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简记Cursor远程连接Docker

本文详细记录了如何配置Cursor IDE连接远程Docker容器的完整流程。主要内容包括:1) 创建并配置支持SSH的Docker容器;2) 设置本地SSH密钥并配置免密登录;3) 在Cursor中配置Remote-SSH连接参数;4) 解决Cursor自动下载服务失败的问题,通过手动下载特定版本并配置目录结构。整个过程涵盖了容器准备、SSH配置、IDE连接和常见问题处理,为开发者提供了远程开发

#docker
cursor创建文件,自动添加头注释

本文介绍了在VS Code中创建Python文件模板的快捷方法:1)使用Ctrl+Shift+P调出命令面板,输入"Snippets"创建代码片段;2)编辑python.json文件,添加包含文件头信息的Python模板;3)重启编辑器后,在新建文件中输入"head"并按Tab键即可快速插入预设模板。模板自动包含UTF-8编码声明、当前日期时间和作者信息等标

#vscode
【LangGraph入门 3】精细控制之图的运行时配置和map-reduce

本文介绍了LangGraph中的运行时配置和MapReduce并行执行机制。运行时配置允许动态切换模型、个性化Prompt和环境参数,通过RunnableConfig实现模型切换(如GPT-4/3.5)。MapReduce模式包含三步:1) Map阶段通过路由器节点动态生成Send对象分配子任务;2) Worker节点并行处理;3) Reduce阶段聚合结果。文中提供了代码示例,展示了如何定义状态

c++回顾(二):关于union共用体

共用体是一种数据格式,它能够存储不同的数据类型,但在同一时间只能存储其中的一种类型。共用体的用途之一是,当数据使用两种或更多种格式,但不会同时使用这些格式时,可以节省空间。例子1:该程序输出bunion student {char name;int years;long val;};int main(){student st1;st1.name = 'b';...

卷积神经网络结构分析

http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51530165终于进入我们的主题了ConvNets或者CNNs,它的结构和普通神经网络都一样,之前我们学习的各种技巧方法都适用,其主要不同之处在于:ConvNet假定输入的是图片,我们根据图片的特性对网络进行设定以达到提高效率,减少计算参数量的目的。1. 结构总览首先我们分析下传统神......

#cnn#计算机视觉#深度学习
vscode设置#define定义宏

如何在Vscode里设置#define宏makefile里定义宏可以直接CFLAGS += -DARCH_X86_64_LINUX在Vscode里设置#define宏的步骤如下:一、打开vscode二、ctrl+shift+p搜索 C/C++, 选择C/C++:Edit configurations (JSON)三、编辑.vscode/c_cpp_properties.json输入如下:参考文献:

linux系统密码正确但是一直登录不了报错Account locked due to failed logins

转自linux系统密码正确但是一直登录不了报错Account locked due to failed logins1.Account locked due to failed logins …这个错误是因为次数过多的原因导致的,如果不是root用户可以通过root执行以下命令清楚错误次数方法:pam_tally2 --user=test#查看错误了几次pam_tally2 --user=test

pytorch遇到Error loading “C:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll“

最近一直在搞windows系统,不太熟悉,坑比较多。在使用pytorch时,突然就遇到OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 Error loading "C:\Anaconda3\lib\site-packages\torch\lib\caffe2_detectron_ops_gpu.dll"的报错。查阅资料,可能时系统的内存不够导致的1、解决方案一: 增

【LangChain入门 1】安装

本学习系列以Ollama推理后端作为大语言模型,展开对LangChain框架的入门学习。模型采用。毕竟是免费开源的,下载过程耐心等待即可。如果可以连接外网,也可以通过OpenAI,来建立LLM模型。

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大模型训练框架DeepSpeed使用入门(1): 训练设置

大模型训练的痛点是模型参数过大,动辄上百亿,如果单靠单个GPU来完成训练基本不可能。所以需要多卡或者分布式训练来完成这项工作。DeepSpeed是由Microsoft提供的分布式训练工具,旨在支持更大规模的模型和提供更多的优化策略和工具。对于更大模型的训练来说,DeepSpeed提供了更多策略,例如:Zero、Offload等。本文简单介绍下如何使用DeepSpeed。

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