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在Go语言中，结构体是核心的数据组织工具，提供了灵活的手段来处理复杂数据。本文深入探讨了结构体的定义、类型、字面量表示和使用方法，旨在为读者呈现Go结构体的全面视角。通过结构体，开发者可以实现更加模块化、高效的代码设计。这篇文章旨在为您提供关于结构体的深入理解，助您更好地利用Go语言的强大功能。 关 ......

Atom-7B与Llama2间的关系：Atom-7B是基于Llama2进行中文预训练的开源大模型。为什么叫原子呢？因为原子生万物，Llama中文社区希望原子大模型未来可以成为构建AI世界的基础单位。目前社区发布了6个模型，如下所示： FlagAlpha/Atom-7B FlagAlpha/Llama ......

因为原生LLaMA对中文的支持很弱，一个中文汉子往往被切分成多个token，因此需要对其进行中文词表扩展。思路通常是在中文语料库上训练一个中文tokenizer模型，然后将中文tokenizer与LLaMA原生tokenizer进行合并，最终得到一个扩展后的tokenizer模型。国内Chinese ......

# MySQL 限制0.5个CPU和0.5G内存 docker pull mysql:5.7 docker run -itd --name mysql -p3306 --cpu-period=1000000 --cpu-quota=500000 --memory 512M --rm -e MYSQL ......

使用Cesium加载数据量大、精度高的三维模型数据经常在运行一段时间后，会报如下错误： An error occurred while rendering.Rendering has stopped. TypeError：Failed to execute 'shaderSource' on 'We ......

1.实验1 实验1_1源代码 1 #include <stdio.h> 2 #include<stdlib.h> 3 int main() 4 { 5 printf(" O \n"); 6 printf("<H>\n"); 7 printf("I I\n"); 8 printf("\n"); 9 p ......

在数字化时代，由于大众对出行要求的提升，汽车数量不断增加，给城市和交通管理带来了很多挑战。为了应对这些问题，旭帆科技开发了一套AI智能车辆检测与车牌识别算法，为交通管理和车辆安全提供高效的解决方案。 AI车辆检测和车牌识别算法集成了多种技术，如光学字符识别（OCR）和云计算等，能够从复杂的背景中提取 ......

随着城镇化的加速发展，轨道交通作为城市基础设施的重要组成部分，已成为各大城市建设的重中之重。然而，由于人流量大、人员复杂、空间相对封闭等因素，轨道交通也成了公共安全保障的一项重要工作。如何确保乘客的安全出行成为轨道交通运营和安全管理的首要任务。与此同时，随着人工智能技术的不断发展，智能视频分析在轨道 ......

smartscreen.exe是Windows操作系统中的一个进程，它是Windows Defender SmartScreen的一部分。Windows Defender SmartScreen是Windows操作系统的一项安全功能，旨在帮助保护计算机免受恶意软件和不信任的应用程序的攻击。 smar ......

柔性生产线MES系统的应用实施 - 模具管理软件丨电子MES丨MES系统厂家丨汽车零部件MES系统 苏州微缔软件股份有限公司官网 http://www.videasoft.com/hangyexinwen/897.html 柔性生产线MES系统的应用实施 发布时间：2023-02-10 作者：vid ......

前言 本文针对 CSP-S2/NOIP 复习，重点在在哪用、怎么写，底层原理和实现不是重点。 堆的概念和应用情景 堆是一种可以在 \(O(\log n)\) 的时间内维护一个最值的数据结构，维护最大值的称为大根堆，维护最小值的称为小根堆。 堆的应用只有一个，就是求最值，但求什么最值、求出最值后怎么用 ......

深度学习在图像识别领域的应用非常广泛，除了之前提到的图像分类、目标检测、语义分割和图像生成，还有其他一些应用。 图像超分辨率重建：深度学习技术可以用于提高图像的分辨率，例如通过使用生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）等技术，可以将低分辨率的图像转换为高分辨率的图像，从而提高了图像的清晰度和 ......

use d:\statashu\cfps\cfps2018person_202012.dta,clear gen 父母职业地位=int(qga401code/10000) label define xx 1 "党政/事业/企业负责人" 2 "专业技术人员" 3 "办事人员" 4 "商业服务人员" 5 ......

extern关键字有两个用处： （1）extern在C/C++语言中表示函数和全局变量作用范围（可见性）的关键字，这个关键字会告诉编译器，其声明的函数和变量可以在本模块或其它模块中使用。 （2）在C++中引用C语言中的函数和变量，在包含C语言头文件时，需要使用extern "C"来处理。 1、ext ......

【PPO算法介绍】 PPO（Proximal Policy Optimization）是一种强化学习算法，它的目标是找到一个策略，使得根据这个策略采取行动可以获得最大的累积奖励。PPO的主要思想是在更新策略时，尽量让新策略不要偏离旧策略太远。这是通过在目标函数中添加一个额外的项来实现的，这个额外的项 ......

麻省理工学院和香港中文大学推出了LongLoRA，这是一种革命性的微调方法，可以在不需要大量计算资源的情况下提高大量预训练语言模型的上下文能力。 LongLoRA是一种新方法，它使改进大型语言计算机程序变得更容易，成本更低。训练LLM往往需要大量信息和花费大量的时间和计算机能力。使用大量数据(上下文 ......

今天给大家分享一款好用好玩的软件。 如果你的日常工作娱乐，常常用到不同类型的软件，每个都要安装一边又占内存，那么强烈推荐你使用聚合类工具箱，软件体积不大，但功能多样，日用非常方便。 最近，该软件进行了全新升级，功能更强更稳定，轻度用户使用基本功能就已经足够了，壕无人性的同学则可以考虑VIP，一起来看 ......

QStandardItemModel 类作为标准模型，主打“类型通用”，前一篇水文中，老周还没提到树形结构的列表，本篇咱们就好好探讨一下这货。 还是老办法，咱们先做示例，然后再聊知识点。下面这个例子，使用 QTreeView 组件来显示数据，使用的列表模型比较简单，只有一列。 #include <Q ......

TCP/IP连接数的最大值取决于操作系统、硬件和应用程序等多个因素。下面是一些常见操作系统中TCP/IP连接数的默认值和最大值： Windows 10/Windows Server 2019：默认值为16384，最大值为16777216 Windows 8/Windows Server 2012：默 ......

同任何事物一样，一个软件产品或软件系统也要经历孕育、诞生、成长、成熟、衰亡等阶段，一般称为软件生命周期。根据GB8566-88（《软件工程国家标准——计算机软件开发规范》），可以将软件生命周期概括为 6个阶段：可行性研究、需求分析、设计、实现、测试和维护。 1、可行性研究阶段 此阶段是软件开发方与需 ......

一、WSACreateEvent函数 WSACreateEvent函数是Windows套接字API中的一部分，它用于创建套接字事件对象，以便在套接字操作上等待事件发生。这个函数通常与异步套接字操作一起使用，以允许应用程序异步地等待套接字事件的发生，而不需要阻塞线程。 函数原型： WSAEVENT W ......

前言 前段时间分享了两篇关于.NET反编译相关的文章，然后文章留言区就有小伙伴提问：如何防止被反编译？因此本篇文章我们就来讲讲.NET应用如何防止被反编译。.NET反编译相关的文章可以看如下文章： 4款免费且实用的.NET反编译工具 .NET反编译神器ILSpy怎么用？ .NET应用如何防止被反编译 ......

你可以在任意的_路径操作_中使用 response_model 参数来声明用于响应的模型： @app.get() @app.post() @app.put() @app.delete() from typing import Any, List, Union from fastapi import ......

1.算法运行效果图预览 2.算法运行软件版本 matlab2022A 3.算法理论概述 语音合成是计算机生成自然人类语音的过程，广泛应用于语音助手、语音导航、无障碍通信等领域。基于Mel频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，MFCC）特征提取和隐马尔可 ......

OpenAI ChatGPT出来后，热闹了好一阵子！ 先是一波大厂闭源PK。然后Meta不按套路出牌，直接放出来开源的Llama1-2 后来就百花齐放了。 但是外国的模型默认情况下中文支持都不好。 另外很多开源模型，最简单的对话都一塌糊涂。 今天来玩一个不错的中文开源模型。 先来简单看下本地运行的效 ......

示例代码及相关内容来源于《Alink权威指南（Java版）》 概述 决策树模型再现了人们做决策的过程，该过程由一系列的判断构成，后面的判断基于前面的判断结果，不断缩小范围，最终推出结果。 如下，基于决策树模型预测天气，是最常见的示例。天气的整个预测过程，就是不断地判断推测的过程。 特征分类 特征数据 ......

在Python中，字符串可以用单引号或双引号括起来。'hello' 与 "hello" 是相同的。您可以使用print()函数显示字符串文字： 示例： print("Hello") print('Hello') 将字符串分配给变量是通过变量名后跟等号和字符串完成的： 示例 a = "Hello" p ......

/* 内边距 / padding: 20px; / 边框 / border: 20px solid black; / 外边距 */ margin: 50px; /* 实线 / / border: 10px solid #000; / / 虚线 / / border: 10px dashed #000 ......

人像生成模型 1.模型理论基础 扩散模型（Diffusion Model）： 1.1 Diffusion Model 原理 首先，Denoise Model 需要一个起始的噪声图像作为输入。这个噪声图像可以是完全随机的，也可以是一些特定的模式（如 高斯分布）或者形状。 - 接下来，随着 denois ......

数字乡村是指利用物联网、数字化和智能化技术，借助现代数字智能产品、高效信息服务和物联网基础设施，以提高农村居民生活质量，助力拓展经济发展前景。创建数字村庄有助于缩小城乡社区之间的差距保障每个人都能平等地享受科技发展红利。 ......