JSON（JavaScriptObjectNotation,JS对象简谱）是一种轻量级的数据交换格式。现在的接口请求requestparams和responsebody，大都是使用json格式的数据。Python使用requests模块作接口请求，requestparams不能直接申明json格式，需先定义成dict字典数据，然后转换成json处理。Python中自带json库，json模块有2个方法dumps()：将dict数据转为json数据#coding=utf-8importjsonv={"code":200,"message":"请求成功","data":None}json_str=
JSON（JavaScriptObjectNotation,JS对象简谱）是一种轻量级的数据交换格式。现在的接口请求requestparams和responsebody，大都是使用json格式的数据。Python使用requests模块作接口请求，requestparams不能直接申明json格式，需先定义成dict字典数据，然后转换成json处理。Python中自带json库，json模块有2个方法dumps()：将dict数据转为json数据#coding=utf-8importjsonv={"code":200,"message":"请求成功","data":None}json_str=
项目场景：在多GPU环境下用Pytorch训练的Resnet分类网络问题描述卷积神经网络ResNet训练好之后，测试环境或测试代码用了单GPU版或CPU版，在加载网络的时候报错，报错处代码为：net.load_state_dict(torch.load(args.weights))报错如下：RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforResNet: Missingkey(s)instate_dict:"conv1.0.weights","conv1.1.weights","conv1.1.bias",...原因分析：出现这种报错的原因主要是，state
项目场景：在多GPU环境下用Pytorch训练的Resnet分类网络问题描述卷积神经网络ResNet训练好之后，测试环境或测试代码用了单GPU版或CPU版，在加载网络的时候报错，报错处代码为：net.load_state_dict(torch.load(args.weights))报错如下：RuntimeError:Error(s)inloadingstate_dictforResNet: Missingkey(s)instate_dict:"conv1.0.weights","conv1.1.weights","conv1.1.bias",...原因分析：出现这种报错的原因主要是，state
原因：预训练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称不吻合，Checkpoint里面的模型是在双卡上训练的，保存的key前面都多一个module.解决：model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1]).cuda()torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。注意：不能直接在load_state_dict里面加strict=False来解决此问题，加入
原因：预训练权重层数的键值与新构建的模型中的权重层数名称不吻合，Checkpoint里面的模型是在双卡上训练的，保存的key前面都多一个module.解决：model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[0,1]).cuda()torch.nn.DataParallel是一种能够将数据分散到多张显卡上从而加快模型训练的方法。它的原理是首先在指定的每张显卡上拷贝一份模型，然后将输入的数据分散到各张显卡上，计算梯度，回传到第一张显卡上，然后再对模型进行参数优化。注意：不能直接在load_state_dict里面加strict=False来解决此问题，加入
卷友们好，我是rumor。虽然ChatGPT在大众眼里的热度可能已经过去了，但它prompt出了我的焦虑，于是最近一直在补大模型相关的工作。比起小模型，大模型有一个很重要的涌现能力（Emergentability）就是In-ContextLearning（ICL），也是一种新的范式，指在不进行参数更新的情况下，只在输入中加入几个示例就能让模型进行学习，如下图中用ICL做情感分析任务的栗子：忽略大模型的贵，这个范式具备不少优势：输入的形式是自然语言，可以让我们可以更好地跟语言模型交互，通过修改模版和示例说明我们想要什么，甚至可以把一些知识直接输入给模型这种学习方式更接近人类，即通过几个例子去类比
卷友们好，我是rumor。虽然ChatGPT在大众眼里的热度可能已经过去了，但它prompt出了我的焦虑，于是最近一直在补大模型相关的工作。比起小模型，大模型有一个很重要的涌现能力（Emergentability）就是In-ContextLearning（ICL），也是一种新的范式，指在不进行参数更新的情况下，只在输入中加入几个示例就能让模型进行学习，如下图中用ICL做情感分析任务的栗子：忽略大模型的贵，这个范式具备不少优势：输入的形式是自然语言，可以让我们可以更好地跟语言模型交互，通过修改模版和示例说明我们想要什么，甚至可以把一些知识直接输入给模型这种学习方式更接近人类，即通过几个例子去类比
require.context（）的用法详解🌴require.context()的介绍🌺用法一：在组件内引入多个组件🌼用法二：在main.js中引入大量公共组件🍂用法三：使用插件注册全局组件🌵用法四：引入vuex的module🌳用法五：引入项目中所有的svg文件欢迎加入前端学习交流群692081881🌴require.context()的介绍我们可以在控制台中打印require，可见require其实就是就是一个函数我们可以打印require.prototype，查看他身上都有什么方法，都要传入哪些参数console.log(require.prototype);require.context
require.context（）的用法详解🌴require.context()的介绍🌺用法一：在组件内引入多个组件🌼用法二：在main.js中引入大量公共组件🍂用法三：使用插件注册全局组件🌵用法四：引入vuex的module🌳用法五：引入项目中所有的svg文件欢迎加入前端学习交流群692081881🌴require.context()的介绍我们可以在控制台中打印require，可见require其实就是就是一个函数我们可以打印require.prototype，查看他身上都有什么方法，都要传入哪些参数console.log(require.prototype);require.context
