Google牌...蒸馏水?

一名自称来自伊拉克的读者在网上展示了一瓶标有Google品牌的去离子水,并将其放到eBay上拍卖,所得款项部分捐赠给慈善机构。这并非Google官方产品,而是叙利亚约旦免税区生产的去离子水,通常用于蒸汽机或汽车水箱。

点击观看全图  请先看左图。晕了吧?不关偶的事,偶绝对没有PS过这张图,这是原图。Philipp的blog里,有一位怀疑是来自伊拉克的读者,他给大家带来了一个“惊人”的消息,就是Google牌的水。天哪!难道Google真的要统治地球了吗?连水都生产了?别担心,这只是一个……假货,和Google完全无关。

  根据瓶子上面的字样“Deionized water”,中文即“去离子水”,Google了一下,找到关于这种水的资料:

  Deionized water,去离子水。 一种经过特殊处理的水。水经过一支至多支去离子管,移除水中的离子,并通过特定的滤器,过滤水中固态颗粒。去离子的目的是除掉对纸质有害的铁 离子及铜离子,可是亦会将益于纸质的钙离子移走,故钙离子再常被加入,取它碱性贮存的特性。和蒸馏水不一样,去离子水并不是无菌水。

  看来这种并不是用来给人饮用的水。事实上,这名“伊拉克读者”说,他是在伊拉克找到这瓶奇水的。这瓶水在图片里看起来比较小,但实际上是体积较大的一瓶,它蒸汽机或者汽车水箱专用水。这种水是在叙利亚约旦免税区生产的。更有趣的是,这名读者将这瓶水放上了著名的拍卖网站eBay上面进行拍卖了。起拍价是10美元,目前最高出价为101.50美元,也算不错了。该读者还说,他将这瓶Google水拍卖,得到的收益中的75%都将捐给一个慈善机构。下面是这瓶水的其它图片:

点击观看全图

  这真是一瓶“限量版的Google水”。不知Google的律师团看到这些图片,会不会有所行动呢?无奇不有,祝大家周末愉快。

 

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 本项目是本人参加BAT等其他公司电话、现场面试之后总结出来的针对Java面试的知识点或真题,每个点或题目都是在面试中被问过的。 除开知识点,一定要准备好以下套路: 个人介绍,需要准备一个1分钟的介绍,包括学习经历、工作经历、项目经历、个人优势、一句话总结。 一定要自己背得滚瓜烂熟,张口就来 抽象概念,当面试官问你是如何理解多线程的时候,你要知道从定义、来源、实现、问题、优化、应用方面系统性地回答 项目强化,至少与知识点的比例是五五开,所以必须针对简历中的两个以上的项目,形成包括【架构和实现细节】,【正常流程和异常流程的处理】,【难点+坑+复盘优化】三位一体的组合拳 压力练习,面试的时候难免紧张,可能会严重影响发挥,通过平时多找机会参与交流分享,或找人做压力面试来改善 表达练习,表达能力非常影响在面试中的表现,能否简练地将答案告诉面试官,可以通过给自己讲解的方式刻意练习 重点针对,面试官会针对简历提问,所以请针对简历上写的所有技术点进行重点准备 Java基础 JVM原理 集合 多线程 IO 问题排查 Web框架、数据库 Spring MySQL Redis 通用基础 操作系统 网络通信协议 排序算法 常用设计模式 从URL到看到网页的过程 分布式 CAP理论 锁 事务 消息队列 协调器 ID生成方式 一致性hash 限流 微服务 微服务介绍 服务发现 API网关 服务容错保护 服务配置中心 算法 数组-快速排序-第k大个数 数组-对撞指针-最大蓄 数组-滑动窗口-最小连续子数组 数组-归并排序-合并有序数组 数组-顺时针打印矩形 数组-24点游戏 链表-链表反转-链表相加 链表-...
<think>好的,我现在需要回答用户关于“wandb.sweet 是否可以用于deepseek 蒸馏版微调”的问题。首先,我需要明确用户提到的各个组件是什么,以及它们之间的关系。 首先,wandb.sweet应该是指Weights & Biases(W&B)的某个功能或扩展,可能是一个拼写错误或者特定功能名。我需要确认是否存在名为"sweet"的W&B功能。通常W&B用于机器学习实验跟踪,比如记录超参数、指标、可视化等。可能用户指的是sweep功能,因为W&B的Hyperparameter Sweep是用于自动化超参数搜索的工具,而"sweep"和"sweet"发音相近,可能是拼写错误。 接下来是deepseek蒸馏版。这里可能指的是深度求索(DeepSeek)公司发布的某个经过知识蒸馏的模型,比如蒸馏后的语言模型。知识蒸馏通常是指将大模型(教师模型)的知识迁移到小模型(学生模型)中,以提高小模型的性能和效率。 用户的问题核心是:能否使用W&B的sweep功能来进行DeepSeek蒸馏版模型的微调。微调通常涉及调整模型的超参数,如学习率、批次大小等,而超参数搜索(sweep)正是为了自动化这一过程,找到最优的参数组合。 接下来需要分析两者的兼容性。首先,W&B作为一个独立的工具,可以与任何深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)结合使用,只要在代码中正确集成W&B的API。因此,只要DeepSeek的蒸馏版模型是基于这些框架实现的,并且用户能够编写相应的训练循环,就可以集成W&B进行实验跟踪和超参数搜索。 需要确认的几点: 1. DeepSeek模型使用的框架是否支持W&B。例如,如果是PyTorch模型,那么W&B有很好的支持。 2. 用户是否有权限或能力修改训练代码,以加入W&B的回调函数或日志记录。 3. 微调过程中需要调整哪些超参数,是否适合用sweep来自动搜索。 可能的步骤包括: - 安装W&B库并登录账户。 - 在训练脚本中初始化W&B,并添加超参数配置。 - 定义sweep配置,指定搜索方法、参数范围等。 - 启动sweep并运行实验。 还需要注意的问题: - 资源限制:超参数搜索可能会消耗大量计算资源,尤其是大规模模型。 - 代码兼容性:确保W&B的API调用与现有训练代码无冲突。 - 日志记录的正确性:确保需要跟踪的指标和参数正确记录到W&B中。 总结:只要DeepSeek蒸馏版模型的代码可以集成W&B,并且用户正确设置sweep配置,就可以使用W&B的sweep功能进行超参数调优,辅助微调过程。</think>可以按照以下步骤判断和实现: $$wandb.sweet \rightarrow \text{推测为wandb sweep(超参数搜索功能)}$$ ### 分步解答: 1. **确认术语正确性** - **wandb.sweet** 可能是拼写错误,Weights & Biases (W&B) 官方功能中不存在该名称 - 实际应为 **wandb sweep**(超参数自动搜索工具) 2. **技术可行性分析** - ✅ **框架兼容性** W&B 支持 PyTorch、TensorFlow 等主流框架,只要 DeepSeek 蒸馏版基于这些框架实现即可接入 ```python import wandb wandb.init(project="deepseek_finetune") ``` - ✅ **蒸馏微调适配** W&B Sweep 可优化以下典型超参数组合: $$learning\_rate \in [1e-5, 1e-4]$$ $$batch\_size \in \{16,32,64\}$$ - ⚠️ **代码改造需求** 需在训练循环中添加指标记录: ```python wandb.log({"loss": epoch_loss, "accuracy": val_acc}) ``` 3. **具体实现步骤** **(1) 配置Sweep参数** ```yaml program: train.py method: bayes metric: name: val_loss goal: minimize parameters: learning_rate: min: 1e-6 max: 1e-4 batch_size: values: [16, 32, 64] ``` **(2) 启动Sweep Agent** ```bash wandb sweep config.yaml ``` **(3) 可视化监控** 通过W&B Dashboard实时观测: ![sweep-dashboard](https://wandb.ai/_images/sweep-grid-5.png) ### 注意事项 1. **资源预估** 建议使用GPU集群时设置并行限制: ```yaml concurrent_runs: 3 # 根据可用GPU数量调整 ``` 2. **蒸馏特性适配** - 教师模型固定参数需在配置中标注为`fixed: true` - 学生模型蒸馏损失建议单独记录: ```python wandb.log({"distill_loss": kl_div_loss}) ``` ### 结论 ✅ **完全可行** 通过W&B Sweep可实现: 1. 自动化超参数搜索 2. 训练过程可视化监控 3. 实验版本对比 建议优先尝试贝叶斯优化方法,相比网格搜索可节省50%以上的计算资源。
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