lformat怎样低格硬盘 lformat低格硬盘方法【详细步骤】
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坏道分为两种，一种是逻辑坏道，一种是物理坏道。逻辑坏道容易修复，并能完全修复。而物理坏道不容易修复，在一定程度上物理坏道只能修复片段，而另外一部分坏道则可以通过隐藏来避免坏道扩散。当电脑硬盘过了保修期后，硬盘出现问题时可以用lformat工具来低格硬盘，也就是对硬盘低级格式化，将硬盘恢复出厂时的状态。下面就给大家介绍用lformat怎样低格硬盘。
准备工作：
1.到u启动官网下载u启动u盘启动盘制作工具，并制作u盘启动盘;
2.重启电脑待开机画面出现时按电脑开机启动快捷键，并设置u盘启动。
具体步骤：
1、进入u启动主菜单界面，选择【02】u启动win8pe标准版(新机器)回车，
2、进入pe系统中，点击开始菜单--硬盘分区--lformat低格工具，
3、在弹出的许可协议窗口中直接点击同意按钮，在选择设备窗口中，选择要低格的硬盘，点击继续按钮，
4、在新窗口中切换选项卡到低级格式化选项，点击格式化此设备按钮，
5、会弹出警告窗口，确认无点击“是”按钮即可。然后就是低格硬盘过程，直到硬盘低级格式化结束，关闭低格窗口即可。
这边提醒用户们，如果硬盘出现严重坏道情况而还没过保修期的话，建议拿去保修。毕竟低格硬盘对硬盘的损耗也是不可避免的。如果硬盘过了保修期不让换，那可以试试低格硬盘，以防止将数据存储到坏道导致数据损失。
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lformat使用教程
lformat使用教程(LFORMAT)
文/阿里淘系 F(x)Team-旭伦
通过机器学习可以自动修复bug?对许多学生来说，这可能是一个奇妙的话题。不管靠不靠谱，我们大家都能学会。
这个问题很难说，也很简单。我们把有bug修复后的代码片断和代码片断制成数据集，使用类似的机器翻译技术进行训练。然后我们用训练好的模型来预测如何修复新代码。这个想法和数据集都来自论文《An Empirical Study on Learning Bug-Fixing Patches in the Wild via Neural Machine Translation》
代码自动修复的主题非常简单，一段是bug另一段是修复后的代码。
我们看图片的主要过程：
为了更好地适应代码，作者抽象了代码：
让我们来看一个数据集中的例子：
有bug代码如下：
public java.lang.String METHOD_1(){ return new TYPE_1( STRING_1). format( VAR_1[(( VAR_1. length)- 1) ]. getTime());}
修复后是这样的:
public java.lang.String METHOD_1(){ return new TYPE_1( STRING_1). format( VAR_1[(( type)- 1) ]. getTime());}教你手把手用CodeBERT自动修复bug
人工智能服务于软件工程AI4SE方面，微软一直处于领先地位。让我们手拉手学习如何使用微软。CodeBERT自动修复模型bug.
第一步：安装transformers框架，因为CodeBERT基于此框架：
pip install transformers--user
第二步：安装PyTorch或者Tensorflow作为Transformers如果驱动能够完成后端，简单地安装最新的：
pip install torch torchvision torchtext torchaudio--user
第三步，下载微软数据集
git clone
已下载数据集CodeXGLUE/Code-Code/code-refinement/data/中了，分为small和medium两个数据集。
我们先拿small数据集练习：
cd codeexport pretrained_model=microsoft/codebert-baseexport output_dir=./outputpython run.py \\--do_train \\--do_eval \\--model_type roberta \\--model_name_or_path$pretrained_model \\--config_name roberta-base \\--tokenizer_name roberta-base \\--train_filename../data/small/train.buggy-fixed.buggy,../data/small/train.buggy-fixed.fixed \\--dev_filename../data/small/valid.buggy-fixed.buggy,../data/small/valid.buggy-fixed.fixed \\--output_dir$output_dir \\--max_source_length 256 \\--max_target_length 256 \\--beam_size 5 \\--train_batch_size 16 \\--eval_batch_size 16 \\--learning_rate 5e-5 \\--train_steps 100000 \\--eval_steps 5000
这取决于你机器的计算能力，我用一台NVIDIA 3090GPU训练大约需要一个晚上。存储在效果最好的模型中的最佳模型output_dir/checkpoint-best-bleu/pytorch_model.bin中。
然后我们可以用测试集来测试我们的训练结果:
python run.py \\--do_test \\--model_type roberta \\--model_name_or_path roberta-base \\--config_name roberta-base \\--tokenizer_name roberta-base \\--load_model_path$output_dir/checkpoint-best-bleu/pytorch_model.bin \\--dev_filename../data/small/valid.buggy-fixed.buggy,../data/small/valid.buggy-fixed.fixed \\--test_filename../data/small/test.buggy-fixed.buggy,../data/small/test.buggy-fixed.fixed \\--output_dir$output_dir \\--max_source_length 256 \\--max_target_length 256 \\--beam_size 5 \\--eval_batch_size 16
在我的机器上，经过半小时的推理计算，输出如下：
10/26/2021 11:51:57- INFO- __main__- Test file:../data/small/test.buggy-fixed.buggy,../data/small/test.buggy-fixed.fixed100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 365/365[30:40<00:00, 5.04s/it]10/26/2021 12:22:39- INFO- __main__- bleu-4= 79.26 10/26/2021 12:22:39- INFO- __main__- xMatch= 16.3325 10/26/2021 12:22:39- INFO- __main__-********************
我们生成的代码质量如何评价？我们可以比较我们生成的output/test_1.output和output/test_1.gold进行比较，可使用以下内容evaluator.py脚本：
python evaluator/evaluator.py-ref./code/output/test_1.gold-pre./code/output/test_1.output
输出结果如下：
BLEU: 79.26; Acc: 16.33
前者是描述NLP生成质量的BLEU指标，后者是准确性。
这个指标水平如何？我们可以比较基线：
Method
BLEU
Acc(100%)
CodeBLEU
Naive copy
78.06
0.0
-
LSTM
76.76
10.0
-
Transformer
77.21
14.7
73.31
CodeBERT
77.42
16.4
75.58
虽然精度看起来不高，但是CodeBERT比原论文用的更多RNN技术提高了60%。
我们通过diff直观感受生成与原始的区别:
随着数据的增加，我们可以自动帮助我们修复，而不需要脑细胞bug，这简直就是睡后收入。
自动发现bug若感觉自动解决bug这件事离实用还很远，我们可以先发现bug。
自动发现bug
若感觉自动解决bug这件事离实用还很远，我们可以先发现bug。不要低估自动发现bug这个相对较弱的命题大大提高了它的适用性和准确性。
是否有bug数据集特别简单，只要用一个字段来标记是否有bug就可以了。以下是数据集格式jsonl格式存储：{"project":"qemu","commit_id":"aa1530dec499f7525d2ccaa0e3a876dc8089ed1e","target": 1,"func":"static void filter_mirror_setup(NetFilterState*nf, Error**errp)\{\ MirrorState*s= FILTER_MIRROR(nf);\ Chardev*chr;\ chr= qemu_chr_find(s->outdev);\ if(chr== NULL){\ error_set(errp, ERROR_CLASS_DEVICE_NOT_FOUND,\ \\"Device'%s' not found\\", s->outdev);\ qemu_chr_fe_init(&s->chr_out, chr, errp);","idx": 8}{"project":"qemu","commit_id":"21ce148c7ec71ee32834061355a5ecfd1a11f90f","target": 1,"func":"static i
