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如何在Linux中使用locate和find进行不区分大小写的文件搜索？

Hat系发行版，例如CentOS使用locate进行基本搜索安装完成后，可以通过以下方式进行基本搜索：locate 文件名例如，要查找名为“wljslmz”的文件，可以使用：locate wljslmzfind...locate进行不区分大小写的搜索locate命令支持不区分大小写的搜索，可以使用-i选项来实现：locate -i 文件名例如，要不区分大小写地查找“WLJSLMZ”，可以使用：locate -i WLJSLMZ...find进行不区分大小写的搜索find命令通过在文件名模式中使用-iname选项来实现不区分大小写的搜索：find 路径 -iname 文件名例如，要不区分大小写地查找“WLJSLMZ”，可以使用：find...可以使用以下命令查找包含“thesis”的所有文件：locate -i thesis或者：find /home/user/Documents -iname "*thesis*"总结通过本文的介绍，我们详细了解了如何在...Linux系统中使用locate和find命令进行不区分大小写的文件搜索。

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能否举例说明VFS在提升文件系统性能方面的具体实践？

数据预读（Read-Ahead）：VFS可以实现数据预读策略，预测接下来的数据访问模式，并提前将数据加载到内存中。这种预读可以减少磁盘I/O操作，提高文件系统的响应速度。...文件系统挂载选项：VFS允许文件系统在挂载时指定特定的选项，如noatime（不更新文件的最后访问时间），这可以减少文件系统的操作开销，提高性能。...文件系统监控和调优工具：操作系统提供了工具（如iostat, vmstat, fsck等），通过这些工具，系统管理员可以监控文件系统的性能，并根据需要进行调优。...文件系统转换工具：VFS支持文件系统转换工具（如tune2fs），允许在不丢失数据的情况下调整文件系统的参数，以优化性能。...这些实践展示了VFS如何在不同层面上提升文件系统的性能，从操作系统内核的优化到文件系统的特定实现，再到系统管理员的监控和调优。

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    hhdb数据库介绍(9-6)

    例如若设置已消耗比例为90%，当前批次大小为100，现自增值已经达到80，此时达到超时时间且当前批次使用率达到配置的已消耗比例的50%，则开始预取下一批次。...=2+垂直表自增不进行处理。...使用XA事务在计算节点中，默认情况下，XA事务是关闭的。...非确定性函数大致分为两类，一类是已知值的时间类函数，如CURDATE()、CURRENT_TIMESTAMP()等，一类是未知值的随机值函数、唯一值函数，如RAND()、UUID()等。...、版本不一致；（4）不合理的存储节点参数设置、复制架构等导致不一致，包括但不限于：使用语句格式的binlog、部分复制、多主复制、配置不正确的二级从、主从或节点间字符集、时区配置不一致等；（5）在没有开启全局唯一约束的情况下

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    Shell 数学计算：轻松掌握算术运算基本功

    不过，别担心，通过本文，你将学会如何在 Shell 中灵活进行各种数学计算。...有多种方法可以在 Shell 中进行数学运算，包括一些直接的运算器如 (()) 和 let，以及依赖于外部工具如 bc 的方式。下面，我们讲解最常用的数学计算方式，并提供实际的代码示例。...比较麻烦，需要注意各种细节，不推荐使用。bcLinux下的一个计算器程序，可以处理整数和小数。Shell 本身只支持整数运算，想计算小数就得使用 bc 这个外部的计算器。...declare -i将变量定义为整数，然后再进行数学运算时就不会被当做字符串了。功能有限，仅支持最基本的数学运算（加减乘除和取余），不支持逻辑运算、自增自减等，所以在实际开发中很少使用。...(()) 可以用于整数计算，bc 可以用于小数计算，推荐只使用 (()) 和 bc 的方式进行运算使用 (()) 进行整数运算(( )) 是进行整数运算最推荐的方式，它不仅效率高，而且语法简洁。

    16210

    神经网络学习小记录-番外篇——常见问题汇总

    ‘matplotlib’ ） g、cuda安装失败问题 h、Ubuntu系统问题 i、VSCODE提示错误的问题 j、使用cpu进行训练与预测的问题 k、tqdm没有pos参数问题 l、提示decode...h、我的图片是xxx*xxx的分辨率的，可以用吗？ i、我想进行数据增强！怎么增强？ j、多GPU训练。 k、能不能训练灰度图？ l、断点续练问题。 m、我要训练其它的数据集，预训练权重能不能用？...h、我的图片是xxx*xxx的分辨率的，可以用吗？ i、我想进行数据增强！怎么增强？ j、多GPU训练。 k、能不能训练灰度图？ l、断点续练问题。 m、我要训练其它的数据集，预训练权重能不能用？...答：FPS和机子的配置有关，配置高就快，配置低就慢。 问：我的检测速度是xxx正常吗？我的检测速度还能增快吗？ 答：看配置，配置好速度就快，如果想要配置不变的情况下加快速度，就要修改网络了。...问：我的检测速度是xxx正常吗？我的检测速度还能增快吗？ 答：看配置，配置好速度就快，如果想要配置不变的情况下加快速度，就要修改网络了。 问：为什么论文中说速度可以达到XX，但是这里却没有？

    1.8K10

    寻找走失多年的儿童，这个算法让父母看到孩子长大的模样

    而自动人脸识别（Automated Face Recognition，AFR）系统已经能够达到很高的识别率，它们可在儿童年龄增长有限的情况下识别儿童。...，其中 S^t 是数据集中年龄为 t 的所有失踪儿童图像的集合（共 N_t 张）。使用现有的人脸匹配器（如 FaceNet），我们可以提取出图像 x^t_i 的深度特征表示 φ(x^t_i )。...该研究旨在开发一种增龄方法，能够在任意人脸匹配器的特征空间中学习投影（见下图 5）。 ? 预训练人脸匹配器将人脸图像 x 嵌入 d 维欧几里得空间 φ(x) ∈ R^d 中。...下图 11 展示了在不使用该研究提出的深度特征增龄模块时，CosFace 从所有图像中检索到了错误的儿童。 ?...为了评估增龄模块的泛化性能，研究者在 CFA 和 ITWCC 数据集上进行训练，并在公开可用增龄数据集 FG-NET 上进行性能基准测试。研究者按照标准的留一法进行操作，结果见下表 4。

    87810

    Data-Free，多目标域适应合并方案，简单又有效 | ECCV24

    在数据可用性受限的情况下，也能达到与使用多个合并数据集进行训练相当的性能。内容概述***论文研究的是场景理解模型的多目标域适应（MTDA）。...鉴于这些挑战，论文提出了一个问题：如何在不直接访问训练数据的情况下合并在不同领域独立适应的模型？对此问题的解决方案包含两个部分，即合并模型参数和合并模型缓冲区（即归一化层统计数据）。...在合并模型参数方面，模式连通性的实证分析意外地表明，对于使用相同的预训练主干权重训练的单独模型，线性合并就足够了。...简单地采用最先进的无监督域适应方法HRDA，利用各种主干架构，如ResNet和视觉Transformer。...参数合并论文通过对比实验发现，当从相同的预训练权重开始时，域适应模型能够有效地过渡到多样的目标领域，同时在参数空间中保持线性模式连接。

    10310

    Meta 自监督学习 I-JEPA 论文笔记

    因此，需要更复杂的适应机制（例如，端到端微调）来充分利用这些方法的优势。 本文工作 在这项工作中，探索了如何在 不使用通过图像变换编码的额外先验知识的情况下 提高自监督表示的语义水平。...通过广泛的实证评估，本文证明： I-JEPA 在 不使用手工的视图增强 的情况下 学习强大的现成的语义表示（参见下图）。...可以使用联合嵌入架构 (JEA) 在 EBM 框架中进行基于不变性的预训练；参见上图。联合嵌入架构学习为兼容的输入 x、y 输出相似嵌入，为不兼容的输入输出不同嵌入。...目标（Targets） 首先描述我们如何在 I-JEPA 框架中生成目标：在 I-JEPA 中，目标对应于图像块的表示。...当在更大、更多样化的数据集上进行预训练时，迁移学习在这些概念上不同的任务上的性能会提高。 同时下表还显示 I-JEPA 在 IN22K 上进行预训练时受益于更大的模型尺寸。

    83410

    每日论文速递 | 用于参数高效微调的小型集成LoRA

    A：这篇论文试图解决的问题是如何在保持参数效率的同时，提高大型预训练语言模型（LLMs）在特定下游任务上的微调（fine-tuning）性能。...具体来说，它关注于如何在使用较少可训练参数的情况下，实现更高的模型性能，特别是在自然语言理解（NLP）任务和指令遵循任务中。...A：相关研究主要集中在参数效率微调（PEFT）领域，这些研究试图在不显著增加计算成本的情况下，对大型预训练语言模型（LLMs）进行有效的微调。...理论分析：论文通过矩阵秩理论证明，MELoRA能够在不增加额外参数的情况下实现更高的秩。这使得MELoRA在保持参数效率的同时，能够更好地适应不同的任务。...理论分析：通过矩阵秩理论，证明了MELoRA能够在不增加额外参数的情况下实现更高的秩。

    45810

    基于 Keras 对深度学习模型进行微调的全面指南 Part 1

    我将借鉴自己的经验，列出微调背后的基本原理，所涉及的技术，及最后也是最重要的，在本文第二部分中将分步详尽阐述如何在 Keras 中对卷积神经网络模型进行微调。 首先，为什么对模型进行微调？...一般来说，如果我们的数据集在上下文中与预训练模型的训练数据集没有明显不同，我们应该进行微调。...确保执行交叉验证，以便网络具有很好的泛化能力。 2. 使用较小的学习率去训练网络。因为我们期望预先训练的权重相比随机初始化权重要好很多，所以不希望过快和过多地扭曲这些权重。...Caffe Model Zoo -为第三方贡献者分享预训练 caffe 模型的平台 Keras Keras Application - 实现最先进的 Convnet 模型，如 VGG16 / 19，googleNetNet...在 Keras 中微调 在这篇文章的第二部分，我将详细介绍如何在 Keras 中对流行模型 VGG，Inception V3 和 ResNet 进行微调。

    1.4K10

    MongoDB 实现自增 ID 的最佳实践

    本文将会介绍如何在 MongoDB 中实现自增 ID 序号。准备好了吗？准备一杯你最喜欢的咖啡或茶，随着本文一探究竟吧。...使用事务保证数据的一致性在涉及更新多个集合（如 counters 和 posts）的操作时，确保数据的一致性尤为重要。...这种情况下，下一次操作会跳过这个序列号，导致保存到 posts 集合中的序列号不连续。如果你的业务逻辑要求序列号必须是连续的，那么使用事务是必要的。...这种方式能够有效避免 posts 集合中的序列号的不连续性，并确保数据的一致性。小结本文详细探讨了在 MongoDB 中实现自增 ID 序号的方法。...这种自增序号的实现方式特别适用于需要为用户可见的实体（如文章编号、用户编号）生成更短、更直观标识符的场景。相比 ObjectId，自增 ID 更易记、更直观，有助于提高用户体验。

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    Go 进阶训练营 – 评论系统架构设计三：存储设计

    id：mysql必须有主键，不建立主键mysql也会提供一个rowId 使用自增，为了顺序存储，提高读写性能。 索引搜索快还是主键搜索快？...什么情况下适用呢？ 0-49 sharding：分片、分表，数据量大的情况下使用。...根据obj_id、obj_type进行分表 拆完表后，使用mysql的自增id会重复，可使用另外的唯一、顺序自增的id生成器。...这样做虽然性能没有提升多少，但是content表是有可能替代为KV数据库的。 数据读取 新增评论时，通过事务，对subject表和index表的count进行+1，需要先读取，再更新，i++问题。...，这里一级评论的id不会太多，前面查一级评论并不是全查，只查几页（预读）。 因为产品形态上只存在二级列表，因此只需要迭代查询两次即可。对于嵌套层次多的，产品上，可以通过二次点击支持。

    94110

    淘宝承接页是如何实现秒开的

    用增承接页的目标用户是手淘低活用户，这部分人的手机设备中低端占比90%以上，网络条件也不稳定，这对于我们承接页的性能、体验提出了更高的要求。...为了对用户做定向权益和货品，承接页会进行红包直塞、补贴价计算逻辑，原本的执行逻辑交给前端来控制，通过红包模块请求完毕后发送事件告诉其他模块发起请求，在用户网络条件不稳定的情况下，首屏可见时间不可控。...数据预加载 数据预加载，也叫prefetch，是淘宝这边结合客户端的优化手段。中心化接口将首屏接口请求减少到1个，为开启数据预加载做好了准备。...如何在资源加载和请求发出前，就让用户看到首屏呢？我们想到了利用SSR（服务端渲染）。...不巧的是，用增承接页主要是定向权益、货品等个性化内容，所以我们在FaaS服务上做了匿名缓存，也就是只缓存无个性化内容，保证SSR链路的CDN缓存是通用数据。

    2.3K40

    如何在MySQL现有表中添加自增ID？

    当在MySQL数据库中，自增ID是一种常见的主键类型，它为表中的每一行分配唯一的标识符。在某些情况下，我们可能需要在现有的MySQL表中添加自增ID，以便更好地管理和索引数据。...在本文中，我们将讨论如何在MySQL现有表中添加自增ID，并介绍相关的步骤和案例。图片创建新的自增ID列添加自增ID列是在现有表中添加自增ID的一种常见方法。...以下是一个案例，展示了如何在现有表中添加自增ID的具体步骤：使用ALTER TABLE语句添加自增ID列：ALTER TABLE customersADD COLUMN id INT AUTO_INCREMENT...数据一致性：添加自增ID列可能需要对现有数据进行更新操作，确保在进行更新之前备份数据，并小心处理可能出现的冲突或错误。结论在本文中，我们讨论了如何在MySQL现有表中添加自增ID。...通过合理地添加自增ID列，我们可以更好地管理和索引MySQL表中的数据，提高数据的查询效率和一致性。请记住，在进行任何操作之前，请备份数据并谨慎处理。

    2K20

    MySQL索引及其实现原理(基于MyISAM及InnoDB引擎)

    ），因此对于具有局部性的程序来说，预读可以提高I/O效率。...而使用自增字段作为主键则是一个很好的选择 下一章将具体讨论这些与索引有关的优化策略 3....InnoDB的主键选择与插入优化 在使用InnoDB存储引擎时，如果没有特别的需要，请永远使用一个与业务无关的自增字段作为主键。...经常看到有帖子或博客讨论主键选择问题，有人建议使用业务无关的自增主键，有人觉得没有必要，完全可以使用如学号或身份证号这种唯一字段作为主键。不论支持哪种论点，大多数论据都是业务层面的。...如果从数据库索引优化角度看，使用InnoDB引擎而不使用自增主键绝对是一个糟糕的主意。

    21.1K3021

    迁移学习与模型微调

    这种方法尤其在数据稀缺的情况下显得尤为重要，它允许我们通过借用预训练模型来实现较为高效的训练过程。2. 迁移学习的原理与类型迁移学习主要有两种形式：从源任务到目标任务的迁移这是最常见的迁移学习形式。...此时，研究人员可以利用在大规模图像数据集（如ImageNet）上训练的预训练模型，并通过微调来适应新的任务，例如通过微调ResNet模型来识别特定疾病的图像特征，如乳腺癌的X光片。...例如，在自动驾驶中，智能体通过在虚拟环境中进行训练，学到了如何在不同的道路条件下驾驶。通过迁移学习，将这些技能迁移到实际道路上，可以使得自动驾驶系统更快地适应现实世界的复杂情况。5....因此，如何在微调过程中防止过拟合，仍然是一个需要进一步探讨的问题。数据和资源的需求：尽管迁移学习可以减少训练数据的需求，但预训练模型通常需要大量的数据和计算资源。...《Transfer Learning for Natural Language Processing》 by Paul Azunre这本书专注于迁移学习在自然语言处理领域的应用，包括如何使用预训练模型进行微调和应用

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    算力就这么点，如何提升语言模型性能？谷歌想了个新点子

    如何在不扩大规模的情况下提升模型性能？谷歌AI想出了一个「强强联合」的好点子。 近年来，语言模型（LM）在自然语言处理（NLP）研究中变得更加突出，在实践中也越来越有影响力。...此外，新的模型往往是从头开始训练的，无法利用以前的模型的训练权重。 对于这个问题，谷歌的研究人员探讨了两种互补的方法，在不额外消耗大量计算资源的情况下，大幅提高现有语言模型的性能。...UL2R的训练 传统上，大多数语言模型都是在因果语言建模目标上进行预训练，使模型能够预测序列中的下一个词（如GPT-3或PaLM）或去噪目标，其中模型学习从损坏的单词序列中恢复原句（如T5）。...虽然最常见的发现新兴能力的方式是通过扩大模型规模，但UL2R实际上可以在不扩大模型规模的情况下激发新兴能力。...此外，以前的工作只对有少量例证的语言模型（如MetaICL）或无例证的零例证语言模型（如FLAN、T0）进行微调，而我们对两者的组合都进行了微调。

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    编程小知识之 自增(自减)运算符

    譬如表达式 ++i 和 i++ 就分别表示对 i 进行前置自增 和 对 i 进行后置自增,用代码来说明的话, ++i(前置自增) 大概和以下代码等价: i = i + 1; return i; 而 i+...(用以保存 i 之前的数值),所以 i++ 比 ++i 要消耗更多的 CPU 资源(因为要使用临时变量),所以自己编码时也慢慢形成了一个习惯: 多用前置自增,少用后置自增....虽然就现在的程序开发来讲,似乎我们已经不必特别关心 前置自增 和 后置自增 的效率差异了,在合适的情况下,编译器对于 前置自增 和 后置自增 也能生成同样高效的汇编代码了,但是自己依然坚持着上面的编码习惯...这里的原因是 前置自增 会比 后置自增 产生更多的 指令流水线停顿(stall),一般情况下,虽然 前置自增 对比 后置自增 会产生更少的指令操作,但是其产生的指令流水线停顿对效率的影响更大,所以我们应该...后面就是简单的测量运行时间了,结果也确实如书中所说: 后置自增 平均要比 前置自增 快 20% 左右 ~ 总结 多用后置自增,少用前置自增,虽然 后置自增 会产生更多的指令操作,但是一般情况下对指令流水线的影响更小

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