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关于Casdoor的最佳实践和经验教训
最佳实践 经验教训 以下是一些关于Casdoor的最佳实践和经验教训： 最佳实践 规划认证和授权策略 在使用Casdoor之前，仔细规划应用程序的认证和授权策略。明确不同用户角色及其对应的权限，这有助于在Casdoor中进行准确的配置，避免后期频繁修改权限设置。例如，对于一个企业应用，确定好管理员、普通员工、外部合作伙伴等角色，以及他们分别对不... -
规则
规则 规则的工作原理 项目规则 规则结构 MDC 规则示例 嵌套规则 Creating a rule Generating rules 最佳实践 例子 From Cursor 代码库 用户规则 团队规则 .cursorrules （旧版） 常见问题 规则 控制 Agent ... -
PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化（beta）
PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化（beta） 1.模型架构 2.辅助函数 3.定义数据集和数据加载器 ImageNet 数据 4.训练后的静态量化 5.量化感知的训练 来自量化的加速 总结 PyTorch 中使用 Eager 模式的静态量化（beta） 原文：https://pytorch.org/tutorials... -
BERT 上的动态量化（Beta）
BERT 上的动态量化（Beta） 简介 1.设置 1.1 安装 PyTorch 和 HuggingFace 转换器 1.2 导入必要的模块 1.3 了解辅助函数 1.4 下载数据集 2.微调 BERT 模型 2.1 设置全局配置 2.2 加载经过微调的 BERT 模型 2.3 定义分词和评估函数 3.应用动态量化 3.1 检查模型大小 ... -
简述MySQL的锁机制
MySQL的锁机制 本文脑图 锁种类 MyISAM MyISAM表级写锁 MyISAM表级共享读锁 MyISAM表级锁竞争情况 并发插入 锁调度 InnoDB InnoDB行锁和表锁 InnoDB间隙锁 死锁 死锁案例一 死锁案例二 死锁的解决方案 总结 MySQL的锁机制 本文脑图 锁种类 Mysql中锁的... -
PyTorch 分布式概述
PyTorch 分布式概述 简介 数据并行训练 torch.nn.DataParallel torch.nn.parallel.DistributedDataParallel TorchElastic 通用分布式训练 PyTorch 分布式开发人员 PyTorch 分布式概述 原文：https://pytorch.org/tutor... -
docker面试题
docker面试题 1、什么Docker？ 2、Docker与虚拟机的不同点在哪里？ 3、Docker容器有几种状态？ 4、Dockerfile中最常见的指令是什么？ 5、Dockerfile中的命令COPY和ADD命令有什么区别？ 6、什么是Docker镜像？ 7、解释基本的Docker使用工作流程是怎样的？ 8、如何在生产中... -
1.1.2 计算机语言
1.1.2 计算机语言 1.1.2 计算机语言 如前所述，计算机解决问题的过程实质上是机械地执行人们为它编制的指令序列的过程。为了告诉计算机应当执行什么指令，需要使用某种计算机语言。这种计算机语言能够精 确地描述计算过程，称为程序设计语言或编程语言（programming language）。 与计算机打交道的理想语言当然是像科幻电影所展示的那样，人... -
九、模型验证
九、模型验证 准确率 创建基线分类模型 创建基线回归模型 交叉验证流水线 带有网格搜索参数调优的交叉验证 交叉验证 自定义表现指标 F1 得分 生成表现的文本报告 嵌套交叉验证 绘制学习曲线 绘制 ROC 曲线 绘制验证曲线 精确率 召回率 将数据分割为训练和测试集 九、模型验证 作者：Chris Albon 译者：飞... -
模型
模型 可用型号 高级型号 代理模型 非高级型号 麦克斯 选择模型 自动选择 思维 上下文窗口 大型上下文和定价 上下文窗口大小 模型托管 模型 Cursor 模型综合指南：Chat 和 CMD+K 的功能、定价、上下文窗口和托管详细信息 可用型号 要将模型添加到 Chat ...
