一、常用命令1）、进入Hbase客户端>>hbaseshell2）、列出Hbase中存在的所有表>>list3）、查询Hbase中前两条数据>>scan'表名',{LIMIT=>2}4）、统计表中行的数量（统计记录数条数）count，语法：>>count‘表名’5）、返回Hbase版本信息>>version6）、列出所有命令空间>>list_namespace7）、查看指定命名空间的表>>list_namespace_table'空间名' 8）、查看Hbase表空间文件大小hadoopfs-ls/hbase/data/命令空间/表名9）、新建Hbase表>>create'ns1:t1','cf

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“林子雨大数据”实验3HBase操作与接口编程环境搭建VM虚拟机和Ubuntu系统的安装在Windows中使用VirtualBox安装Ubuntu虚拟机（2020年7月版本）_厦大数据库实验室博客(xmu.edu.cn)Hadoop安装（伪分布式）Hadoop3.1.3安装教程_单机/伪分布式配置_Hadoop3.1.3/Ubuntu18.04(16.04)_厦大数据库实验室博客(xmu.edu.cn)HBase安装（伪分布式）HBase2.2.2安装和编程实践指南_厦大数据库实验室博客(xmu.edu.cn)通过NAT转发使本地主机连接虚拟机PowerShellSSH连接VirtualBox

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这一章我们聊聊指令微调，指令微调和前3章介绍的prompt有什么关系呢？哈哈只要你细品，你就会发现大家对prompt和instruction的定义存在些出入，部分认为instruction是prompt的子集，部分认为instruction是句子类型的prompt。对比前三章介绍过的主流prompt范式，指令微调有如下特点面向大模型：指令微调任务的核心是释放模型已有的指令理解能力(GPT3中首次提出)，因此指令微调是针对大模型设计的，因为指令理解是大模型的涌现能力之一。而prompt部分是面向常规模型例如BERT预训练：与其说是instructiontunning，更像是instruction

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1.关于parameters()方法Pytorch中继承了torch.nn.Module的模型类具有named_parameters()/parameters()方法，这两个方法都会返回一个用于迭代模型参数的迭代器（named_parameters还包括参数名字）：importtorchnet=torch.nn.LSTM(input_size=512,hidden_size=64)print(net.parameters())print(net.named_parameters())##我们可以将net.parameters()迭代器和将net.named_parameters()转化为列表类

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