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pickle导入文件报错AttributeError: Can‘t get attribute ‘XXX‘ on <module ‘__main__‘ from处理

class CustomUnpickler(pickle.Unpickler):def find_class(self, module, name):try:return super().find_class(__name__, name)except AttributeError:return super().find_class(module, name)pickle_data = Custo

#python
[Errno 99] error while attempting to bind on address (‘::1‘, 8002, 0, 0): cannot assign requested

Linux/macOS:执行 ifconfig 或 ip addr 查看是否有 inet6 ::1 相关记录,若未启用,需在系统设置中开启 IPv6。Windows:进入「网络连接」→ 选择网卡 → 「属性」,检查是否勾选「Internet 协议版本 6 (TCP/IPv6)」。检查并启用 IPv6(若需要)

#网络协议
rdkit&nlp | 运用正则表达式对smiles进行分词

对smiles化学表达式进行分词中文语料数据为一批短文本或者长文本,比如:句子,文章摘要,段落或者整篇文章组成的一个集合。一般句子、段落之间的字、词语是连续的,有一定含义。而进行文本挖掘分析时,我们希望文本处理的最小单位粒度是词或者词语,所以这个时候就需要分词来将文本全部进行分词。同样,对化学文本进行处理时我们希望处理的最小单位粒度是元素或者键def smi_tokenizer(smi):"""T

#自然语言处理#正则表达式#nlp
pytorch | SkipGram CBOW源码

import numpy as npimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fclass SkipGram(nn.Module):def __init__(self, vocab_size, embd_size):super(SkipGram, self).__init__...

#深度学习
LoRA 微调技术全解析:从数学原理到工程实践的深度指南

摘要:LoRA(低秩适应)是一种高效的参数微调技术,通过冻结预训练模型参数并引入低秩可训练矩阵,显著降低计算和存储成本。其核心原理是将权重更新分解为两个低维矩阵乘积,参数量从$d_{out}×d_{in}$降至$r(d_{in}+d_{out})$。关键参数包括秩$r$(控制表达能力)、缩放因子$\alpha$(调节更新强度)和Dropout(防止过拟合)。LoRA常应用于Transformer的

#算法#人工智能
深度学习驱动的蛋白质设计新范式:解析RFdiffusion3与Foundry生态系统

蛋白质设计是计算生物学与生物工程领域的前沿方向,其目标是创造具有特定结构和功能的新型蛋白质分子,在药物研发、工业酶工程、基因治疗等领域具有革命性应用潜力。传统蛋白质设计方法依赖于分子动力学模拟和基于物理的能量函数优化,面临计算成本高昂、设计成功率低等挑战。近年来,以扩散模型为代表的深度学习技术为蛋白质设计带来了突破性进展,其中RFdiffusion3(RFD3)作为最新一代扩散模型,实现了全原子水

#深度学习#人工智能
彻底解决WSL2 Docker VHDX磁盘无限膨胀:清理、压缩、全自动定时方案

摘要: 针对Windows下Docker Desktop WSL2后端docker_data.vhdx文件只增不减的问题,本文提出完整解决方案: 原因分析:WSL2虚拟磁盘删除数据仅标记空闲,不自动收缩;BuildKit缓存和悬空镜像为主要占用源;只读属性导致压缩失效。 手动清理步骤: 使用docker system prune和docker builder prune清理资源; 清除目录只读权限

#docker#eureka#容器
DeerFlow Agent 中间件架构:用插件化链彻底告别 Agent 继承式开发

框架提供纯数据类True:启用框架内置默认中间件;False:直接关闭该能力;传入实例:使用自定义实现替换官方中间件。@dataclass# summarization/guardrail 无内置实现,仅支持关闭或自定义中间件业务侧可零侵入替换核心能力:例如自研向量记忆,仅需实现,传入,组装时会自动剔除原生,全程不修改底层组装逻辑。@Next(目标中间件类):当前插件插入锚点之后;@Prev(目标

#中间件#架构
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