understanding pre-training generative improving
Error: install profile containers-default-0.50.1: generate default profile into pipe: get AppArmor version: convert AppArmor patch version: strconv.Atoi: parsing "0~alpha2": invalid syntax
Bug #2040082 “error parsing AppArmor version” : Bugs : golang-github-containers-common package : Ubuntu Bug #2040082 “error parsing AppArmor version” ......
使用ES6生成器（Generators）和redux-saga与使用ES2017的async/await和redux-thunk相比的优缺点。
内容来自 DOC https://q.houxu6.top/?s=使用ES6生成器（Generators）和redux-saga与使用ES2017的async/await和redux-thunk相比的优缺点。 目前关于redux的最新讨论焦点是redux-saga/redux-saga。它使用生成器 ......
Performance Improvements in .NET 8 -- Native AOT & VM & GC & Mono
原生 AOT 原生 AOT 在 .NET 7 中发布。它使 .NET 程序在构建时被编译成一个完全由原生代码组成的自包含可执行文件或库：在执行时不需要 JIT 来编译任何东西，实际上，编译的程序中没有包含 JIT。结果是一个可以有非常小的磁盘占用，小的内存占用，和非常快的启动时间的应用程序。在 .N ......
Soil salinization improvement土壤盐渍化改良
Soil salinization improvement土壤盐渍化改良 1.Chemical improvement measures 化学改良措施 Chemical improvement measures are the methods of improving saline soil by ......
Improving The Fetch XML Performance using Latematerialize -如何使用Latematerialize提高Fetch XML 查询性能
假设要从包含 100,000 条记录、100 多列的表中提取 500 个，根据过滤条件，需要几分钟才能获取记录。 原因是应用程序传统上 fetchxml 首先获取所有 100,000 条记录和数百列。然后它根据查询执行过滤器以获取记录。 为了克服这一挑战，如果我们一个查询，首先提取所需 500 条记 ......
整理《DQNViz: A Visual Analytics Approach to Understand Deep Q-Networks》
DQNViz: A Visual Analytics Approach to Understand Deep Q-Networks 论文/强化学习可视化 摘要 打算研究深度强化学习方向，整理最近的一篇 2019 年的论文，作为总结思考！ 论文介绍 该论文是一篇 2019 年，有关基于可视化进行强化学 ......
关于topology generated by functions的一些思考
平时所学的拓扑都是直接给出开集族或者是basis or subbasis，然后由basis or subbasis生成拓扑。 前些天看Kechris时，遇到了weak topology。泛函分析时学过weak convergence，但没有接触过weak topology。 它给出的定义是gener ......
Example for generate RSA key
1. Use OpenSSLGenerate private key:> openssl genrsa -out private.pem 2048By default the format of output is PKCS#1-PEM Generate public key:> openssl r ......
How to format lists in pandoc-generated docx documents?
Sorry, the list indentations are currently hard-coded and can't be customized. You could, however, postprocess the docx produced by pandoc, changing t ......
Performance Improvements in .NET 8 -- JIT部分翻译
相关视频 动态PGO 基准测试设置 在本文中，我包括微基准测试以突出讨论的各个方面。其中大部分基准测试都是使用BenchmarkDotNet v0.13.8实现的，除非另有说明，否则每个基准测试都有一个简单的设置。 要跟随本文，首先确保已安装.NET 7和.NET 8。对于本文，我使用了.NET 8 ......
Autoregressive Search Engines: Generating Substrings as Document Identifiers
目录概SEAL代码 Bevilacqua M., Ottaviano G., Lewis P., Yih W., Riedel S. and Petroni F. Autoregressive search engines: generating substrings as document ide ......
openapi-generator修改默认生成的Model文件名称
openapi-generator为各种语言都以抽象类的形式进行了默认配置 以Typescript为例，其中的抽象类路径为 openapi-generator\modules\openapi-generator\src\main\java\org\openapitools\codegen\langu ......
Generative AI 新世界 | Falcon 40B 开源大模型的部署方式分析
在上期文章，我们探讨了如何在自定义数据集上来微调（fine-tuned）模型。本期文章，我们将重新回到文本生成的大模型部署场景，探讨如何在 Amazon SageMaker 上部署具有 400 亿参数的 Falcon 40B 开源大模型。 ......
[Compose] Async generator, Promise + generator
function getData(d) { setTimeout(() => { if (typeof d "number") { run.next(d/2) } else { run.next(d) } }, 500) } function* gen() { var x = 1 + (yield ......
GraphPrompt: Unifying Pre-Training and Downstream Tasks for Graph Neural Networks
目录概符号说明GraphPrompt代码 Liu Z., Yu X., Fang Y. and Zhang X. GraphPrompt: Unifying pre-training and downstream tasks for graph neural networks. WWW, 2023. ......
GPT-GNN: Generative Pre-Training of Graph Neural Networks
目录概符号说明GPT-GNN代码 Hu Z., Dong Y., Wang K., Chang K. and Sun Y. GPT-GNN: Generative pre-training of graph neural networks. KDD, 2020. 概 比较早的一篇图预训练模型. 符号 ......
MybatisX-Generator自动代码生成插件使用
使用步骤： 1、安装MybatisX插件； 2、idea的database连接数据库； 3、数据库表上右键，点击MybatisX-Generator； 4、 进行生成代码的配置，按自己的项目项目修改如图三个位置的路径，配置完成后点击Next 5、本人项目是Mybatis-plus项目，如图的配置是针 ......
Atcoder Beginner Contest 324 G Generate Arrays 题解-Treap
为了更好的阅读体验，请点击这里 题目链接 套上平衡树板子就能做的很快的题，然后因为是指针存树，因此交换只需要把序列大小较小的挨个拿出来插到相应的地方即可。复杂度 \(O(N \log^2 N)\)。 但是一定要记住 不可以直接使用 std::swap 交换包含带有指针的类的实例（如代码中的 Trea ......
Go - Generating Random Test Inputs for Tests
Problem: You want to generate random test data for running your test functions. Solution: Use fuzzing , which is an automated testing technique to gen ......
Generative AI 新世界 | 大模型参数高效微调和量化原理概述
在上期文章，我们对比了在 Amazon SageMaker 上部署大模型的两种不同的部署方式。本期文章，我们将探讨两个目前大语言模型领域的开发者们都关注的两个热门话题：大型语言模型（LLM）的高效微调和量化。 ......
mybatis-generator生成sqlite3数据库代码
问题 问题：使用mybatis-generator生成sqlite3的代码时，金额是double，时间是string类型 表格式如下 CREATE TABLE test( id integer primary key autoincrement, -- id amount numberic , -- ......
Paper Reading: Drag Your GAN: Interactive Point-based Manipulation on the Generative Image Manifold
为了实现基于 GAN 的交互式的基于点的操作，本文提出了 DragGAN，它解决了监督手柄点向目标移动和跟踪手柄点两个子问题，以便在每个编辑步骤中知道它们的位置。本文模型是建立在 GAN 的特征空间具有足够的区分力以实现运动监督和精确点跟踪的特性之上的，运动监督通过优化潜在代码的移位特征损失来实现的... ......
js Promise、generator、async/await
1. Promise 的出现是为了解决 ajax 回调地狱的问题，但是 Promise 的链式调用看起来也不太美观。 2. generator 的出现就是为了让 异步流程看起来更直观。 3. 然而 generator 在定义的时候是直观的，在执行的时候又会面临回调地狱的问题，所以 async/awa ......
解决PowerDesigner 16 Generate Datebase For Sql2005/2008 对象名sysproperties无效的问题
解决PowerDesigner 16 Generate Datebase For Sql2005/2008 对象名sysproperties无效的问题 在PowerDesigner 16 中生成的sql语句,在执行的时候报错:对象名sysproperties 无效的错误;造成此问题的原因是由于Sql ......
【读论文】CM-Gen: A Neural Framework for Chinese Metaphor Generation with Explicit Context Modelling
为了更好的阅读体验，请点击这里 由于发不出论文，所以找点冷门方向做一做。从汉语比喻开始。 读完这篇论文之后我觉得 COLING 这方向我上我也行（ε=ε=ε=┏(゜ロ゜;)┛ 题目：CM-Gen: A Neural Framework for Chinese Metaphor Generation ......
Perkins 1106D Generation CID 0003 FMI 05 Trouble Code Solution
This illustration give the solution for Perkins 1106D electric power generation (EPG) CID 0003 FMI 05 trouble code. Related Contents:Perkins EST Compa ......
Generative AI 新世界 | 文生图领域动手实践：预训练模型的微调
在上期文章，我们探讨了预训练模型的部署和推理，包括运行环境准备、角色权限配置、支持的主要推理参数、图像的压缩输出、提示工程 (Prompt Engineering)、反向提示 (Negative Prompting) 等内容。 亚马逊云科技开发者社区为开发者们提供全球的开发技术资源。这里有技术文档、 ......
论文阅读（二）—— Text2Video-Zero: Text-to-Image Diffusion Models are Zero-Shot Video Generators
 ![image](https://img2023.cnblogs.com/blog/3279428/2... ......
GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks论文阅读笔记
GNNExplainer: Generating Explanations for Graph Neural Networks论文阅读笔记 摘要 因为结合图结构和特征信息会导致复杂的模型，解释GNN的预测没有得到解决，所有提出了一个GNNExplainer，是第一个通用的，与模型无关的方法，可以 ......
GAN（生成对抗网络，Generative Adversarial Network）
生成对抗网络（GAN）是一种深度学习模型架构，由生成器（Generator）和判别器（Discriminator）两个神经网络组成。这两个网络之间进行博弈式训练。 生成器（Generator）：生成器是一个神经网络模型，它接收一个随机噪声向量作为输入，并试图生成与训练数据相似的新数据样本。生成器的目 ......