模型 内存
分区内存管理分区选择法
注意：上图是我的解答，下面的图不是的。 我在阅读教材后，对三种分区选择法有了一定的了解，作出了如下解答： 但我又有一个疑惑：一个分区只能放一个程序吗？ 于是我上网查询，并浏览到这篇文章，学习其中的例题后，我认为只要内存空间足够，一个分区就能放多个程序。并作出了最开始那张图片的解答。 ......
大模型训练过程中用到的 gpt_merge.txt和gpt_vocab.json是干什么用的？
下面这边文章讲的非常清晰，原文链接：https://blog.csdn.net/ljp1919/article/details/113616226 ......
curl 中减少内存分配操作
在 libcurl 内部又做了一个小改动[1]，使其做更少的 malloc。这一次，泛型链表函数被转换成更少的 malloc (这才是链表函数应有的方式，真的)。
更多技术干货详见www.linuxprobe.com ......
使用xgboost的c接口推理模型
title: 使用xgboost的c接口推理模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/b5c4ecf9aa476ca1073f99b22fe9605e.jpg date: 2023-9-10 21:10:00 categorie ......
分区内存管理分区选择法（云班课作业）
作业要求 作业内容 1.最先匹配： 从内存的起始位置开始，找到第一个大小能够满足进程需求的空闲分区，然后分配给该进程。 “1600”无法存放。 2.最佳匹配： 从所有空闲分区中找到能够满足进程需求并且大小最小的空闲分区，然后将其分配给该进程。 "1600"仍无法存放。 3.最差匹配算法： 从所有空闲 ......
自定义的结构的内存问题-字节对齐
字节对齐 在写结构体时养成习惯，一定要按内存从小到大写，要不然在创建结构体的时候会导致创建的结构体明显的大。因为每创建一个结构体时，内存都需要对齐。 一般都是1，4，8的整数倍 //字符对齐时，字符可以和整数在一起，字符数组可以任意拆分。 struct A{ char a; //1+3 int b; ......
pua大模型
title: pua大模型 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/11/462f0f061d2455543e003066b11b873c.webp date: 2023-11-19 11:12:00 这两天看到了一个论文Large La ......
xgboost模型序列化存储并推理
title: xgboost模型序列化存储并推理 banner_img: https://cdn.studyinglover.com/pic/2023/07/9482f9fe9617825162494635a1b7f460.jpg date: 2023-9-7 15:03:00 categories ......
发布/订阅模型
可以看到，在订阅模型中，多了一个exchange角色，而且过程略有变化： Publisher：生产者，也就是要发送消息的程序，但是不再发送到队列中，而是发给X（交换机） Exchange：交换机，图中的X。一方面，接收生产者发送的消息。另一方面，知道如何处理消息，例如递交给某个特别队列、递交给所有队 ......
供应链设施选址模型——Python实现
选址问题是运筹学中非常经典的问题。选址问题是指在确定选址对象，选址目标区，成本函数以及存在何种约束条件的前提下，以总物流成本最低或总服务最优或社会效益最大化为总目标，以确定物流系统中物流节点的数量、位置，从而合理规划物流网络结构。设施选址问题（Facility Location Problem）自2 ......
摄像机模型
title: 摄像机模型 banner_img: https://drive.studyinglover.com/api/raw/?path=/photos/blog/background/1679396994125.png date: 2022-12-29 21:47:00 categories: ......
LeetCode 354. (经典问题) 俄罗斯套娃信封问题 (俄罗斯套娃模型 + 最长下降子序列
package leetcode; import java.util.Arrays; public class lec154 { /** * 首先是思路来源 : https://leetcode.cn/problems/russian-doll-envelopes/solutions/19681/z ......
zemax导入外部模型
一：在三维软件（Catia、Solidworks）中绘制实体，将文件转存为STP格式（其他格式也可以，放到不同文件夹里面就行）。提前将此文件放入Zemax安装包的文件中，例如：C:\Users\59118\Documents\zemax\OBJECTS\CADFiles\.STP。 二：在Zemax ......
数据分享|Eviews用ARIMA、指数曲线趋势模型对中国进出口总额时间序列预测分析
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34361 原文出处：拓端数据部落公众号 研究的背景及意义 众自20世纪80年代至今，随着改革开放的深入以及中国最终加入WTO，我国的对外贸易实现了跨越式的发展，中国已经成为世界第一大出口国和第二大进口国，中国经济对世界经济做出了重大贡献。与此同时 ......
空间三维模型的编码结构光方法实现：基于EinScan-S软件
本文介绍基于EinScan-S软件，实现编码结构光方法的空间三维模型重建的具体操作。 目录1 相关原理1.1 编码结构光成像原理1.2 编码结构光编码方式1.3 编码结构光与侧影轮廓方法比较1.4 编码结构光方法流程2 三维模型制作2.1 防晒霜罐三维模型制作2.1.1 前期准备工作2.1.2 软件 ......
PyTorch团队重写「分割一切」模型，比原始实现快8倍
前言 我们该如何优化 Meta 的「分割一切」模型，PyTorch 团队撰写的这篇博客由浅入深的帮你解答。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享，若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程 ......
自动编码器（Autoencoders）和序列到序列（Sequence-to-Sequence）模型区别
核心区别 应用范围：自动编码器主要用于数据的压缩、重建和特征提取，而序列到序列模型用于处理序列数据，特别是在输入和输出都是长度可变的序列的情况下。 数据处理方式：自动编码器处理固定大小的输入和输出，而序列到序列模型处理的输入和输出通常是长度可变的序列。 任务类型：自动编码器更多用于无监督学习任务，而 ......
LLMLingua:集成LlamaIndex，对提示进行压缩，提供大语言模型的高效推理
大型语言模型(llm)的出现刺激了多个领域的创新。但是在思维链(CoT)提示和情境学习(ICL)等策略的驱动下，提示的复杂性不断增加，这给计算带来了挑战。这些冗长的提示需要大量的资源来进行推理，因此需要高效的解决方案，本文将介绍LLMLingua与专有的LlamaIndex的进行集成执行高效推理。 ......
人工智能概述之06模型评估
机器学习模型评估是确保模型性能良好并能泛化到新数据的关键步骤。下面是一些机器学习模型评估的详解、最佳实践和示例： 1. 评估指标： 1.1 分类问题： 准确度（Accuracy）： 正确预测的样本数除以总样本数。 精确度（Precision）： 正类别预测正确的样本数除以所有被预测为正类别的样本数。 ......
Springboot开发的应用为什么这么占用内存
Springboot开发的应用为什么这么占用内存 Java的原罪 Java 程序员比 c或者是c++程序员相比轻松了很多. 不要管理繁杂的内存申请与释放,也不用担心因为忘记释放内存导致很严重的内存泄漏. 因为JAVA使用GC 垃圾回收的机制实现了内存的自动管理. 自凡是自动管理, 就需要有单独的内存 ......
ElasticSearch之虚拟内存
查看当前Linux系统中vm.max_map_count变量的值，命令如下： sysctl vm.max_map_count 执行结果的样例，如下： vm.max_map_count = 65530 修改参数vm.max_map_count的值，命令如下 sysctl -w vm.max_map_c ......
【行行AI公开课】AIGC从模型到落地：促进技术落地与产业变革
11月26日北京大学的北大创新学社将举行“AI-FUSION”系列活动第十期。北大创新学社是北京大学团委和光华管理学院团委指导成立，是2023HICOOL全球创业者峰会唯一受邀参展的高校社团。“首都高校创新创业大赛”发起方及主办单位。“AI-FUSION”是AI创投部人工智能行业社群打造的系列活动， ......
深度学习模型训练并行问题
并行这个概念一方面是是加快模型训练，一方面是解决显存不够的问题的并行策略 数据并行(最常用的)，即每张卡上都放一个完整的模型，主要用于单机多卡的数据并行。 模型并行，将模型的不同部分进行手动的分割，然后分别放在不同的卡上。注意，模型要放在卡上不光是需要保存模型参数，因为模型训练过程中不仅涉及数据一层 ......
爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型
爱芯元智AX650N部署yolov8s 自定义模型 本博客将向你展示零基础一步步的部署好自己的yolov8s模型（博主展示的是自己训练的手写数字识别模型），本博客教你从训练模型到转化成利于Pulsar2 工具量化部署到开发板上 训练自己的YOLOv8s模型 准备自定义数据集 数据集结构可以不像下面一 ......
C语言【自定义数据类型、typedef、动态内存分配】
C语言【自定义数据类型、typedef、动态内存分配】 一、自定义数据类型。 关于下面讲到的所有自定义数据类型（enum、struct、union），有一点要说的是：定义类型不是声明变量，做这步操作时不分配内存，也不能在定义类型时赋值（枚举那个不是赋值，是做一个限定，赋值时赋限定之外的值也不报错 ......
3.2 Windows驱动开发：内核CR3切换读写内存
CR3是一种控制寄存器，它是CPU中的一个专用寄存器，用于存储当前进程的页目录表的物理地址。在x86体系结构中，虚拟地址的翻译过程需要借助页表来完成。页表是由页目录表和页表组成的，页目录表存储了页表的物理地址，而页表存储了实际的物理页框地址。因此，页目录表的物理地址是虚拟地址翻译的关键之一。在操作系... ......
4.MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML)
MySQL(数据模型,SQL简介,DDL,DML) 概述: 数据库：DataBase(DB)，是存储和管理数据的仓库； 数据库管理系统：DataBase Management System(DBMS)，操纵和管理数据库的大型软件； SQL：Structured Query Language，操作关系 ......
大语言模型的局限性——翻译软件替代不了语言学习
看新闻看到一个文章： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context=%7B%22nid%22%3A%22news_9745111774770856297%22%7D&n_type=-1&p_from=-1 有感： 1. 在一些场合下 ......
JVM 内存分析工具 MAT 的深度讲解与实践
1. MAT 工具简介 MAT（全名：Memory Analyzer Tool），是一款快速便捷且功能强大丰富的 JVM 堆内存离线分析工具。其通过展现 JVM 异常时所记录的运行时堆转储快照（Heap dump）状态（正常运行时也可以做堆转储分析），帮助定位内存泄漏问题或优化大内存消耗逻辑。 1. ......