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降低数据大小的四大绝招。

↑↑↑关注后"星标"炼丹笔记 炼丹笔记干货 作者:Kaggle竞赛宝典摘自Chris Deotte的分享 降低数据大小的四大绝技 简介 在非常多的问题中,例如商品推荐数据存储(大量的用户和商品...,还有购买金额等信息),金融数据存储(大量的标的,价格等),我们不可避免的都会碰到数据过大的问题,如果对这类数据进行处理显得直观重要,本文我们介绍碰到大数据时,我们采用的四种策略。...四大节省内存的方式 01 数据类型转换 通过数据转换往往可以帮助我们节省好几倍的内存,同时因为类型的转换,在一些数值计算中还可以起到加速运算的作用。...03 多文件存储与否 这个对于数据大小影响不大,如果一次处理整个训练和测试数据集有困难,那么我们可以考虑分块处理,并将数据作为单独的文件保存到磁盘。如果可以一起存储处理,则直接单个文件即可。...04 噪音处理 有非常多的数据存在噪音,而这些噪音处理之后对于数据的训练预测有帮助而没什么害处,例如American Express中的一些数据本来是int型,后来加了噪音变成了float型,此处如果稍加处理则可以节省大量的内存

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    「后端小伙伴来学前端了」Element修改默认样式 | 记录自己学习前端踩坑日记

    一、Element修改下拉框角标 就比如我最近遇上的一个问题,想要重定义 element 组件库中的下拉选择框的角标,一直不知道怎么覆盖才好。 最后才知道是由伪元素做的。...但是在Element中的组件中,这些都是默认的。 2.1、去掉默认的三角 textarea{resize: none}; 这个resize属性就是规定是否可由用户调整元素的尺寸。...none:用户无法调整元素的尺寸。 both:用户可调整元素的高度和宽度。 horizontal:用户可调整元素的宽度。 vertical:用户可调整元素的高度。...<el-input type="textarea" :rows="5" placeholder="Enter Question..."...v-model="textarea" autosize > 结果。

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    . | SynAsk:首个可公开访问的特定化学领域大语言模型

    将LLMs整合到特定领域可增强其在特定领域的应用能力。值得注意的是,NLP在有机化学领域取得了重大进展,尤其是在预测合成任务方面,为专门针对有机化学领域开发LLMs铺平了道路。...本研究介绍了SynAsk,这是一个由AIChemEco公司开发的综合性有机化学特定领域LLM平台。...近年来,随着大语言模型的出现,自然语言处理领域发生了革命性的变革。LLMs使用海量数据集进行训练,能够在各种语言任务和应用中理解和生成类人文本。...如图1所示,我们介绍了由AIChemEco开发的有机化学综合特定领域大语言模型SynAsk。...结论与未来工作 作者开发了SynAsk,一个专门用于合成化学的大语言模型平台。它是首个公开的特定化学领域大语言模型,使用精选的化学数据进行微调,并与内部和外部化学信息学工具相连。

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    matlab从小到大的冒泡排序_matlab比较两个数大小

    [1,2,3]; % 冒泡法排序,注意的是特征值顺序变化的同时要与相对应的下标同… 转换完之后对向量进行逆序排列, 我看到有同学硬是 写了一个冒泡排序来完成这个工作,你的数据结构老师一定非常欣慰。...实现对输入任意长度向量元素的冒泡排序的升序排列。...数学建模与MATLAB 5 数组的寻址假设创建随机数组A=rand(1,10) 1、单个元素访问 A(3) 2…… 最后, 采用冒泡法将产生的混沌序列值由小到大进行排序,并利用同样的换序条 理依次对复合矩阵的列和行进行打乱排序...实现对输入任意长度向量元素的冒泡排序的升序排列。...不允许使用 sort 函… ( n); 最后,采用冒泡法将产生的混沌序列值由小到大进行排序, 理依次对复合矩阵的列和行进行打乱排序: 并利用同样的换序条 forf=1: n1-1forh=f: n1ify

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    佐治亚理工学院和Facebook AI研究人员设计了一种新的Tensor训练方法,以将深度学习推荐模型的大小减小至112倍

    佐治亚研究所和Facebook AI研究人员联合进行的一项最新研究为称为TT-Rec(用于DLRM的张量训练)的新方法打开了大门。...DLRM的工作和使用 基于神经网络的个性化和DLRM推荐已成为Netflix,Amazon Prime和YouTube等主要内容平台的必要工具。...嵌入表(EMB) DLRM的更复杂和更复杂的功能的处理由EMB进行。他们对空间进行编码,并将高维输入转换为密集的矢量表示。...DLRM的内存容量要求 业界DLRM的存储容量正在上升,并且已经从千兆字节过渡到了TB级。技术人员通常由需要大量资源的DLRM组成,他们可以立即完成推荐模型的存储容量。...他们使用对Criteo的Kaggle Terabyte数据集进行操作的MLPerf-DLRM。经过一系列的测试和实验,结果得到了研究人员的青睐。TT-Rec方法将存储容量需求降低了112倍。

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    纯CSS实现拖拽--resize、scale、包裹性

    resize 提到的第一个点,一定是 resize 属性,这个属性在平时开发中很少用到。其可由用户调整元素的尺寸大小。...属性值 说明 none 不可以缩放 both 水平和垂直方向上均可调整元素的大小 horizontal 在水平方向上调整元素的大小 vertical 在垂直方向上调整元素的大小 注意: 块元素 overflow...">textarea> 开头示例中用到的地方: .resizeElement { resize: horizontal; overflow: scroll; /* 控制可拖拽的范围 */...scaleY() 函数定义了一个沿 y 轴(垂直)调整元素大小的变换。...当 left/right、top/bottom 对立方位的属性同时存在时,宽度表现是“格式化宽度”,宽度大小相对于最近的具有定位特性(非static)的祖先元素计算。格式化宽度具有完全的流体性。

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    纯CSS实现拖拽--resize、scale、包裹性

    resize 提到的第一个点,一定是 resize 属性,这个属性在平时开发中很少用到。其可由用户调整元素的尺寸大小。...属性值 说明 none 不可以缩放 both 水平和垂直方向上均可调整元素的大小 horizontal 在水平方向上调整元素的大小 vertical 在垂直方向上调整元素的大小 注意: 块元素 overflow...">textarea> 开头示例中用到的地方: .resizeElement { resize: horizontal; overflow: scroll; /* 控制可拖拽的范围 */...scaleY() 函数定义了一个沿 y 轴(垂直)调整元素大小的变换。...当 left/right、top/bottom 对立方位的属性同时存在时,宽度表现是“格式化宽度”,宽度大小相对于最近的具有定位特性(非static)的祖先元素计算。格式化宽度具有完全的流体性。

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    html写法对gzip压缩率的影响

    如果文件中有两块内容相同的话,那么只要知道前一块内容的位置和大小,通过特定的压缩标识符, 我们就可以确定后一块的内容。所以我们可以用位置长度这样一对信息,来替换后一块内容。...对他的Size和Content纠结了很久。不明白他们分别表示什么意思。有时size比content值大,有时size比content值小。 经过CJ的指点和自己的实验,得以下结果。...Size值是指网络传输内容的大小,这里面包括了Request/Response headers 的gzip大小和 文件内容的gzip大小。...Content值是指主体内容body的gzip解压后的大小, 也就是页面文件的大小。 如果你看到Size比Content值大,说明他的headers也比body的gzip解压后大得多了, 反之亦然。...个人感觉FireBug的值比Chrome的值要直观,FireBug上面的大小是gzip的值。好像在chrome中没发现有gzip的大小。

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    html写法对gzip压缩率的影响

    如果文件中有两块内容相同的话,那么只要知道前一块内容的位置和大小,通过特定的压缩标识符, 我们就可以确定后一块的内容。所以我们可以用位置长度这样一对信息,来替换后一块内容。...对他的Size和Content纠结了很久。不明白他们分别表示什么意思。有时size比content值大,有时size比content值小。 经过CJ的指点和自己的实验,得以下结果。...Size值是指网络传输内容的大小,这里面包括了Request/Response headers 的gzip大小和 文件内容的gzip大小。...Content值是指主体内容body的gzip解压后的大小, 也就是页面文件的大小。 如果你看到Size比Content值大,说明他的headers也比body的gzip解压后大得多了, 反之亦然。...个人感觉FireBug的值比Chrome的值要直观,FireBug上面的大小是gzip的值。好像在chrome中没发现有gzip的大小。

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    利用计算机程序快速得到9*9大小数独的解法

    对于 9 ∗ 9 9*9 9∗9 大小的数独游戏,我们可以使用回溯法求得其正确的解,但是,一般的回溯法实现这个过程保证不了时间复杂度,所以我们可以利用二进制压缩的方法来优化其过程。...具体思路如下: 明确数独的约束: 相同一行不能出现重复的数 相同一列不能出现重复的数 同一宫内不能出现重复的数 定义 r o w [ i ] row[i] row[i]数组代表,第 i , j i,j...i],col[j],cell[i][j] row[i],col[j],cell[i][j]的二进制数,我们需要把相应的数,在二进制数的响应位改变成0,表示这个数在此列或行或宫被占用了。...注意要熟悉: l o w b i t ( ) lowbit() lowbit()的用法,是取二进制数第一次出现 1 1 1时的大小,例如 100100 100100 100100,这个数的 l o w...] map[]数组里,然后这个还有一个贪心策略,即当可用数越少答案就越确定,我们用 o n e s [ ] ones[] ones[]数组记录一下所有可出现状态的1的数量,1的数量少代表当前位置越确定,

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    分享10个超实用的高级 CSS 技巧

    演示地址: https://codepen.io/nweligalla/pen/yLZwoPw 2.使用CSS调整大小 CSS 中的 resize 属性允许用户使用可调整大小的控件(如 textarea...您可以水平、垂直或同时启用调整大小。...两个图层的颜色通过乘以它们的值来混合,从而产生更暗且更混合的外观。当从彩色图像中删除白色背景时,这非常有用,因为白色部分变得透明,显示下面的背景。虽然这会使图像有点暗。...它通过将元素的颜色与其背景混合来应用变暗效果。此方法增强较暗区域,产生烧焦或阴影的外观。...使用CSS的动态对比 你可以通过在视觉上将文本或设计的特定部分与背景区分开来动态地使文本或设计的特定部分脱颖而出,如下图所示。 你可以看到文本在两个不同的部分有两种不同的颜色,具体取决于背景颜色。

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    神经网络中的损失函数正则化和 Dropout 并手写代码实现

    在本文中,我们将一起理解这两种方法并在python中实现它们 Regularization 正则化 正则化通过在损失函数的末尾添加额外的惩罚项来帮助防止模型过度拟合。 其中m是批次大小。...当权重过多或权重太大时,附加的额外项会增加损失,并且可调整因子λ着重说明了我们要对权重进行多少惩罚。 为什么添加惩罚会有助于防止过度拟合?...直观的理解是,在最小化新损失函数的过程中,某些权重将减小至接近零,因此相应的神经元将对我们的结果产生非常小的影响,就好像我们正在使用 更少的神经元。 前向传播:在前进过程中,我们只需更改损失函数。...同时,训练后的模型将更加健壮,因为该模型不再可以依赖任何特定的神经元(因为在此过程中它们可能会被静音),因此所有其他神经元都需要在训练中学习。...反向传播:过程是将相同的函数D屏蔽为相应的dA。

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    工具指南|如何将本机CFS数据快速上传COS

    COSFS分块上传时单个分块的大小默认为10MB,5并发。 image.png 2.2 通过coscmd 上传 上传1GB文件,最快耗时在11s+。...这里使用coscmd默认的并发配置,5并发进程,分块大小1MB,配置可在 ~/.cos.conf 查看。通过coscmd 读本地cfs路径上传,传输速率差不多,不过还有一个读CFS的时延。...image.png coscmd 增大max_thread ,由默认5到10,平均传输速率提升到80MB/S,总耗时由36s降低到23s image.png 进一步优化分块大小由默认的1MB调整为5MB...对比项 cosfs coscmd cos migrtation 分块大小 默认1MB,可调整 默认10MB,可调整 默认5MB,可调整 并发线程 不可调整 默认5,不区分大、小文件 大文件默认8,小文件默认...cos migrtation可针对大、小文件分别优化并发数配置,而coscmd则不行。

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    【Linux系列】在 Linux 系统中查看目录大小的方法

    在 Linux 系统中,管理文件和目录的磁盘空间使用情况是日常维护的一部分。特别是在数据密集型的应用场景中,了解各个目录和文件的大小至关重要。...查看特定目录的总大小 要查看某个特定目录(例如名为 data 的目录)的总大小,可以使用以下命令: du -sh /path/to/data 参数解释: -s:汇总模式,只显示目录的总大小,不列出子目录的大小...可以使用以下命令来实现: du -ah /path/to/data | sort -h 参数解释: -a:显示所有文件和子目录的大小。 sort -h:以人类可读的格式进行排序,从小到大。...三、从大到小排序 在某些情况下,我们更关心占用空间最大的文件或目录。...五、总结 通过使用 du 命令,我们可以方便地查看 Linux 系统中特定目录的大小,以及该目录下的文件和子目录的详细信息。

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