黑头呆鱼进化之旅

如何解决多个 Git 服务的 SSH 密钥问题 🗝️在使用 Git 和不同的 Git 服务（如 GitHub 和 GitLab）时，可能会遇到 SSH 密钥的问题。本文将指导你如何设置和配置 SSH 密钥，以便可以同时与多个服务顺利工作。 1. 生成 SSH 密钥 🔑首先，为每个 Git 服务生成一个独立的 SSH 密钥。 1ssh-keygen -t rsa -b 4096 -C "your_email@example.com" 在生成密钥时，将每个密钥保存为不同的文件名，例如 id_rsa_github 和 id_rsa_gitlab。 2. 将 SSH 密钥添加到 Git 服务 🌐登录到你的 GitHub 和 GitLab 账户，然后将生成的公钥（.pub 文件）添加到各自账户的 SSH 密钥部分。 3. 配置 SSH ⚙️创建或编辑 ~/.ssh/config 文件，为每个服务配置不同的 SSH 密钥。 1234567891011# GitHubHost github.com HostName github.com User git IdentityFile ~/ ...

理解大型语言模型中 Fine-tuning 和 Further Pretraining 的区别在自然语言处理（NLP）领域，大型语言模型，如 GPT 和 BERT 的出现，彻底改变了我们处理文本分类、情感分析和问答等任务的方式。在这些模型的应用中，Fine-tuning（微调）和 Further Pretraining（进一步预训练）是两种关键技术。虽然它们看起来相似，但实际上服务于 NLP 流程中的不同需求和场景。 什么是 Fine-tuning？Fine-tuning 是指在特定任务的数据集上进一步训练（或“微调”）一个预训练好的模型的过程。这种方法在数据集相对较小但标注良好的情况下特别有效。 示例场景：情感分析假设你有一组电影评论数据，每条评论都标记了正面或负面情感。你想创建一个模型来预测评论的情感。 Python 代码示例（使用 PyTorch 和 HuggingFace 的 Transformers）This notebook demonstrates the fine-tuning of a BERT model on the IMDB dataset for sentim ...

Understanding the Differences Between Fine-tuning and Further Pretraining in Large Language ModelsIn the world of Natural Language Processing (NLP), the advent of large language models like GPT and BERT has revolutionized how we approach tasks such as text classification, sentiment analysis, and question-answering. Two pivotal techniques in leveraging these models are Fine-tuning and Further Pretraining. While they may seem similar at a glance, they cater to different needs and scenarios in the ...

🤖 Create a Telegram Bot with Python and OpenAI in 10 Minutes! 🚀In this fun tutorial, we’ll show you how to create a Telegram bot that can chat with users and generate witty responses. We’ll explain each step in detail, making it easy for you to get started! Step 1: Create a Telegram Bot 🤖First, let’s create your very own Telegram bot. Here’s how: Open the Telegram app and search for “BotFather.” In the BotFather chat, use the /newbot command to create a new bot. You’ll need to give your bot ...

🤖 十分钟用 Python 和 OpenAI 创建 Telegram 机器人！ 🚀在这个有趣的教程中，我们将向您展示如何创建一个具有的 Telegram 机器人，该机器人能够与用户聊天并生成幽默回复。我们将详细解释每一步，让您轻松入门！ 步骤 1：创建 Telegram 机器人 🤖首先，让我们来创建您自己的 Telegram 机器人。这是如何做的： 打开 Telegram 应用并搜索 “BotFather”。 在 BotFather 聊天中，使用 /newbot 命令创建一个新机器人。您需要为机器人取个名字，比如 “PunshineBot”。 BotFather 会为您生成一个独一无二的 API 令牌（Token）。一定要妥善保存这个令牌，稍后我们会在代码中用到它。 步骤 2：导入必要的库 📚我们首先需要导入一些 Python 库，以便创建 Telegram 机器人并与 OpenAI 进行自然语言处理。 12345678910111213import osfrom typing import Final, Deque, Dict, Unionfrom collectio ...

Resolving Port Conflicts: Identifying and Terminating ProcessesTable of Contents Introduction 📝 Finding Processes on Windows 🕵️‍♂️ Finding Processes on Linux/macOS 🐧 Viewing Process Details 📊 Terminating Processes ⛔️ Introduction 📝Sometimes, when you try to start an application or service, you may encounter an “Address already in use” error. This means that the specified port is already in use by another process. To resolve this issue, you need to identify which process is using that port ...

解决端口冲突：查找并终止进程目录 简介 在Windows上查找进程 🕵️‍♂️ 在Linux/macOS上查找进程 🐧 查看进程详细信息 📊 终止进程 ⛔️ 简介有时候，当你尝试启动一个应用程序或服务时，可能会遇到”Address already in use”（地址已经在使用）的错误，这意味着指定的端口已经被另一个进程占用。为了解决这个问题，你需要确定哪个进程正在使用该端口，并可以选择终止该进程或更改应用程序的端口配置。 在Windows上查找进程 🕵️‍♂️在Windows上，你可以使用命令提示符来查找正在使用特定端口的进程。打开命令提示符，并执行以下命令： 1netstat -ano | findstr :8080 这个命令会列出所有正在使用端口8080的进程，并显示它们的进程ID（PID）。 在Linux/macOS上查找进程 🐧在Linux和macOS系统上，你可以使用终端来查找正在使用特定端口的进程。打开终端，并执行以下命令： 1sudo lsof -i :8080 这个命令会列出所有使用端口8080的进程，并显示它们的详细信息，包括PID和进程名。 查看进 ...

无断开烦恼！远程服务器后台运行程序的3种方法：nohup、tmux和screenUninterrupted Remote Program Execution: 3 Methods在数据分析或机器学习项目中，经常需要在远程服务器上运行耗时长、计算密集型的任务。通过SSH连接到远程服务器是常见的操作方式。但是，如何确保在断开SSH连接之后，远程服务器上的程序能够继续运行呢？本文详细介绍了三种方法：nohup、tmux和screen。 使用nohup命令开始 连接到远程机器：在本地终端中执行以下命令。 1ssh username@remote-server-address 启动后台程序：在远程机器上执行。 1nohup your-command-to-run-the-program & 例如： 1nohup python train_model.py & 此方法会将程序的输出重定向到一个名为nohup.out的文件中。 结束在远程机器上执行以下命令。 **查找程序的进程ID (PID)**： 1ps aux | grep your-command-to-run- ...

超越Python的边界：subprocess 助你一键执行外部命令在日常开发中，有时候我们希望能够从 Python 脚本中执行系统命令或者其他程序。Python 提供了 subprocess 模块，使得这一操作变得既简单又安全。 介绍subprocess 模块是 Python 标准库的一部分，它提供了一种简单统一的方法来执行外部命令，与进程交互，读取它的输出，并获取它的返回码。无论你是在自动化某个系统任务，还是简单地想要从另一个程序中获取数据，subprocess 都能助你一臂之力。 功能与用途 执行外部命令：你可以轻易地从 Python 脚本中运行任何外部命令，就像在命令行中输入命令一样。这种能力使得你能够在你的 Python 程序中调用并集成其他命令行工具，扩展你的应用的功能。 捕获命令的输出：如果你想获取命令的输出并在 Python 脚本中处理，subprocess 也能满足你。你可以将命令的输出作为字符串捕获，然后进一步分析和处理，这在需要对命令输出进行解析或者提取时非常有用。 错误处理：通过捕获返回码，你可以知道命令是否成功执行，或者是否发生了错误。这使得你能够根据命令的 ...

使用 PyTorch 和 ONNX 检查模型一致性在机器学习和深度学习的开发过程中，模型的互操作性变得越来越重要。ONNX (Open Neural Network Exchange) 是一种开放格式，用于表示机器学习和深度学习模型。它允许开发者在各种深度学习框架之间轻松地共享模型，从而提高了模型的可移植性和互操作性。 本教程将指导您完成以下步骤： 将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式。 验证转换后的 ONNX 模型与原始 PyTorch 模型的输出是否一致。 1. 导入必要的库首先，我们导入为模型转换和验证所需的所有库。 123456import osimport sysimport torchimport onnximport onnxruntimeimport numpy as np 2. 定义模型转换函数为了将 PyTorch 模型转换为 ONNX 格式，我们定义了一个名为 convert_onnx 的函数。此函数使用 PyTorch 的内置函数 torch.onnx.export 将模型转换为 ONNX 格式。 12345678910def convert_o ...