全量专题
大模型全量微调和LoRA微调详细说明，如何避免灾难性遗忘
在使用大模型进行微调时，特别是在语音识别、自然语言处理等任务中经常会遇到两个主要方法：全量微调和LoRA微调。全量微调涉及更新模型的所有参数，而LoRA（Low-Rank Adaptation）则专注于更新少量的参数来适应新的任务。这两种方法各有优缺点，并有不同的应用场景。 全量微调 1. 什么是全量微调？ 全量微调是指在微调阶段，更新模型中所有参数。这个过程通常在大规模数据集上进行，以适应
数据仓库系列13：增量更新和全量更新有什么区别,如何选择?
你是否曾经在深夜加班时，面对着庞大的数据仓库，思考过这样一个问题：“我应该选择增量更新还是全量更新？” 这个看似简单的选择，却可能影响整个数据处理的效率和准确性。今天，让我们深入探讨这个数据仓库领域的核心问题，揭示增量更新和全量更新的秘密，帮助你在实际工作中做出明智的选择。 目录 引言：数据更新的重要性增量更新vs全量更新：基本概念增量更新的优势与挑战优势挑战示例：增量更新实现 全量更新的
全量知识系统 设计的数据的三大问题：存储、计算和连接
特征feature Q1: 今天先从全知系统中的“特征feature”说起。在全知系统中，特征作为除线性结构以外的其它组合结构（祖传代码脚本模板）中的槽填充物，为特征提供三种计算：合取积（边缘计算 ，左右聚类法）、加权和（神经元计算，上下分类法）、析取商（云计算，中心周围的集类法）。请理解并详细展开或者提出质疑 在全知系统中，特征（Feature）作为知识实体的一种核心属性，扮演着极其重要的角
大模型全量微调和 LoRA 微调：一看就懂_lora微调
在模型微调领域，全量微调和LoRA微调是我们经常听到的技术术语。 首先，我们需要了解什么是模型微调。模型微调本质上是因为有时我们发现模型在某个方面的性能不足。因此，我们希望通过一些训练方法来更新模型，使更新后的模型在某些方面具有更强的能力。本质上，这是对模型的一种修改。在这里，我们通过数据和基于训练的方法，将现有的模型改造为新模型。 微调的本质 那么模型的修改本质上是对模型参数的修改。因此，
centos7 xtrabackup mysql（8）压缩 全量备份 还原（4）
centos7 xtrabackup mysql（8）压缩 全量备份 还原（4） 查看版本： xtrabackup --version qpress --help 主机端 mysql -u root -p 1234aA~1 use company_pro; insert into employee(name) value (‘20240823_1401’); sudo mkdir -p
银行数仓项目实战（三）--使用Kettle进行增量，全量抽取
文章目录 使用Kettle进行全量抽取使用Kettle进行增量抽取 使用Kettle进行全量抽取 一般只有项目初始化的时候会使用到全量抽取，全量抽取的效率慢，抽取的数据量大。 我们在第一次进行全量抽取的时候，要在表中新建一个字段记录抽取时间，用于后面方便进行增量抽取。 全量抽取抽取的是T+1天到昨天的23.59分的数据 首先我们需要在目标表中新建一个字段用于记录上次抽取的时间。
开发一个python工具，pdf转图片，并且截成单个图片，然后修整没用的白边及循环遍历文件夹全量压缩图片
§ 今天推荐一键款本人开发的pdf转单张图片并截取没有用的白边工具 § 一、开发背景： 业务需要将一个pdf文件展示在前端显示，但是基于各种原因，放弃了h5使用插件展示 原因有多个，文件资源太大加载太慢、pdf展示兼容性问题、pdf展示效果不好、pdf字体有时缺失等等，所以将项目中的协议等，全部由pdf文档转成图片，因为文档太多，不可能找UI同学一个一个截图，所以我就基于python代码写了三
正则表达式全量分类--手机号身份证电话金钱邮箱银行卡正则表达式
目录 前言： 匹配8-16位数字或字母【用作卡号账户】 匹配电话号码校验（不包含港澳台手机号） 匹配金钱校验，金融需要钱数字的校验 6-18位纯数字 不能以0开头【用作电话号码】 身份证校验【18位身份证正则表达式】 邮箱校验【匹配邮箱格式的正则表达式】 银行卡号校验【匹配银行卡号】 替换手机号中间4位【正则替换脱敏数据展示】 前言： 主要是金融相关软件开发需要设置一
![MySQL 使用 XtraBackup 进行数据热备份指导 [全量+增量]](https://img-blog.csdnimg.cn/20210128155458644.png)
MySQL 使用 XtraBackup 进行数据热备份指导 [全量+增量]
背景 最近一直涉猎 MySQL 数据库的操作、集群部署知识 注意到，为保证数据安全，掌握数据备份是极为重要的 相比小型服务的冷备份而言 在此推荐并整理，更受推崇的 XtraBackup 下的热备份技巧 ☞ 概念了解 [XtraBackup] XtraBackup 是一种物理备份工具,通过协议连接到 MySQL 服务端，然后读取并复制底层的文件，完成物理备份 优势 XtraBacku
kettle从入门到精通 第六十五课 ETL之kettle 执行动态SQL语句，轻松实现全量增量数据同步
本次课程的逻辑是同步t1表数据到t2表，t1和t2表的表机构相同，都有id，name,createtime三个字段。 CREATE TABLE `t1` (`id` bigint NOT NULL AUTO_INCREMENT,`name` varchar(10) CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_general_ci DEFAULT NULL,`cr
【5】MySQL数据库备份-XtraBackup - 全量备份
MySQL数据库备份-XtraBackup-全量备份 前言环境版本 安装部署下载RPM 包二进制包 安装卸载 场景分析全量备份 | 恢复备份恢复综合 增量备份 | 恢复部分备份 | 恢复 前言 关于数据库备份的一些常见术语、工具等，可见《MySQL数据库-备份》章节，当前不再重复概述。本篇主要对 XtraBackup 工具的使用做下详细讲解。 首先，说下所使用的环境、版本。
理解BW DSO/Cube 增量/全量抽数
1.对于数据删除后，怎么抽数使得DSO/Cube实现数据同步？ 首先需要说明的是：BW在处理删除没有优势，通过Delta或Full DTP都不能满足要求，目前有两种方法可以实现 第一种：从数据源上下手，增加一个删除标记，在报表展示的时候，filter删除的数据，使得不显示 第二种：伪增量，从Transformation入手，在开始例程中，比较上载的数据和已有数据，设置其指
【Solr6.6.0】Solr对IK分词器的配置、Solr自动生成唯一ID、Solr服务器的增量和全量更新（五）
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mysql实战——xtrabackup全量备份/增量备份及恢复
一、测试前准备 mysql数据库 端口3306数据文件目录 /data/mysql/3306/data 安装目录/usr/lcoal/mysql配置文件/etc/my.cnf 创建数据库 testXtra 创建备份目录 备份目录/data/backup/备份恢复数据文件目录/data/mysql/3307/data备份恢复配置文件/etc/my_3307.cnf 二、开始测试
Oracle中全量CHECKPOINT和增量CHECKPOINT的区别与作用
全量CHECKPOINT和增量CHECKPOINT对用户都是透明的，而增量CHECKPOINT只不过是将全量CHECKPOINT要写的脏块分时间分批次写到数据文件中而已，此操作可以极大地减少对数据库性能的影响。 全量CHECKPOINT 全量CHECKPOINT是指DBWR进程将脏缓冲区列表中的脏块一次性地写入数据文件中。该操作可以简单地分为2个步骤（这里假设执行全量CHECKPOINT的时间点
华为OD机试【全量和已占用字符集】(java)(100分)
1、题目描述 给定两个字符集合，一个是全量字符集，一个是已占用字符集，已占用字符集中的字符不能再使用。 2、输入描述 输入一个字符串 一定包含@，@前为全量字符集 @后的为已占用字符集；已占用字符集中的字符一定是全量字符集中的字符；字符集中的字符跟字符之间使用英文逗号隔开；每个字符都表示为字符+数字的形式用英文冒号分隔，比如a:1标识一个a字符；字符只考虑英文字母，区分大小写；数字只考虑正整
AI大模型探索之路-训练篇15：大语言模型预训练之全量参数微调
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型
Windows系统下将MySQL数据库表内的数据全量导入Elasticsearch
目录 下载安装Logstash 配置Logstash配置文件 运行配置文件 查看导入结果 使用Logstash将sql数据导入Elasticsearch 下载安装Logstash 官网地址 选择Windows系统，需下载与安装的Elasticsearch相同版本的，下载完成后解压安装包。 配置Logstash配置文件 在config文件夹下新建一个名为 sql.c
Mysql全量数据迁移（备份+恢复）
linux/windows环境大同小异 1、数据备份 mysqldump命令备份指定数据库全量数据 登录服务器 mysqldump -u 用户名 -p数据库密码 数据库名 > 备份文件地址/database.sql sql脚本备份完成！ 2、数据库迁移/恢复 我选用的是source命令，当然也有其他的方式 以下为source命令的方式 1、一般全量sql脚本数据较大，需修改数据
mysql全量备份及数据恢复实践
前置 myql：8.0.34 percona-xtrabackup：percona-xtrabackup-8.0.34-29 一、全量备份脚本 #!/bin/bash#删除历史find /data/backups -mtime +10 -exec rm -rf {} \;#下载备份工具#wget https://file.zjwlyy.cn/percona-xtrabacku
全量知识系统 程序详细设计 master：统一建模 元对象设施 ＜类别categorization 及其计算器＞
Q1. 今天想聊聊 全量知识系统中 的 范畴大辩论 ： 三方（论点论证论据）辩论 。 先抛开 全知系统说说“ 范畴大辩论 ： 三方（论点论证论据）辩论” 当我们谈到“范畴大辩论：三方（论点、论证、论据）辩论”时，我们实际上是在讨论一个逻辑和论证的基本结构。在任何讨论、辩论或论文中，这三个元素都是至关重要的。 论点（Claim）：这是你想要证明或反驳的主要观点。论点应该清晰、明确，并且具有可辩论
全量知识系统 程序详细设计 三次模型：数据模型图算模型和统计模型（QA百度文库）
Q1. 递归迭代和回溯是什么的基本结构，为什么 递归、迭代和回溯都是算法设计中常用的策略，它们各自有不同的基本结构和应用场景。 递归： 基本结构：递归的基本结构包括两个部分：递归终止条件和递归过程。递归终止条件是基本情形，当满足这个条件时，递归停止并返回结果。递归过程是将问题分解为更小的子问题，然后对这些子问题递归调用自身，直到达到终止条件。示例：斐波那契数列的递归实现，fib(n) = f
全量知识系统 程序详细设计 之 计算模型-情态模型中的λ演算图灵机微感机：计算分界“表”/“里”的“边框”（QA 百度文库）
Q1. 你上面说到：λ演算和图灵机是两种不同的计算模型。λ演算是一种函数定义、函数应用和函数等价性的理论，而图灵机是一种抽象的计算设备，用于模拟任何可能的计算过程。那么，请问，在全知系统的程序详细设计中 总结了三种程序语言模型：函数式、声明式和命令式。如果非要将 这两种计算模型（λ演算和图灵机） 对应到三种程序语言模型中，应该λ演算 可以视为 函数式，那推图灵机呢？以及还有一个计算模型应该是什么？
solr通过http方式全量更新索引
启动tomcat，访问http://localhost:8080/solr/dataimport?command=full-import 将数据全部导入solr服务器进行索引 访问http://localhost:8080/solr/dataimport?command=status可以查看运行状态 当修改data-config.xml 文件配置时运行http://localhost:8
全量知识系统 程序详细设计 定稿之 “祖传代码”：Preserving(QA百度文库）
Q1.今天继续聊 全量知识系统 程序详细设计 定稿- “祖传代码”。“祖传代码”表示全知系统的全部“可能的世界”：“Preserving”的一个 Python Class 母版。 采用MVC软件架构，设计了视图V、模型M和控制C 的表示法：HTML+JSP业务页面（命名空间 人机交互界面“准线”），https +Json 数据斑面（天花板-实验室 “法线”） ，restful+SAOP 技术版面（