我想在绘制的图形上添加更细粒度的网格.问题是所有示例都需要访问轴对象.我想为已绘制的图形添加特定的网格(从ipython内部).
如何在ipython中访问当前的图形和轴？
我有三个问题：
给定 LLM 参数的数量（以十亿为单位），您如何计算出运行模型需要多少 GPU RAM？
如果您有足够的 CPU-RAM（即没有 GPU），您可以运行该模型，即使它很慢
你可以在混合 GPU-RAM 和 CPU-RAM 中运行 LLM 模型（如 h2ogpt、open-assistant）吗？
artificial-intelligence deep-learning gpt-3 large-language-model
我可以在本地运行tmux并通过ssh连接到远程机器..然后任何新的窗格和/或屏幕与远程机器shell ...我说的是我无法在远程机器上安装tmux机器,但我不想从每个窗格进行ssh连接,但ssh-login只需要一次.
这样的事情有可能......谢谢
有没有办法将数组范围作为参数传递给函数？就像是 :
> blah(ary,arg1=1:5)
def blah(ary,arg1): print ary[arg1]
是否有将二进制(0 | 1)numpy数组转换为整数或二进制字符串的快捷方式？铁
b = np.array([0,0,0,0,0,1,0,1])
=> b is 5
np.packbits(b)
但只适用于8位值..如果numpy是9个或更多元素,它会生成2个或更多8位值.另一种选择是返回一个0 | 1的字符串......
我现在做的是:
ba = bitarray()
ba.pack(b.astype(np.bool).tostring())
#convert from bitarray 0|1 to integer
result = int( ba.to01(), 2 )
这很难看!
我在 Eclipse 氧气 4.7.0、java 1.8 上收到此错误
JDK 9+ 不支持 clientBuilder.sslSocketFactory
与 Eclipse 相关，maven ..trying to update Maven：Alt+f5 模块 okhttp3 尝试连接 .. 解析/处理 pom 时
我根本没有JDK9。查看有关 stackoverflow 的所有其他类似报告，没有一个是相关的。
np.fft.fft()返回一个复数数组....复数的含义是什么？我想真正的部分是振幅!虚部是相移？相位角 ？或者是其他东西 !
我想出数组中的位置代表频率.
我有一个meta用3列调用的二维numpy数组..我想要做的是:
我做到了,但解决方案看起来非常人为:
meta[ np.logical_and( np.all( meta[:,0:2] == [0,0],axis=1 ) , meta[:,2] < 20) ]
你能想到更清洁的方式吗？似乎很难同时拥有多个条件;(
谢谢
对不起我第一次复制了错误的表达...纠正了.
我正在尝试实施统一,但遇到问题......已经有很多例子,但他们所做的只是浑水.我比开明更困惑:
http://www.cs.trincoll.edu/~ram/cpsc352/notes/unification.html
https://www.doc.ic.ac.uk/~sgc/teaching/pre2012/v231/lecture8.html [以下代码基于此介绍]
http://www.cs.bham.ac.uk/research/projects/poplog/paradigms_lectures/lecture20.html#representing
https://norvig.com/unify-bug.pdf
Prolog的艺术......还有其他几个.最大的问题是我无法清楚地说明问题所在.更多的肮脏或lispy解释让我更加困惑.
作为一个良好的开端,遵循基于列表的表示似乎是个好主意(例如在lispy情况下),即:
pred(Var, val) =becomes=> [pred, Var, val]
p1(val1, p2(val2, Var1)) ==> [p1, val1, [p2, val2, Var1]]
除了你如何表示自己的名单!即[H | T]
我很乐意,如果你能告诉我一个Python伪代码和/或更详细的算法描述或指向一个.
我掌握的一些要点是需要在通用 - 统一和变量统一中分离代码,但后来我无法看到相互背叛的情况!... 等等.
作为旁注:我也很乐意提到你如何处理Backtracking上的统一.我认为我已经回归平方,但我知道在回溯时替换帧会发生一些事情.
添加了当前代码的答案.
为什么这样做:
>>> (tf[:,[91,1063]])[[0,3,4],:]
array([[ 0.04480133, 0.01079433],
[ 0.11145042, 0. ],
[ 0.01177578, 0.01418614]])
但这不是:
>>> tf[[0,3,4],[91,1063]]
IndexError: shape mismatch: indexing arrays could not be broadcast together with shapes (3,) (2,)
我究竟做错了什么？