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一个 Transformer 训练生成式模型的例子

最近在看chatGPT,想着chatGPT 是怎么训练出来的,不涉及神经网络算法,可以使用Transformer玩一下 import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 构造词表 vocab = ["<PAD>", "<BOS>", "<EOS>", "明天", "天气", "很", "好"] word2idx = {w: i for i, w in enumerate(vocab)} idx2word = {i: w for w, i in word2idx.items()} # 示例训练数据:输入和标签都偏移一位 # 输入: <BOS> 明天 天气 很 # 输出: 明天 天气 很 好 inputs = torch.tensor([ [word2idx["<BOS>"], word2idx["明天"],...

连接关键点:使用 ES|QL 联接实现更丰富的可观测性洞察

作者:来自 ElasticLuca Wintergerst ES|QL 的 LOOKUP JOIN 现已进入技术预览阶段,它允许你在查询时对日志、指标和追踪进行丰富处理,无需在摄取时进行非规范化。动态添加部署、基础设施或业务上下文,减少存储占用,加速 Elastic Observability 中的根本原因分析。 连接关键点:使用 ES|QL 联接实现更丰富的可观测性洞察 你可能已经看到我们最近发布的关于Elasticsearch 中引入 SQL 风格联接的公告,也就是 ES|QL 的 LOOKUP JOIN 命令(目前处于技术预览阶段!)。虽然那篇文章介绍了基础内容,但现在我们将从可观测性的角度更深入地探讨这一功能。这项新的联接能力,如何帮助工程师和 SRE 更好地理解日志、指标和追踪数据,同时通过减少数据反规范化来提升 Elasticsearch 的存储效率? 注意:在深入细节之前,需要再次强调,这项功能目前依赖一个特殊的查找索引(lookup index)。目前还无法对任意索引进行 JOIN 操作。 可观测性不只是收集数据,更重要的是理解数据。很多时候,原始遥测数据 —— 例如一...

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近一个月的开发和优化,本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩,本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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