我们使用Jenkins作为我们的CI引擎，它知道如何监控git存储库。出于某种原因，我通常会看到StartedbyuseranonymousBuildinginworkspace/var/lib/jenkins/jobs/X/workspaceCheckout:workspace//var/lib/jenkins/jobs/X/workspace-hudson.remoting.LocalChannel@844d88Usingstrategy:DefaultLastBuiltRevision:Revision8422864a9745535d808435bd33ece764fd25035
我们使用Jenkins作为我们的CI引擎，它知道如何监控git存储库。出于某种原因，我通常会看到StartedbyuseranonymousBuildinginworkspace/var/lib/jenkins/jobs/X/workspaceCheckout:workspace//var/lib/jenkins/jobs/X/workspace-hudson.remoting.LocalChannel@844d88Usingstrategy:DefaultLastBuiltRevision:Revision8422864a9745535d808435bd33ece764fd25035
我想将我的gitmergetoolkdiff3更改为p4merge。因为我在使用kdiff3mergetool的Windows系统上遇到错误。/mingw32/libexec/git-core/git-mergetool--lib:line128:C:\ProgramFiles\KDiff3\kdiff3:cannotexecutebinaryfile:Execformaterrorapplication/config/constants.phpseemsunchanged.所以我想将kdiff3更改为p4merge，这里我也遇到了这样的错误warning:merge.toolhasm
我想将我的gitmergetoolkdiff3更改为p4merge。因为我在使用kdiff3mergetool的Windows系统上遇到错误。/mingw32/libexec/git-core/git-mergetool--lib:line128:C:\ProgramFiles\KDiff3\kdiff3:cannotexecutebinaryfile:Execformaterrorapplication/config/constants.phpseemsunchanged.所以我想将kdiff3更改为p4merge，这里我也遇到了这样的错误warning:merge.toolhasm
我已经使用pipelinefeature将一些旧的Jenkins作业转移到新作业上为了能够将Jenkins配置集成到git存储库中。它工作正常，但我在问自己是否有办法减少构建时发生的checkout次数。设置我有一个与我的git存储库相关的Jenkins多分支作业我的git存储库中有一个Jenkinsfile#!groovynode{stage'Checkout'checkoutscm//buildprojectstage'Build'...}问题当我推送到我的远程分支BRANCH_1时，多分支jenkins作业被触发，我的理解是发生了以下步骤:多分支作业为分支索引创建一个gitfet
我已经使用pipelinefeature将一些旧的Jenkins作业转移到新作业上为了能够将Jenkins配置集成到git存储库中。它工作正常，但我在问自己是否有办法减少构建时发生的checkout次数。设置我有一个与我的git存储库相关的Jenkins多分支作业我的git存储库中有一个Jenkinsfile#!groovynode{stage'Checkout'checkoutscm//buildprojectstage'Build'...}问题当我推送到我的远程分支BRANCH_1时，多分支jenkins作业被触发，我的理解是发生了以下步骤:多分支作业为分支索引创建一个gitfet
我正在从事的当前项目，我正在尝试探索一堆不同的想法，这些想法通常表现为一堆功能分支。我正在处理的功能通常彼此正交，因此有时我想merge所有这些功能(或功能的某些子集)并一起测试它们。到目前为止，我的工作流程是这样的——我有分支featureA、featureB、featureC，我会有一个名为featureA_featureB然后是另一个像featureA_featureB_featureC等我有两个问题:命名方案非常繁琐并且会产生很多分支困惑由于我正在测试具有merge在一起的功能的分支，所以我倾向于不小心提交到组合分支而不是单个分支。因此，例如，我想到了对featureC的改进，
我正在从事的当前项目，我正在尝试探索一堆不同的想法，这些想法通常表现为一堆功能分支。我正在处理的功能通常彼此正交，因此有时我想merge所有这些功能(或功能的某些子集)并一起测试它们。到目前为止，我的工作流程是这样的——我有分支featureA、featureB、featureC，我会有一个名为featureA_featureB然后是另一个像featureA_featureB_featureC等我有两个问题:命名方案非常繁琐并且会产生很多分支困惑由于我正在测试具有merge在一起的功能的分支，所以我倾向于不小心提交到组合分支而不是单个分支。因此，例如，我想到了对featureC的改进，
前言本文简要介绍了GPT-3的背景，模型架构，训练数据以及训练方式部分。具体训练细节，实验结果很多，可以在用到的时候再看Intro本文剖析了pretrain-finetune架构存在的问题：对于每个新的任务，都需要大量的标注数据将表达能力更强的模型（预训练阶段要求用大模型）在比较窄的数据（微调阶段是在narrow数据分布上进行的）上训练是不合理的。大模型的效果并不能泛化到OOD数据上人类在接触一个下游任务时不需要大量的训练样本，只需要对任务的描述或者几个例子就可以。我们希望NLP模型也能有这种多任务之间无缝衔接的能力解决上述问题可行的方案：meta-learning：模型在预训练阶段就学到了一
AIGC之LLaMA：《LLaMA:OpenandEfficientFoundationLanguageModels》翻译与解读导读：该论文提出了一个开源的大规模语言模型LLaMA。该模型有以下几个核心技术点：>>模型架构：LLaMA使用Transformer架构，特别是采用解决层归一化方法的16层模型。这相比于其他模型有更深的深度，能够学习更复杂的语言表示。>>训练数据：LLaMA训练的数据集包含4TB的句子，来自于BookCorpus、CC-News、OpenWebText-2等多个数据源。如此大规模的数据集有助于模型学习更丰富的语言知识。>>学习率调度：LLaMA使用渐进式学习率调度方法
