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shtab:Python CLI程序快速生成Shell选项卡自动完成工具

下载需积分: 50 | 37KB | 更新于2024-12-13 | 113 浏览量 | 0 下载量 举报 收藏
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shtab是一个Python库,它提供了对argparse库的增强功能,用以生成适用于不同shell环境(如bash、zsh等)的选项卡完成脚本。选项卡完成是shell中的一个特性,它允许用户通过按Tab键自动填充命令行中可能的命令、参数或者选项。 对于Python开发者来说,shtab是一个非常实用的工具,尤其是对于那些编写命令行界面(CLI)应用程序的开发者。它能显著提升用户使用CLI工具时的体验,因为用户不再需要记住所有可用的命令和参数。通过使用shtab,Python CLI程序可以支持自动完成功能,这不仅加快了命令的输入速度,也减少了因手误而导致的错误。 shtab支持解析argparse生成的命令行参数,并可以为其生成支持以下shell环境的完成脚本: - bash - zsh - fish(通过argbash) - docopt(通过argopt) 它支持多种类型的参数和选项,包括命名参数、位置参数、互斥选项组、重复参数等。此外,shtab还支持自定义的完成逻辑,例如特定的文件扩展名或者目录名。 在安装方面,shtab可以通过pip工具轻松安装在大多数流行的Linux发行版(如Ubuntu和Debian)以及macOS系统上。安装命令是`pip install shtab`,这将使得shtab库可以被任何Python程序所使用。 对于初学者来说,了解如何在自己的CLI程序中使用shtab可能会有一点难度,因为它涉及对argparse库以及shell选项卡完成机制的理解。不过,一旦设置完成,它将大大简化用户的交互过程,并提高程序的专业性。 在使用上,shtab的集成通常只需要几行代码。开发者需要做的是在他们的程序中导入shtab,并将argparse对象传递给shtab提供的函数,生成对应的完成脚本。生成的脚本通常需要添加到用户的shell配置文件中(如.bashrc或.zshrc),以便在启动shell时自动加载。 关于常见问题,开发者可能需要了解如何处理复杂的参数完成场景,如何解决与现有命令行工具的冲突,或者如何自定义特定的完成逻辑。文档和社区支持可以提供帮助,因为它们通常会提供如何解决这些问题的示例和最佳实践。 图书馆使用方面,shtab可能与argparse和docopt等库结合使用。argparse是Python标准库中的一个模块,用于处理命令行参数和选项。而docopt是一个第三方库,它允许用户通过定义命令行界面的文档字符串来创建CLI接口。shtab可以与这些库配合,使得即使是在不同命令行描述工具中定义的参数也可以被正确地用于生成完成脚本。 备择方案方面,虽然shtab非常强大且易于使用,但也有其他一些工具可以提供类似的功能,例如argcomplete。argcomplete同样可以自动生成shell选项卡完成脚本,但它可能需要开发者进行更多的配置。 总的来说,shtab是一个值得关注的工具,尤其适合那些希望提升其CLI程序用户友好度的Python开发者。通过自动化生成选项卡完成脚本,shtab能够帮助开发者节省大量的时间,并确保他们的工具能够更好地融入用户的开发工作流中。

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一、目的1. 加速训练过程2. 适应大规模数据3. 资源利用率高4. 提升训练速度5. 增大系统容量6. 提高系统可用性7. 加速模型迭代二、 LLaMA-Factory1.安装2. LLaMA-Factory 校验三、 训练引擎1.DDP2. DeepSpeed3.FSDP四、WebUI五. 参数配置1. 模型2. 数据3. 训练参数4. 多卡参数1. ZeRO-12. ZeRO-23. ZeRO-3六、训练七、推理八、XTuner一、目的分布式训练是一种在多个计算节点上共同完成机器学习模型训练任务的过程,它可以充分利用多台计算机的资源,提高训练效率和模型准确性。分布式训练的主要优势包括:1. 加速训练过程通过并行计算,分布式训练大幅缩短了训练时间,提高了训练效率。提高模型准确性:利用更多的计算资源和数据样本进行训练,减少了过拟合风险,提高了模型的泛化能力和准确性。2. 适应大规模数据分布式训练能够处理传统单机训练难以应对的大规模数据集。3. 资源利用率高有效利用了计算资源,避免了单机训练时的资源闲置和浪费。4. 提升训练速度通过并行计算,分布式训练能够显著缩短模型训练的时间,尤其是在处理大规模数据集和复杂模型时效果更为明显。5. 增大系统容量随着业务量的增长,单机性能已无法满足需求。分布式训练通过多台计算设备的协同工作,能够应对更大规模的应用场景。6. 提高系统可用性分布式架构能够消除单点故障,提高系统的整体可用性。即使某个计算设备出现故障,也不会影响整个训练任务的进行。7. 加速模型迭代在快速迭代的机器学习项目中,分布式训练能够更快地完成模型训练,从而加速模型迭代和优化过程。总的来说,分布式训练在深度学习领域提高训练效率和加快模型收敛的重要手段 。二、 LLaMA-Factory1.安装在安装 LLaMA-Factory 之前,请确保您安装了下列依赖:运行以下指令以安装 LLaMA-Factory 及其依赖:git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.gitcd LLaMA-Factorypip install -e ".[torch,metrics]"123如果出现环境冲突,请尝试使用 pip install --no-deps -e . 解决2. LLaMA-Factory 校验完成安装后,可以通过使用 llamafactory-cli version 来快速校验安装是否成功如果看到类似下面的界面,就说明安装成功了。 Successfully uninstalled requests-2.31.0 Attempting uninstall: anyio Found existing installation: anyio 4.4.0 Uninstalling anyio-4.4.0: Successfully uninstalled anyio-4.4.0Successfully installed accelerate-1.2.1 aiofiles-23.2.1 aiohappyeyeballs-2.4.6 aiohttp-3.11.12 aiosignal-1.3.2 annotated-types-0.7.0 anyio-4.8.0 audioread-3.0.1 av-14.1.0 click-8.1.8 datasets-3.2.0 dill-0.3.8 docstring-parser-0.16 einops-0.8.1 fastapi-0.115.8 ffmpy-0.5.0 fire-0.7.0 frozenlist-1.5.0 gradio-5.12.0 gradio-client-1.5.4 huggingface-hub-0.28.1 jieba-0.42.1 joblib-1.4.2 lazy-loader-0.4 librosa-0.10.2.post1 llamafactory-0.9.2.dev0 llvmlite-0.44.0 markdown-it-py-3.0.0 mdurl-0.1.2 msgpack-1.1.0 multidict-6.1.0 multiprocess-0.70.16 nltk-3.9.1 numba-0.61.0 orjson-3.10.15 pandas-2.2.3 peft-0.12.0 pooch-1.8.2 propcache-0.2.1 pyarrow-19.0.0 pydantic-2.10.6 pydantic-core-2.27.2 pydub-0.25.1 python-multipart-0.0.20 pytz-2025.1 regex-2024.11.6 requests-2.32.3 rich-13.9.4 rouge-chinese-1.0.3 ruff-0.9.6 safehttpx-0.1.6 safetensors-0.5.2 scikit-learn-1.6.1 scipy-1.15.1 semantic-version-2.10.0 sentencepiece-0.2.0 shellingham-1.5.4 shtab-1.7.1 soundfile-0.13.1 soxr-0.5.0.post1 sse-starlette-2.2.1 starlette-0.45.3 termcolor-2.5.0 threadpoolctl-3.5.0 tiktoken-0.9.0 tokenizers-0.21.0 tomlkit-0.13.2 tqdm-4.67.1 transformers-4.48.3 trl-0.9.6 typer-0.15.1 typing-extensions-4.12.2 tyro-0.8.14 tzdata-2025.1 uvicorn-0.34.0 websockets-14.2 xxhash-3.5.0 yarl-1.18.3WARNING: Running pip as the 'root' user can result in broken permissions and conflicting behaviour with the system package manager. It is recommended to use a virtual environment instead: https://pip.pypa.io/warnings/venvroot@autodl-container-c2d74383d9-db8bb7c4:~/autodl-tmp/LLaMA-Factory# llamafactory-cli version----------------------------------------------------------| Welcome to LLaMA Factory, version 0.9.2.dev0 || || Project page: https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory |----------------------------------------------------------root@autodl-container-c2d74383d9-db8bb7c4:~/autodl-tmp/LLaMA-Factory# 1234567891011121314三、 训练引擎LLaMA-Factory 支持单机多卡和多机多卡分布式训练。同时也支持 DDP , DeepSpeed 和 FSDP 三种分布式引擎。1.DDPDDP (DistributedDataParallel) 通过实现模型并行和数据并行实现训练加速。 使用 DDP 的程序需要生成多个进程并且为每个进程创建一个 DDP 实例,他们之间通过 torch.distributed 库同步。2. DeepSpeedDeepSpeed 是微软开发的分布式训练引擎,并提供ZeRO(Zero Redundancy Optimizer)、offload、Sparse Attention、1 bit Adam、流水线并行等优化技术。 您可以根据任务需求与设备选择使用。3.FSDP通过全切片数据并行技术(Fully Sharded Data Parallel)来处理更多更大的模型。在 DDP 中,每张 GPU 都各自保留了一份完整的模型参数和优化器参数。而 FSDP 切分了模型参数、梯度与优化器参数,使得每张 GPU 只保留这些参数的一部分。 除了并行技术之外,FSDP 还支持将模型参数卸载至CPU,从而进一步降低显存需求。由于deepseek分布式训练加速,采用混合精度(fp16/fp32)和ZeRO优化,减少显存占用,从而加速训练。所以本文采用DeepSpeed 是训练引擎。四、WebUILLaMA-Factory 支持通过 WebUI 零代码微调大语言模型。 在完成 安装 后,您可以通过以下指令进入 WebUI:llamafactory-cli webui1WebUI 主要分为四个界面:训练、评估与预测、对话、导出。当运行上面命令后,打开如下界面在开始训练模型之前,需要指定的参数有:模型名称及路径训练阶段微调方法训练数据集学习率、训练轮数等训练参数微调参数等其他参数输出目录及配置路径

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【基于QT的调色板】是一个使用Qt框架开发的色彩选择工具,类似于Windows操作系统中常见的颜色选取器。Qt是一个跨平台的应用程序开发框架,广泛应用于桌面、移动和嵌入式设备,支持C++和QML语言。这个调色板功能提供了横竖两种渐变模式,用户可以方便地选取所需的颜色值。 在Qt中,调色板(QPalette)是一个关键的类,用于管理应用程序的视觉样式。QPalette包含了一系列的颜色角色,如背景色、前景色、文本色、高亮色等,这些颜色可以根据用户的系统设置或应用程序的需求进行定制。通过自定义QPalette,开发者可以创建具有独特视觉风格的应用程序。 该调色板功能可能使用了QColorDialog,这是一个标准的Qt对话框,允许用户选择颜色。QColorDialog提供了一种简单的方式来获取用户的颜色选择,通常包括一个调色板界面,用户可以通过滑动或点击来选择RGB、HSV或其他色彩模型中的颜色。 横渐变取色可能通过QGradient实现,QGradient允许开发者创建线性或径向的色彩渐变。线性渐变(QLinearGradient)沿直线从一个点到另一个点过渡颜色,而径向渐变(QRadialGradient)则以圆心为中心向外扩散颜色。在调色板中,用户可能可以通过滑动条或鼠标拖动来改变渐变的位置,从而选取不同位置的颜色。 竖渐变取色则可能是通过调整QGradient的方向来实现的,将原本水平的渐变方向改为垂直。这种设计可以提供另一种方式来探索颜色空间,使得选取颜色更为直观和便捷。 在【colorpanelhsb】这个文件名中,我们可以推测这是与HSB(色相、饱和度、亮度)色彩模型相关的代码或资源。HSB模型是另一种常见且直观的颜色表示方式,与RGB或CMYK模型不同,它以人的感知为基础,更容易理解。在这个调色板中,用户可能可以通过调整H、S、B三个参数来选取所需的颜色。 基于QT的调色板是一个利用Qt框架和其提供的色彩管理工具,如QPalette、QColorDialog、QGradient等,构建的交互式颜色选择组件。它不仅提供了横竖渐变的色彩选取方式,还可能支持HSB色彩模型,使得用户在开发图形用户界面时能更加灵活和精准地控制色彩。
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标题基于Spring Boot的二手物品交易网站系统研究AI更换标题第1章引言阐述基于Spring Boot开发二手物品交易网站的研究背景、意义、现状及本文方法与创新点。1.1研究背景与意义介绍二手物品交易的市场需求和Spring Boot技术的适用性。1.2国内外研究现状概述当前二手物品交易网站的发展现状和趋势。1.3论文方法与创新点说明本文采用的研究方法和在系统设计中的创新之处。第2章相关理论与技术介绍开发二手物品交易网站所涉及的相关理论和关键技术。2.1Spring Boot框架解释Spring Boot的核心概念和主要特性。2.2数据库技术讨论适用的数据库技术及其在系统中的角色。2.3前端技术阐述与后端配合的前端技术及其在系统中的应用。第3章系统需求分析详细分析二手物品交易网站系统的功能需求和性能需求。3.1功能需求列举系统应实现的主要功能模块。3.2性能需求明确系统应满足的性能指标和安全性要求。第4章系统设计与实现具体描述基于Spring Boot的二手物品交易网站系统的设计和实现过程。4.1系统架构设计给出系统的整体架构设计和各模块间的交互方式。4.2数据库设计详细阐述数据库的结构设计和数据操作流程。4.3界面设计与实现介绍系统的界面设计和用户交互的实现细节。第5章系统测试与优化说明对系统进行测试的方法和性能优化的措施。5.1测试方法与步骤测试环境的搭建、测试数据的准备及测试流程。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,验证系统是否满足需求。5.3性能优化措施提出针对系统性能瓶颈的优化建议和实施方案。第6章结论与展望总结研究成果,并展望未来可能的研究方向和改进空间。6.1研究结论概括本文基于Spring Boot开发二手物品交易网站的主要发现和成果。6.2展望与改进讨论未来可能的系统改进方向和新的功能拓展。
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1. 用户与权限管理模块 角色管理: 学生:查看个人住宿信息、提交报修申请、查看卫生检查结果、请假外出登记 宿管人员:分配宿舍床位、处理报修申请、记录卫生检查结果、登记晚归情况 管理员:维护楼栋与房间信息、管理用户账号、统计住宿数据、发布宿舍通知 用户操作: 登录认证:对接学校统一身份认证(模拟实现,用学号 / 工号作为账号),支持密码重置 信息管理:学生完善个人信息(院系、专业、联系电话),管理员维护所有用户信息 权限控制:不同角色仅可见对应功能(如学生无法修改床位分配信息) 2. 宿舍信息管理模块 楼栋与房间管理: 楼栋信息:名称(如 "1 号宿舍楼")、层数、性别限制(男 / 女 / 混合)、管理员(宿管) 房间信息:房间号(如 "101")、户型(4 人间 / 6 人间)、床位数量、已住人数、可用状态 设施信息:记录房间内设施(如空调、热水器、桌椅)的配置与完好状态 床位管理: 床位编号:为每个床位设置唯一编号(如 "101-1" 表示 101 房间 1 号床) 状态标记:标记床位为 "空闲 / 已分配 / 维修中",支持批量查询空闲床位 历史记录:保存床位的分配变更记录(如从学生 A 调换到学生 B 的时间与原因) 3. 住宿分配与调整模块 住宿分配: 新生分配:管理员导入新生名单后,宿管可按专业集中、性别匹配等规则批量分配床位 手动分配:针对转专业、复学学生,宿管手动指定空闲床位并记录分配时间 分配结果公示:学生登录后可查看自己的宿舍信息(楼栋、房间号、床位号、室友列表) 调整管理: 调宿申请:学生提交调宿原因(如室友矛盾、身体原因),选择意向宿舍(需有空位) 审批流程:宿管审核申请,通过后执行床位调换,更新双方住宿信息 换宿记录:保存调宿历史(申请人、原床位、新床位、审批人、时间) 4. 报修与安全管理模块 报修管理: 报修提交:学生选择宿舍、设施类型(如 "
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JFM7VX690T型SRAM型现场可编程门阵列技术手册主要介绍的是上海复旦微电子集团股份有限公司(简称复旦微电子)生产的高性能FPGA产品JFM7VX690T。该产品属于JFM7系列,具有现场可编程特性,集成了功能强大且可以灵活配置组合的可编程资源,适用于实现多种功能,如输入输出接口、通用数字逻辑、存储器、数字信号处理和时钟管理等。JFM7VX690T型FPGA适用于复杂、高速的数字逻辑电路,广泛应用于通讯、信息处理、工业控制、数据中心、仪表测量、医疗仪器、人工智能、自动驾驶等领域。 产品特点包括: 1. 可配置逻辑资源(CLB),使用LUT6结构。 2. 包含CLB模块,可用于实现常规数字逻辑和分布式RAM。 3. 含有I/O、BlockRAM、DSP、MMCM、GTH等可编程模块。 4. 提供不同的封装规格和工作温度范围的产品,便于满足不同的使用环境。 JFM7VX690T产品系列中,有多种型号可供选择。例如: - JFM7VX690T80采用FCBGA1927封装,尺寸为45x45mm,使用锡银焊球,工作温度范围为-40°C到+100°C。 - JFM7VX690T80-AS同样采用FCBGA1927封装,但工作温度范围更广,为-55°C到+125°C,同样使用锡银焊球。 - JFM7VX690T80-N采用FCBGA1927封装和铅锡焊球,工作温度范围与JFM7VX690T80-AS相同。 - JFM7VX690T36的封装规格为FCBGA1761,尺寸为42.5x42.5mm,使用锡银焊球,工作温度范围为-40°C到+100°C。 - JFM7VX690T36-AS使用锡银焊球,工作温度范围为-55°C到+125°C。 - JFM7VX690T36-N使用铅锡焊球,工作温度范围与JFM7VX690T36-AS相同。 技术手册中还包含了一系列详细的技术参数,包括极限参数、推荐工作条件、电特性参数、ESD等级、MSL等级、重量等。在产品参数章节中,还特别强调了封装类型,包括外形图和尺寸、引出端定义等。引出端定义是指对FPGA芯片上的各个引脚的功能和接线规则进行说明,这对于FPGA的正确应用和电路设计至关重要。 应用指南章节涉及了FPGA在不同应用场景下的推荐使用方法。其中差异说明部分可能涉及产品之间的性能差异;关键性能对比可能包括功耗与速度对比、上电浪涌电流测试情况说明、GTH Channel Loss性能差异说明、GTH电源性能差异说明等。此外,手册可能还提供了其他推荐应用方案,例如不使用的BANK接法推荐、CCLK信号PCB布线推荐、JTAG级联PCB布线推荐、系统工作的复位方案推荐等,这些内容对于提高系统性能和稳定性有着重要作用。 焊接及注意事项章节则针对产品的焊接过程提供了指导,强调焊接过程中的注意事项,以确保产品在组装过程中的稳定性和可靠性。手册还明确指出,未经复旦微电子的许可,不得翻印或者复制全部或部分本资料的内容,且不承担采购方选择与使用本文描述的产品和服务的责任。 上海复旦微电子集团股份有限公司拥有相关的商标和知识产权。该公司在中国发布的技术手册,版权为上海复旦微电子集团股份有限公司所有,未经许可不得进行复制或传播。 技术手册提供了上海复旦微电子集团股份有限公司销售及服务网点的信息,方便用户在需要时能够联系到相应的服务机构,获取最新信息和必要的支持。同时,用户可以访问复旦微电子的官方网站(***以获取更多产品信息和公司动态。
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李青廷Austin
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