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