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介绍 Docker容器已成为软件开发和部署快速发展的必不可少的工具，提供了一种轻量级和高效的方式来打包、分发和运行应用程序。本文深入探讨了在各种类别中排名前20的Docker容器，展示了它们的特点、用途和对简化开发工作流程的贡献。 Web服务器和内容管理 Web服务器 Nginx Nginx是一种多用途的Web服务器和反向代理，以其出色的性能和可扩展性而倍受赞誉。其轻量级结构和对并发连接的灵活管理使其成为开发人员追求高效率的首选。显著特点包括强大的负载均衡能力、高效处理静态内容和先进的安全功能。其应用范围涵盖各种功能，从为静态网站提供服务到为微服务实现负载平衡，以及作为应用服务器的反向代理。 Apache HTTP服务器 Apache HTTP服务器是Web服务器领域的先驱者，仍然是提供动态内容的可靠选择。以其模块化设计和广泛的可配置性而闻名，轻松适应各种应用。其主要特点包括全面的模块支持、出色的可配置性和强大的社区支持。其多功能应用领域包括托管动态网站、运行PHP应用程序和作为各种基于Web的应用程序的后端服务器。 Traefik 另一个Docker容器是Traefik。Traefik是一个面向微服务架构而专门定制的现代反向代理和负载均衡器。其吸引力在于动态配置和自动服务发现，使其成为容器化环境的理想选择。其关键特点包括自动服务发现、与容器编排工具的无缝集成以及支持Let’s Encrypt，实现自动配置SSL/TLS证书。其应用领域包括负载均衡微服务、根据指定规则进行流量路由，以及通过自动管理SSL/TLS证书实现安全通信，是现代基础架构设置中的重要工具。 内容管理系统 WordPress WordPress是一种主流的内容管理系统，支撑着互联网的大部分内容。将WordPress容器化可以简化部署，为内容管理需求提供可扩展和隔离的环境。其庞大的插件生态系统、用户友好的界面和强大的社区支持是其关键特点。其多功能跨越从促进博客和内容创作到构建企业网站和监督在线社区，为各种与web相关的努力提供了一种灵活的解决方案。 数据库和数据存储 关系型数据库 MySQL MySQL是一种广泛使用的开源关系型数据库，以其速度和可靠性备受赞誉。将MySQL容器化可以简化跨不同应用程序管理和配置数据库。其主要特点包括ACID兼容性、强大的复制和集群支持以及高性能能力。其应用范围从作为Web应用程序的后端存储到管理电子商务平台的数据存储和支持内容管理系统，展示了其适应不同领域不同存储需求的灵活性。 PostgreSQL PostgreSQL是一种强大的开源关系型数据库，以其可扩展性和严格遵循标准而受到赞誉。将PostgreSQL容器化提供了一个便携和可复制的数据库环境，实现了部署的灵活性。其关键特点包括通过自定义函数和运算符实现可扩展性、确保数据可靠性的ACID兼容性以及强大的复杂查询支持。其应用领域包括支持地理信息系统（GIS）、支持数据仓库需求以及满足金融应用程序的复杂性，展示了其在需要严格的数据处理和查询能力的各种领域的适应性。 MariaDB MariaDB源自MySQL系列，注重高性能和可靠性。容器化MariaDB可确保在开发和生产阶段间的统一环境，提高部署的一致性。值得注意的特点包括与MySQL的无缝兼容性、高性能存储引擎以及来自活跃社区的强大支持。其应用包括作为Web应用程序的事务性数据库、支持数据分析和报告需求，并驱动内容管理系统，展示了其在可靠和可扩展数据库解决方案方面的多功能性，适用于各种领域。 Microsoft…

近年来，通过利用大规模文本数据，语言模型预训练取得了巨大的成功。通过使用诸如掩码语言建模等预训练任务，这些模型在多个下游任务上展现出了出色的性能。然而，预训练任务（例如语言建模）和下游任务（例如表格问答）之间的巨大差距使得现有的预训练效率还不够高。在实践中，我们经常需要大量的预训练数据才能获得令人满意的改进，即使是针对域自适应预训练也是如此。我们如何设计一个预训练任务来缩小这个差距，从而加速预训练呢？ 概述 在《TAPEX: 通过学习神经SQL执行器进行表格预训练》中，我们探索了在预训练期间使用合成数据作为真实数据的代理，并以TAPEX（通过执行进行表格预训练）作为示例展示其强大性能。在TAPEX中，我们展示了通过在合成语料库上学习神经SQL执行器来实现表格预训练的方法。 注意：[Table]是输入中用户提供的表格的占位符。 如上图所示，TAPEX通过系统化地采样可执行的SQL查询及其在表格上的执行结果，首先合成了一个合成且非自然的预训练语料库。然后，它继续预训练语言模型（例如BART），以输出SQL查询的执行结果，这模拟了神经SQL执行器的过程。 预训练 下图说明了预训练过程。在每一步中，我们首先从网页上获取一个表格。示例表格是关于奥运会的。然后，我们可以采样一个可执行的SQL查询SELECT City WHERE Country = France ORDER BY Year ASC LIMIT 1。通过一个现成的SQL执行器（例如MySQL），我们可以获得查询的执行结果Paris。类似地，通过将SQL查询和扁平化的表格的连接作为输入，输入到模型（例如BART编码器），执行结果作为模型的监督（例如BART解码器）的输出。 为什么要使用SQL查询这样的程序而不是自然语言句子作为预训练的源呢？最大的优点是相较于无法控制的自然语言句子，程序的多样性和规模可以得到系统地保证。因此，我们可以通过采样SQL查询轻松合成多样、大规模且高质量的预训练语料库。 您可以在下面使用训练好的神经SQL执行器🤗 Transformers： from transformers import…