我是进行图像分割。以前还需要用tokenizer，不过现在最新版的，其实只需要把prompt写一下就可以了。这是自行部署的但是好像目前通义千问的网页版不支持直接使用。方法来源于Qwen VL 2.5官方github io，[链接]几年前最开始的Qwen-VL进行分割的方法还在的：[链接]

nvidia官方指导 [链接]其实就是这几个命令，但是有墙： {代码...} 有墙只能先一步步拆开然后离线手动下载！1先看第一个： {代码...} 这条命令在干什么？&&的前半部分的功能：获取[链接]的内容，然后用gpg命令处理掉保存在/usr/share/keyrings/nvidia-contain...

使用带有X server的终端工具，比如mobaXterm。但是这个软件字体什么的都很拉，，各位有好用的评论区可以评论下我更新到blog里面。当代码中出现需要显示器的时候，mobaXterm会弹出“显示器”。

1字节=8bit16float=2字节模型后面的xxb的单位是字节。1b 字节≈ 0.93G，这个是以8bit运行，4bit减半，16bit（float）加倍，32bit（double）炒鸡加倍。

一共是3个数据集。应该分别对应了3种介质，IRE1(IREα), PERK, ATF6数据集横向是cell barcode(CBC)，不同barcode对应不同的1类细胞；纵向是gene symbol，类似于基因名字、基因ID。

下面按照时间线梳理Diffusion Model的发展。参考[链接] DDPM[链接] DDIM[链接] 10:22 DDPM[链接][链接] 英文总结[链接][链接] 强烈推荐Notation全文使用下列标示：$x$，图像$\epsilon$， 高斯噪声$\mu$，重建原图的函数$\theta$，神经网络参数$gt$, ground truth简写...

跟这个选项对应的是不带这个选项：pip install ./这样会直接冻结代码，对当前安装的项目改动的就不会修改安装到pip的包，除非重新安装。

是的，是直接改变训练数据数据分布的。只保留majority类别，其中还有imbalanced-learn这个库帮助可以实现。里面还有其他各种治疗方法，也可以参考。

用PyTorch的广播机制，通过将边索引直接作为索引，一次性将对应的邻接矩阵元素设置为1，避免了使用for循环进行逐个元素的填充。这种方法在大规模图形上具有更高的效率。

但是如果是集群部署，有坑。集群部署的方式分为kubeFATE、AnsibleFATE、DockerCompose部署。其中kubeFATE和AnsibleFATE都需要关闭集群的防火墙，而这在生产环境几乎是不可能的。

根据官方手册，在（每一个机器的）配置文件/etc/security/limits.conf和/etc/security/limits.d/20-nproc.conf写入``即可。我打开的时候文件里面排列的整整齐齐的，我建议也手动空格跟他们一样整齐。