# 如何选择适合NLP任务的Epoch数？
在自然语言处理（NLP）任务中，选择合适的epoch数至关重要。Epoch是指模型训练期间遍历整个训练数据集的次数。过多的epoch可能导致过拟合，而过少则可能导致欠拟合。因此，找到一个适合的epoch数是实现良好模型性能的关键。
## 选择Epoch数的流程
选择合适的epoch数通常需要以下步骤：
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flowchart T
# NLP 训练中的 Epoch 选择：多少合适？
在自然语言处理（NLP）领域，训练模型的一个重要超参数就是 Epoch 的数量。Epoch 是指整个训练数据集被送入模型进行训练的次数。那么，究竟多少次 Epoch 数量比较合适呢？本文将详细探讨这个问题，并提供一些代码示例，帮助您更好地理解如何设置 Epoch 和监控模型性能。
## 什么是 Epoch？
Epoch 表示网络在整个训练集
# PyTorch的Fine-Tuning实践
在深度学习领域，Fine-Tuning是一种常用的模型优化方法，它是对预训练模型进行调整，以使其更好地适应特定任务。本文将详细介绍使用PyTorch进行Fine-Tuning的步骤和示例代码，帮助你快速入门。
## 流程概述
下面是Fine-Tuning的基本流程，分为几个主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-15 04:59:07
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注:memcached可能简称mc，memcachedb可能简称mcdb 一、memcachedb是什么 mcdb是一款分布式键值持久存储系统，由新浪开源。mcdb基于mc协议，所以可以使用mc客户端直接使用，存储引擎方面使用Berkeley DB，支持主从复制模式。 二、memcachedb的应用场景 首先，我们从基本的数据存储的角度看mysql、memcached、memcachedb
1. jinfo java配置信息工具作用： 实时查看额调整虚拟机的各项参数。使用jps -v可以查看虚拟机启动时显式指定的参数列表，但如果想知道未被显式指定的参数的系统默认值除了查资料就只能使用jinfo的-flag选项进行查询。命令格式： jinfo [option] pid查看CMSInitationgOccupancyFraction： jinfo -flag CMSInitatingOc
一.如何设置线程池的大小？有时候我们使用线程池的时候对它的大小的设置没有头绪，下面的学习将对我们在使用线程池的时候如何设置其大小非常有用。 首先，线程池的理想大小取决于被提交任务的类型以及所部署系统的特性，在代码中通常不会固定线程池的大小，而应该通过某种配置机制来提供，或者根据Runtime.availableProcessors来动态计算。1.要设置线程池的大小并不困难，只需要避免两种情况：过大
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2023-08-20 17:00:57
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# 如何实现“Python epochs”
## 整体流程
首先，我们来看一下实现“Python epochs”的整体流程。我们可以使用以下表格展示每个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 准备数据集 |
| 2 | 定义模型 |
| 3 | 编译模型 |
| 4 | 训练模型 |
| 5 | 评估模型 |
| 6 | 使用模型进行预测 |
## 每一步详
原创
2024-04-16 04:06:50
6阅读
# 理解Redisson中的Netty线程数设定
## 引言
Redisson是一个基于Redis的Java客户端，提供了一系列功能以简化开发并提升性能。在Redisson的背后，Netty作为高性能的网络编程框架，负责处理异步事件和网络通信。线程数的配置对于性能优化至关重要，如何选择合适的Netty线程数是开发者必须面对的问题。
## Netty线程数选择的原则
Netty的线程数配置没
原创
2024-10-06 05:20:31
253阅读
1. 现象压测无法进入hystrix熔断处理， 检查feign.hystrix.enabled是开启的，hystrix设定的最大并发连接为100，降级最大并发连接为50hystrix.command.default.execution.isolation.semaphore.maxConcurrentRequests=100hystrix.command.default.fallback.isol
# PyTorch 中的 Batch Size: 多少合适？
在深度学习中，Batch Size 是一个关键的超参数，它决定了在每次迭代中用于训练模型的数据样本数量。在使用 PyTorch 进行深度学习时，选择合适的 Batch Size 对模型的收敛速度、计算效率以及最终的性能都有着重要影响。本文将探讨 Batch Size 的选择，包括影响因素、代码示例以及如何可视化这种选择的影响。
##
# 如何选择 Python 中 Pool 的合适大小
在进行并发编程时，合理使用进程池（Pool）能显著提升程序的性能，尤其是在处理 CPU 密集型或 I/O 密集型任务时。本文将帮助刚入行的小白开发者理解如何确定 Python 中 `Pool` 的合适大小。我们将通过一个流程图、步骤表以及详细的代码示例来解释这个过程。
## 流程图
首先，我们简要概述整个流程，帮助你理解我们将要完成的工作
这种问题是fluent多线程问题,一旦出现这种问题整个fluent就死掉了,所有的数据都无法保存,问题很严重。但是问题一般情况不是多线程本身的问题,而是因为线程里面运行的计算过程出现了问题。1、MPI_Finalize() with status 2 原因之一:出现负体积只要出现负体积,线程的计算就无法进行下去了,这时候线程要抛出异常终止Error at Node 3: Update-Dynami
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2024-09-30 12:56:21
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好久没写博客啦，后面得坚持写下去，作一个有心的程序猿：去年遇到一个很蛋疼的需求，需要在两个不同的界面都需要实现人脸识别功能，两个界面会经常来回切换，这个需求看起来也没那么复杂，但最终能找到最佳的方案其实并不容易：最开始想在service 实现人脸检测、比对、等操作，后面就放弃这种想法第二种是在两个activity重复单独实现相机预览、检测、比对等的功能，那么问题就来了，在finish当activi
# 如何确定 Java 中合适的 Buffer Size
在 Java 开发中，缓冲区（Buffer）是一个非常重要的概念，尤其在进行文件读写或网络传输时，缓冲区的大小会直接影响程序的性能。本文将详细介绍如何选择合适的 Buffer Size，并通过代码示例和状态图使您更好地理解整个过程。
## 流程概览
以下是查看 Java 中选择 Buffer Size 的基本步骤：
| 步骤
原创
2024-10-07 04:06:01
377阅读
模型的微调 使用别人训练好的网络模型进行训练，前提是必须和别人用同一个网络，因为参数是根据网络而来的。当然最后一层是可以修改
原创
2023-08-14 11:25:10
259阅读
文章目录引入1L2范数2 高维线性回归实验2.1 库引入2.2 数据生成2.3 简洁实现2.4 实验完整代码 引入 本文介绍应对过拟合的常用方法：权重衰减 (weight decay) 参考文献：李沐、Aston Zhang等老师的这本《动手学深度学习》一书。1 范数 权重衰减等价于范数正则化 (regularization)。正则化通过为模型损失函数添加惩罚项，使得学出的模型参数值较小
1.Resultset用法解析结果集(ResultSet)是数据中查询结果返回的一种对象，可以说结果集是一个存储查询结果的对象，但是结果集并不仅仅具有存储的功能，他同时还具有操纵数据的功能，可能完成对数据的更新等。结果集读取数据的方法主要是getXXX()，他的参数可以使整型表示第几列（是从1开始的），还可以是列名。返回的是对应的XXX类型的值。如果对应那列时空值，XXX是对象的话返回XXX型的空
传统API设计：把每个url当作一个功能get\post\put(patch)\deleterestful API：把每个url当作一个唯一的资源如何设计成一个资源？
尽量不适用url参数传统： /api/list?pageIndex=2restful： /api/list/2用method表示操作类型传统：restful:http headersRequest Headers 客户端向服务端发的
TTL值设置多少合适TTL是域名解析的生命周期，对于用户来说，每一次访问网站A，不会每次都到DNSLA进行域名解析，而是只有第一次访问时才到DNSLA进行解析，然后解析的结果会缓存到当地的递归DNS服务器上，当使用该递归服务器的第二个访问网站A时，递归服务器会直接返回解析结果，而不会再向DNSLA请求解析，所以这个时候如果您在DNSLA修改了解析结果，那么第二个访问者收到的解析也是修改前的结果，因
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精选
2015-10-06 10:17:28
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# Java TPS（Transactions Per Second）合适的设置及其实现
在开发高并发应用时，我们常常关心系统的性能指标之一：TPS，也就是每秒处理的事务数。为确保系统能够稳定运行，了解如何设置合适的 TPS 是至关重要的。本文将通过一系列步骤指导您如何评估和实现满意的 TPS。我们将涵盖流程、代码示例以及对应的解释。
## 流程概览
以下是实现 TPS 的基本流程：
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