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记录create-react-app使用craco-fast-refresh热更新插件,报错Uncaught TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'signature')

1.问题背景项目在引用自研组件库后,启动后webpack报错热更新存在问题,无法正常启动2.解决方案在询问组件库开发同事,被告知无问题;百度无果;查找webpack源码后,发现能定位到报错的代码位置,却无力解决时。我决定使用控制变量法,禁用热更新插件,来解决问题。幸运的是,还真就解决了,注释掉热更新组件后,组件能正常引入了。3.结尾目前此问题还不知道原因,只能去找找其他热更新插件是否可用了。

常见的六种容错机制:Fail-Over、Fail-Fast、Fail-Back、Fail-Safe,Forking 和 Broadcast

目录1、Fail-Over:故障转移2、Fail-Fast:快速失败3、Fail-Back:失效自动恢复4、Fail-Safe:失效安全5、Forking:并行调用多个服务6、Broadcast:广播调用参考资料版权声明1、Fail-Over:故障转移Fail-Over意思是“故障转移,失败自动切换”,是一种备份操作模式。它的主要思路是:主要组件出现异常时,将其功能转移到具有同样功能的备份组件上。要点在于有主有备,且主发生故障时,可将备切换为主。比如HDFS的双NameNode,当ActiveNameNode出现故障时,可以启用StandbyNameNode来继续提供服务。【最佳实践】通常用于

常见的六种容错机制:Fail-Over、Fail-Fast、Fail-Back、Fail-Safe,Forking 和 Broadcast

目录1、Fail-Over:故障转移2、Fail-Fast:快速失败3、Fail-Back:失效自动恢复4、Fail-Safe:失效安全5、Forking:并行调用多个服务6、Broadcast:广播调用参考资料版权声明1、Fail-Over:故障转移Fail-Over意思是“故障转移,失败自动切换”,是一种备份操作模式。它的主要思路是:主要组件出现异常时,将其功能转移到具有同样功能的备份组件上。要点在于有主有备,且主发生故障时,可将备切换为主。比如HDFS的双NameNode,当ActiveNameNode出现故障时,可以启用StandbyNameNode来继续提供服务。【最佳实践】通常用于

谷歌开始推送 ChromeOS 111 更新,引入 Fast Pair 功能

3月11日消息,谷歌于2022年1月宣布将会为Chromebook引入FastPair功能,ChromeOS111版本更新中终于向用户开放这项功能。谷歌已开始推送,预估将会在未来几周内完成。FastPair(快速配对服务)是谷歌最早在2017年面向手机推出的,谷歌原本计划在2019年登陆Chromebook,可是由于种种原因一直搁置。该服务用于在首次使用低功耗蓝牙技术将蓝牙设备靠近时快速配对。它于2017年10月宣布,最初用于将扬声器,耳机和车载套件等音频设备连接到 Android 操作系统。Chromebook在更新到ChromeOS111版本之后,连接PixelBudsPro等耳机会在屏幕

谷歌开始推送 ChromeOS 111 更新,引入 Fast Pair 功能

3月11日消息,谷歌于2022年1月宣布将会为Chromebook引入FastPair功能,ChromeOS111版本更新中终于向用户开放这项功能。谷歌已开始推送,预估将会在未来几周内完成。FastPair(快速配对服务)是谷歌最早在2017年面向手机推出的,谷歌原本计划在2019年登陆Chromebook,可是由于种种原因一直搁置。该服务用于在首次使用低功耗蓝牙技术将蓝牙设备靠近时快速配对。它于2017年10月宣布,最初用于将扬声器,耳机和车载套件等音频设备连接到 Android 操作系统。Chromebook在更新到ChromeOS111版本之后,连接PixelBudsPro等耳机会在屏幕

迁移学习 (transfor learning) or 微调(fine tune)

(一)微调/迁移学习数据标注是一个很贵的事情,我们希望在经过大量的数据训练以后。我们的模型具备了一定的学习能力,在以后只需要给一点点的提示就能够学会一个新的事物。就是迁移学习的概念,名字不一样而已。(1)网络架构一个神经网络可以分为两块特征收取将原始像素变为能够线性分割的特征线性分类器来做分类那么微调是怎么做的呢?有一个神经网络net,它的训练来自于A数据集,而我的项目是B数据集。我希望能够net经过微小的调整之后,也能够用在B数据集上。也就是特征提取的那一部分仍起作用,只是说分类层需要重新训练。训练:是一个目标数据集上的正常任务,但是用更强的正则化:使用更小的学习率使用更少的数据迭代如果源数

迁移学习 (transfor learning) or 微调(fine tune)

(一)微调/迁移学习数据标注是一个很贵的事情,我们希望在经过大量的数据训练以后。我们的模型具备了一定的学习能力,在以后只需要给一点点的提示就能够学会一个新的事物。就是迁移学习的概念,名字不一样而已。(1)网络架构一个神经网络可以分为两块特征收取将原始像素变为能够线性分割的特征线性分类器来做分类那么微调是怎么做的呢?有一个神经网络net,它的训练来自于A数据集,而我的项目是B数据集。我希望能够net经过微小的调整之后,也能够用在B数据集上。也就是特征提取的那一部分仍起作用,只是说分类层需要重新训练。训练:是一个目标数据集上的正常任务,但是用更强的正则化:使用更小的学习率使用更少的数据迭代如果源数

关于 linux:Yocto Custom Layer 在 mkfs.ext4 之后在 do_rootfs 上运行 Tune2fs

YoctoCustomLayerrunTune2fsondo_rootfsaftermkfs.ext4我在Ubuntu18.04上使用Yocto和Meta-Tegra的Warrior分支,以尝试集成RAUC开源项目以进行Linux固件更新。我了解到,如果U-Boot正在写入的EXT4文件系统具有metadata_csum属性,则U-Boot在写入EXT4分区(以更新U-BootEnv)时会出现问题。如果启用该属性并且U-Boot完全写入,Linux将无法挂载根文件系统。这里有一些帖子:https://patchwork.ozlabs.org/patch/818337/http://u-boot

关于 linux:Yocto Custom Layer 在 mkfs.ext4 之后在 do_rootfs 上运行 Tune2fs

YoctoCustomLayerrunTune2fsondo_rootfsaftermkfs.ext4我在Ubuntu18.04上使用Yocto和Meta-Tegra的Warrior分支,以尝试集成RAUC开源项目以进行Linux固件更新。我了解到,如果U-Boot正在写入的EXT4文件系统具有metadata_csum属性,则U-Boot在写入EXT4分区(以更新U-BootEnv)时会出现问题。如果启用该属性并且U-Boot完全写入,Linux将无法挂载根文件系统。这里有一些帖子:https://patchwork.ozlabs.org/patch/818337/http://u-boot