进入正题： 1. adb devices 显示都有哪些设备连接 ?...3. adb -s emulator-5556 shell 进入shell命令行 2中我们是每次发送命令都需要指定是哪个设备，这无疑是非常麻烦的。...我们可以先通过adb -s {emulator-name} shell 进入指定模拟器的shell。如下图所示： ? 然后我们就可以畅快输入命令了： ?
很多场合下我们都需要将训练完的模型存下以便于以后复用。 这篇文章主要介绍持久化存储机器学习模型的两种方式：pickle和joblib，以及如何DIY自己的模型存储模块。 ?...Before 对于下面这个例子，我们用逻辑回归算法训练了模型，那么如何在以后的场景中，重复应用这个训练完的模型呢？...，来做模型的持久化存储，以便于后续的上线部署。...Pickle Module (also: cPickle) pickle可以序列化对象并保存到磁盘中，并在需要的时候读取出来，任何对象都可以执行序列化操作。...同样我们也可以将训练好的模型对象序列化并存储到本地。
来源于知乎 模型上线一般通过java处理 此时最好用pmml，github上有sklearntopmml的模块可以免费使用，强烈推荐。...这和R语言有点类似 完整的一个例子 # conding = utf-8 from sklearn import svm from sklearn.externals import joblib import
在当今数字化的时代，AI 模型的应用越来越广泛，而如何提高其在特定环境中的知识检索能力成为了一个关键问题。本文将结合Anthropic 文章，深入探讨改进 AI 模型知识检索的方法。...Contextual Embeddings 在嵌入之前为每个块预置特定于块的解释上下文，就像给每个知识块加上了一个独特的标签。...例如，有些模型在处理自然语言文本时表现出色，而有些模型则更适合处理特定领域的知识。在选择嵌入模型时，需要根据具体的应用场景进行评估和选择。 3....五、结论 通过对 Contextual Retrieval 和 reranking 技术的介绍，我们可以看出，这些方法可以结合使用，以最大限度地提高 AI 模型在特定环境中的知识检索准确性。...总之，改进 AI 模型在特定环境中的知识检索是一个复杂而又具有挑战性的问题。但通过不断地探索和创新，我们相信可以找到更加有效的方法，为 AI 技术的发展做出更大的贡献。
一、如何保存 Keras 模型？ 1.保存/加载整个模型（结构 + 权重 + 优化器状态） 不建议使用 pickle 或 cPickle 来保存 Keras 模型。...# 返回一个编译好的模型 # 与之前那个相同 model = load_model('my_model.h5') 另请参阅如何安装 HDF5 或 h5py 以在 Keras 中保存我的模型？...，查看有关如何安装 h5py 的说明。...2.只保存/加载模型的结构 如果您只需要保存模型的结构，而非其权重或训练配置项，则可以执行以下操作： # 保存为 JSON json_string = model.to_json() # 保存为 YAML...只保存/加载模型的权重 如果您只需要 模型的权重，可以使用下面的代码以 HDF5 格式进行保存。 请注意，我们首先需要安装 HDF5 和 Python 库 h5py，它们不包含在 Keras 中。
保存和加载模型 在新版的python中，可以借助joblib库实现对训练得到的模型进行保存和加载。 对模型的保存需要利用到该库里的dump函数，加载的话则借助load函数：
一、引言 我们今天来看一下模型的保存与加载~ 我们平时在神经网络的训练时间可能会很长，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中。...PyTorch提供了两种主要的方法来保存和加载模型，分别是直接序列化模型对象和存储模型的网络参数。...# 第二个参数: 模型加载的设备 # 第三个参数: 加载的模块 model = torch.load('model/test_model_save.pth', map_location...='cpu', pickle_module=pickle) 在使用 torch.save() 保存模型时，需要注意一些关于 CPU 和 GPU 的问题，特别是在加载模型时需要注意 : 保存和加载设备一致性...期望在相同的设备上执行操作。
在我们基于训练集训练了 sklearn 模型之后，常常需要将预测的模型保存到文件中，然后将其还原，以便在新的数据集上测试模型或比较不同模型的性能。...用 JSON 保存和还原模型 在项目过程中，很多时候并不适合用 Pickle或 Joblib 模型，比如会遇到一些兼容性问题。下面的示例展示了如何用 JSON 手动保存和还原对象。...这种方法也更加灵活，我们可以自己选择需要保存的数据，比如模型的参数，权重系数，训练数据等等。为了简化示例，这里我们将仅保存三个参数和训练数据。...而且，这种方法更适用于实例变量较少的对象，例如 sklearn 模型，因为任何新变量的添加都需要更改保存和载入的方法。...•模型兼容性 ：在使用 Pickle 和 Joblib 保存和重新加载的过程中，模型的内部结构应保持不变。 Pickle 和 Joblib 的最后一个问题与安全性有关。
如上图所示，我们需要把薪水超过20000的行，通过填充颜色突出显示出来。如何实现呢？还是要用到excel里的“条件格式”哦。...如下图，在选中了薪水列数据之后，点击进行“大于”规则设置: 最终结果如下： 薪水大于20000的单元格虽然高亮显示了，但这并不满足我们的需求，我们要的是，对应的数据行，整行都高亮显示。...其它excel内置的条件规则，也一样有这样的限制。 那么，要实现整行的条件规则设置，应该如何操作？既然excel内置的条件规则已经不够用了，下面就自己动手DIY新规则吧。...2.如何使特定数据行高亮显示？ 首先，选定要进行规则设置的数据范围：选定第一行数据行后，同时按住Ctrl+Shift+向下方向键，可快速选定所有数据行。...3.总结： Excel里的条件格式的设置，除了内置的规则，我们还可以自定义规则，使得符合需求的数据行突出显示。 当然，关键是对excel里的绝对引用/相对引用熟练掌握，然后再借助公式来实现。
自回归移动平均模型(ARIMA)是一种常用于时间序列分析和预测的线性模型。 statsmodels库提供了Python中使用ARIMA的实现。ARIMA模型可以保存到文件中，以便以后对新数据进行预测。...在当前版本的statsmodels库中有一个bug，它阻止了保存的模型被加载。在本教程中，你将了解如何诊断并解决此问题。 让我们开始吧。 ?...ARIMA模型保存Bug解决方法 Zae Myung Kim在2016年9月发现并报告了这个错误。...在保存之前，必须在ARIMA模型中定义__getnewargs__函数，它定义构造对象所需的参数。 我们可以解决这个问题。...总结 在这篇文章中，你学会了如何解决statsmodels ARIMA实现中的阻止你将ARIMA模型保存并加载到文件的bug。
Python中保存ARIMA时间序列预测模型 自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Mode, ARIMA)是一个流行的时间序列分析和预测的线性模型...statsmodels库的当前版本中有一个bug，会阻止保存的模型被加载。 在本教程中，您将了解如何诊断和解决此问题。 让我们开始吧。...[如何在Python中保存ARIMA时间序列预测模型] 照片由Les Chatfield提供，保留一些权利。...在保存之前，必须在ARIMA模型中定义函数__getnewargs__，以定义构造对象所需的参数。 我们可以解决这个问题。...概要 在这篇文章中，您了解了如何解决statsmodels ARIMA实现时的一个错误，该错误阻止了您将ARIMA模型保存到文件或从文件中加载ARIMA模型。
（对当前序列得到的）ARIMA模型可以被保存到文件中，用于对未来的新数据进行预测。但statsmodels库的当前版本中存在一个缺陷(2017.2)，这个Bug会导致模型无法被加载。...[如何在Python中保存ARIMA时间序列预测模型 照片由Les Chatfield拍摄，保留相应权利。...ARIMA模型保存Bug的解决方法 Zae Myung Kim在2016年9月发现并报告了这个Bug。...在保存之前，必须在ARIMA模型中定义函数__getnewargs__，以定义构造对象所需的参数。 我们可以解决这个问题。...概要 在这篇文章中，你明白了如何解决statsmodels ARIMA实现中的一个错误，该错误会导致无法将ARIMA模型保存到文件或从文件中加载ARIMA模型。
这两天搜索了不少关于Tensorflow模型保存与加载的资料，发现很多资料都是关于checkpoints模型格式的，而最新的SavedModel模型格式则资料较少，为此总结一下TensorFlow如何保存...variables文件夹保存训练所习得的权重。assets文件夹可以添加可能需要的外部文件，assets.extra是一个库可以添加其特定assets的地方。...要保存该模型，我们还需要对代码作一点小小的改动。 添加命名 在输入和输出Ops中添加名称，这样我们在加载时可以方便的按名称引用操作。...，第三个参数是模型保存的文件夹。...但在摸索过程中，也走了不少的弯路，主要原因是现在搜索到的大部分资料还是用tf.train.Saver()来保存模型，还有的是用tf.gfile.FastGFile来序列化模型图。
截止到今年，已经有超过 20 亿活跃的安卓设备。安卓手机的迅速普及很大程度上是因为各式各样的智能 app，从地图到图片编辑器应有尽有。随着深度学习的出现，我们的手机 app 将变得更加智能。...幸运的是，在移动应用方面，有很多工具开发成可以简化深度学习模型的部署和管理。在这篇文章中，我将阐释如何使用 TensorFlow mobile 将 PyTorch 和 Keras 部署到移动设备。...用 TensorFlow mobile 部署模型到安卓设备分为三个步骤： 将你的训练模式转换到 TensorFlow 在安卓应用中添加 TensorFlow mobile 作为附加功能 在你的应用中使用...你所需要做的是将 Keras 模型保存为 squeezenet.h5。...它的模型也更优化。另外，在安卓 8 以上的设备中，还可以用神经网络 API 加速。
vision 任务如何从 MLLM 中受益。...由于低级视觉任务很难使用语言精确描述，因此我们在指令中加入了可训练的任务token序列。这是一个软提示，指导LLM执行特定的低级视觉任务。...图 3：冻结的LLM在各种低级视觉任务上显示出不平凡的能力。 视觉模块的选择很重要 我们方法中的关键组件是视觉模块。...虽然我们已经使用微调的 MAE 成功展示了 LLM 的低级视觉特征处理能力，但它促使我们研究不同的视觉模块如何影响结果。 无监督图像重建的视觉模块实际上没有太多选择。...此外，由于 LM4LV 不涉及任何多模态数据，因此通过用自监督的特定领域模块替换 MAE，该框架可以扩展到跨模态数据稀缺的领域。 局限性。 如图 3 所示，LM4LV 无法恢复退化图像中的高频细节。
模型定义方法 学习目标 掌握PyTorch构建线性回归相关api 使用PyTorch构建线性回归 前面我们使用手动的方式来构建了一个简单的线性回归模型，如果碰到一些较大的网络设计，手动构建过于繁琐...模型的保存方法 学习目标 掌握PyTorch保存模型的方法 神经网络的训练有时需要几天、几周、甚至几个月，为了在每次使用模型时避免高代价的重复训练，我们就需要将模型序列化到磁盘中，使用的时候反序列化到内存中...PyTorch 提供了两种保存模型的方法： 直接序列化模型对象 存储模型的网络参数 直接序列化模型对象 import torch import torch.nn as nn import...', pickle_module=pickle, pickle_protocol=2) def test02(): # 第一个参数: 加载的路径 # 第二个参数: 模型加载的设备...小节 本小节主要学习了如何定义和保存网络模型。我们可以直接存储模型对象，但是该方法依赖于 PyTorch 的实现，而存储模型参数与 PyTorch 的实现关系较弱，建议使用第二种方法来存储模型。
开篇 为了更好的进行说明，我们选择了 lodash 来演示，因为它是被其他模块依赖最多的模块之一。...语义化的版本控制 在进入主题之前，我们得先了解一个很重要的概念，就是语义化的版本控制(Semantic Versioning Specification (SemVer))，目前的版本为 v2.0.0。...我们先假设所有的 npm 包的版本命名都符合这个规范，这是讨论的基础。 3....从其定义来看，使用 ^ 会更激进，因为它会获得“尽可能新的且能够保持兼容性的版本”；而使用 ~ 会更温和更保险，因为它会获得“尽可能靠近指定版本的升级版本”。..." 不再使用 ~ npm 版本 在 v1.4.3 做了一次更新 (Node v0.10.26(Stable)开始将 npm 升级到 v1.4.3)， npm install xx --save 之后，保存在
在进行后端设计时，为了使得最终的结果更加优化，也就是面积，功耗，性能更好，工具在优化时可能会把module的port改变。但是这样可能会带来一些问题。...这种情况当然首选的建议是尽量监测特定物理cell的pin，然后对这些cell设置dont touch，而不是直接检测hierarchical port。 另外一个解决方法就是，将这些port保持住。...如果我们用ICC的话，我们通常是对这些moudle的port设置dont touch。那么工具在优化的时候，会考虑到dont touch属性，从而让这些port不会被优化掉。...我在刚开始使用ICC2的时候，就曾经在项目中遇到这样的情况。当时根据ICC的使用经验，对moudle的所有的port都设置了dont touch。但是最后发现，还是有很多port不见了。...其实，ICCII中有专门的命令来解决的这个问题，那就是用set_freeze_port，请大家记住这个命令。而这个命令的具体用法，这里就不赘述了，大家可以直接使用在线帮助（man）。
最近工作需要使用到Spark操作Hbase，上篇文章已经写了如何使用Spark读写Hbase全量表的数据做处理，但这次有所不同，这次的需求是Scan特定的Hbase的数据然后转换成RDD做后续处理，简单的使用...Google查询了一下，发现实现方式还是比较简单的，用的还是Hbase的TableInputFormat相关的API。...基础软件版本如下： 直接上代码如下： 上面的少量代码，已经完整实现了使用spark查询hbase特定的数据，然后统计出数量最后输出，当然上面只是一个简单的例子，重要的是能把hbase数据转换成RDD，只要转成...new对象，全部使用TableInputFormat下面的相关的常量，并赋值，最后执行的时候TableInputFormat会自动帮我们组装scan对象这一点通过看TableInputFormat的源码就能明白...： 上面代码中的常量，都可以conf.set的时候进行赋值，最后任务运行的时候会自动转换成scan，有兴趣的朋友可以自己尝试。
在 Git 中查看特定作者的提交详细信息，可以通过以下几种方法实现： 方法 1：使用 git log --author 命令 git log 命令结合 --author 选项可以筛选出特定作者的提交记录...： git log --author="John" 或者： git log --author="doe@example.com" 方法 2：结合 --grep 选项进一步筛选 如果你需要根据提交信息中的关键词进一步筛选特定作者的提交记录...方法 3：使用 git shortlog 统计提交次数 如果你想查看特定作者的提交次数统计，可以使用 git shortlog 命令。...方法 6：查看特定文件的提交记录 如果你想查看特定作者对某个文件的修改记录，可以使用 git blame 命令。...通过上述方法，你可以方便地查看特定作者的提交详细信息，从而更好地了解代码的变更历史。
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