Канал про интересные мне темы - интернет - статистика - наука о данных Без рекламы и буллшита.
rsync или scp, проголосуйте, я сделаю еще один микро-пост.
Еще важно научиться делать ssh agent forwarding и ssh hopping. Если интересно, переведу свои старые посты на русский.
Важно - моя версия FileZilla например просит ключ в формате ppk в котором его по дефолту генерит Puttygen.
(2)
Если у вас есть чем оплатить, то DO наверное самый простой вариант. Там жопятся ко трафику и конфигурациям, но там очень нажористая партнерка. Снизу моя рефералка, условия очень вкусные, дерзайте.
(3)
Насчет Важное предостережение это правда не шутка. Вас может и не нагнут, но письма счастья сейчас некоторые правообладатели уже шлют верно и автоматически. И хостер в зависимости от фазы луны, популяции кроликов в Австралии вас или просто забанит, или начнет делать менее приятные вещи. У меня был смешной случай на эту тему, тоже потом напишу.
Рефералка
https://m.do.co/c/6f8e77dddc23
Условия
Give $100, Get $25 Everyone you refer gets $100 in credit over 60 days. Once they’ve spent $25 with us, you'll get $25. There is no limit to the amount of credit you can earn through referrals.
We have found that the existing DataLoader bundled too many features together and can be difficult to extend.Looks like they just want to collect all of their primitives for their docs and examples in one place. But I am not sure what this is solving for the end user, since in real life you end up rewriting such things anyway. - functorch, a library that adds composable function transforms to PyTorch, is now available in beta.
Composable function transforms can help with a number of use cases that are tricky to do in PyTorch today: computing per-sample-gradients (or other per-sample quantities) running ensembles of models on a single machine efficiently batching together tasks in the inner-loop of MAML efficiently computing Jacobians and Hessians as well as batched onesAlso not sure - Distributed Data Parallel (DDP) static graph optimizations available in stable. Looks like it is required for huge models? - Some interesting quantization fixes and additions #deep_learing