上篇文章介绍了几个常见的部署场景。提到了使用Sysprep命令，下面介绍Sysprep命令的用途、作用以及如何使用它。<?xml:namespace prefix = o ns = "urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
系统准备工具（System Preparation – Sysprep）与其他部署工具一直使用，目的包
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2024-07-22 19:47:50
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前言OpenAI在开源了号称其英文语音辨识能力已达到人类水准的Whisper项目，且它亦支持其它98种语言的自动语音辨识。Whisper所提供的自动语音识与翻译任务，它们能将各种语言的语音变成文本，也能将这些文本翻译成英文。本项目主要的目的是为了对Whisper模型使用Lora进行微调，目前开源了好几个模型，具体可以在openai查看，下面列出了常用的几个模型。另外项目最后还对语音识别加速推理，使
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2024-08-09 08:28:26
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1.维度和度量2.事实表和维度表3.cube cudbid 和 cobe Segment4.在hive中准备数据5.星形模型6.维度表的设计7.hive表分区8.维度的基数9.Sample Data10.设计cube1.维度和度量维度是指审视数据的角度，它通常是记录数据的一个属性，例如时间，地点等。度量是基于数据所计算出来的考量值。它通常是一个数值，如总销售额，不同的用户数等。分析人员
原文：Fedus, William, Barret Zoph and Noam M. Shazeer. “Switch Transformers: Scaling to Trillion Parameter Models with Simp
最小二乘法：
%递推公式，更新p0=p2;for n=2:N-1%%递推最小二乘法? ???K0=p0*X(n,:)'*inv(1+X(n,:)*p0*X(n,:)');%计算Ｋ? ???Theta_abs=Theta_abs+K0*(Y(n)-X(n,:)*Theta_abs);%计算估计值Theta；? ???p3=p0-K0*X(n,:)*p0;%计算P? ???p0=p3;? ?? ???
MySQL常见的性能瓶颈一般都是出现在CPU和I/O上，即在数据装入内存中或磁盘上读取数据时，CPU发生了饱和或装入数据过大，内存容量不足，磁盘I/O性能被限制。这时候就要使用到Explain关键字来进行分析和调优。基本使用Explain关键字可以用来模拟优化器执行SQL查询语句，从而了解SQL语句的处理方式，来达到分析查询语句或表结构的性能瓶颈。通过Explain可以获得表的读取顺序和引用数据读
[b]百度参数分析[/b]----搜索时URL参数含义
(搜索结果时间限制) &si=&rn=10(每页显示的数目) &ie=gb2312&（语言） ct=0 &wd=%CA%6%BB%FA& （关键词） pn=10 （在第pn比上10后加上1页） &ver=0 &cl=3 &uim
TL；DR：纯关键字参数与普通关键字参数不同。在仅关键字参数是函数调用中*args之后和**kwargs之前的参数。作为一个示例，考虑以下通用函数头：def func(arg, *args, kwonly, **kwargs):在上面，kwonly接受一个仅限关键字的参数。这意味着您必须在给它一个值时提供它的名称。换句话说，您必须明确地写下：^{pr2}$
不只是传递一个值：func(..., v
应用场合数据表格是学术、文案工作中常用的表述形式。我们经常需要从第三方获取所需的数据。有些时候这些数据并非以可直接编辑的形式（如电子表格文档），而是以打印件或者扫描件的形式提供。假如需要对数据进行进一步的使用，可能需要手工将打印件或扫描件誊写为电子文档。在这方面有许多现有工具及方案可供选择：对于比较清晰的图像，使用OCR软件执行文本识别；纸质文档可以通过LENS拍摄工具自动展平；对于单个内容有限的
⚙️操作环境:Visual Studio 2022问题描述我们在使用C语言编写程序，特别是使用函数递归时经常会遇到编译器报错“用于调用的参数太少/太多”，如图：那么遇到这种情况我们该如何解决呢？原因分析首先以下面一段代码为例向大家解释问题到底出在哪里：#define _CRT_SECURE_NO_WARNINGS 1
#include<stdio.h>
int power(int x,
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2024-07-11 09:03:57
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3 SWAT模型测试3.1 介绍由于长江流域面积巨大，土壤类型众多，测试、修改的成本太高，所以我们选择一个较小的区域进行试验。 eation界面，导入BJ54空间坐标系的DEM，子流域面积阈值选择2E-7Ha，自动填洼后生成河道。确定出口后生成了10个子流域，将显示为红色框的Basin要素导出为shp文件。3.3 土壤数据库建立操作详情见https://www.bilibili.com/
目录SWAT模型开发EPIC模型GLEAMS模型SWAT模型SWAT模型特点模型局限性 SWAT模型开发SWAT模型是一个物理流域模型，其开发得益于EPIC模型和GLEAMS模型。EPIC模型EPIC模型的用途： 1、同时模拟相关的生物物理过程； 2、使用变化的输入数据； 3、长期模拟作物系统； 4、应用于广泛的土壤、气候和作物； 5、确定管理对土壤侵蚀和生产力的影响。 EPIC模型使用日时间步
计算机学科里有太多的术语，而且许多术语的使用并不一致。哪怕是相同的术语，不同学科的人理解一定有所不同。比如说：“模型参数（model parameter）”和“模型超参数（model Hyperparameter）”。对于初学者来说，这些没有明确定义的术语肯定很令人困惑。尤其是对于些来自统计学或经济学领域的人。我们来仔细研究一下这些条款。什么是模型参数？模型参数是模型内部的配置变量，其值可以根据数
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2024-09-14 10:22:42
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* Author : Samson
* Date : 08/03/2014
* Test platform:
* Linux ubuntu 3.2.0-58-generic-pae
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什么是ThreadLocal？它有什么作用？ThreadLocal被称为线程局部变量，每个线程可以创建属于其独享的对象，一个线程不能访问另外一个对象创建的实例，达到里线程隔离效果。ThreadLocal相当于线程访问其线程特有对象的代理（Proxy），就是说每个线程都可以通过其创建并访问各自线程特有对象，泛型T指定了相应线程特有对象的类型。一个线程可以使用不同的ThreadLocal实例来创建并访
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2024-05-08 15:47:28
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由于在自然语言处理任务中的突出表现，基于 Transformer 的预训练语言模型是 NLP 领域的研究重点。考虑到模型参数量过大，导致其训练困难，部署不方便，研究人员一直在探究压缩模型的方法。近日，天津大学联合微软亚洲研究院提出了 Transformer 的压缩方法，不仅减少了近一半的参数量，模型在语言建模和神经机器翻译任务的表现也有所提升。这一研究可帮助在一些算力资源较小的环境中部署预训练语言
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2024-09-29 20:54:17
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Whisper 是 OpenAI 近期开源的一个语音识别的模型，研究人员基于 680,000 小时的标记音频数据进行训练，它同时也是一个多任务模型，可以进行多语言语音识别以及语音翻译任务，可以将语音音频转录为所讲语言的文本，以及翻译成英语文本。
如何在矩池云上安装语音识别模型 WhisperWhisper 是 OpenAI 近期开源的一个语音识别的模型，
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2024-09-02 10:28:43
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如何使用 GPT 4o API 实现视觉、文本、图像等功能？引言在积累了大量关于搜索引擎的炒作之后，OpenAI 发布了 ChatGPT-4o，这是其受到广泛好评的 ChatGPT-4 模型的升级版，并成为其旗舰产品 ChatGPT 的核心。这个改进版本在速度和性能上有显著提升，在文本、视觉和音频处理方面提供了增强的能力。这款创新模型将在包括 Free、Plus 和 Team 在内的各种 Chat
Whisper 是 OpenAI 公司
原创
2023-06-21 19:53:38
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Whisper是OpenAI开源的一款语音识别的模型，包含有英语和多国语言的模型，根据实际情况来看，其支持的90多种语言的准确率着实表现惊艳，英文甚至可以做到3%左右的误词率，官方图表显示中文的误词率大约是14%，但是实际使用的情况来看，误词率也是相当低，几乎也在3%左右。整个whisper系列一共有5个级别的模型，按参数量进行排序，分别是微型tiny，基本base，小型small，中型mediu
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2024-05-30 11:17:55
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