPT用一个批量32,000单词训练1M步；BERT用一个批量128,000单词训
2021-02-14 15:02:22 如今，ML 领域公号也卷得厉害，最早我 reddit 灌灌水，邮件看看，就有东西写了也不怕重，现在基本上能第一眼看到的东西肯定还没动手大号们就发完了。 前段时间 DALL·E 刚出，果然还没动手写，无数文章就给介绍完了。对个人而言，要写的话要不就是别人没写过的，要不然就是写
目录 01 前言 02 与操作系统启动相关的几个概念 2.1 BIOS 2.2 UEFI 2.3 MBR与GPT 2.4 GRUB 01 前言 在学习 Linux 系统启动原理之前，我们先了解下与操作系统启动相关的几个概念。 02 与操作系统启动相关的几个概念 不管是 Windows 还是 Linux 操作系统，底层设备一般均为物理硬
Master Boot Record MBR 主引导记录 安装启动引导程序的地方, 446字节, 分区表记录整块硬盘分区情况, 64字节 (因为分区表仅仅64字节, 所以只能记录4组记录区, 每组记录区记录的是硬盘区段的开始与结束的柱面号码 ------ 复习一下磁盘的构成: 机械手臂, 磁头, 主轴马达, 碟片
小于2T的直接用 fdisk 分区，大于2T的 用parted fdisk -l [root@nfs ~]# parted /dev/xvdeGNU Parted 2.1Using /dev/xvdeWelcome to GNU Parted! Type 'help' to view a list of commands.(parted) mklabel gpt
本文是机器之心：完全图解GPT-2：看完这篇就够了（二）的梳理总结。第三部分：GPT-2全流程是本文的核心重点。 1. 自注意力机制（不使用掩模） 2. 图解掩模自注意力机制：使用注意力掩模矩阵 我们通常使用注意力掩模矩阵来实现这种屏蔽操作。不妨想象一个由四个单词组成的序列（例如「robo
NLP：NLP领域没有最强，只有更强的模型——GPT-3的简介、安装、使用方法之详细攻略 导读：NLP领域的模型，没有最大，只有更大。博主这几天也仔仔细细看了这篇长达75页的论文，光署名作者都有二三十位呐。从内容上，可以明显的看出，openAI团队依然是将天然的自回归语言特性的思想进行到底。
ELMO、BERT、GPT 背景 机器是如何理解我们的文字的呢？最早的技术是1-of-N encoding，把每一个词汇表示成一个向量，每一个向量都只有一个地方为1，其他地方为0。但是这么做词汇之间的关联没有考虑，因为不同词之间的距离都是一样的。 所以，接下来有了word class的概念，举例说dog、cat和
Fly-AI竞赛服务平台 flyai.com 在开始学习之前推荐大家可以多在 FlyAI竞赛服务平台多参加训练和竞赛，以此来提升自己的能力。FlyAI是为AI开
windows10只能安装在GPT分区的磁盘解决方法 注意：这个办法会格式化这个硬盘，因为如果不格式化是无法分区的。如果你需要你自己的数据，可以备份好文件，或者是将硬盘拆下来使用移动硬盘盒在其他人的电脑操作。 1、退回安装界面磁盘选择前一步； 2、shift+F10 3、diskpart 4、输入sele
2020-12-26 11:08:01 晓查 蕾师师 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 2020年在紧张的防疫工作中悄然过去。这一年，人工智能却从来没有停下前进的脚步。 这一年人工智能行业有哪些新进展？为全球疫情做了哪些贡献？明年趋势又将如何？数据科学社区Analytics Vidhya对此进行了总结
在上一章我们介绍了i.MX6 EPIT定时器驱动。那么这一章我们介绍一下i.MX7D GPT 定时器驱动。 i.MX7D有4个GPT定时器，其中GPT1被用于系统定时。因此我们还有3个定时器可以使用。这里我们以GPT4这个定时器为例进行讲解。 驱动实现分为如下几步： 第一步、阅读i.MX7D的芯片手册GPT定时
WARNING：以下操作均为亲自操作的记录，亲测可行，rufus制作启动盘和激活工具在这里 1：下载u盘启动盘制作工具rufus 2：去msdn官网https://msdn.pe8.com/ 下载操作系统镜像文件 3打开rufus制作启动盘： 注意：标号4可以自己给U盘起一个高大上的名字 这里需要特别注意标号3处（本人就是选错
