<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[junjunzai123的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; junjunzai123]]></copyright><item><title><![CDATA[设置cuda:1但是cuda:0在波动的问题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/159283829</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/159283829</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Fri, 20 Mar 2026 15:07:24 +0800</pubDate><description><![CDATA[设置了 device=1 / gpu:1但 nvidia-smi 里 gpu:0 也出现了同一个 PIDgpu:0 显存占用 + 利用率波动gpu:1 几乎不动 / 不波动。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[claude code多模型快速切换]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/158919902</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/158919902</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Wed, 11 Mar 2026 10:36:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[输出 /bin/bash → 用的是 bash，配置文件是 ~/.bashrc。输出 /bin/zsh → 用的是 zsh，配置文件是 ~/.zshrc。为了避免冲突，需要把 claude 配置文件中的环境变量给它删除。配置完成之后，保存文件，并且使用下面的命令让配置生效。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[odps链接表并预测出现程序阻塞导致任务未完成问题排查]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/151116394</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/151116394</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Tue, 02 Sep 2025 17:01:52 +0800</pubDate><description><![CDATA[顶层函数定阻塞点：每个线程的阻塞点一定是调用栈的最顶层函数（当前正在执行的操作）。函数功能定操作类型：通过顶层函数的所属模块（如socket→网络操作，threading→线程协调，multiprocessing/queues→队列操作）判断是网络、线程还是队列问题。业务函数定环节：通过调用栈中自定义的业务函数（如read_data_thread→读取环节，write_data_thread→写入环节）定位到具体的业务流程（读 / 写 / 协调）。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[milvus和attu的搭建]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/148745265</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/148745265</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Wed, 18 Jun 2025 17:39:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[● milvus资料: https://milvus.io/docs/v2.4.x/install_standalone-docker.md。● attu资料: https://github.com/zilliztech/attu。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[关于metrics.classification_report报告中指标解读]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/146482243</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/146482243</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Mon, 24 Mar 2025 17:54:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[指标	核心思想	适用场景macro avg	平等对待每个类别	类别样本量平衡weighted avg	根据样本量加权	类别样本量不平衡根据数据分布和业务需求选择合适的指标！]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[git在工作流程中的使用]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/145689244</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/145689244</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Mon, 17 Feb 2025 18:45:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[git的使用]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[大模型训练内存预估计算方法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/145454437</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/145454437</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Wed, 05 Feb 2025 14:32:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[不过，在实际应用中，硬盘等存储设备的制造商通常按照1GB=1000MB，1MB=1000KB，1KB=1000B的进制来计算容量，这就导致在操作系统中查看存储设备容量时，显示的容量会略小于按照1024进制计算的结果。参数（2字节） + 梯度（2字节） + 动量（2字节） + 方差（2字节） = 8字节/参数。B = Billion（十亿）, 因此，671B模型指拥有6710亿参数的模型。- 1GB=1024MB（兆字节）- 1MB=1024KB（千字节）- 1KB=1024B（字节）每个参数占用 2字节。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[图像检索指标理解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/145028139</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/145028139</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Thu, 09 Jan 2025 11:28:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[说明: 场景: 一张图片输入之后, 在向量数据库中, 每张图片的结果会返回最可能得top5结果图片, 然后判断其模型的召回率和准确率。这个指标能帮助评估模型在不同检索结果数量下，对正例图像的检索能力，指标值越高，说明模型在检索正例图像方面的性能越好。假设要识别包含猫的图像，数据集中共有 100 张包含猫的图像（标签为正例的个数 = 100）。○ 召回率(recall)：表示预测为正例且标签为正例的个数 / 标签为正例的个数。○ 平均检索精度(mAP)]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[docker-compose相关命令]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/144744264</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/144744264</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Thu, 26 Dec 2024 14:47:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[每次学习一点点, 每天进步一点点, 让自己成长为更厉害的算法架构师!]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Docker镜像构建案例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/144057951</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/144057951</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Tue, 26 Nov 2024 14:27:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[说明: 启动对应的app之后, 利用对应的请求文件进行测试, 如果有返回结果这启动正常。说明: 这样就在后台启动好了已经部署的app, 直接提供接口进行请求即可。说明: 执行的位置是需要再Dockerfile当前目录下。即在构建镜像复制文件的时候, 忽略掉这些文件。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[两个docker之间的服务相互访问]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/144031016</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/144031016</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Mon, 25 Nov 2024 16:41:58 +0800</pubDate><description><![CDATA[说明: 在dockerA中访问dockerB的服务的时候, 只需要在URL中指定为dockerB容器的名字(即yolov8)即可, 端口他会自动查找.说明: 这里可以指定端口也可以不指定, 都无所谓, 后面不会再宿主机直接访问。说明: 这里的5000端口就是即将要访问的端口号。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[dockerfile发布flask程序]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/142981530</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/142981530</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Wed, 16 Oct 2024 14:45:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】dockerfile发布flask程序。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[git上传代码的不同方式]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/141678515</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/141678515</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Thu, 29 Aug 2024 14:46:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[【代码】git上传代码的不同方式。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[日常模型命名命令管理]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/141386211</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/141386211</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Wed, 21 Aug 2024 10:14:38 +0800</pubDate><description><![CDATA[sha1sum your_file.txt: 计算 SHA-1 哈希。cut -c 1-6: 获取哈希值的前六个字符。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Docker基础命令(三)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/139295528</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/139295528</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Wed, 29 May 2024 14:44:35 +0800</pubDate><description><![CDATA[背景: 在很多时候, 训练模型的时候, 记录的log日志中标记的时间和实际的时间不一致, 往往是容器时间和本地时间不一致照成的.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[HuggingFace模型下载]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/136540943</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/136540943</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Thu, 07 Mar 2024 17:52:04 +0800</pubDate><description><![CDATA[以上的这种方式, 比直接在官网使用git clone要快很多, 真是宝藏网站👍👍👍。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[GPU相关知识]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/135677133</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/135677133</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Thu, 18 Jan 2024 16:08:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[GPU相关知识]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[github上传代码到分支]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/133349473</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/133349473</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Wed, 27 Sep 2023 14:42:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[github远程仓库已经创建, 我们要做的就是和远程仓库建立联系并上传代码到自建的分支上, 并修改上传者的身份信息.这个是在使用过程中总结的使用步骤, 希望遇到同样问题给大家有个比较完成的提示, 同时作为自我知识积累的沉淀.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[airflow的安装]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/132289960</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/132289960</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Tue, 15 Aug 2023 10:15:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[随着任务的增多, 需要顺序的自动执行, 这个时候就需要有一款合适的框架, 对工作流进行执行和监控, 所以在这里选择了airflow的使用.根据以上的步骤, 可以很快的安装和搭建起airflow, 后期就是对其部署和使用了, 部署和使用待下期更新~~~.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Docker基础命令(二)]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/132021220</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/junjunzai123/article/details/132021220</guid><author>junjunzai123</author><pubDate>Mon, 31 Jul 2023 14:38:49 +0800</pubDate><description><![CDATA[这个参数，将容器中的一个目录或者文件 和主机上的目录和文件进行绑定，绑定之后，修改主机上的这个文件就相当于修改了容器中的文件，删除容器之后，绑定的目录和文件还在主机（不会被删除）在真实电脑终端执行: docker cp 容器id:文件路径 本地文件路径, 例如: docker cp 8ceb72275be3:/home/world.txt ./一般情况下，容器在制作的时候，都已经设定好了默认运行的命令，即在容器创建成功之后默认要开启的程序。数据是保存在容器里的，如果容器删除了数据也就删除了。]]></description><category></category></item></channel></rss>