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梯度下降法以及随机梯度下降法 HKkuaidou 人工智能深度学习 python pytorch
梯度下降法就是在更新weight的时候，向函数值下降的最快方向进行更新，具体的原理我就不再写了，就是一个求偏导的过程，有高数基础的都能够很快的理解过程。我在我的github里面会一直更新自己学习pytorch的过程，地址为：https://github.com/00paning/Pytorch_Learning这里我直接展示一个简易实现的python代码，我们还是先看一下运行的效果图：相关pyth
pytorch实现cifar10多分类总结 L_pyu 人工智能 pytorch 分类
cifar-10简介：CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，每张图片都是3×32×32，3通道彩色图片，分辨率32×32。它包含了10个不同类别，每个类别有6000张图像，其中5000张用于训练，1000张用于测试。这10个类别分别为：飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。CIFAR-10分类任务是将这些图像正确地分类到它们所属的类别中。对于这个任务，可以使用深度学习模型，如卷积
【PyTorch】torch.nn.functional.log_softmax() 函数：计算 log(softmax)，用于多分类任务彬彬侠 PyTorch基础 log_softmax 多分类交叉熵损失分类 pytorch python 深度学习
torch.nn.functional.log_softmaxtorch.nn.functional.log_softmax是PyTorch提供的用于计算log(softmax)的函数，通常用于多分类任务和计算交叉熵损失，可以提高数值稳定性并防止数值溢出。1.log_softmax的数学公式对于输入张量XXX，softmax计算如下：softmax(Xi)=eXi∑jeXj\text{softma
【PyTorch】torch.nn.functional.cross_entropy() 函数：分类任务的交叉熵损失函数彬彬侠 PyTorch基础 cross_entropy 交叉熵损失函数分类 pytorch python 深度学习
torch.nn.functional.cross_entropytorch.nn.functional.cross_entropy是PyTorch中用于分类任务的交叉熵损失函数，用于衡量预测概率分布与真实类别分布之间的差异，常用于多分类任务（multi-classclassification）。1.交叉熵损失的数学公式对于单个样本，交叉熵损失的计算公式为：L=−∑i=1Cyilog⁡(yi^)\
每天五分钟玩转深度学习PyTorch：基于GoogLeNet完成CAFIR10分类每天五分钟玩转人工智能深度学习框架pytorch 深度学习 pytorch 分类 GoogLeNet 人工智能 CAFIR10
本文重点前面我们终于使用pytorch搭建了GoogLeNet，本文我们使用该网络模型解决一个实际问题，也就是使用它完成CAFIR10分类，其实就这些任务而言，我们只要搭建好模型，然后把数据喂进去就行了，其它的地方都是一样的，就是网络模型不一样。代码
深度学习项目--基于DenseNet网络的“乳腺癌图像识别”，准确率90%+，pytorch复现羊小猪~~ 深度学习网络 pytorch 人工智能 python 机器学习分类
本文为365天深度学习训练营中的学习记录博客原作者：K同学啊前言如果说最经典的神经网络，ResNet肯定是一个，从ResNet发布后，很多人做了修改，denseNet网络无疑是最成功的一个，它采用密集型连接，将通道数连接在一起；本文是基于上一篇复现DenseNet121模型，做一个乳腺癌图像识别，效果还行，准确率0.9+;CNN经典网络之“DenseNet”简介，源码研究与复现(pytorch)：
PyTorch 深度学习实战（13）：Proximal Policy Optimization (PPO) 算法进取星辰 PyTorch 深度学习实战深度学习 pytorch 算法
在上一篇文章中，我们介绍了Actor-Critic算法，并使用它解决了CartPole问题。本文将深入探讨ProximalPolicyOptimization(PPO)算法，这是一种更稳定、更高效的策略优化方法。我们将使用PyTorch实现PPO算法，并应用于经典的CartPole问题。一、PPO算法基础PPO是OpenAI提出的一种强化学习算法，旨在解决策略梯度方法中的训练不稳定问题。PPO通过
机器学习(二) 本文(2.5万字) | KNN算法原理及Python复现 | 小酒馆燃着灯机器学习算法 k近邻算法
文章目录一KNN算法原理二KNN三要素三机器学习中标准化四KNN分类预测规则五KNN回归预测规则六KNN算法实现方式七KDTree7.1构造KDtree7.2KDtree查找最近邻八KNN特点九KNN算法实现案例一案例二1.机器学习2.深度学习与目标检测3.YOLOv54.YOLOv5改进5.YOLOv8及其改进6.Python与PyTorch7.工具8.小知识点9.杂记一KNN算法原理K近邻分类
【大模型LLM面试合集】分布式训练_总结 X.AI666 大模型LLM面试合集面试分布式人工智能语言模型
9.总结1.数据并行数据并行，由于其原理相对比较简单，是目前使用最广泛的分布式并行技术。数据并行不仅仅指对训练的数据并行操作，还可以对网络模型梯度、权重参数、优化器状态等数据进行并行。我们首先以PyTorch数据并行的发展（DataParallel、DistributedDataParallel、FullyShardedDataParallel）为主线进行讲述了数据并行的技术原理。同时，也简述了D
【vLLM 学习】使用 TPU 安装 HyperAI超神经 vLLM 学习人工智能 vLLM 深度学习 TPU 机器学习教程
vLLM是一款专为大语言模型推理加速而设计的框架，实现了KV缓存内存几乎零浪费，解决了内存管理瓶颈问题。更多vLLM中文文档及教程可访问→https://vllm.hyper.ai/vLLM使用PyTorchXLA支持GoogleCloudTPU。依赖环境GoogleCloudTPUVM（单主机和多主机）TPU版本:v5e、v5p、v4Python:3.10安装选项：href=“https://v
在windows下运行ollama用5600XT (其实旧的a卡应该都可以）步骤同时用ComfyUI + RX 5600 XT + DirectML 安装与配置 Zalo2 AI deepseek windows llama stable diffusion linux AI作画
Linux部分5600XT这个卡是gfx1010的核心，这个是rand1架构，这是被amd放弃的老古董包裹其他的rand1或者rand2都是。没钱也要玩AI(自能简单运用，不能训练，微调等)这张卡只有6g远远不够ai使用所以我发现好像是能和cpu一起混用的。#警告这张卡不要在linux下尝试安装rocm版本进行pytorch编译，然后进行模型微调，反正我是浪费时间了，根本行不通，因为amd根本就没
PyTorch 和 Python关系一只积极向上的小咸鱼 python pytorch 人工智能
1PyTorch和Python关系PyTorch和Python是两个不同但相互关联的工具，主要用于机器学习和深度学习领域。以下是它们之间的关系和各自的作用：Python编程语言:Python是一种高级编程语言，以其简洁易读的语法而闻名。广泛使用:Python在数据科学、人工智能、Web开发、自动化等多个领域有着广泛的应用。库和生态系统丰富:Python拥有丰富的第三方库和工具，如NumPy、pan
python和pytorch关系_PyTorch：Python优先的深度学习框架 weixin_39877182
最近，Torch7团队开源了PyTorch。据该项目官网介绍，PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。PyTorch是一个Python软件包，其提供了两种高层面的功能：使用强大的GPU加速的Tensor计算（类似numpy）构建于基于tape的autograd系统的深度神经网络如有需要，你也可以复用你最喜欢的Python软件包（如nu
点云空洞的边界识别提取 pso-bp 神经网络的模型来修复点云空洞附python代码点云-激光雷达-Slam-三维牙齿激光雷达点云 c++为主神经网络人工智能深度学习点云 python
代码是一个Python程序，用于处理3D点云数据，特别是检测和修复点云中的孔洞区域。1.**导入库**：-`numpy`：用于数学运算。-`open3d`：用于处理3D数据和可视化。-`torch`：PyTorch库，用于深度学习。-`torch.nn`和`torch.optim`：PyTorch的神经网络和优化器模块。-`mpl_toolkits.mplot3d`和`matplotlib.pyp
OSError: We couldn‘t connect to ‘https://huggingface.co‘ to load this file, 小李飞刀李寻欢 Notebook huggingface bert 分类大模型
场景：训练bert-base-chinese下游任务：分类。在一个服务器可以用，但GPU只有一个卡，只能换一个服务器，换个服务器又要重装环境，但后者下载模型有问题，手动用git-lfs下载后指定位置报错：Traceback(mostrecentcalllast):/examples/pytorch/text-classification/run_glue.py",line622,inmain()/
Python深度学习033：Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系若北辰 Python深度学习 python 深度学习 pytorch
Python、PyTorch、CUDA和显卡驱动之间的关系相当紧密，它们共同构成了一个能够执行深度学习模型的高效计算环境。下面是它们之间关系的简要概述：PythonPython是一种编程语言，广泛用于科学计算、数据分析和机器学习。它是开发和运行PyTorch代码的基础环境。PyTorchPyTorch是一个开源的机器学习库，用于应用如自然语言处理和计算机视觉的深度学习模型。它提供了丰富的API，使
PyTorch深度学习框架进阶学习计划 - 第21天：自然语言处理基础凡人的AI工具箱深度学习 pytorch 学习人工智能 AI编程 AIGC 自然语言处理
PyTorch深度学习框架进阶学习计划-第21天自然语言处理基础今天我们将深入学习自然语言处理(NLP)的基础概念，重点关注词嵌入技术、序列建模原理以及主流模型之间的区别和优缺点。通过理解这些基础知识，你将能够更好地应用PyTorch构建NLP应用。1.词嵌入原理与实现词嵌入(WordEmbeddings)是NLP中的核心概念，它将单词映射到连续向量空间，使得语义相似的词在向量空间中距离较近。为什
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PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划-第19天：时间序列预测目录时间序列预测概述滑动窗口数据构造方法归一化策略对比：MinMaxvsZ-ScoreLSTM基础原理Attention机制与LSTM结合LSTM-Attention模型实现TeacherForcing技术与应用Prophet基准模型对比多步预测的滚动验证方法综合实战：股票价格预测1.时间序列预测概述时间序列预测是机器学习中的一个
PyTorch深度学习框架60天进阶学习计划 - 第18天：模型压缩技术凡人的AI工具箱深度学习 pytorch 学习 python 人工智能
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五分钟快速掌握windows深度学习环境配置：Anaconda、PyCharm、Pytorch、jupyter notebook 芝帕先生深度学习 windows pycharm python conda pip 人工智能
目录前言下载并安装Anaconda下载途径安装步骤下载并安装PyCharm安装pytorch安装jupyternotebook前言新手五分钟掌握windows深度学习环境配置：Anaconda、PyCharm、Pytorch配置的时候遇到了很多问题，总结了一下，可以按这个流程无脑配置。通过本流程下载的版本Anaconda2023.03PyCharmCommunity2023.1.3Pytorch2
python,pycharm,pytorch，向量数据库，环境搭建记录 dept123 python pycharm pytorch 向量数据库
修改ubuntu上的pycharm镜像源，详细步骤-腾讯云开发者社区-腾讯云【超详细教程】2024最新Pytorch安装教程（同时讲解安装CPU和GPU版本）-CSDN博客https://zhuanlan.zhihu.com/p/667447891Quickstart|MilvusDocumentation
【图像去噪】论文复现：TPAMI 2025！全面提升单图像去噪泛化性！像素级零样本去噪方法Pixel2Pixel的Pytorch源码复现，跑通源码，修改各种报错，框架详解，注释详细！十小大 pytorch 人工智能 python 深度学习计算机视觉图像处理图像去噪
请先看【专栏介绍文章】：【图像去噪（ImageDenoising）】关于【图像去噪】专栏的相关说明，包含适配人群、专栏简介、专栏亮点、阅读方法、定价理由、品质承诺、关于更新、去噪概述、文章目录、资料汇总、问题汇总（更新中）完整代码和训练好的模型权重文件下载链接见本文底部，订阅专栏免费获取！本文亮点：跑通Pixel2Pixel全部源码，包含数据集准备、制作像素库(PixelBank)、训练和推理等，
(4-8)基于DeepSeekMoE架构的DeepSeek-V3：测试模型码农三叔训练 RAG 多模态)架构 transformer deekseek 人工智能大模型
4.8测试模型DeepSeek-V3是一款基于PyTorch的深度学习模型，主要用于文本生成任务。在加载模型时，首先需要从指定路径加载模型的配置文件和预训练权重。加载完成后，模型被设置为评估模式，并移动到GPU上以加速推理过程。在生成文本时，用户可以输入提示文本，模型会根据这些提示生成相应的文本输出。生成过程支持交互式输入和批量处理两种模式，用户可以根据需要选择适合的方式进行文本生成。此外，模型的
一个基于LSTM的字符级文本生成模型的训练+使用(pytorch) 一只小铁柱 lstm pytorch 人工智能
一、代码实现1.配置文件config.pyimporttorch#设备配置DEVICE=torch.device('cuda'iftorch.cuda.is_available()else'cpu')#超参数和配置SEQ_LENGTH=100#输入序列长度BATCH_SIZE=64#批大小EMBEDDING_DIM=256#嵌入层维度HIDDEN_SIZE=512#LSTM隐藏层大小NUM_LAY
PyTorch安装与环境配置终极指南：从零搭建高效深度学习开发环境（一） WHCIS python pytorch 人工智能深度学习机器学习
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RNN 实战指南：用 PyTorch 从零实现文本分类吴师兄大模型 PyTorch pytorch python 人工智能 RNN 循环神经网络文本分类开发语言
Langchain系列文章目录01-玩转LangChain：从模型调用到Prompt模板与输出解析的完整指南02-玩转LangChainMemory模块：四种记忆类型详解及应用场景全覆盖03-全面掌握LangChain：从核心链条构建到动态任务分配的实战指南04-玩转LangChain：从文档加载到高效问答系统构建的全程实战05-玩转LangChain：深度评估问答系统的三种高效方法（示例生成、手
Pytorch实现之利用普通GAN的人脸修复这张生成的图像能检测吗优质GAN模型训练自己的数据集 GAN系列 pytorch 生成对抗网络人工智能神经网络深度学习计算机视觉 python
简介简介：利用遮挡真实样本的部分面貌，输入给生成器，让生成器输出未被遮挡的面貌，以达到修复人脸的效果。论文题目：FACERESTORATIONVIAGENERATIVEADVERSARIALNETWORKS（基于生成对抗网络的人脸恢复）会议：2023ThirdInternationalConferenceonSecureCyberComputingandCommunication(ICSCCC)摘
训练大模型LLM选择哪种开发语言最好大0马浓人工智能训练 python
训练大型语言模型（LLM）时，选择合适的编程语言主要取决于效率、生态支持、开发便利性以及特定需求（如性能优化或硬件适配）。以下是常见语言的分析和推荐：---1.Python（首选语言）优势：-生态系统丰富：主流深度学习框架（PyTorch、TensorFlow、JAX）均以Python为主要接口，提供完整的工具链（数据处理、模型训练、评估部署）。-开发效率高：语法简洁，适合快速实验和原型开发，社区
PyTorch分布式训练阳光明媚大男孩 pytorch 分布式人工智能
本文结构：分布式训练概述环境设置数据并行（DDP）模型并行启动训练性能优化建议示例代码参考资料和相关问题以下是为您整理的PyTorch分布式训练教程指南：一、PyTorch分布式训练核心概念数据并行：通过分割数据集实现多GPU并行训练，主流方法包括：DistributedDataParallel(DDP)：官方推荐的分布式训练接口DataParallel(DP)：单机多卡方案（已逐步被DDP取代）
基于yolov11的瓶盖缺陷检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面 FL1623863129 深度学习 YOLO pytorch 人工智能
【算法介绍】基于YOLOv11的瓶盖缺陷检测系统在现代制造业中，瓶盖的质量直接影响到产品的封装效果和消费者的使用体验。因此，对瓶盖进行快速、准确的缺陷检测至关重要。基于YOLOv11（YouOnlyLookOnceversion11）的瓶盖缺陷检测系统应运而生，为瓶盖质量监控提供了一种高效、智能的解决方案。该系统采用YOLOv11作为核心检测算法，这一算法融合了先进的深度学习技术和创新的网络架构，
深入浅出Java Annotation(元注解和自定义注解） Josh_Persistence Java Annotation 元注解自定义注解
一、基本概述　　 Annontation是Java5开始引入的新特征。中文名称一般叫注解。它提供了一种安全的类似注释的机制，用来将任何的信息或元数据（metadata）与程序元素（类、方法、成员变量等）进行关联。　　更通俗的意思是为程序的元素（类、方法、成员变量）加上更直观更明了的说明，这些说明信息是与程序的业务逻辑无关，并且是供指定的工具或
mysql优化特定类型的查询 annan211 java 工作 mysql
本节所介绍的查询优化的技巧都是和特定版本相关的，所以对于未来mysql的版本未必适用。 1 优化count查询对于count这个函数的网上的大部分资料都是错误的或者是理解的都是一知半解的。在做优化之前我们先来看看真正的count()函数的作用到底是什么。 count()是一个特殊的函数，有两种非常不同的作用，他可以统计某个列值的数量，也可以统计行数。在统
MAC下安装多版本JDK和切换几种方式棋子chessman jdk
环境： MAC AIR,OS X 10.10,64位历史：过去 Mac 上的 Java 都是由 Apple 自己提供，只支持到 Java 6，并且OS X 10.7 开始系统并不自带（而是可选安装）（原自带的是1.6）。后来 Apple 加入 OpenJDK 继续支持 Java 6，而 Java 7 将由 Oracle 负责提供。在终端中输入jav
javaScript （1） Array_06 JavaScript java 浏览器
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国内顶级代码分享网站袁潇含 java jdk oracle .net PHP
现在国内很多开源网站感觉都是为了利益而做的当然利益是肯定的,否则谁也不会免费的去做网站 &
Elasticsearch、MongoDB和Hadoop比较随意而生 mongodb hadoop 搜索引擎
IT界在过去几年中出现了一个有趣的现象。很多新的技术出现并立即拥抱了“大数据”。稍微老一点的技术也会将大数据添进自己的特性，避免落大部队太远，我们看到了不同技术之间的边际的模糊化。假如你有诸如Elasticsearch或者Solr这样的搜索引擎，它们存储着JSON文档，MongoDB存着JSON文档，或者一堆JSON文档存放在一个Hadoop集群的HDFS中。你可以使用这三种配
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1. 将Jenkins程序目录copy过去源程序在/export/data/tomcatRoot/ofctest-jenkins.jd.com下面 tar -cvzf jenkins.tar.gz ofctest-jenkins.jd.com &
request.getInputStream()只能获取一次的问题 ayaoxinchao request Inputstream
问题：在使用HTTP协议实现应用间接口通信时，服务端读取客户端请求过来的数据，会用到request.getInputStream()，第一次读取的时候可以读取到数据，但是接下来的读取操作都读取不到数据原因： 1. 一个InputStream对象在被读取完成后，将无法被再次读取，始终返回-1； 2. InputStream并没有实现reset方法（可以重
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网上关于SQL优化的教程很多，但是比较杂乱。近日有空整理了一下，写出来跟大家分享一下，其中有错误和不足的地方，还请大家纠正补充。这篇文章我花费了大量的时间查找资料、修改、排版，希望大家阅读之后，感觉好的话推荐给更多的人，让更多的人看到、纠正以及补充。 1.对查询进行优化，要尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 order by 涉及的列上建立索引。 2.应尽量避免在 where
jsonObject的使用 bijian1013 java json
在项目中难免会用java处理json格式的数据，因此封装了一个JSONUtil工具类。 JSONUtil.java package com.bijian.json.study; import java.util.ArrayList; import java.util.Date; import java.util.HashMap;
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【Scala十三】Scala核心七：部分应用函数 bit1129 scala
何为部分应用函数？ Partially applied function: A function that’s used in an expression and that misses some of its arguments.For instance, if function f has type Int => Int => Int, then f and f(1) are p
Tomcat Error listenerStart 终极大法 ronin47 tomcat
Tomcat报的错太含糊了，什么错都没报出来，只提示了Error listenerStart。为了调试，我们要获得更详细的日志。可以在WEB-INF/classes目录下新建一个文件叫logging.properties，内容如下 Java代码 handlers = org.apache.juli.FileHandler, java.util.logging.ConsoleHa
不用加减符号实现加减法 BrokenDreams 实现
今天有群友发了一个问题，要求不用加减符号(包括负号)来实现加减法。分析一下，先看最简单的情况，假设1+1，按二进制算的话结果是10，可以看到从右往左的第一位变为0，第二位由于进位变为1。
读《研磨设计模式》-代码笔记-状态模式-State bylijinnan java 设计模式
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CUDA程序block和thread超出硬件允许值时的异常 cherishLC CUDA
调用CUDA的核函数时指定block 和 thread大小，该大小可以是dim3类型的（三维数组），只用一维时可以是usigned int型的。以下程序验证了当block或thread大小超出硬件允许值时会产生异常！！！GPU根本不会执行运算！！！所以验证结果的正确性很重要！！！在VS中创建CUDA项目会有一个模板，里面有更详细的状态验证。以下程序在K5000GPU上跑的。
诡异的超长时间GC问题定位 chenchao051 jvm cms GC hbase swap
HBase的GC策略采用PawNew+CMS, 这是大众化的配置，ParNew经常会出现停顿时间特别长的情况，有时候甚至长到令人发指的地步，例如请看如下日志： 2012-10-17T05:54:54.293+0800: 739594.224: [GC 739606.508: [ParNew: 996800K->110720K(996800K), 178.8826900 secs] 3700
maven环境快速搭建 daizj 安装 mavne 环境配置
一下载maven 安装maven之前，要先安装jdk及配置JAVA_HOME环境变量。这个安装和配置java环境不用多说。 maven下载地址：http://maven.apache.org/download.html，目前最新的是这个apache-maven-3.2.5-bin.zip，然后解压在任意位置，最好地址中不要带中文字符，这个做java 的都知道，地址中出现中文会出现很多
PHP网站安全，避免PHP网站受到攻击的方法 dcj3sjt126com PHP
对于PHP网站安全主要存在这样几种攻击方式:1、命令注入(Command Injection)2、eval注入(Eval Injection)3、客户端脚本攻击(Script Insertion)4、跨网站脚本攻击(Cross Site Scripting, XSS)5、SQL注入攻击(SQL injection)6、跨网站请求伪造攻击(Cross Site Request Forgerie
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在开发中，我们经常需要将集合对象（List，Set）转换为数组对象，或者将数组对象转换为集合对象。Java提供了相互转换的工具，但是我们使用的时候需要注意，不能乱用滥用。 1、数组对象转换为集合对象最暴力的方式是new一个集合对象，然后遍历数组，依次将数组中的元素放入到新的集合中，但是这样做显然过
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近日有一需求，需要在一台主机上用nginx部署2个php应用，分别是wordpress和wiki，探索了半天，终于部署好了，下面把过程记录下来。 1. 在nginx下创建vhosts目录，用以放置vhost文件。 mkdir vhosts 2. 修改nginx.conf的配置，在http节点增加下面内容设置，用来包含vhosts里的配置文件 #
ubuntu添加admin权限的用户账号 hongtoushizi ubuntu useradd
ubuntu创建账号的方式通常用到两种：useradd 和adduser . 本人尝试了useradd方法，步骤如下： 1:useradd 使用useradd时，如果后面不加任何参数的话，如：sudo useradd sysadm 创建出来的用户将是默认的三无用户：无home directory ,无密码,无系统shell。顾应该如下操作：
第五章常用Lua开发库2-JSON库、编码转换、字符串处理 jinnianshilongnian nginx lua
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