Task zero

最新推荐文章于 2025-01-10 23:03:15 发布
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#properties #server #任务

今天开了一个下午的会, 老板开始给我分配任务了, 马上就让我进入角色了. 也许是给我的一个challenge, 不过我欣然接受了. 小E也准备把CCC的系统交给我, 给了我task 0, 不过一个激动, 貌似漏了一步...新建了Data和Log目录后, 忘了在server properties里指定了...明天准备好接受组织的批评了>_<Task zero failed
【深度学习】DeepSpeed，ZeRO 数据并行的三个阶段是什么？
q742971636的博客
08-05 1138
实验结果显示，在单个 24GB GPU 上，DDP 无法完成训练，但 ZeRO Stage-3 能够训练批次大小为 16 的模型。与 DDP（分布式数据并行）相比，DeepSpeed ZeRO Stage-2 允许更大的批处理大小（40 对比 8），并显著缩短训练时间（约 3.5 倍加速）。当训练大型模型时，内存不足（OOM）错误是常见的问题。为了利用现有硬件高效地训练大型模型，DeepSpeed 提供了 ZeRO（Zero Redundancy Optimizer），通过数据并行性来优化内存使用。
Zero-Shot Task-Oriented Grasping with Large Language Models through Geometric Decomposition
c_cpp_csharp的专栏
06-26 166
面向任务的陌生物体抓取是机器人在家庭环境中动态抓取的必要技能。受人类通过对这些物体的形状和结构的直觉来抓取这些物体的能力的启发，我们提出了一种新颖的零样本面向任务的抓取方法，利用目标物体的几何分解为简单的凸形，我们在图结构中表示这些形状，包括几何属性和空间关系。我们的方法使用最少的基本信息——对象的名称和预期任务——来促进零样本面向任务的抓取。我们利用大型语言模型的常识推理能力，动态地为每个分解的部分分配语义，然后推理每个部分对预期任务的效用。
0ctf 2019 zero_task
weixin_30673715的博客
03-27 191
一个条件竞争的洞，以前没有接触过。比赛完研究了wp复现下。 new_thread结构体如下 new_thread: thread_area size0x8 thread_area+0x8 size 0x8 thread_area+0x10 choice thread_area+0x14 key 0x20 thread_area+...
ZeroMQ 原理及其优点
热门推荐
燃烧的梦
08-04 3万+
简介： ZeroMQ号称是“史上最快的消息队列”，基于c语言开发的，实时流处理sorm的task之间的通信就是用的zeroMQ。 引用官方说法，“ZMQ(以下ZeroMQ简称ZMQ)是一个简单好用的传输层，像框架一样的一个socket library， 他使得Socket编程更加简单、简洁和性能更高。是一个消息处理队列库，可在多个线程、内核和主机盒之间弹性伸缩。 ZMQ的明确目标是“成为标准网络协议
zero-shot object detection
dspeia的博客
11-13 2234
推荐搭配套餐： Python 2.7 Keras 2.1.4 OpenCV 2.4.13 Tensorflow 1.3.0 或者： Python 3.5-3.6 Keras 2.0.8 OpenCV 3.4.0 Tensorflow 1.3.0   安装： 1 本人套餐： NVIDIA-SMI 384.130 CUDA Version 8.0.61 CUDNN_VERSI...
matlab zero pole,Pole-Zero Simplification
weixin_36006615的博客
03-21 1160
Pole-Zero SimplificationPole-zero simplification reduces the order of your model exactly by cancelingpole-zero pairs or eliminating states that have no effect on the overall model response.Pole-zero p...
Docker stack task: non-zero exit (137) OOM
t0m的专栏
06-04 8219
使用docker stack deploy部署的程序出现：task: non-zero exit (137)，并自动重启。（一般出现在部署的java程序中) 造成该问题的原因一般有下面几种情况： 1. 通过docker stop ，或者kill -9 会出现exit code 137 2. OOM，内存不足导致的退出，通过 journalctl -k | grep -i -e memory -e oom 查看系统出现的oom事件 一般需要确定是否是内存不足导致的退出。 参照：exit code.
【论文阅读】Multitask Prompted Training Enables Zero-shot Task Generalization
qq_52852138的博客
10-06 2463
【论文阅读 ICLR2022】Multitask Prompted Training Enables Zero-shot Task Generalization
spring task使用
ZERO141239的博客
01-10 1037
Spring Task 简介Spring Task 简介Spring Task 是 Spring 框架原生自带的任务调度框架，它犹如一把瑞士军刀，为开发者提供了丰富多样的功能，助力轻松创建和管理定时任务。相较于其他一些第三方任务调度框架，Spring Task 最大的优势在于其与 Spring 生态系统的无缝集成。这意味着开发者能够在 Spring 应用中自如地运用依赖注入、事务管理等强大特性，使得代码的编写过程更加流畅，后期维护也更为便捷。
【论文阅读】BC-Z: Zero-Shot Task Generalization with Robotic Imitation Learning
qq_33673253的博客
09-16 2231
在这篇论文中，我们研究了使基于视觉的机器人操纵系统能够泛化到新任务的问题，这是机器人学习中的一个长期挑战。我们从模仿学习的角度来应对这一挑战，旨在研究如何扩展和扩大收集的数据来促进这种泛化。为此，我们开发了一个，该系统可以，并可以根据传达任务的不同形式的信息进行调节，包括预训练的自然语言嵌入或人类执行任务的视频。当将真实机器人上的数据收集扩展到100多个不同的任务时，我们发现该系统可以执行24个看不见的操作任务，平均成功率为44%，而无需对这些任务进行任何机器人演示。
TaskZero for Google Tasks:trade_mark:-crx插件
04-03
TaskZero for Google Tasks是一款专为方便用户访问和管理Google任务的Chrome浏览器插件。这款插件的主要目标是简化用户在日常工作中对Google Tasks的使用，提高任务管理的效率。通过安装此插件，用户可以更便捷地...
基于Python3开发的插件化可扩展网络安全漏洞自动化扫描与检测框架_集成多种常见服务未授权访问漏洞检测如MongoDB_Redis_Memcached_Zookeeper以及高危.zip
01-05
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WIFI热点连接搜索-下载即用.zip
01-05
下载方式：https://pan.quark.cn/s/e2e4dfd55716 该安卓应用源码旨在实现搜索并扫描周边WIFI网络，进而获取热点信息并支持直接连接至WIFI热点的功能。 用户可通过该应用直接在界面中开启WIFI功能，无需进入系统设置菜单进行操作。 该项目包含一个util类，该类提供了对安卓设备连接包括WEP、WPA、WEP2及无密码等不同类型热点的功能支持。 代码已附带详尽的注释说明，并经过必要的修正，确保整个项目能够稳定且无误地运行。 项目采用GBK编码，默认编译环境为版本4.1.2，最低系统兼容版本为4.0及以上。
基于Scrapy网络爬虫框架实时抓取各大招聘网站与行业数据平台信息的毕业生人才需求分析系统_结合Flask轻量级Web框架构建后端API接口与数据处理逻辑_集成Echarts数据可.zip
01-05
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JPMorgan-Chase-Co-量化研究职位模拟项目_通过参与摩根大通量化研究项目深入了解量化研究团队工作流程与内容运用时间序列分析与机器学习算法结合Python进行数据清.zip
01-05
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MATLAB中处理心电图和加速度计信号，以可视化心率和呼吸次数随时间的变化。.zip
01-05
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
NeoScan是一个基于分布式Master-Agent架构的综合性自动化网络安全扫描与信息收集平台_它采用无状态的ThinAgent设计理念和基于HTTP与WebSocket的轻.zip
01-05
NeoScan是一个基于分布式Master-Agent架构的综合性自动化网络安全扫描与信息收集平台_它采用无状态的ThinAgent设计理念和基于HTTP与WebSocket的轻.zip
基于模型预测控制(MPC)的超宽带(UWB)技术研究（Matlab代码实现）
最新发布
01-05
基于模型预测控制(MPC)的超宽带(UWB)技术研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕基于模型预测控制（MPC）的超宽带（UWB）技术展开研究，结合Matlab代码实现，探讨了MPC在UWB系统中的应用，旨在提升定位精度与系统动态响应性能。文中可能涉及UWB信号特性建模、状态估计、多传感器融合（如UWB-IMU融合定位对比研究）以及MPC算法的设计与仿真验证，通过优化预测模型和控制策略，实现对目标轨迹的高精度跟踪与鲁棒控制。此外，文档还展示了大量相关技术方向的Matlab仿真实例，涵盖电力系统、路径规划、信号处理等领域，体现出较强的技术综合性与工程实践价值。; 适合人群：具备Matlab编程基础，从事通信、控制、自动化、机器人或信号处理等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①研究MPC在超宽带定位系统中的建模与控制实现方法；②对比分析UWB与UWB-IMU融合定位性能；③学习MPC算法在实际系统中的仿真设计流程，提升对预测控制与多源信息融合技术的理解与应用能力。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，重点关注MPC控制器的设计逻辑与UWB系统建模细节，同时可参考文中其他相关案例以拓宽技术视野，强化综合仿真能力。
react-skitter-transitions:React滑轨幻灯片转换组件
01-05
代码下载地址： https://pan.quark.cn/s/2a2dd4fe1e43 React Skitter过渡组件提供了用于React转换的功能接口。 可以通过执行npm install react-skitter-transitions来安装此组件，或者将dist/react-skitter-transitions.js文件通过脚本标签引入。 导入方式如下：// 注意：浏览器打包版本在窗口对象上导出ReactSkitterTransitions模块ReactSkitterTransitions = require(react-skitter-transitions);SkitterTransitionGroup = ReactSkitterTransitions.SkitterTransitionGroup;若需了解具体应用方法，可以参考提供的示例说明。 当前版本仅支持cube和cubeShow两种动画效果。 该功能是从Skitter代码库中移植过来的。
task agnostic
11-19
### 含义 “task agnostic” 可直译为 “任务无关的”，指的是系统、模型或算法在设计上不依赖于特定的任务，具有通用性，能够在多种不同的任务场景下有效工作，而不需要针对每个具体任务进行大量的定制化调整。在论文《Task-Agnostic Meta-Learning for Few-shot Learning》中提出的 Task-Agnostic Meta-Learning (TAML) 算法，其目标是训练一个无偏的初始模型，避免模型在训练时过于偏向某些任务，以实现任务无关性，从而在不同任务上都能有较好的性能表现[^1]。《MobileBERT: a Compact Task-Agnostic BERT for Resource-Limited Devices》中提到的 MobileBERT 也是任务无关的，它可以通过简单的微调通用地应用于各种下游自然语言处理（NLP）任务[^2]。 ### 应用 - **元学习领域**：在少样本学习中，传统元学习方法训练的初始模型可能对某些任务有偏差，而任务无关的元学习算法（如 TAML）训练无偏的初始模型，使得模型在面对新的少样本任务且与元训练任务差别较大时，也能有较好的性能表现[^1]。 - **自然语言处理领域**：像 MobileBERT 这样任务无关的模型，由于其通用性，可应用于多种自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、命名实体识别等，并且能部署在资源有限的移动设备上，解决了传统大型预训练模型受沉重模型尺寸和高延迟影响而无法在移动设备上有效应用的问题[^2]。 ### 相关技术 - **模型设计技术**： - **架构优化**：设计具有高度灵活性和通用性的模型架构，使得模型能够适应不同任务的需求。例如 MobileBERT 在设计时对 BERT 模型进行压缩和加速，保持了任务无关性的同时，也能在资源有限的设备上高效运行[^2]。 - **参数共享**：通过在不同任务之间共享部分模型参数，减少模型针对特定任务的依赖性，提高模型的通用性。 - **训练技术**： - **无偏训练**：如 TAML 算法，通过阻止初始模型过于偏向某些任务，或者直接对不同任务上性能的不平等度量进行最小化，来训练无偏的初始模型，实现任务无关性[^1]。 - **多任务训练**：在训练过程中同时使用多个不同的任务数据，让模型学习到通用的特征表示，从而能够处理多种任务。 ```python # 这里简单示意一个多任务训练的代码框架 import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim # 定义一个简单的多任务模型 class MultiTaskModel(nn.Module): def __init__(self): super(MultiTaskModel, self).__init__() self.shared_layer = nn.Linear(10, 20) self.task1_layer = nn.Linear(20, 2) self.task2_layer = nn.Linear(20, 3) def forward(self, x): shared_output = self.shared_layer(x) task1_output = self.task1_layer(shared_output) task2_output = self.task2_layer(shared_output) return task1_output, task2_output # 初始化模型和优化器 model = MultiTaskModel() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 模拟多任务数据 task1_input = torch.randn(32, 10) task1_labels = torch.randint(0, 2, (32,)) task2_input = torch.randn(32, 10) task2_labels = torch.randint(0, 3, (32,)) # 多任务训练 for epoch in range(10): optimizer.zero_grad() task1_output, task2_output = model(task1_input) task1_loss = nn.CrossEntropyLoss()(task1_output, task1_labels) task2_loss = nn.CrossEntropyLoss()(task2_output, task2_labels) total_loss = task1_loss + task2_loss total_loss.backward() optimizer.step() ```
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