在缺少标注数据场景，SetFit 是解决的建模问题的一个有前途的解决方案，其由 Hugging Face 与 Intel 实验室 以及 UKP Lab 合作共同开发。作为一个高效的框架，SetFit 可用于对 Sentence Transformers 模型进行少样本微调。 SetFit 仅需很少的
http://www.wjhsh.net/xingzifei-p-7446264.html 上周一个偶然的机会听同事提到了Java FlameGraph，刚实验了一下，效果非常好。 一、什么是FlameGraph 直接看图说话。FlameGraph 是 SVG格式，矢量图，可以随意扩大缩小，看不清的
之前一直以为ESXi升级必须得 一个版本一个版本升级，不能跨版本，做了个实验结果证实从ESXi5.5可以升级到6.7。该实验是虚拟了一台ESXi上面并没有跑虚机，生产环境进行升级时，能将虚机迁移则迁移（就算升级失败大不了重装，不至于丢失数据）。 1、ESXi的介质分为两类，以6.7为例：VMware
https://www.itxm.cn/post/47824.html 背景 在这篇文章中做过使用del命令删除大key的实验，结果是del命令随着key的增大，主线程阻塞的时间就越长。 这与之前看redis5.0.8版本的代码中关于多线程删除操作的感官不符，于是决定先查看redis关于删除操作的代
https://cloud.tencent.com/developer/user/2577825 TL;DR 文章涉及的实验环境和代码可以到这个git repo获取： https://github.com/nevermosby/linux-bpf-learning 问题 当停止了上篇文章实验中的XD
docker在默认运行容器的情况下，是不会对运行的容器进行资源限制的，在自己的实验环境的话是随便你怎么弄的，不过在生产中是一定会对docker运行的容器进行资源限制的，如果不限制的话在生产中会带来很多弊端的。例如当资源没有做限制时，资源用完了后会导致其他的容器无法运行，在生产中的话是会部署几十个或者
https://juejin.cn/post/6854573220733911048 遇到了一个 glibc 导致的内存回收问题，查找原因和实验的的过程是比较有意思的，主要会涉及到下面这些： Linux 中典型的大量 64M 内存区域问题 glibc 的内存分配器 ptmalloc2 的底层原理 如
防火墙设置端口转发的过程 背景 公司内组件了一个小型的信创实验室. 使用电信的宽带进行相关的工作. 因为只有一个ip地址, 公司内有没有硬件防火墙等软件 又想多台机器能够同时通过ssh等方式连接. 又可能会搬迁过windows的机器. 需要远程访问. 简单起见自己想到了firewalld 进行 po
https://zhuanlan.zhihu.com/p/525656364 正文共：1024 字 11 图，预估阅读时间：1 分钟 在上个实验中（VPP使用DPDK纳管主机网卡），我们已经初步实现了通过DPDK纳管主机网卡。 不知道大家注意到没有，我们在查看主机网卡的主线信息时，后面的描述信息是不
LVS入门篇（五）之LVS+Keepalived实战 https://www.cnblogs.com/linuxk/p/9365189.html 一、实验架构和环境说明 （1）本次基于VMware Workstation搭建一个四台Linux（CentOS 7.4）系统所构成的一个服务器集群，其中两
哈佛大学心理学教授斯坦利·米尔格拉（Stanley Milgram）早在1967年就做过一次连锁实验，他将一些信件交给自愿的参加者，要求他们通过自己的熟人将信传到信封上指明的收信人手里。他发现，296封信件中有64封最终送到了目标人物手中。而在成功传递的信件中，平均只需要5次转发，就能够到达目标。也就是说，在社会网络中，任意两个人之间的“距离”是6。这就是所谓的六度分隔理论，也称小世界现象。尽管他
经过这段时间无数次的探索、试错、实验，最终积累了非常多的训练经验，在不同IP角色的训练上实际上需要调试非常多的参数以及素材。本次成功完成了Joy的Lora模型，虽然在泛化以及场景上未来还有着很多的空间，但是本次的模型已经可以帮助完成大部分的运用场景，无论是设计师，还是产品，还是运营，还是研发，都可以...
摘要：近日，华为云GaussDB企业级分布式数据库内核正式通过了全球知名独立认证机构欧洲SGS Brightsight实验室的安全评估，获得全球权威信息技术安全性评估标准CC EAL4+级别认证。 本文分享自华为云社区《中国首个，我们拿下了！业界最高级别！华为云GaussDB数据库荣获国际CC EA
DPP能够对目标检测proposal进行非统一处理，根据proposal选择不同复杂度的算子，加速整体推理过程。从实验结果来看，效果非常不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Should All Proposals be Treated Equally in Object Detectio
论文主要处理Vision Transformer中的性能问题，采用推理速度不同的级联模型进行速度优化，搭配层级间的特征复用和自注意力关系复用来提升准确率。从实验结果来看，性能提升不错 来源：晓飞的算法工程笔记 公众号 论文: Not All Images are Worth 16x16 Words:
论文提出了经典的Vision Transormer模型Swin Transformer，能够构建层级特征提高任务准确率，而且其计算复杂度经过各种加速设计，能够与输入图片大小成线性关系。从实验结果来看，Swin Transormer在各视觉任务上都有很不错的准确率，而且性能也很高 来源：晓飞的算法工程
关注作者，复旦AI博士，分享AI领域与云服务领域全维度开发技术。拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理经验，同济本复旦硕博，复旦机器人智能实验室成员，国家级大学生赛事评审专家，发表多篇SCI核心期刊学术论文，阿里云认证的资深架构师，项目管理专业人士，上亿营收AI产品研发负责人。 精讲
PyCaret是一个开源、低代码Python机器学习库，能够自动化机器学习工作流程。它是一个端到端的机器学习和模型管理工具，极大地加快了实验周期，提高了工作效率。PyCaret本质上是围绕几个机器学习库和框架（如scikit-learn、XGBoost、LightGBM、CatBoost、spaCy
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