Lin Manhui
Lin Manhui
### 主要改动 重写了MedicalSeg部分的TIPC脚本，解决先前存在的如`${model_name}`提取行号不正确、大量配置文件选项被绕过且未给出任何警告、inference部分不记录执行状态等问题。 目前MedicalSeg部分的TIPC脚本与PaddleSeg主仓库TIPC脚本（只比较基础训推链条）存在的主要区别如下： 1. MedicalSeg的TIPC脚本不包含[`parse_extra_args()`](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSeg/blob/5aad8d59d2f34f1975d62507a743eaa53e6c5555/test_tipc/test_train_inference_python.sh#L133)功能； 2. MedicalSeg的TIPC脚本不支持AMP训练，因此配置文件中指定的`--precision`选项会被绕过，并给出一条警告； 3. 模型导出和推理使用的是`best_model/`子目录下的模型，而不是最后一次迭代对应的模型； 4. UNETR模型在训练时只使用单卡，推理时不使用CPU，也不启用MKL-DNN。 其中第2、3、4条是为了使修改后的脚本与修改前执行效果一致；第1条则是考虑到目前MedicalSeg的TIPC脚本还无需添加`parse_extra_args()`这样较为复杂的功能。 ### 其它改动 修复了MedicalSeg中一部分脚本存在的格式问题。 ### 待解决问题 在调试中发现UNETR的TIPC部分存在如下问题： 1. 验证时需要的内存太大，动态图跑eval的话1块16G的V100也不够用； 2. 无法支持MKL-DNN，若强行启用会报卷积输入形状错误。
修复使用`tee`转接命令输出到日志文件导致`status_check()`无法获取正确的exit code的问题。
规范化TIPC日志文件路径和命名。
1. 更新了复原任务相关文档； 2. 为FCCDN添加了单测； 3. 增加了数据集预处理脚本部分的介绍文档。
1. 为当前支持的、已有tutorial的所有模型添加TIPC的基础训推链条支持（lite_train_lite_infer与whole_train_whole_infer两种模式）； 2. 对以上所有模型在whole_train_whole_infer模式下测算精度，并记录参考预测精度； 3. 修复和新增一部分复原任务相关的文档； 4. 修复一部分复原任务相关bug。
Many thanks for the code. I've read your paper and your work is impressive. However, in the experimentation part, I find three questions that confuses me: 1. According to the...
修复`CalculatorTool`任意代码执行漏洞。
`erniebot-agent`提供异步API，但部分关键组件尚未充分考虑并发安全性，在被并发使用时可能出现错误。本PR旨在对`erniebot-agent`进行并发控制。具体而言，本PR考虑agent与file manager组件在并发场景可能遇到的问题，通过加锁等手段减小竞态条件等问题造成的影响。 具体的讨论点见comment。