gitlab在runner栏点击就报500Whoops,somethingwentwrongonourend.Tryrefreshingthepage。原因是迁移gitlab迁移时备份恢复后报aes256_gcm_decrypt是因为敏感数据的加密密钥发生变化或密钥丢失了，重置密钥修复数据即可。解决办法首先进入这个gitlab的容器进入：kubectlexec-itgitlab的pod的名字-n名称空间bash进入后输入：gitlab-ctltail|grepaes256_gcm_decrypt查询是否有这个字段，有，就用一下方法在gitlab容器里输入：gitlab-railsdbconso
我有一个非常简单的网站，我正在使用page_cache装饰器。我有一个cronjob可以检查新数据并在可用时对其进行处理。(这是使用crontab执行的管理命令运行的)我想在处理新数据时清除所有页面缓存。我在这里查看文档:https://docs.djangoproject.com/en/stable/topics/cache/找到cache.clear()，这似乎是我想要的。我在数据处理部分添加了一个标志，并在找到新数据时执行cache.clear()。但是，在命令运行后，缓存不会被清除。(我已经清除了缓存的浏览器，并检查确定不是浏览器)cache.clear()不能清除所有缓存页面
我有一个非常简单的网站，我正在使用page_cache装饰器。我有一个cronjob可以检查新数据并在可用时对其进行处理。(这是使用crontab执行的管理命令运行的)我想在处理新数据时清除所有页面缓存。我在这里查看文档:https://docs.djangoproject.com/en/stable/topics/cache/找到cache.clear()，这似乎是我想要的。我在数据处理部分添加了一个标志，并在找到新数据时执行cache.clear()。但是，在命令运行后，缓存不会被清除。(我已经清除了缓存的浏览器，并检查确定不是浏览器)cache.clear()不能清除所有缓存页面
我希望从我的View中动态更新ModelForm的内联Meta类。虽然这段代码似乎更新了Meta类中的排除列表，但as_p()、as_ul()等的输出并没有反射(reflect)更新后的Meta排除。我假设html是在创建ModelForm时生成的，而不是在调用as_*()时生成的。有没有办法强制更新HTML？这甚至是最好的方法吗？我只是假设这应该工作。想法？fromdjango.formsimportModelFormfromtestprogram.online_bookings.modelsimportPassengerclassPassengerInfoForm(ModelFor
我希望从我的View中动态更新ModelForm的内联Meta类。虽然这段代码似乎更新了Meta类中的排除列表，但as_p()、as_ul()等的输出并没有反射(reflect)更新后的Meta排除。我假设html是在创建ModelForm时生成的，而不是在调用as_*()时生成的。有没有办法强制更新HTML？这甚至是最好的方法吗？我只是假设这应该工作。想法？fromdjango.formsimportModelFormfromtestprogram.online_bookings.modelsimportPassengerclassPassengerInfoForm(ModelFor
Facebook的母公司Meta因将该地区用户的个人数据转移到美国，被欧盟数据保护监管机构处以破纪录的13亿美元罚款。在欧洲数据保护委员会（EDPB）发布的一项具有约束力的政策中，Meta公司被勒令使其数据转移符合GDPR的规定，并在六个月内删除非法存储和处理的数据。此外，给Meta五个月的时间调整，禁止今后向美国转移Facebook用户的数据。EDPB主席AndreaJelinek在一份声明中说：EDPB发现MetaIE的侵权行为非常严重，因为它涉及系统性、重复性和连续性的转移。Facebook在欧洲有数百万用户，因此转移的个人数据量是巨大的。此次破纪录的罚款也是向其他组织发出的一个强烈信号
第一步：下载插件到项目uni-id-pages，是uni-id体系的一部分。它基于uni-id-common提供了一批现成的、开源的、登录注册账户管理相关的前端页面和云端云对象。它是一个云端一体页面组的uni_modules，含前端页面和后端云对象（uni-id-co）。开发者在项目中引入uni-id-pages，账户管理的功能无需自己再开发。由于源码的开放性和层次结构清晰，有二次开发需求也很方便调整。下载地址：uni-id-pages-DCloud插件市场uni-id-pages的功能包括：注册账号：用户名和密码免密登录（首次登录自动注册）：app一键登录短信验证码登录微信登录（自动获取头像
人人都知，让ChatGPT称霸天下的秘密武器，就是人类反馈强化学习（RLHF）。而现在，MetaAI等机构的爆火研究LIMA直接打破这一规则，直言RLHF并没有那么重要！论文一出，直接在AI圈炸了锅！就连LeCun忍不住发推炫一番：LIMA：LLaMa-65B+1000监督样本=GPT-4/Bard级别的性能。正如标题所称，LIMA是「LessisMoreforAlignment」，暗示着一个强大的预训练AI模型，通过几个样本就足以实现高质量的结果。而LIMA仅在1000个精心挑选的样本上微调LLaMa-65B，而且无需RLHF，就实现了与GPT-4和Bard相媲美的性能。论文地址：https
在语音方面，Meta又达到了另一个LLaMA级的里程碑。今天，Meta推出了一个名为MMS的大规模多语言语音项目，它将彻底改变语音技术。MMS支持1000多种语言，用圣经训练，错误率仅为Whisper数据集的一半。只凭一个模型，Meta就建起了一座巴别塔。并且，Meta选择将所有模型和代码开源，希望为保护世界语种的多样性做出贡献。在此之前的模型可以覆盖大约100种语言，而这次，MMS直接把这个数字增加了10-40倍！具体来说，Meta开放了1100多种语言的多语种语音识别/合成模型，以及4000多种语言的语音识别模型。与OpenAIWhisper相比，多语言ASR模型支持11倍以上的语言，但在
在《圣经》中有一个巴别塔的故事，说是人类联合起来计划兴建一座高塔，希望能通往天堂，但神扰乱了人类的语言，计划也就因此失败。到了今天，AI技术有望拆除人类语言之间的藩篱，帮助人类造出文明的巴别塔。近日，Meta的一项研究向这个方面迈出了重要一步，他们将新提出的方法称为MassivelyMultilingualSpeech（超多语言语音/MMS），其以《圣经》作为训练数据的一部分，得到了以下成果：在1107种语言上用wave2vec2.0训练得到了一个有10亿参数的多语言语音识别模型，相比于OpenAI的Whisper模型，其错误率降低了50%以上。 单个音频合成模型就支持这1107种语言的文本转
