- 智慧路灯杆会用到哪些通信方式
ianvtenr
智慧城市智慧路灯杆物联网
智慧路灯杆系统的通信方式通常包括有线通信和无线通信。有线通信可采用光纤、网线、电力线载波等方式,且一般以光纤和网线为主,电力线载波为备选;无线通信可采用NB-IoT、3G/4G/5G、LoRa、ZigBee等方式。一、智慧路灯杆有线通信方式:主要是让边缘端的杆载设备链接到智慧灯杆网关,亦可让网关通过光纤链接到云平台系统。1、光纤通信:支持对接包括杆载WiFiAP、手拉手环形组网等应用。2、网线:网
- Mastering Convolutional Neural Networks: A Comprehensive Practical Exploration
Bio大恐龙
人工智能深度学习数据可视化机器学习
ConvolutionalNeuralNetworks(CNNs)haverevolutionizedthefieldofcomputervisionandimagerecognition,enablinggroundbreakingadvancementsinvariousdomains.Thesepowerfuldeeplearningmodelshaveproventheirprowessi
- oracle使用正则表达式REGEXP_SUBSTR提取XML里面的内容
qq_39255840
oracle正则表达式xml
使用extract(XMLTYPE(XML),‘xphat’).getstringval()提取XML,长度过长存在报错ORA-06502:PL/SQL:数字或值错误:characterstringbuffertoosmallORA-06512:在“SYS.XMLTYPE”,line169并且存在速度较慢等问题。正则提取XML,由于这边的XML文本中Name标签,接着的标签即为Value的值,故这
- 大模型训练——PEFT与LORA介绍
MarkHD
人工智能深度学习机器学习
大模型训练中的PEFT(Parameter-EfficientFine-Tuning)与LoRA(Low-RankAdaptation)是两种重要的技术,它们在大型预训练模型的应用中发挥着重要作用。首先,让我们来了解一下PEFT。PEFT是一种参数高效的微调技术,由Huggingface发布。这种方法的核心思想是仅微调少量(额外)模型参数,同时冻结预训练LLM的大部分参数。这样做的好处是大大降低了
- 各种商家 parlor
无梦为安Ph
1.释义:abusinessthatprovidesastatedtypeofpersonalserviceorsellsastatedproduct店铺,商家2.搭配:aXparloranice-cream/funeral/tatooparlor(冰淇淋店/殡仪馆/纹身工作室)afast-food/burger/pizzajoint(快餐店/汉堡店/比萨饼店)abowlingalley(保龄球馆
- 论语学习(五十七)
远洋船长
Hercoquettish(婀娜多姿的;妖艳的;卖弄风情的)smiles,howdimplingtheyare;herbeautifuleyes,howbeamingtheyarehowfairestisshe,whoissimpleandplain.“Inpainting“answeredConfucius,“Ornamentationandcolorareofsecondaryimportan
- 寒假养成计划——Day4
BrilliantWilliam
假期养成计划Codeforcesc++算法acm竞赛
A题题目链接Thereisagridwithnrowsandmcolumns.Somecellsarecoloredblack,andtherestofthecellsarecoloredwhite.Inoneoperation,youcanselectsomeblackcellanddoexactlyoneofthefollowing:colorallcellsinitsrowblack,orc
- 【AIGC】Stable Diffusion之模型微调工具
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AIGCAIGCstablediffusion
推荐一款好用的模型微调工具,cybertronfurnace是一个lora训练整合包,提供训练lora模型的工具集或环境。集成环境包括必要的依赖项和配置文件、预训练脚本,支持人物、二次元、画风、自定义lora的训练,以简化用户训练lora模型的流程。支持图片预处理、图片的标签编辑,查看训练进度等功能。TensorBoard是TensorFlow提供的一个用于可视化训练过程和模型性能的工具。它可以帮
- 书生浦语-模型微调
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大语言模型微调指令微调的流程LoRA(旁路分支微调)Xtuner微调框架微调训练作业微调作业需要多训练几个epoch,这里训练了16个epoch
- (新人免费)基于PAI-EAS对Stable diffusion进行LoRA模型微调|阿里云
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#stablediffusion模型微调专题stablediffusion专题stablediffusion阿里云云计算
基于PAI-EAS对Stablediffusion进行微调|阿里云前提条件已开通EAS并创建默认工作空间部署Kohya服务PAI-EAS控制台>部署服务>新建服务>服务名称自定义>部署方式:镜像部署AI-Web应用>镜像选择:PAI平台镜像、kohya_ss2.2(选择最高版本即可)>勾选阅读并同意PAI服务专用协议模型配置>oss挂载>选择OSS路径栏右侧的文件夹>新建Bucket创建Bucke
- 无需部署,即开即用AI绘画
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AI作画
无需部署,即开即用AI绘画liblib优点:每月免费5次LoRA训练,每日登录赠送300算力(用于生图),有现成的模型和提示词可参考缺点:用户太多,生图需要排队LoRA训练左侧菜单栏点击训练我的LoRA进行参数设置>上传训练图片>输入触发词,根据需要修改裁剪方式、尺寸等>裁剪/打标>点击开始训练生图步骤点击左侧菜单栏在线生成,选择大模型、VAE>直接输入英文提示词或输入中文提示词后点右上角翻译成英
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LoRa与ZigBee的区别LoRa(长距离低功耗射频)和ZigBee(低功耗无线个域网)是两种广泛应用于物联网领域的无线通信技术。它们都具有低功耗、低成本和长距离传输能力,但在一些关键方面有所不同。本文将介绍LoRa和ZigBee之间的区别。1.传输距离LoRa和ZigBee在传输距离方面有明显的差异。LoRa技术可以实现长达数公里的传输距离,甚至在城市环境中也能保持较长的传输距离。而ZigBe
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模型微调是指在一个已经训练好的模型的基础上,针对特定任务或者特定数据集进行再次训练以提高性能的过程。微调可以在使其适应特定任务时产生显着的结果。RoBERTa(RobustlyoptimizedBERTapproach)是由FacebookAI提出的一种基于Transformer架构的预训练语言模型。它是对Google提出的BERT(BidirectionalEncoderRepresentati
- 雨或雪吗?新的地图显示,湿度、位置可以让一切变得不同
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雨或雪吗?新的地图显示,湿度、位置可以让一切变得不同。科罗拉多大学博尔德分校(UniversityofColoradoBoulder)的研究人员绘制了一张北半球地图,显示了位置和湿度如何影响降水,说明了不同地区如何以及为什么会受到降雪或降雨的影响。32华氏度通常被认为是降雨和降雪的气温阈值,从而使气象预报和气候模拟成为可能。然而,新的研究结果显示,沿海地区的降雨门槛较低,这意味着即使气温低于冰点,
- ubuntu 20.04 LTS子系统Docker安装Oracle-xe-11g持久化开启远程登录,Oracle创建用户
小诺大人
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ubuntu20.04LTS子系统Docker安装Oracle-xe-11g1.搜索oracle镜像dockersearchoracle2.选择oracle-xe-11g的镜像下载命令:dockerpulloracleinanutshell/oracle-xe-11g查看镜像列表命令:dockerimages,查看是否包含此镜像3.从下载的镜像创建并启动容器,容器命名为oracle11-xedoc
- R数据分析:主成分分析及可视化
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PrincipalComponentAnalysis(PCA)isausefultechniqueforexploratorydataanalysis,allowingyoutobettervisualizethevariationpresentinadatasetwithmanyvariables.主成分分析是一个常见的降维,探索性技术,常常在量表编制或者其它变量较多数据集分析的时候会用到,今天
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- 关于SQL 概述和分类
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一、SQL概述1.什么是SQL?SQL(StructuredQueryLanguage)是“结构化查询语言”,它是对关系型数据库的操作语言。它可以应用到所有关系型数据库中,例如:MySQLOracleSQLServer等。SQL标准有:虽然SQL可以用在所有关系型数据库中,但很多数据库还都有标准之后的一些语法,我们可以称之为“方言”。例如MySQL中的LIMIT语句就是MySQL独有的方言,其它数
- 2019-01-15
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在物联网“江湖”中,低功耗广域网络LPWAN有诸多流派,其中LoRa和NB-IoT却是最受欢迎的两大流派。这不仅源于其有技术上的诸多优势,而且背后有强大的推动力。先来看看LoRa和NB-IoT的差异,NB-IoT使用的技术是蜂窝通信,LoRa则使用的线性扩频。NB-IoT的网络部署可以与现有蜂窝基站复用,LoRa则需要独立建网。在频段上,NB-IoT使用的是运营商频段,简单说它必须由运营商提供服务
- python:第三方库大全
玩转测试开发
Python常用库Chardet字符编码探测器,可以自动检测文本、网页、xml的编码。colorama主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用。Prettytable主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出。difflib,[Python]标准库,计算文本差异Levenshtein,快速计算字符串相似度。fuzzywuzzy,字符串模糊匹配。esmre,正则表达式的加速器。shortuuid,
- 【白苞蒿】菊科,蒿属
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学名:ArtemisialactifloraWall.exDC.;别名:白花蒿、白米蒿、白花艾、秦州菴闾子、鸭脚艾、鸡甜菜、四季菜、广东刘寄奴、甜菜子、野芹菜、鸭脚菜、珍珠菊、土三七、肺痨草、野红芹菜、红姨妈菜。多年生草本。主根明显,侧根细而长;根状茎短,直径4-8(-15)毫米。茎通常单生,直立,稀2至少数集生,高50-150(-200)厘米,绿褐色或深褐色,纵棱稍明显;上半部具开展、纤细、着生
- Google On Latency Tolerant Systems: Making A Predictable Whole Out Of Unpredictable Parts
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InTamingTheLongLatencyTailwecoveredLuizBarroso’sexplorationofthelongtaillatency(someoperationsarereallyslow)problemsgeneratedbylargefanoutarchitectures(arequestiscomposedofpotentiallythousandsofotherr
- 5-AM Project: day8 Practical data science with Python 4
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Chapter5ExploratoryDataAnalysisandVisualizationEDAandvisualizationlibrariesinPythonPerformingEDAwithSeabornandpandasUsingEDAPythonpackagesUsingvisualizationbestpracticesMakingplotswithPlotlyPerforming
- 大模型推理优化实践:KV cache 复用与投机采样
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RTP-LLM大模型KVcache推理优化投机采样
作者:米基一、背景RTP-LLM是阿里巴巴大模型预测团队开发的大模型推理加速引擎,作为一个高性能的大模型推理解决方案,它已被广泛应用于阿里内部。该引擎与当前广泛使用的多种主流模型兼容,并通过采用高性能的CUDA算子来实现了如PagedAttention和ContinuousBatching等多项优化措施。RTP-LLM还支持包括多模态、LoRA、P-Tuning、以及WeightOnly动态量化等
- VLM 系列——LLaVA-MoLE——论文解读
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一、概述1、是什么Llava-MoLE是Llava1.5的改进全称《LLaVA-MoLE:SparseMixtureofLoRAExpertsforMitigatingDataConflictsinInstructionFinetuningMLLMs》,是一个多模态视觉-文本大语言模型,可以完成:图像描述、视觉问答,潜在可以完成单个目标的视觉定位、名画名人等识别(问答、描述),未知是否能偶根据图片
- huggingface学习|用dreambooth和lora对stable diffusion模型进行微调
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目录用dreambooth对stable-diffusion-v1-5模型进行微调(一)模型下载和环境配置(二)数据集准备(三)模型微调(四)运行微调后的模型用lora对stable-diffusion-v1-5模型进行微调(一)模型下载和环境配置(二)数据集准备(三)模型微调(四)运行微调后的模型用dreambooth对stable-diffusion-v1-5模型进行微调(一)模型下载和环境配
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编者按:随着数据量和计算能力的增加,大模型的参数量也在不断增加,同时进行大模型微调的成本也变得越来越高。全参数微调需要大量的计算资源和时间,且在进行切换下游任务时代价高昂。本文作者介绍了一种新方法LoRA,可以在保持模型性能的同时大幅减少微调的参数量和所需资源。LoRA通过引入两个低秩适配矩阵,用矩阵乘法的方法替换大部分参数。实验证明,LoRA在多项NLP任务上的表现与许多微调方法(如Adapte
- 全世界 LoRA 训练脚本,联合起来!
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来自社区的SD-XLDreamboothLoRA微调最佳实践指南太长不看版我们把Replicate在SDXLCog训练器中使用的枢轴微调(PivotalTuning)技术与Kohya训练器中使用的Prodigy优化器相结合,再加上一堆其他优化,一起对SDXL进行DreamboothLoRA微调,取得了非常好的效果。你可以在diffusers上找到我们使用的训练脚本,或是直接在Colab上试着运行一
- stable diffusion 基础教程-必备的Lora模型
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AI绘画教程stablediffusionAI作画ai
说明文章持续更新下面的模型大部分来源于C站,无法魔法上网的请参考以下云盘链接链接:https://pan.baidu.com/s/1-qmJzqcB72nTv_2QLmR-gA?pwd=8888提取码:8888注意:有些可能有触发词,使用前可以从C站具体看下信息blindbox盲盒类型https://civitai.com/models/25995?modelVersionId=32988Bilg
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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什么是JSP?为什么使用JSP?
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在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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