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TVMC python:一种TVM的高级API
Step 0: Imports from tvm.driver import tvmc Step 1: Load a model 下载模型： wget https://github.com/onnx/models/raw/b9a54e89508f101a1611cd64f4ef56b9cb62c7cf/vision/classification/resnet/model/resnet50-v2-7.onnx mv resnet50-v2-7.onnx my_model.onnx 模型导入TYSSNLP2022
Parameter-efficient Tuningcentos、Ubuntu minimal install tuning shell script
该版本仅支持centos7及Ubuntu1804，脚本内容： 1 #!/bin/bash 2 # 3 #************************************************************************************* 4 #Author: wanghaomiao 5 #QQ:BES2500/BES2300 ANC Designer 编写自己的上位机
交流学习，如有错误欢迎指正。by:wwdeng QQ:435398366 USB -> usb_vendor_callback -> pc_usb_cmd_set -> anc_cmd_receve_process pc_usb_cmd_set中cmd = PC_TOOL_CMD_ANC_MC_EQ_TUNING("ANC_MC_EQ") anc_cmd_receve_process中数据转换为消息结构体 typedef enum { PC_TOOL_(一)大话深度学习编译器中的自动化调优·前言
深度学习计算框架中的自动化调优，尤其是高性能算子自动生成是这几年非常火的话题。这个系列的文章主要是对之前看到的零碎信息做个简单的总结。尽管，由于有些方向比较艰深，笔者懂得十分浅薄，文章在很多方面也只能蜻蜓点水。这是第一篇，权当是个引子。 问题与挑战 深度神经网络（DNN）Transformer课程 业务对话机器人Rasa 3.x Tuning Your NLU Model
Transformer课程 业务对话机器人Rasa 3.x Tuning Your NLU Model Connecting to Messaging and Voice Channels Rasa开源提供了许多内置连接器，用于连接到常用的消息和语音通道。您还可以使用预先配置的REST频道连接到您的网站或应用程序，或构建自己的自定义连接器 ConnectingKnowledgeable Prompt-tuning: Incorporating Knowledge into Prompt Verbalizer for Text Classification
【摘要】 用特定任务prompt，在基于预训练语言模型在上进行微调在文本分类任务上已经显示效果很好。特别，最近的研究发现在小样本场景上的效果尤为突出。Prompt turning的核心是插入文本片段，也叫作template。将原来的分类问题转化为掩码语言模型问题。其中一个关键的步骤sql tuning with sql_id
Suppose the sql id is – 87s8z2zzpsg88 1. Create Tuning Task DECLARE l_sql_tune_task_id VARCHAR2(100); BEGIN l_sql_tune_task_id := DBMS_SQLTUNE.create_tuning_task ( sql_id => '87s8z2zzpsg88', scope => DBMS_SQLTUNE.scope_comprehensive, time_PID tuning guide
最近在学习PID控制算法参数的调节，根据看的matlab的视频做了一些记录。 PID算法 是将 偏差 的 比例（ P roportion）、积分（ I ntegral） 和 微分（ D ifferential） 通过线性组合构成控制量，用这一控制量对被控对象进行控制，这样的控制器称PID控制器。 1. 系统是否是良性系统 系统是否高预训练新范式（Prompt-tuning，Prefix-tuning，P-tuning）
「Prompt Tuning也许会是深度学习时代的Feature Engineering问题，如何给各大任务设计合理的Prompts将会是很有意思的科学问题」–刘知远 虽然博主以前也看到了基于 Prompt-tuning 可以让GPT-3处理各种类型的任务，甚至拥有直接处理零样本和小样本学习能力。也整理过GPT，OpenAIAD-FMCOMMS3-EBZ 调试 Tuning TX/RX FAILED!
问题描述 在ADI提供的官方demo (ver: hdl_2019_r1) 中，重新编译zcu102的版本会出现ad9361驱动无法正常挂载的问题。 使用ADI预编译镜像 (ver: hdl_2019_r1) 不会出现该问题使用Vivado 2018.3 编译源码出现该问题使用ADI预编译镜像 (ver: hdl_2019_r1) 中提供的bitstream文件重Apache Hive and Apache Tez – Memory management and Tuning
Apache Tez is an extensible framework for building high performance batch and interactive data processing applications, coordinated by YARN in Apache Hadoop. Tez improves the MapReduce paradigm by dramatically improving its speed, while maintaining MapRePytorch Note56 Fine-tuning 通过微调进行迁移学习
Pytorch Note56 Fine-tuning 通过微调进行迁移学习 文章目录 Pytorch Note56 Fine-tuning 通过微调进行迁移学习通过微调进行迁移学习ImageNet定义数据预处理使用预训练的模型将最后的全连接层改成二分类训练模型预测小练习使用预训练的模型不使用预训练的模型 全部笔feature-based 方法和fine-tuning 方法的区别
前言 文章来源：LawsonAbs 望各位读者审慎阅读。 持续更新~ 在谈联系和区别的时候，先看Bert 那篇论文中的原文： 1. 共同点 它们都是在下游任务中使用预训练模型的方法 2. 区别 名称 feature-bases 使用具体任务的特征，同时包含预训练的表示作为额外的特征 fine-tuning 引入最小的【Pre-Training】GPT：通过生成式预训练改善语言理解
今天阅读的是 OpenAI 2018 年的论文《Improving Language Understanding by Generative Pre-Training》，截止目前共有 600 多引用。 在这篇论文中，作者提出了一种半监督学习方法——Generative Pre-Training（以下简称 GPT），GPT 采用无监督学习的 Pre-training 充分利用大量未标注的文论文笔记系列-Multi-Fidelity Automatic Hyper-Parameter Tuning via Transfer Series Expansion
论文: Multi-Fidelity Automatic Hyper-Parameter Tuning via Transfer Series Expansion 我们都知道实现AutoML的基本思路是不断选取不同的超参数组成一个网络结构，然后使用这个网络结构在整个数据集上进行评估 (假设评估值为\(f_H(X)=\mathcal{L}(δ,D^{train},D^{valid})\),X【鲲鹏来了】鲲鹏软件栈Dependency Advisor/Porting Advisor/Tuning Kit三款工具体验报告
背景介绍 为了进一步提高鲲鹏云的软件移植效率与工作量评估以及性能调优能力深化；针对华为云鲲鹏云，鲲鹏软件栈的开发工具中提供的三款分析迁移与性能优化工具进行了研究；并给出了验证报告；具体工具如下： Dependency Advisor 一、工具介绍 一款可以简化客户应用迁移到TaiShan服务器Performance Tuning MySQL
通常来说，MySQL性能调优是非常复杂的一件事，不是简单的修改参数就可以完成的。需要综合考虑。而且找出性能瓶颈也非易事。但是通常我们有以下的几种方法找到蛛丝马迹。通过下面的几种方法发现瓶颈以后，我们才能确定下一步应该怎么做？ 其他的可以参考我前面写的文章：MySQL常用SQL优化[ML] 机器学习的 7 步走
Gathering Data. Preparing that Data. Choosing a Model. Training. Evaluation. Hyperparameter Tuning. Prediction. Link：https://www.cnblogs.com/farwish/p/14766830.htmlFine-Tuning and the Stability of Recurrent Neural Networks
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ PloS one, no. 9 (2011): e22885-e22885 Abstract 对构建稳定循环模型网络的标准理论方法的主要批评是，需要对突触连接权重进行微调。这种批评之所以严峻，是因为有关学习这些权重所提出的规则已显示出对其生物学合理性spark学习指南
1 性能调优 1、官方调优指南 https://spark.apache.org/docs/3.1.1/tuning.html 2、Spark性能优化指南——基础篇（美团团队） https://tech.meituan.com/2016/04/29/spark-tuning-basic.htmlSTS（SQL Tuning Set）导入导出过程及错误处理
STS导入或导出错误处理环境模拟：create directory d1 as '/home/oracle/scripts';grant read,write on directory d1 to public;create user apps identified by Apps1234;grant dba ,ADMINISTER ANY SQL TUNING SET to apps;conn apps/Apps1234create table apps.ta_lhr as selSQL性能健康检查脚本 (SQLHC)(文档 ID 1626277.1)
SQL性能健康检查脚本 (SQLHC)(文档 ID 1626277.1)对于SQLHC（SQL Health Check，SQL性能健康检查脚本）工具，Mos文档1626277.1有非常详细的介绍。SQLHC是Oracle Server Technologies Center of Expertise开发的一个工具。SQLHC用于检查单条SQL语句运行的环境，包括基于成本的优化器（CBO）的统计alert文件中出現：Auto-tuning: Shutting down background process GTXd
（一）早上查看一套4節點的RAC服務器時發現 alert 日志中有如下顯示內容。 Thu Jun 13 06:20:31 2013 Auto-tuning: Shutting down background process GTXd Thu Jun 13 06:30:32 2013 Auto-tuning: Shutting down background process GTXc Thu Jun 13 0禁用sql tuning advisor功能
1.查看自动收集统计信息的任务及状态 1 sys@ora11g> select client_name,status from dba_autotask_client; 2 3 CLIENT_NAME STATUS 4 ------------------------------------- -------- 5 auto optimizer stats collection ENABLED 6 auto space advisor ENABLED 7 tuning