多线程单线程程序只有一个“手指”。但多线程的程序有多个“手指”。每个“手指”仍然移动到控制流语句定义的下一行代码，但这些“手指”可以在程序的不同地方，同时执行不同的代码行你可以使用 Python 的threading 模块，在单独的线程中执行延迟或安排的代码。这个单独的线程将因为**time.sleep()**调用而暂停。同时，程序可以在原来的线程中做其他工作要得到单独的线程，首先要调用 thre
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2024-07-09 18:04:07
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最近看到stackoverflow上对python闭包的讨论，很有意思，在此记录一下。原文可以去http://stackoverflow.com/questions/233673/lexical-closures-in-python看
问题起源是有个程序员提了这么个问题;flist =[]
for i in xrange(3):
def func(x):
return x * i
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2024-09-09 13:03:40
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Future，是对协程的封装，代表一个异步操作的最终结果，其值会在将来被计算出来。当一个Future对象被await的时候，表示当前的协程会持续等待，直到 Future对象所指向的异步操作执行完毕。日常开发基本不需要直接用这个底层 Future 类。可以对Future 实例添加完成后的回调 (add_done_callback)、取消任务 (cancel)、设置最终结果 (set_result)、
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2023-12-21 11:38:00
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【Summary】
TaskFlow 是一个为了 openstack 实现的 python 库，使得执行 task 变得简单，一致，易扩展，可靠；
它能以一种声明的方式，将轻量级 task 对象的创建与 flows 结合起来；
它以一个可以声明的方法可以使得其包含的 engines 去运行这些 flows，这些 flow 可以被停止，继续，或者是安全回滚；
使用 TaskFlow 可以享受
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2023-08-30 19:57:27
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外出游玩了几天，早上6点多回到了成都，在租的房子里稍微整理洗漱了下继续去教研室自学。上午一直在看并行状态的创建。由于MATLAB2008的Stateflow工具箱创建并行进程后并不是根据拖动即时调整状态的序号，而是需要取消并行再次选择使用并行，额外耗费了点时间。这个序号可以在仿真的时候直观地看到它的作用：两个并行状态，确认先进入哪一个。p.s.所用的资料(基于MATLAB7.x+SIMULINK_
我们发现paddledetection只是修改配置文件就可以训练，在代码是怎么实现的，yaml为什么可以自动实例1.代码梳理train.py 132行 开始加载配置文件cfg = load_config(FLAGS.config)paddet/core/workpace.pydef load_config(file_path):
"""
Load config from file.
# 使用PaddleNLP Taskflow实现UIE
## 引言
欢迎来到PaddleNLP Taskflow的实践指南！在本文中，我将指导你如何使用PaddleNLP Taskflow实现UIE（User Intent Extraction，用户意图提取）任务。不用担心，我会一步一步地向你介绍整个过程，并提供相应的代码示例和解释。
## 步骤概览
首先，让我们来看一下实现UIE任务的整个流
原创
2024-01-13 05:07:37
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# TaskFlow Python 安装
在编写Python程序时，经常会遇到需要管理任务流程（TaskFlow）的情况，这时就可以用到TaskFlow这个Python库。TaskFlow是一个用于管理复杂任务流程的库，它提供了一种简单而灵活的方式来定义和执行任务。
## 什么是TaskFlow
TaskFlow是一个轻量级的任务流程引擎，它允许您创建和管理复杂的任务流程。您可以定义任务以及
原创
2024-03-25 05:07:49
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# 使用PaddleNLP中的Taskflow
PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle深度学习框架的自然语言处理工具包。它提供了丰富的功能和模块，便于用户快速构建和应用各种NLP模型。其中，Taskflow是一个关键的组件，它封装了一系列常用的NLP任务，使得用户能够便捷地进行文本处理、情感分析、命名实体识别等任务。
## Taskflow的基本使用
使用PaddleNLP中的
# PaddleNLP Taskflow使用指南
## 1. 引言
PaddleNLP是飞桨（PaddlePaddle）生态系统中的自然语言处理（NLP）工具包，提供了一系列的工具和模型，方便开发者进行文本处理任务的实现。其中，PaddleNLP Taskflow是一个高级API，可以简化NLP任务的开发流程，提供了一种更高层次的抽象。本文将介绍如何使用PaddleNLP Taskflow实现一
原创
2024-01-12 09:33:31
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Pipeline 入门Jenkins Pipeline是一套插件，支持将连续输送Pipeline实施和整合到Jenkins。Pipeline 提供了一组可扩展的工具，用于通过Pipeline DSL为代码创建简单到复杂的传送Pipeline 。前提条件要使用Jenkins Pipeline，需要：Jenkins 2.x或更高版本（旧版本回到1.642.3可能会工作，但不推荐） Pipeline插件
StackOverFlow 因为要加载 google 提供的 jquery.min.js 文件，因此会卡在那好久。 解决方案：1. 在本地提供该文件的HTTPS服务，在hosts中将google的网址重定向到本地。2. 其他人在可访问网络提供该文件的HTTPS服务，在hosts中将google的网址重定向到该地址。3. 使用 FireFox 的插件 这里我采用方案1，并使用py
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2023-07-02 19:51:22
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一、什么是TensorFlow？TensorFlow是google开发的神经网络的python结构包，用于人工智能的开源神器。TensorFlow™ 是一个采用数据流图(data flow graphs)，用于数值计算的开源软件库。节点(Nodes)在图中表示数学操作，图中的线(edges)则表示在节点间相互联系的多维数据数组，即张量(tensor)。它灵活的架构让你可以在多种平台上展开计算，例如
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2023-12-25 13:07:05
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# 使用PaddleNLP的Taskflow进行离线任务处理的项目方案
## 项目背景
PaddleNLP是一个基于PaddlePaddle的自然语言处理开源框架，旨在帮助开发者快速构建和使用NLP模型。在某些情况下，如数据隐私要求或无网络环境，需要在离线状态下使用这些模型。本文将详细介绍如何利用PaddleNLP的Taskflow离线处理多种NLP任务，并提供具体的代码示例和项目实施计划。
# PaddleNLP中Taskflow使用说明
## 一、整体流程
为了更好地帮助你理解如何在PaddleNLP中使用Taskflow，下面我将详细介绍整个流程。首先，我们来看一下整体的步骤：
```mermaid
gantt
title PaddleNLP Taskflow使用流程
section 流程
准备数据集 :a1, 2022-01-01,
原创
2024-06-24 05:15:17
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简单的一个手写字识别任务。import paddle
import numpy as np
from paddle.vision.transforms import Normalize
# 定义图像归一化处理方法，这里的CHW指图像格式需为 [C通道数，H图像高度，W图像宽度]
transform = Normalize(mean=[127.5], std=[127.5], data_forma
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2023-10-24 13:25:20
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简介 OCR（optical character recognition）文字识别是指电子设备（例如扫描仪或数码相机）检查纸上打印的字符，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程；即，对文本资料进行扫描，然后对图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的过程。如何除错或利用辅助信息提高识别正确率，是OCR最重要的课题。衡量一个OCR系统性能
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2023-10-13 20:56:41
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Transformer具体就是属于Sequence-to-Sequence的模型，而且输出的向量的长度并不能够确定，应用场景如语音辨识、机器翻译，甚至是语音翻译等等，在文字上的话例如聊天机器人、文章摘要等等，在分类问题上如果有问题是一些样本同时属于多个类也可以用这个的方法来求解。只要是输入向量，输出向量都可以用这个模型来求解。那么Seq2seq的大致结构如下：也就是有一个Encoder和一个Dec
1 安装PaddleNLP# 更新pip
python -m pip install --upgrade pip
# 安装paddlepaddle-gpu
pip install paddlepaddle-gpu==2.2.2 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
# 安装paddlenlp，最好指定下载源，使用指定https://pypi.org/s
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2023-09-21 12:54:14
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先简单介绍一下TaskFlow：
TaskFlow是OpenStack中的一个Python库，主要目的是让task(任务)执行更加容易可靠，能将轻量的任务对象组织成一个有序的流。
TaskFlow 能够控制应用程序中的长流程业务逻辑任务的暂停、重启、恢复以及回滚, 主要用于保证长流程任务执行的可靠性和一致性。主要应用场景有如 Cinder 的 crea
