return tbl2; } return tbl; } } } 这段代码很简单，就是返回一个DataTable而已 3、添加一些配置文件...compilation debug="true" targetFramework="4.0" /> 3.2、创建WEB-INF/flex目录，并创建二个文件...示例源文件下载： http://cid-2959920b8267aaca.office.live.com/self.aspx/Flash/01.DataTable.rar
下面两个命令是把文件从HDFS上下载到本地的命令。 get 使用方法：Hadoop fs -get [-ignorecrc] [-crc] 复制文件到本地文件系统。...可用-ignorecrc选项复制CRC校验失败的文件。使用-crc选项复制文件以及CRC信息。...copyToLocal 使用方法：hadoop fs -copyToLocal [-ignorecrc] [-crc] URI 除了限定目标路径是一个本地文件外，和get命令类似。...也可以用如下的程序可实现将HDFS上的文件下载到本地。
Windows 系统以及很多应用程序会考虑使用系统的环境变量来传递一些公共的参数或者配置。...Windows 资源管理器使用 %var% 来使用环境变量，那么我们能否在 Visual Studio 的项目文件中使用环境变量呢？ 本文介绍如何在 csproj 文件中使用环境变量。...遇到的问题 在 Windows 资源管理器中，我们可以使用 %AppData% 进入到用户的漫游路径。...AppData%，那么 Visual Studio 会原封不动地创建一个这样的文件夹。...于是，在 csproj 中设置 OutputPath 即可正确输出我的插件到目标路径。
{ fos.write(buf,0,len); } fis.close(); fos.close(); } } } 自己写完之后，对照网上的代码进行了优化，涉及大量的文件操作...，作为文件操作的摸版，可以借鉴里面的函数细节
将Android手机中的文件传输到 Windows 资源管理器。...将音乐导入iOS设备 第一步，通过Wi-Fi或者USB方式将iOS设备与iMazing连接； 第二步，在主页面中选择音乐选项，再将从Android 设备导出的文件或文件夹拖放到iMazing的主视图中。...iMazing 可以在所选文件夹中的子文件夹中导入音乐文件。因此，如果选择从Android手机复制音乐文件夹，iMazing 将导入它包含的所有文件夹和文件。...图4 导入成功 除此之外，还可以使用iMazing音乐部分底部工具栏中的“从文件夹导入”按钮，这时所起到的效果与上述操作是一样的。...图5 从文件夹导入 如果事先已经在iTunes中保存了音乐的备份文件，同样的道理，大家还可以选择“从iTunes导入这个选项”。
计算机组成原理：从变量的存储 到 模型量化 对量化 ( Quantization ) 理解的误区 计算机计算定点数或整数比计算浮点数快，所需时钟周期更少，所以能提高速度。...从OpenXLab平台下载的模型文件夹命名为1.8b，而从InternStudio开发机直接拷贝的模型文件夹名称是1_8b，为了后续文档统一，这里统一命名为1_8b。...当显存空间不足时，也可以将KV Cache放在内存，通过缓存管理器控制将当前需要使用的数据放入显存。...： python /root/pipeline.py 5.2 向TurboMind后端传递参数 在第3章，我们通过向lmdeploy传递附加参数，实现模型的量化推理，及设置KV Cache最大占用比例。...在Python代码中，可以通过创建TurbomindEngineConfig，向lmdeploy传递参数。 以设置KV Cache占用比例为例，新建python文件pipeline_kv.py。
传统的模型加载方法 —— 将张量文件依次从存储传输到 CPU 内存，再从 CPU 内存传输到 GPU —— 效率低且成本高，尤其是在自动扩缩容的场景下，需要从空闲状态快速启动的能力。...这意味着，在将某些张量从 CPU 内存传输到 GPU 的同时，还能从存储继续读取其它张量，显著提升了加载效率。...深色柱表示从存储加载模型到 GPU 的耗时，浅色柱则表示 vLLM 引擎整体准备就绪的总耗时（即模型加载时间加上推理引擎预热时间）。...这里已经提前将模型下载到本地。也可以先执行一次 vllm serve 命令，在默认情况下，vLLM 会自动从 Hugging Face 下载模型。...最后，我们来看看使用 Run:ai Model Streamer 直接从 S3 加载模型的性能表现。关于如何将模型从 Hugging Face 下载并上传至 S3，请参考文章末尾的附录部分。
（如果已勾选可跳过这一步，直接到第4步）计算机->属性->高级系统设置：图片环境变量->系统变量->Path：图片将python.exe的路径和pip命令的路径配置到Path中：例如：D:\Python3...# 将a赋值给b，相当于又创建了一个变量名为b的对象，并将b这个名字和200这个对象绑定到一起。 # 再次修改b的值，可以看出其实是又创建了一个300的对象，将b绑定到300这个对象上。...，变量i仍然访问到i变量 def fun(**kv): """全局变量""" global new_kv new_kv = kv return kv # 0 #...当文件作为主程序运行时，文件名开头可以随意，以数字，字母，下划线开始都可以，如：666_cai.py，cai.py，_cai666.py，cai1.py，_666cai.py；但是，当.py文件作为模块被导入到其他文件中调用时...文件 add # 调用divide.py文件 divide # __init__.py 是在包加载的时候会进行执行，负责一些包的初始化操作，一般是空文件即可。
(name,age=23,**kv): # 可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple # 关键字参数允许你传入0个或任意个含key-value的参数，自动组装为一个...dict 来个综合案例：def default_god_params(name,age=23,*args,**kv): 需要注意py里面的书写格式==》先定义再调用（Code参考） --...global来声明一下全局变量即可： 总结： # 在函数中不使用global声明全局变量不能修改全局变量==>本质是不能修改全局变量的指向，即不能将全局变量指向新的数据 # 对于不可变类型的全局变量来说...看看一些概念： # 之前很多资料说py3匿名函数里不能调用print函数,自己测试下 ---- # 可变类型与不可变类型的变量分别作为函数参数的区别 # 感到疑惑可以看之前的运算符扩展（https:...//www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9155310.html#ext） # Python中函数参数都是引用传递 # 对于不可变类型，因变量不能修改，所以运算不会影响到变量自身
# 定义含关键字参数的函数：def default_kv_params(name,age=23,**kv): # 可变参数允许你传入0个或任意个参数，这些可变参数在函数调用时自动组装为一个tuple #...来个综合案例：def default_god_params(name,age=23,*args,**kv): ? 需要注意py里面的书写格式==》先定义再调用（Code参考） ?...还有一个比较常用的地方：（当参数传递） ?...时无法修改全局变量 # 对于可变类型的全局变量来说，因其指向的数据可以修改，所以不使用global时也可修改全局变量 ---- 下面就进入验证扩展系列，看看一些概念： # 之前很多资料说py3匿名函数里不能调用...# Python中函数参数都是引用传递 # 对于不可变类型，因变量不能修改，所以运算不会影响到变量自身 # 而对于可变类型来说，函数体中的运算有可能会更改传入的参数变量 ---- # 函数名能不能重复的问题
架构图 大致思路： 使用python-replication 消费MySQL的binlog，并对其进行处理后将生成的结果存到kafka，然后使用clickhouse_sinker去消费kafka数据，将最终结果存到...f.readlines() res1, res2 = res[0].split(",") logging.info(f"读取到的之前binlog pos文件信息..., binlog文件名:{res1} ,位移: {res2}") stream = BinLogStreamReader( connection_settings...，从最新的binlog pos开始读取") stream = BinLogStreamReader( connection_settings=MYSQL_SETTINGS...if schema not in ["sbtest", "percona"]: continue # rows指的是binlog event涉及到的数据行数
生成报告 pytest samples/login_pay --tep-reports 使用篇 用例集 在tests目录下将测试用例按功能模块分成多个用例集： tests user user_main_process.py...student_validate.py 测试用例 用例的基本原则是用例解耦：每个.py文件都是单独的可运行的测试用例。...接口串联 得益于一个.py文件就是一条用例的约定。接口的串联就能通过变量进行实现，从上个接口响应中取值，存入变量，放到下个接口的入参中，轻松完成。...②命令行cd到utils目录下，在mitm.py中设置过滤域名。 ③mitmdump -s mitm.py开始录制。 用例会自动生成到tests/mitm文件夹下。...从测试工具转变到测试平台，最重要是要想清楚用例的运行流程。从前端录入用例信息后，通过后端保存到数据库，再把数据组装出来，变成可执行的文件。
这使得模型能够从最近的标记生成连贯的文本，而无需重置缓存 —— 这是以前方法中没有看到的能力。 StreamingLLM针对流式应用进行了优化，例如多轮对话。...StreamingLLM将让模型持续运行，根据最近的对话生成响应，而无需刷新其缓存。...以前的方法在对话长度超过训练长度时可能需要重置缓存（丢失最近的上下文），或者重新计算来自最近文本历史的KV状态，这可能是耗时的。 !nvidia-smi 安装 TensorRT-LLM !...将Mistral转换为TensorRT格式。为了启用StreamingLLM，我们需要在检查点转换中传递两个额外的标志。...我们将125,000个字符作为我们的输入。
在本文中，我们将深入研究 Python 的内部实现，并了解 Python 如何使用一种名为字符串驻留（String Interning）的技术，实现解释器的高性能。...清理函数从interned字典中遍历所有的字符串，调整这些对象的引用计数，并把它们标记为NOT_INTERNED，使其被垃圾回收。...5.1 变量、常量与函数名 CPython 对常量（例如函数名、变量名、字符串字面量等）执行字符串驻留。...*/ err = PyDict_SetItem(v, kv, item); Py_DECREF(kv); return err; } 5.3 任何对象的属性 Python 中对象的属性可以通过...Python已经支持中文变量名啦！》
在文件vendor\goodix\gr5515_sk_xts_demo\BUILD.gn中，对ACTS的编译文件进行链接。其中⑴到⑵处的链接选项为编译出的属于ACTS的组件测试库文件。...上文提到的ohos_xts_test_args在文件build\lite\hb_internal\build\build_process.py中，代码如下。...前文已经了解到，编译构建命令行可以指定要编译的xts测试套件。理论上，也可以在产品解决方案配置文件中指定。注意不能同时在编译构建命令行参数中指定，会覆盖。无用的知识点又增加了。...在文件test\xts\acts\communication_lite\lwip_hal\BUILD.gn中，⑴处表明，会依赖Liteos_m内核编译。从选项的名字和实际的作用，让人摸不着头脑。...该选项config_ohos_xts_acts_utils_lite_kv_store_data_path声明在文件test\xts\acts\utils_lite\kv_store_hal\BUILD.gn
for windows）; 安装语言包； 构建共享库依赖 目标是构建共享库文件。.../python/ sudo python setup.py install 更详细的安装文档参见官网手册。...push的数据可以在任何设备上，此外，可以在同一个 key 上传递多个值，KVStore 会对多个值求和，push聚合后的值: Python >>> gpus = [mx.gpu(i) for i in...同push类似，通过一次调用，我们也可以将值同时pull到多个设备上: Python >>> b = [mx.nd.ones(shape, gpu) for gpu in gpus] >>> kv.pull...model.predict(X_data) lines = ax.plot(X_data, prediction, 'r-', lw=5) plt.show() 总结 MXnet 是个深度学习的框架，支持从单机到多
总共生成四个数据集： train_dev_df：从广告日志+广告操作文件+广告静态文件提取出的数据集中减去最后一天的数据 train_df：训练集，从广告日志+广告操作文件+广告静态文件聚合提取出的最全数据集...格式转换 最后在convert_format.py中，分别对训练集和测试集进行了去重、fillna、归一化以及将Word2Vec和DeepWalk得到的embedding拼接起来，并且掩盖到5%的广告。...源码中训练的入口为train.py，从该文件代码可知，经过特征工程后提取的特征类型有single_features、cross_features、multi_features、dense_features...从CIN.py代码看，cross_features和multi_features都会输入到CIN网络（_build_extreme_FM函数）中，然后dnn_input将CIN的输出、single_features...Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中，也就是把原先词所在空间嵌入到一个新的空间中去。
下图是v1的类图，展示了从用户输入到模型推理的过程。 主进程：负责对prompt做预处理和后处理，以及启动engine进程。...PD分离 PD分离的三个核心概念： Connector：允许kv consumer从kv producer检索kv cache。...insert和drop_select的语义类似于SQL，其中insert将KV缓存插入到缓冲区中，而drop_select返回匹配给定条件的KV缓存并将其从缓冲区中删除。...消除计算约束：远程访问几乎无限的计算 容错：自动将失败的任务重新路由到集群中的其他机器 状态管理：在任务之间共享数据并跨数据进行协调 Ray的简单使用 主节点启动： ray start --head -...从节点启动： ray start --address='主节点ip:主节点端口' --num-gpus=1 # num-gpus用于指定使用从节点上几张卡 可以随意启动多个从节点 在集群内任意节点都可以查看集群状态
(name,age=23,**kv): """输出输出用户传参""" print("我叫",name,"我的年龄是",age,"dict:",kv) # 调用含关键字参数的函数 default_kv_params...): 需要注意py里面的书写格式 ==> 先定义再调用（Code参考） #### 同时定义可变参数+关键字参数 #### def default_god_params(name,age=23,*args...= " ": return input_str elif input_str[0]==" ": return my_trim(input_str[1:])#从第二个到最后一个字符...elif input_str[-1]==" ": return my_trim(input_str[:-1])#从第一个到倒数第二个(end_index取不到) print(my_trim...感到疑惑可以看之前的运算符扩展（点我） 上面讲完可变和不可变再看这个就太轻松了～ Python中函数参数都是引用传递 对于不可变类型，因变量不能修改，所以运算不会影响到变量自身 而对于可变类型来说，函数体中的运算有可能会更改传入的参数变量
block 大小的计算方法由vllm/vllm/worker/cache_engine.py文件里CacheEngine类的get_cache_block_size函数实现，代码也很简单，简化后如下：...Block 数量如何计算 block 数量计算由vllm/vllm/worker/worker.py文件中Worker类的profile_num_available_blocks函数实现，该函数很简单，...后续可以通过append_tokens将新的 token添加到这个 list 中去。...数组中的每个 token id，将该 token 信息存入到 LogicalBlock 中。...vLLM 在vllm/vllm/core/block_manager.py文件下实现了BlockAllocator类用来初始化所有物理 block，并负责分配这些 block。
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