在开始使用WinDbg之前，我们需要设置一下符号。简介符号文件包含大量的数据，比如全局变量，局部变量，源行号，这些数据在运行二进制文件时实际上并不需要，但在调试过程中很有用，比如我们写.net程序时生成的PDB文件。符号可以包括名称、类型（如果适用）、存储地址或寄存器以及任何父符号或子符号。符号示例包括变量名（本地和全局）、函数以及模块的任何入口点。调试器从位于本地文件系统的或从远程符号服务器加载的符号文件中获取其有关符号的信息。使用符号服务器时，调试器将自动使用正确的符号文件版本来匹配目标中的模块。如果要执行我们自己程序的调试，则需要我们程序的符号。如果要执行内核模式调试或者依赖的Windw
🎀个人主页：https://zhangxiaoshu.blog.csdn.net📢欢迎大家：关注🔍+点赞👍+评论📝+收藏⭐️，如有错误敬请指正!💕未来很长，值得我们全力奔赴更美好的生活！前言对于深度学习模型的预训练阶段，海量的训练数据、超大规模的模型给深度学习带来了日益严峻的挑战，因此，经常需要使用多加速卡和多节点来并行化训练深度神经网络。目前，数据并行和模型并行作为两种在深度神经网络中常用的并行方式，分别针对不同的适用场景，有时也可将两种并行混合使用。本文对数据并行和模型并行两种在深度神经网络中常用的并行方式原理及其通信容量的计算方法进行介绍。文章目录前言一、深度神经网络求解原理回顾二、数据
边缘计算的挑战和机遇边缘计算面临着数据安全与隐私保护、网络稳定性等挑战，但同时也带来了更强的实时性和本地处理能力，为企业降低了成本和压力，提高了数据处理效率。因此，边缘计算既带来了挑战也带来了机遇，需要我们不断地研究0前言前几节学习我们均涉及到磁盘和文件存储，今天我们研究与块设备有关的命令。1lsblk命令的功能和格式我们可以使用命令lsblk--help命令查看它的用法：purpleEndurer@bash$lsblk--helpUsage: lsblk[options][...]Options: -a,--all printalldevices -b,--bytes pr
TCP/IP协议栈的基础结构包括应用层、传输层、网络层、数据链路层和物理层。应用层 应用层位于TCP/IP协议栈的最顶层，是用户与网络通信的接口。这一层包括了各种高级应用协议，如HTTP（用于网页浏览）、FTP（用于文件传输）、SMTP（用于电子邮件）和DNS（用于域名解析）。应用层协议规定了应用软件如何通过网络进行通信，处理特定类型的网络活动，并为用户提供直观的操作界面。传输层 传输层负责在网络中不同主机间的数据传输。这一层主要使用两种协议：TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）。TCP提供可靠的、有序的数据传输，通过三次握手建立连接，确保数据完整性。UDP则提供更快但不保证数据完
Git学习版本控制分布式版本控制——gitGit三大区域Git的基础操作全局配置个人信息（仅配置一次）常用的Git命令——生成版本常用的Git命令——版本重置git忽略文件撤销操作——`gitrestore文件名`删除文件Git分支创建分支合并远程仓库操作远程仓库远程仓库的操作版本控制版本：文件的变化版本控制：记录文件变化，生成版本查看历史版本恢复到指定版本等…分布式版本控制——gitGit三大区域暂存区暂时存放未提交的内容，打算提交，但还没有提交。只要工作区的文件有变动，就需要将工作区的变动添加到暂存区。Git仓库/版本库Git仓库=本地仓库+远程仓库将暂存区内容提交到本地仓库，生成一个版本
基于深度学习大模型实现离线翻译模型私有化部署使用，通过docker打包开源翻译模型，可到内网或者无网络环境下运行使用，可以使用一千多个翻译模型语言模型进行翻译，想要什么语种直接进行指定和修改就行。环境要求，电脑内存低于8G建议不要尝试了，有无GPU都可以运行，但是有GPU性能更好。我在后面已经通过docker打包好所有环境了，对应的完整代码和服务都发布了，可以免费使用。了解过程的可以根据下面的步骤一步一步来掌握：1）准备一个Linux环境，这里以CentOS为例，也可以使用我之前封装好的镜像环境：dockerpullycj520/centos:1.0.1dockerrun-itd--namec
九、决策树9.1决策树原理9.1.1决策树概述决策树(DecisionTree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。决策树是一个非常常见并且优秀的机器学习算法，它易于理解、可解释性强，其可作为分类算法，也可用于回归模型。决策树将算法组织成一颗树的形式。其实这就是将平时所说的if-then语句构建成了树的形式。这个决策树主要包括三个部分：内部节点、叶节点和边。内部节点是划分的属性，边代表划分的条件，叶节点表示类别。构建决
决策树（DecisionTree）一种对实例进行分类的树形结构，通过多层判断区分目标所属类别本质：通过多层判断，从训练数据集中归纳出一组分类规则优点：计算量小，运算速度快易于理解，可清晰查看个属性的重要性缺点：忽略属性间的相关性样本类别分布不均匀时，容易影响模型表现决策树求解问题核心：特征选择，每一个节点，应该选用哪个特征三种求解方法:ID3C4.5CARTID3：利用信息熵原理选择信息增益最大的属性作为分类属性，递归地拓展决策树的分枝，完成决策树的构造目标：划分后样本发布不确定性尽可能小，即划分后信息熵小，信息增益大异常检测（AnomalyDetection）自动寻找图片中异常的目标案例：异
一、标签Tags标签是Unity中用于标识游戏对象的字符串。通过为游戏对象添加标签，我们可以轻松地识别和区分不同类型的对象。例如，可以将玩家、敌人、道具等不同类型的游戏对象分别赋予不同的标签。如何使用标签：选择对象： 选择想要添加标签的游戏对象。Inspector视图：在Inspector视图中，可以找到一个叫做"Tag"的下拉菜单。选择标签：点击下拉菜单，选择或创建一个标签，或者从现有的标签中选择一个。示例：标签与触发器的混合使用让子弹接触到不同的标签的物体，产生不同的效果首先创建如下标签：在脚本中写好触发的框架 privatevoidOnTriggerEnter2D(Collider2Dc
SpringBoot3全栈指南教程——尚硅谷学习笔记2023年SpringBoot3全栈指南教程——尚硅谷学习笔记2023年一、SpringBoot3-核心特性第1章SpringBoot3-快速入门1.1简介1.1.1前置知识1.1.2环境要求1.1.3SpringBoot是什么1.2快速体验1.2.1开发流程1.2.1.1创建项目1.2.1.2导入场景1.2.1.3主程序1.2.1.4业务1.2.1.5测试1.2.1.6打包1.2.2特性小结1.2.2.1简化整合1.2.2.2简化开发1.2.2.3简化配置1.2.2.4简化部署1.2.2.5简化运维1.2.2.6SpringInitiali
