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
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...
本文是我上个学期选修的一门人工智能与交通运输课程的一个小作业的实验报告的示例代码部分，源文件为 Jupyter Notebook 格式。这份实验报告是关于对一组微观交通流量数据应用数据分析方法进行简单的研究的，实现了多种不同的交通预测模型并进行了对比。
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
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
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
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
论文设计了用于密集预测任务的纯Transformer主干网络PVT，包含渐进收缩的特征金字塔结构和spatial-reduction attention层，能够在有限的计算资源和内存资源下获得高分辨率和多尺度的特征图。从物体检测和语义分割的实验可以看到，PVT在相同的参数数量下比CNN主干网络更强大
笔者感受就是搞一套Oracle 23ai的学习测试环境，从未如此的简单高效。 因为近期Oracle 23ai这个话题很火，很多人也在找实验环境想亲自体验测试一番。 其实搞这样的环境没有任何的门槛，甚至无需注册任何账号，直接安装免费的Oracle VM VirtualBox，下载现成的23ai环境，双
其实KL散度在这个游戏里的作用不大，游戏的action比较简单，不像LM里的action是一个很大的向量，可以直接用surr1，最大化surr1，实验测试确实是这样，而且KL的系数不能给太大，否则惩罚力度太大，action model 和ref model产生的action其实分布的差距并不太大 i
