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技术能力

兴趣领域
  • Python
  • 知识图谱
  • 人工智能
  • 算法
  • 数据处理
  • 数据库
擅长领域
  • Python
    高级

    能力说明:

    通过课程学习与实战项目,熟练掌握Python的语法知识与编程技能,具备Python语言的函数、面向对象、异常处理等能力,常用开发框架的实际应用和开发能力,具备使用,掌握Python数据分析三剑客Matplotlib、Numpy、Pandas的概念与应用场景,掌握利用Python语言从数据采集到分析的全流程相关知识。

  • 数据库
    高级

    能力说明:

    掌握Java开发环境下所需的MySQL高级技巧,包括索引策略、innodb和myisam存储引擎,熟悉MySQL锁机制,能熟练配置MySQL主从复制,熟练掌握日常SQL诊断和性能分析工具和策略。可对云数据库进行备份恢复与监控、安全策略的设置,并可对云数据库进行性能优化。掌握主要NOSQL数据库的应用技术。

技术认证

暂时未有相关云产品技术能力~

IT技术博主一枚

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2023年04月

  • 04.27 15:13:09
    发表了文章 2023-04-27 15:13:09

    自编码器实现异常值检测?

    自编码器可以用于异常值检测的一个常见方法是使用重构误差。具体地,你可以将自编码器训练用于将输入数据重新构造出来。然后,对于给定的输入数据,你可以将其传递到自编码器中并计算其重构误差。如果重构误差很大,那么这个输入数据可能是异常值。 下面是一个可能的步骤: 准备数据:将输入数据分成特征和标签,其中特征是前7列,标签是最后一列。然后,将特征标准化,以便它们具有相似的尺度。 创建自编码器:使用keras或pytorch等框架来创建一个自编码器。自编码器的输入和输出应该具有相同的形状,也就是前7列特征的形状。 训练自编码器:将准备好的数据用于训练自编码器。自编码器应该在输入数据上拟合得很好,并
  • 04.27 14:41:55
    发表了文章 2023-04-27 14:41:55

    ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [140, 1120] 怎么解决?

    这个错误通常发生在机器学习模型的训练中,它表示输入数据的样本数量不一致。在你的情况下,你的输入数据中有两个变量,一个变量的样本数量为140,另一个变量的样本数量为1120,因此这个错误就出现了。 为了解决这个问题,你需要确保所有输入变量的样本数量是相同的。你可以通过以下几种方式来解决这个问题: 检查数据:检查数据是否正确加载,可能会导致数据样本数量不一致。 数据清洗:检查是否有重复的样本或者缺失的样本,如果有则需要对数据进行清洗。 数据对齐:如果你使用了多个数据源,那么你需要对它们进行对齐以确保它们的样本数量一致。 数据重采样:如果数据中有不均衡的样本数量,你可以考虑使用数据重采样方
  • 04.23 14:48:28
    发表了文章 2023-04-23 14:48:28

    pychram中提示:Process finished with exit code 0

    "Process finished with exit code 0" 是PyCharm中的提示信息,表示程序已经成功地执行完毕并且没有发生任何错误。在PyCharm中,当程序正常终止并返回退出代码0时,这个消息会在控制台中显示。 在PyCharm中运行程序时,它会在一个单独的进程中执行,当程序完成执行后,它会向操作系统返回一个退出代码。退出代码0表示程序成功执行完毕,而非零的退出代码通常表示错误或异常终止。 当出现"Process finished with exit code 0"的提示时,意味着你的程序已经成功地执行完毕,没有发生任何错误或异常情况。你可以通过检查程序输出或任何其他预
  • 04.21 12:32:03
    发表了文章 2023-04-21 12:32:03

    测试模型时,为什么要with torch.no_grad(),为什么要model.eval(),如何使用with torch.no_grad(),model.eval(),同时使用还是只用其中之一

    在测试模型时,我们通常使用with torch.no_grad()和model.eval()这两个方法来确保模型在评估过程中的正确性和效率。
  • 04.17 20:04:09
    发表了文章 2023-04-17 20:04:09

    随机装箱特征模型(Random Binning Feature Model)代码

    在上述代码中,我们首先定义了一个名为RandomBinningFeatureModel的类,并在其__init__方法中接受一个参数num_bins,表示装箱的数量。然后,我们定义了一个名为fit_transform的方法,该方法接受原始输入数据x作为参数,并返回转换后的特征张量xb。
  • 04.17 19:53:55
    发表了文章 2023-04-17 19:53:55

    PyTorch实现随机傅里叶特征映射的示例代码

    这里我们定义了一个名为RFFeatureMap的类,它继承自PyTorch的nn.Module类。该类接受输入维度input_dim、输出维度output_dim和高斯核参数sigma作为参数。在初始化函数中,我们生成了随机正弦和余弦函数的系数omega和随机偏移量b,并将它们保存在该类的实例变量中。 在前向函数中,我们首先将输入x转换为形状为(batch_size, input_dim)的张量。然后我们通过点乘x和omega的转置,加上偏移量b,并应用余弦函数,计算出特征映射z。最后我们返回特征映射z。
  • 04.14 19:34:55
    回答了问题 2023-04-14 19:34:55
  • 04.14 19:33:32
  • 04.14 19:31:15
  • 04.14 19:29:53
    回答了问题 2023-04-14 19:29:53

    如何构建自己的训练集

    踩0 评论0
  • 04.14 19:28:54
    回答了问题 2023-04-14 19:28:54
  • 04.14 19:27:18
    回答了问题 2023-04-14 19:27:18
  • 04.14 19:26:25
    回答了问题 2023-04-14 19:26:25
  • 04.14 19:22:57
    回答了问题 2023-04-14 19:22:57
  • 04.14 19:14:53
  • 04.14 19:13:08
    发表了文章 2023-04-14 19:13:08

    pymysql.err.DataError: (1366, "Incorrect string value: '\\xC2\\xA0\\xE5\\x89\\xA7\\xE6...' for column 'types' at row 1")怎么解决?

    这个错误通常是由于在尝试将一个包含非ASCII字符的字符串插入到MySQL表的一个字符列中,但该列没有设置正确的字符集导致的。 解决方法是要确保将表的字符集设置正确,以便它能够支持插入包含非ASCII字符的字符串。 可以尝试以下方法来解决这个问题:
  • 04.14 19:11:33
    发表了文章 2023-04-14 19:11:33

    mysql ,如何将B表的字段f 作为A表的主键s的外键?

    假设您已经有两个表A和B,且它们都已经有字段,其中A表的主键为s,B表中的字段为f。要将B表的字段f作为A表的主键s的外键,可以使用以下的 SQL 语句来实现:
  • 04.14 19:10:31
    发表了文章 2023-04-14 19:10:31

    详细介绍torch中的from torch.utils.data.sampler相关知识

    PyTorch中的torch.utils.data.sampler模块提供了一些用于数据采样的类和函数,这些类和函数可以用于控制如何从数据集中选择样本。下面是一些常用的Sampler类和函数的介绍: Sampler基类: Sampler是一个抽象类,它定义了一个__iter__方法,返回一个迭代器,用于生成数据集中的样本索引。 RandomSampler: 随机采样器,它会随机从数据集中选择样本。可以设置随机数种子,以确保每次采样结果相同。 SequentialSampler: 顺序采样器,它会按照数据集中的顺序,依次选择样本。 SubsetRandomSampler: 子集随机采样器
  • 04.14 19:03:37
    发表了文章 2023-04-14 19:03:37

    mysql中 如何设置字段不限长度

    在MySQL中,可以使用数据类型TEXT来存储不定长的文本数据。如果不需要限制文本的最大长度,可以使用TEXT数据类型而不指定长度。 例如,下面的SQL语句创建一个名为my_table的表,其中包含一个text_column字段,该字段不限长度:
  • 04.14 19:02:37
    发表了文章 2023-04-14 19:02:37

    mysql中 如何设置字段不限长度

    在MySQL中,可以使用数据类型TEXT来存储不定长的文本数据。如果不需要限制文本的最大长度,可以使用TEXT数据类型而不指定长度。 例如,下面的SQL语句创建一个名为my_table的表,其中包含一个text_column字段,该字段不限长度:
  • 04.13 18:06:26
    发表了文章 2023-04-13 18:06:26

    pymysql.err.OperationalError: (1292, "Incorrect date value: '2021-05-2000:00:00' for column 'yeardaytime' at row 1") 怎么办?

    这个错误是由于在向MySQL数据库的'yeardaytime'列插入数据时,数据包含了无效的日期值。具体来说,'2021-05-2000:00:00' 不是一个有效的日期时间格式 为了解决这个问题,您可以尝试以下方法之一:
  • 04.13 18:05:29
    发表了文章 2023-04-13 18:05:29

    pymysql.err.DataError: (1366, "Incorrect string value: '\\xC2\\xB7\\xE6\\x83\\x85' for column 'filmname' at row 1") 是什么原因?

    这个错误是由于在向MySQL数据库的'filmname'列插入数据时,数据包含了不能被该列接受的字符或编码。该错误指出了该列中无效的字符或编码的位置。
  • 04.11 17:24:02
    发表了文章 2023-04-11 17:24:02

    A网络的embedding层的权重参数已经初始化为F了,copy.deepcopy(A)的结果网络也跟着初始化为F了嘛?

    A网络的embedding层的权重参数已经通过 self.embedding.weight.data.copy_(pretrained_embeddings)初始化为F,那么 copy.deepcopy(A)的结果网络也跟着初始化为F了嘛?
  • 04.11 17:17:14
    发表了文章 2023-04-11 17:17:14

    torch rnn网络中,embedding.weight会反向更新吗?

    在PyTorch中,如果在训练中使用了embedding层,那么embedding.weight会被反向更新。这是因为在训练过程中,模型的参数会根据损失函数的反向传播进行更新,而embedding层的参数embedding.weight也是模型的一部分,因此也会被更新。 对于RNN网络来说,embedding层通常用于将输入的离散化表示(例如单词ID)转换为连续的向量表示。这些向量表示可以作为RNN网络的输入,帮助模型更好地理解文本数据。在RNN网络中,embedding层通常是一个独立的模块,其权重参数会被随机初始化,并根据训练数据进行反向更新,以使得输入的离散化表示能够更好地在连续空间中
  • 04.11 17:00:40
    发表了文章 2023-04-11 17:00:40

    介绍一下nn.BCEWithLogitsLoss()

    nn.BCEWithLogitsLoss()是PyTorch中用于二元分类问题的损失函数之一,它是一种基于sigmoid函数的交叉熵损失函数,可用于处理具有多个标签的多标签分类问题。
  • 04.11 15:27:25
    发表了文章 2023-04-11 15:27:25

    介绍kfold.split()的详细用法

    KFold是交叉验证中的一种方法,其可以将数据集划分为K份,然后使用其中一份作为验证集,剩下的K-1份作为训练集。这个过程可以重复K次,以便每个子集都被用作验证集。KFold.split()是KFold类中的一个方法,用于将数据集分割为K个互不重叠的子集,每个子集包含相同数量的数据点。
  • 04.11 15:22:56
    发表了文章 2023-04-11 15:22:56

    如何将datasets.IMDB中train_data完备划分为10份数据,10份数据互不重复

    在这段代码中,首先使用list()函数将range对象test_indices转换为列表,然后使用random.shuffle方法将其随机打乱顺序。接下来,使用KFold方法将test_indices划分为K个互不重叠的子集,每个子集包含相同数量的索引。接着,使用这些索引从test_data.examples中选择相应的examples,并将其作为新的子集添加到test_subsets列表中。最终,test_subsets列表中将包含10个不重叠的测试集子集。
  • 04.10 21:56:04
    发表了文章 2023-04-10 21:56:04

    读取相对路径指定文件下的所有文件,用python,并返回所有文件的绝对路径

    读取相对路径指定文件下的所有文件,用python,并返回所有文件的绝对路径
  • 04.10 21:02:15
    发表了文章 2023-04-10 21:02:15

    jieba分词有哪些模式,分别详细介绍

    jieba分词有哪些模式,分别详细介绍
  • 04.10 20:44:33
    发表了文章 2023-04-10 20:44:33

    python如何读取xlsx文件,并指定读取某一列,逐个逐个取出指定列中的值

    要读取xlsx文件并指定读取某一列,可以使用Python中的pandas库。以下是一个读取xlsx文件并逐个逐个取出指定列中的值的示例代码:
  • 04.10 20:41:21
    发表了文章 2023-04-10 20:41:21

    中文文本清洗和结巴分析,写一个详细python案例

    你可以根据你的需要添加、删除或修改其中的词语。通常,停用词表会根据特定的任务和数据进行调整。
  • 04.10 12:35:21
    发表了文章 2023-04-10 12:35:21

    torch中的随机数种子

    如何在torch生成随机数时,设置随机种子,要求每次调用生成的随机数都一样
  • 04.10 10:30:46
    发表了文章 2023-04-10 10:30:46

    torch.split 的用法

    这将返回一个元组,包含 3 个大小分别为 (6, 2)、(6, 2) 和 (6, 4) 的张量。 需要注意的是,当给定的拆分大小不等于张量在指定维度上的大小时,torch.split() 会引发一个异常。
  • 04.10 10:25:26
    发表了文章 2023-04-10 10:25:26

    假设测试数据集test_data为随机生成的,并设置小批次。model神经网络已经训练好了,怎么用MSE来做测试

    其中,model表示已经训练好的PyTorch模型,torch.rand()函数用于生成测试数据集,torch.split()函数用于将测试数据集分成小批次,model(batch)用于对小批次的输入数据进行预测,torch.cat()函数用于将所有小批次的预测值拼接在一起,最后使用mean_squared_error()函数计算均方误差。注意,在计算均方误差之前,需要将测试数据集和预测值转换为NumPy数组并将它们从GPU中移动到CPU上。
  • 04.09 17:22:14
    发表了文章 2023-04-09 17:22:14

    torch,把张量里面小于0的元素,全部变成0

    您可以使用torch.clamp(input, min, max)函数来将张量中小于0的元素变成0。 以下是一个示例代码:
  • 04.09 15:26:03
    发表了文章 2023-04-09 15:26:03

    torch,如何将两个二维张量,按照第一维度,合并

    在这个例子中,torch.cat() 函数的第一个参数是一个列表,包含要拼接的张量 x 和 y,第二个参数是拼接的维度,即第一维度。拼接后的张量 z 的形状为 (6, 4),因为两个原始张量的第一维度都是 3,拼接后就变成了 6。
  • 04.09 15:05:00
    发表了文章 2023-04-09 15:05:00

    假设已经定义了一个get_dataset_1M()函数,为什么还要定义一个函数为def _get_dataset():return get_dataset_1M() 。为什么这样做,有什么好处

    这里的 sys.path.append() 函数可以将包含 A 文件的目录添加到 Python 解释器的搜索路径中。
  • 04.09 15:00:13
    发表了文章 2023-04-09 15:00:13

    如何将[array([5, 0, 0, 0, 0, 0], dtype=uint32), array([0, 1, 0, 4, 0, 0], dtype=uint32), array([0, 0, 0, 3, 3, 3], dtype=uint32)] 转换成一个torch张量

    在这个代码中,我先使用 torch.randperm() 函数生成一个长度为原始张量大小的随机索引序列,并用这个索引序列对原始张量进行重排,得到了打乱后的张量 shuffled_tensor。然后,我使用 torch.split() 函数将 shuffled_tensor 拆分成 3 份子张量,并打印出来以验证是否拆分成功。
  • 04.09 14:05:41
    发表了文章 2023-04-09 14:05:41

    ROOT_DIR=os.path.abspath(os.path.join(p, '..', 'data/raw/'))代码含义

    这行代码的作用是设置一个名为 ROOT_DIR 的变量,其值为指向项目根目录下的"data/raw/"目录的绝对路径。下面是对每个部分的详细解释: os.path.abspath():这个函数返回参数路径的绝对路径,也就是完整路径,包括盘符或根目录和所有子目录。 os.path.join(p, '..', 'data/raw/'):这个函数使用操作系统特定的路径分隔符将参数连接起来,并返回一个新的路径。这里,它连接了当前工作目录(也就是代码所在的目录)的父目录("..") 和"data/raw/",生成了一个相对路径。 p:这是一个之前定义过的变量,代表了当前工作目录的路径。 ROOT_DI
  • 04.09 10:46:23
    发表了文章 2023-04-09 10:46:23

    inference.py的代码解释

    这是一个 Python 脚本,它用于导出经过训练的模型,使其可以在生产环境中进行推理。该脚本首先使用 TensorFlow 的 flags 定义了一些参数,如模型版本号、模型路径、输出目录等等。然后,它创建了一个名为 inference_graph 的 TensorFlow 图,并定义了一个 InferenceModel,该模型用于从输入数据中推断评级。
  • 04.09 10:44:02
    发表了文章 2023-04-09 10:44:02

    training.py的代码解释

    labels、test_loss_op 和 mae_ops 计算模型的性能指标。最后,我们输出当前 epoch 的训练损失、测试损失和平均绝对误差(MAE),并保存模型参数(如果 MAE 小于 0.9)。 整个代码的目的是使用协同过滤算法建立电影推荐系统的模型,训练模型并计算模型的性能指标。
  • 04.09 10:27:46
    发表了文章 2023-04-09 10:27:46

    train_test_split.py代码解释

    这段代码用于将MovieLens 1M数据集的评分数据划分为训练集和测试集。 • 首先,使用Path库获取当前文件的父级目录,也就是项目根目录。 • 接着,定义输出训练集和测试集文件的路径。
  • 04.09 10:25:39
    发表了文章 2023-04-09 10:25:39

    tf_record_writer.py代码解释

    这段代码是用来将电影评分数据集转换为 TensorFlow 训练所需的二进制 TFRecord 格式的。这里采用的是 MovieLens 数据集,其中包含了 1 百万个电影评分记录,用于推荐系统任务的训练和测试。 该代码主要分为几个部分:
  • 04.09 10:13:15
    发表了文章 2023-04-09 10:13:15

    preprocess_data.py代码解释

    循环遍历每个用户,对于每个用户,提取其对电影的评分。 创建一个与所有电影数量相同的评分数组,将相应的评分放置在数组的正确位置。 如果该用户没有评分电影,则跳过该用户。 返回所有用户的评分数组列表。
  • 04.09 09:58:56
    发表了文章 2023-04-09 09:58:56

    dataset.py代码解释

    这段代码主要定义了三个函数来创建 TensorFlow 数据集对象,这些数据集对象将被用于训练、评估和推断神经网络模型。
  • 04.08 17:45:04
    发表了文章 2023-04-08 17:45:04

    python代码如何将8个数据放在8个核心上面?

    在 Python 中,可以使用 multiprocessing 库来实现将数据分配给多个核心的并行计算。下面是一个简单的示例,演示如何使用 multiprocessing.Pool 类将 8 个数据分配给 8 个核心进行并行计算。
  • 04.08 17:31:42
    发表了文章 2023-04-08 17:31:42

    itertools.chain.from_iterable()的含义与用法

    -----------y_pred 是一个模型输出的预测值、是一个张量,pred是一个列表,解释pred.extend(list(chain.from_iterable(y_pred.data.tolist())))的含义,以及介绍chain.from_iterable的含义用法
  • 04.08 17:09:02
    发表了文章 2023-04-08 17:09:02

    电脑芯片inter i7 10700, 进行多进程并行运算时,最多可以选16个线程

    ------------电脑芯片是inter i7 10700, 应该是 8核16线程, 在跑python代码,multiprocessing 模块 进行多进程并行运算时,最多可以选多少个线程 由于电脑芯片是Intel i7 10700,应该有8个物理核心和16个逻辑线程(因为支持超线程技术),所以最多可以选择使用16个线程来并行运行Python代码。
  • 04.08 16:50:26
    发表了文章 2023-04-08 16:50:26
  • 04.08 15:53:35
    发表了文章 2023-04-08 15:53:35

    model是一个模型网络,model.eval() 、model.train()是什么意思?

    在PyTorch中,model.eval()是一个模型对象的方法,用于将模型设置为评估模式。当模型处于评估模式时,它会在前向传递期间禁用某些操作,如丢弃(dropout)和批量归一化(batch normalization),以确保模型的输出稳定性。
  • 发表了文章 2023-04-27

    自编码器实现异常值检测?

  • 发表了文章 2023-04-27

    ValueError: Found input variables with inconsistent numbers of samples: [140, 1120] 怎么解决?

  • 发表了文章 2023-04-23

    pychram中提示:Process finished with exit code 0

  • 发表了文章 2023-04-21

    测试模型时,为什么要with torch.no_grad(),为什么要model.eval(),如何使用with torch.no_grad(),model.eval(),同时使用还是只用其中之一

  • 发表了文章 2023-04-17

    随机装箱特征模型(Random Binning Feature Model)代码

  • 发表了文章 2023-04-17

    PyTorch实现随机傅里叶特征映射的示例代码

  • 发表了文章 2023-04-14

    pymysql.err.DataError: (1366, "Incorrect string value: '\\xC2\\xA0\\xE5\\x89\\xA7\\xE6...' for column 'types' at row 1")怎么解决?

  • 发表了文章 2023-04-14

    mysql ,如何将B表的字段f 作为A表的主键s的外键?

  • 发表了文章 2023-04-14

    详细介绍torch中的from torch.utils.data.sampler相关知识

  • 发表了文章 2023-04-14

    mysql中 如何设置字段不限长度

  • 发表了文章 2023-04-14

    mysql中 如何设置字段不限长度

  • 发表了文章 2023-04-13

    pymysql.err.OperationalError: (1292, "Incorrect date value: '2021-05-2000:00:00' for column 'yeardaytime' at row 1") 怎么办?

  • 发表了文章 2023-04-13

    pymysql.err.DataError: (1366, "Incorrect string value: '\\xC2\\xB7\\xE6\\x83\\x85' for column 'filmname' at row 1") 是什么原因?

  • 发表了文章 2023-04-11

    A网络的embedding层的权重参数已经初始化为F了,copy.deepcopy(A)的结果网络也跟着初始化为F了嘛?

  • 发表了文章 2023-04-11

    torch rnn网络中,embedding.weight会反向更新吗?

  • 发表了文章 2023-04-11

    介绍一下nn.BCEWithLogitsLoss()

  • 发表了文章 2023-04-11

    介绍kfold.split()的详细用法

  • 发表了文章 2023-04-11

    如何将datasets.IMDB中train_data完备划分为10份数据,10份数据互不重复

  • 发表了文章 2023-04-10

    读取相对路径指定文件下的所有文件,用python,并返回所有文件的绝对路径

  • 发表了文章 2023-04-10

    jieba分词有哪些模式,分别详细介绍

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  • 回答了问题 2023-04-14

    直接安装cv模型,然后报这个错

    根据错误提示,安装过程中缺少 Cython 模块导致了安装失败。因为 bbox 模块需要在安装时进行 Cython 编译,因此需要先安装 Cython 模块,才能成功安装 bbox 模块。

    你可以使用以下命令安装 Cython 模块:

    pip install cython
    
    

    然后再重新安装 bbox 模块:

    pip install mota[cv]
    
    

    注意在安装 bbox 模块时需要指定 [cv] 参数,表示只安装其中的 cv 模块。

    踩0 评论0
  • 回答了问题 2023-04-14

    ModelScope该模型支持的下游任务目前只开源可支持下载的只有文本生成这个吗?

    是的,目前在ModelScope的开源模型库中,只有文本生成模型是支持下载和使用的。其他的文本理解任务模型,如文本分类、命名实体识别、情感分析等,都尚未集成到开源库中。

    不过,ModelScope的代码是开源的,如果你有需要,可以参考代码实现自己的模型任务。同时,ModelScope的商业版也提供了更多的模型任务和功能,如果你有商业需求,可以考虑使用商业版。

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  • 回答了问题 2023-04-14

    import modelscope的pipeline时创建缓存文件,但由于无权限如果修改缓存地址路径

    可以通过修改ModelScope的配置文件来指定缓存文件夹的路径,具体步骤如下:

    在安装ModelScope的机器上找到配置文件 modelscope.conf,该文件一般位于 /etc/modelscope 目录下。

    打开 modelscope.conf 文件,找到以下配置项:

    # Pipeline configuration
    [pipeline]
    
    # The cache directory used for storing intermediate data and cached models
    # Default: /var/tmp/modelscope
    #cache_directory=/var/tmp/modelscope
    
    

    这里的 cache_directory 就是用于指定缓存文件夹的路径,它的默认值是 /var/tmp/modelscope。

    将 cache_directory 的值修改为你有权限访问的路径,并保存修改后的配置文件。

    然后重新加载ModelScope的相关包,即可使用指定的缓存文件夹路径。

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  • 回答了问题 2023-04-14

    如何构建自己的训练集

    构建自己的训练数据通常需要考虑以下几个方面:

    数据来源:首先需要确定数据的来源,比如从哪些渠道获取数据,数据的格式是什么,数据量是否足够等。

    数据标注:构建训练数据需要对数据进行标注,即将数据中的关键信息标记出来,比如文本分类任务中需要将文本内容标记为不同的类别。可以手工标注数据,也可以使用自动标注工具,但需要注意保证标注的准确性。

    数据格式:通常情况下,训练数据需要转换为机器学习算法所需的格式,比如JSON格式、CSV格式、TFRecord格式等。具体格式的选择取决于使用的算法和框架,不同的算法和框架可能对数据格式有不同的要求。

    数据预处理:训练数据通常需要进行一些预处理操作,比如去除无关信息、分词、去重、降噪、特征提取等,以便算法更好地学习数据中的规律。

    对于给定的训练数据,可以查阅相应的文档或者标注说明来了解数据的字段含义和格式要求。如果没有提供相应的文档或说明,可以尝试阅读数据样本来了解数据的结构和含义,也可以使用一些工具来进行数据可视化和探索。

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  • 回答了问题 2023-04-14

    有没大佬用 flink rest run job 的? 其中 /jars/:jarid/run 这个

    如果依赖的其他jar包太大不方便更新,可以将这些依赖的jar包上传到Flink集群的JAR目录下,然后在提交作业时通过--classpath或--classpaths参数来指定这些依赖的jar包。这样可以在不将所有jar包打包在一起的情况下,方便地更新和维护依赖的jar包。

    具体来说,可以按照以下步骤进行操作:

    将依赖的jar包上传到Flink集群的JAR目录下,可以使用命令行或者Web界面进行上传,也可以将jar包放置到共享文件系统中并挂载到Flink集群的JAR目录下。

    在提交作业时,使用--classpath或--classpaths参数来指定依赖的jar包路径,例如:

    bin/flink run --classpath file:///path/to/dependency.jar:/path/to/another/dependency.jar /path/to/your/job.jar
    
    

    或者

    
    bin/flink run --classpaths file:///path/to/dependencies/* /path/to/your/job.jar
    

    其中,--classpath参数指定单个jar包的路径,--classpaths参数指定多个jar包的路径。多个jar包可以使用通配符(*)来指定。

    提交作业后,Flink会自动将依赖的jar包分发到作业所在的TaskManager节点上,并添加到作业的classpath中,以供作业执行时使用。 需要注意的是,使用--classpath或--classpaths参数指定依赖的jar包路径时,应该使用完整的本地文件系统路径或者远程文件系统路径,例如file:///path/to/dependency.jar或hdfs://namenode:port/path/to/dependency.jar。

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  • 回答了问题 2023-04-14

    我用的flink版本是1.16.1报这个错,flink-connector-sqlserver-cd

    根据报错信息来看,你正在使用的是Flink 1.16.1版本,但是你引用的flink-connector-sqlserver-cdc的版本号是2.4-SNAPSHOT。这个版本的flink-connector-sqlserver-cdc是基于Flink 1.12.0版本开发的,与Flink 1.16.1版本不兼容,导致出现了NoClassDefFoundError的错误。

    建议你可以尝试使用基于Flink 1.16.1版本的flink-connector-sqlserver-cdc,具体版本号可以参考Flink官方文档或者在Maven仓库中查找。

    另外,如果你需要使用特定版本的flink-connector-sqlserver-cdc,也可以尝试升级你的Flink版本到与之兼容的版本,或者尝试修改源码并重新构建这个连接器,以适配当前的Flink版本。

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  • 回答了问题 2023-04-14

    MaxCompute白名单,网络都配置了,请问还要排查什么问题?

    MaxCompute的白名单是用于限制MaxCompute的服务访问来源的,如果你的网络已经配置了白名单,但仍然无法正常访问MaxCompute服务,则可能有以下几个问题需要排查:

    确认白名单是否正确配置:请确认白名单中是否正确配置了需要访问MaxCompute服务的IP地址或网段。另外,如果你在使用MaxCompute的阿里云产品中,还需要确认是否开启了MaxCompute的内网地址和公网地址访问。

    确认网络连接是否正常:请确认你的网络连接是否正常,可以尝试通过ping命令或telnet命令测试是否能够连通MaxCompute服务的IP地址和端口号。

    确认访问权限是否正确:请确认你所使用的账号是否有访问MaxCompute服务的权限。如果你使用的是阿里云账号,则需要确认是否已经授权给MaxCompute服务访问权限。

    检查防火墙设置:请检查你的计算机或网络是否有防火墙设置,可能会阻止你访问MaxCompute服务。可以尝试暂时关闭防火墙或添加MaxCompute服务的相关端口到防火墙的例外列表中。

    如果你无法确定问题所在,可以尝试联系MaxCompute服务的管理员或阿里云技术支持人员进行进一步的排查。

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  • 回答了问题 2023-04-14

    看了一个ChatGLM-6B的介绍文章,他到底算清华还是算智谱AI的呀?

    ChatGLM-6B是OpenAI公司的一款大型语言模型,由于OpenAI是一家独立的人工智能研究机构,所以ChatGLM-6B不属于清华大学或智谱AI。不过,OpenAI与清华大学和智谱AI等机构之间可能存在合作关系,这些机构可能会使用OpenAI的技术和资源来进行相关研究和开发。

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  • 回答了问题 2023-04-14

    乘风问答官4月排位赛开启!话题、问题双赛道,AirPods 3等你赢!

    非常想参加

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  • 回答了问题 2023-04-04

    如何评价GPT-4?

    作为一个AI语言模型,GPT-4的能力确实非常强大,它能够解答很多现有的ChatGPT无法完成的问题,并且能够理解并描述图片,这是非常具有突破性的进展。同时,GPT-4还具有更广泛的常识和解决问题的能力,这使得它在更多的应用场景中都能够发挥作用。

    然而,GPT-4仍然存在一些局限性,比如说它并不是完美无缺的。尽管它能够自动生成非常流利的文章,但在某些情况下,它可能会失去一些逻辑性,或者出现一些不合理的描述。此外,像所有的AI模型一样,GPT-4也需要海量的数据来进行训练,这意味着它有可能出现样本不均衡或者数据偏差等问题。

    因此,我们应该认识到,GPT-4只是一个工具,而不是万能的解决方案。在使用GPT-4时,我们仍然需要审慎地考虑其局限性和使用场景,并且在必要时采取适当的补充措施来弥补其缺陷。同时,我们也需要持续地关注AI技术的发展,并在其发展过程中不断地进行探索和创新。

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  • 回答了问题 2023-03-29

    3.31世界备份日:你都在使用哪些备份方式?

    手机自动找回、系统网盘、软件网盘这些工具

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