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火炬平衡批次 pytorch数据集sampler用于始终采样平衡批次。 确保使用的batch_size是类数的整数倍。 例如，如果您的train_dataset有10个类，并且您将batch_size=30与BalancedBatchSampler train_loader = torch . utils . data . DataLoader ( train_dataset , sampler = BalancedBatchSampler ( train_dataset ), batch_size = 30 ) 您将获得一个train_loader ，其中10个类中的每个类的每个元素都有3个样本

功能：是使用户主机保持[非活动状态] X 时长后，自动锁定电脑。 说明：Windows 电源选项中有定时熄屏、定时睡眠和定时休眠功能，但是没有定时锁定的功能，所以在此提供定时锁定电脑的方法。 应用：有需要的可以配合电源选项设置电脑处于非活动状态a时间后熄屏，b时间后锁定，c时间后睡|休眠。 链接：https://blog.csdn.net/qq_27677599/article/details/109222410

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Spring Batch是一个轻量级的，完全面向Spring的批处理框架，可以应用于企业级大量的数据处理系统。Spring Batch以POJO和大家熟知的Spring框架为基础，使开发者更容易的访问和利用企业级服务。Spring Batch可以提供大量的，可重复的数据处理功能，包括日志记录/跟踪，事务管理，作业处理统计工作重新启动、跳过，和资源管理等重要功能。 业务方案： 1、批处理定期提交。 2、并行批处理：并行处理工作。 3、企业消息驱动处理 4、大规模的并行处理 5、手动或是有计划的重启 6、局部处理：跳过记录（如：回滚） 技术目标： 1、利用Spring编程模型：使程序员专注于业务处理，让Spring框架管理流程。 2、明确分离批处理的执行环境和应用。 3、提供核心的，共通的接口。 4、提供开箱即用（out of the box）的简单的默认的核心执行接口。 5、提供Spring框架中配置、自定义、和扩展服务。 6、所有存在的核心服务可以很容的被替换和扩展，不影响基础层。 7、提供一个简单的部署模式，利用Maven构建独立的Jar文件。

简单的Bash脚本到Windows批处理文件转换器 将bash脚本（ *.sh ）转换为Windows批处理文件（ *.bat ）。 这不应该是一个完全完整/正确的工具，而是转换脚本时的起点。 对于简单的脚本，这可能会创建正确的结果。 在线尝试： : 用法 建立： git clone https://github.com/daniel-sc/bash-shell-to-bat-converter.git cd bash-shell-to-bat-converter npm install npm run tsc 用法： node lib/cli.js FILE_TO_CONVERT.sh 这将创建FILE_TO_CONVERT.bat 。 有助于 随时欢迎公关人员;-)

多批次LBFGS 该代码是用于神经网络训练的革命性优化器的实现。 它的全名是“带CUDA的多批次L-BFGS优化器”。 如今，著名的机器学习框架（例如Tensorflow）通常提供“基于梯度”的优化器（GradientDescent，AdaGrad），该优化器通过计算梯度并将其应用于网络来发挥作用。 该代码为Tensorflow实现了一个经过优化的优化器，它采用了“多批L-BFGS”算法（一种基于准牛顿算法的变体），我覆盖了Tensorflow的优化器的默认实现，并定义了一种用于梯度计算的拟新方法，该方法结合了二阶信息，其执行方式比默认优化器更好。 此外，我通过介绍CUDA技术来优化此优化器。 我在GPU上分配计算步骤。 它将优化器的性能提高至少20％。

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批处理标准教程(bat入门到精通)。 批处理(Batch)，也称为批处理脚本，具有.bat 或者.cmd 的扩展名。顾名思义，批处理就是对某对象进行批量的处理，属于脚本语言的一种。